🎯 PDCA - AI 驅動的多代理開發系統 ⚡ Token 優化版

Token 優化技術 + 5 個 AI 代理並行實現 PDCA（Plan-Do-Check-Act）智能開發系統

🚀 v3.2.0 新功能：Token 使用減少 70%+ | 智能成本控制 | 精確計量追蹤 | 智能早停機制

繁體中文 | English

✨ 特色

🔥 v3.2.0 Token 優化功能

⚡ Token 使用減少 70%+ - AI 多代理成本優化
💰 智能成本控制 - 實時預算監控、80% 警告、超支阻斷
📊 精確計量追蹤 - 真實 token 計算、按代理分組統計
🧠 智能早停機制 - 5層成本效益分析，自動找到最佳停止點
🎨 Prompt 壓縮技術 - 角色定位簡化、執行步驟優化
📈 成本效益分析 - 品質/美元比率、改進率趨勢監控

🤖 核心功能

🤖 多 AI 引擎支援 - 自動檢測並使用 Claude CLI、Gemini CLI、OpenAI CLI
🔄 真正的並行處理 - 5 個獨立 AI 實例同時工作
🎯 PDCA 方法論 - Plan → Do → Check → Act 循環改進
📊 即時監控 - 視覺化追蹤所有代理狀態和成本
🔧 一鍵安裝 - 自動處理所有依賴和配置
🌐 跨平台支援 - macOS、Linux、WSL

🚀 快速開始

一行安裝

npm install -g pdca

🎯 Token 優化使用指南

# 🔥 使用優化配置（推薦）- Token 使用減少 70%
pdca "實作使用者登入功能" --profile shokunin-optimized

# 💰 啟用成本追蹤
pdca "優化資料庫查詢" --show-cost

# 🎛️ 自定義預算控制
pdca "建立 API 服務" --token-budget 20000 --quality-target 0.85

# 📊 查看詳細成本報告
pdca status

📈 成本效益對比

模式	Token 使用	預估成本	適用場景
經濟模式	5K-15K	$0.50-1.50	快速原型、簡單任務
平衡模式	15K-30K	$3-8	一般開發、中等複雜度
品質模式	30K-50K	$8-15	重要專案、高品質要求
傳統模式	50K-100K+	$15-30+	無優化（不推薦）

🚀 基本使用

# CLI 直接啟動
pdca "實作使用者登入功能"

# 在 Claude Code 中使用斜線指令（僅 Claude CLI）
claude
> /pdca:start

# 查看系統狀態和成本統計
pdca status

# 指定 AI 引擎
pdca "任務描述" --engine gemini

💰 Token 優化技術

v3.2.0 新增了 Token 使用量優化功能，透過三個主要改進減少不必要的成本：

實際 Token 計量

之前的版本使用簡化估算（text.length / 4），誤差較大。現在使用 tokenx 庫提供更精確的計算：

// 新的實作
import { estimateTokenCount } from 'tokenx';

class RealTokenTracker {
  estimateTokens(text: string, model: AIModel): number {
    return estimateTokenCount(text, model);
  }
}

功能包括：

實時 token 使用量追蹤
預算警告（可設定警告百分比）
按代理分組的使用統計

Prompt 壓縮

重新設計代理的初始 prompt，移除冗餘描述：

# 修改前
role_intro: |
  你是一位資深的軟體架構師和全端開發者，擁有超過 10 年的豐富經驗...
  (約 200 tokens)

# 修改後  
role_intro: |
  Plan Agent (職人思維) - 需求分析、架構設計、技術選型專家
  (約 15 tokens)

智能早停機制

新增成本效益分析，避免無效的迭代：

analyzeCostEfficiency(quality: number, improvements: string[]): Decision {
  // 檢查預算使用率
  if (budgetUsage > 85%) return { stop: true, reason: '預算接近上限' };

  // 檢查改進率
  if (improvementRate < 0.05) return { stop: true, reason: '改進幅度過小' };

  // 檢查品質是否已達標
  if (quality >= 8.5 && totalCost > 5.0) return { stop: true, reason: '品質已足夠' };
}

使用方式

# 啟用成本追蹤
pdca "建立登入系統" --show-cost --token-budget 30000

# 使用優化配置
pdca "任務描述" --profile shokunin-optimized

# 設定預算警告
pdca "任務描述" --token-budget 20000 --warn-at 80

優化效果

基於測試專案的實際數據：

任務類型	優化前 tokens	優化後 tokens	節省比例
簡單功能	~15,000	~5,000	67%
中型專案	~45,000	~15,000	67%
複雜系統	~80,000	~27,000	66%

監控指令

# 查看當前使用狀況
pdca status

# 啟用詳細成本顯示
pdca "任務" --show-cost --currency USD

這些改進讓系統在保持品質的同時，顯著降低 AI API 的使用成本。

🏗️ 系統架構

PDCA 代理角色

代理	職責	主要輸出
Plan	需求分析、架構設計、任務規劃	執行計畫、技術方案、任務分解
Do	功能實作、程式碼開發、文檔撰寫	原始碼、測試程式、API 文檔
Check	品質檢查、測試執行、代碼審查	測試報告、問題清單、改進建議
Act	效能優化、程式重構、最佳實踐	優化程式碼、效能報告、重構方案
Knowledge	經驗記錄、知識管理、決策追蹤	決策記錄、最佳實踐、學習筆記

