Contribute — 分享 Session 经验到团队知识库
总结本次 AI 编码 session 中学到的经验,推送到团队知识库。
【重要】所有生成的文档必须使用中文撰写。
When to Use
- When teamai suggests this session has valuable content worth sharing
- When you've solved a tricky problem and want to document the solution
- When you've discovered a useful workflow or pattern
- After a long session with diverse tool usage
How It Works
- 总结:回顾本次 session 的工具使用、解决的问题、发现的模式
- 生成文档:用中文撰写 Markdown 文档,涵盖:
- 任务/问题是什么
- 关键决策及原因
- 解决方案、变通方法或发现的模式
- 哪些工具/skill 特别有用
- 踩坑点和注意事项
- 保存临时文件:写入临时文件
- 推送到团队:运行
teamai contribute --file <path> --title "<title>"
Document Template
【必须】文档必须包含 YAML frontmatter,用于搜索索引和知识发现。
markdown--- title: "<简短标题,描述核心问题或发现>" author: <username> date: <YYYY-MM-DD> tags: [tag1, tag2, tag3] --- ## 背景 在做什么?遇到了什么问题? ## 解决方案 怎么解决的?关键步骤是什么? ## 经验总结 - 经验 1 - 经验 2 ## 相关 Skills - skill-name-1 - skill-name-2
Frontmatter 字段说明
| 字段 | 必须 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| title | ✅ | 简短标题(<60 字符) | "K8s Pod OOM 排查指南" |
| author | ✅ | 贡献者用户名 | jeffyxu |
| date | ✅ | 日期 YYYY-MM-DD | 2026-03-28 |
| tags | ✅ | 2-5 个关键标签 | [k8s, oom, troubleshooting] |
Tags 选择建议
从以下类别中选择 2-5 个:
- 技术栈: python, typescript, go, k8s, docker, sglang, cuda
- 问题类型: troubleshooting, performance, deployment, config, api
- 模式: workflow, pattern, tool-usage, best-practice
- 场景: debugging, testing, monitoring, security
Example
bash# AI 生成总结文档到 /tmp/session-summary.md 后 teamai contribute --file /tmp/session-summary.md --title "K8s pod 启动超时排查"
Important
- Run this as a sub-agent (Agent tool) to avoid polluting the main session's context
- The document is pushed to the team repo's
teamai-learningsbranch, underlearnings/, with no pull request - Team members will see it on their next