技術架構

PDCA System
├── AI Engine Layer          # AI 引擎適配層
│   ├── Claude Adapter       # Claude CLI 支援
│   ├── Gemini Adapter       # Gemini CLI 支援（推薦）
│   └── OpenAI Adapter       # OpenAI CLI 支援
├── Orchestration Layer      # 協調層
│   ├── Task Distributor     # 任務分配器
│   ├── Message Queue        # 訊息隊列
│   └── State Manager        # 狀態管理
├── Agent Layer             # 代理層
│   └── 5 × AI Instances    # 5 個並行 AI 實例
└── Monitoring Layer        # 監控層
    ├── TUI Dashboard       # 終端監控介面
    └── Activity Logger     # 活動日誌

🛠️ 技術特色

真正的多代理並行

tmux session: 5 個獨立 Claude 實例同時運作
git worktree: 代理工作空間完全隔離
實時 TUI: 監控介面顯示所有代理狀態
智能通訊: 文件系統協調代理間協作

職人級體驗

一鍵啟動: 零配置即用
隨時介入: 實時查看和指導任一代理
工匠品質: 每個細節都追求完美
中文友好: 主要介面使用中文，技術術語保持英文

📁 專案結構

pdca/
├── .claude/                    # Claude 配置
│   ├── commands/               # 斜線指令
│   │   └── pdca.md            # /pdca 指令定義
│   └── agents/                # 代理配置
├── .pdca-shokunin/            # PDCA-Shokunin 系統
│   ├── launcher.py            # 主啟動器
│   ├── monitor.py             # TUI 監控介面
│   ├── agents/                # 代理配置
│   ├── worktrees/             # git worktree 工作區
│   ├── communication/         # 代理間通訊
│   └── logs/                  # 系統日誌
├── memories/                  # 記憶庫
│   ├── decisions/             # 決策記錄
│   ├── solutions/             # 解決方案
│   ├── patterns/              # 設計模式
│   ├── learnings/             # 經驗教訓
│   └── progress/              # 進度追蹤
├── pdca_shokunin/             # Python 套件
├── setup.py                   # 套件安裝配置
└── README.md                  # 本文件

🎯 使用場景

軟體開發

pdca "建立 RESTful API"
pdca "優化資料庫性能" -p enterprise
pdca "設計微服務架榶" -p agile

系統分析

pdca "分析系統瓶頸" -v
pdca "設計擴展方案" -p startup
pdca "建立監控體系" -m

學習研究

pdca "學習 Kubernetes 部署" -p research
pdca "研究最新前端框架"
pdca "分析競品技術方案" -a 7

⚙️ 配置選項

全域配置

# ~/.pdca/config.yaml
ai_engine:
  preferred: auto        # auto | gemini | claude | openai

agents:
  parallel_limit: 5      # 並行代理數量
  timeout: 300          # 超時時間（秒）

logging:
  level: info           # debug | info | warn | error
  file: ~/.pdca/pdca.log

專案配置

# .pdca/project.yaml
project:
  name: "我的專案"
  description: "專案描述"

# 自定義代理提示詞
agents:
  plan:
    prompt: "你是資深架構師，擅長..."
  do:
    prompt: "你是全端工程師，精通..."

❓ 常見問題

Q: 沒有 Claude CLI 怎麼辦？

A: 系統會自動使用 Gemini CLI（免費且功能完整）：

# 安裝 Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli
gemini auth  # 使用 Google 帳號

Q: 如何查看代理執行過程？

A: 使用 tmux 連接：

tmux attach -t pdca
# 使用 Ctrl+B 加數字鍵切換視窗

Q: 系統卡住了怎麼辦？

A: 執行診斷和重啟：

pdca doctor          # 診斷問題
pdca stop --force    # 強制停止
pdca clean          # 清理狀態

Q: 支援 Windows 嗎？

A: 支援 WSL（Windows Subsystem for Linux）：

安裝 WSL2
在 WSL 中安裝 Node.js 和 tmux
按照 Linux 步驟安裝 PDCA

🤝 貢獻指南

歡迎貢獻！請查看 CONTRIBUTING.md。

開發環境

# Clone 專案
git clone https://github.com/RayYangTW/pdca
cd pdca

# 安裝依賴
npm install

# 開發模式
npm run dev

# 構建
npm run build

# 測試
npm test

📚 技術參考

核心依賴

tmux - 終端多路復用
blessed - 終端 UI
commander - CLI 框架

📄 授權

MIT License - 詳見 LICENSE

🙏 致謝

Anthropic - Claude CLI
Google - Gemini CLI
所有貢獻者和使用者

Made with ❤️ by the PDCA Community

回報問題 • 討論區 • Wiki

Package detail

readme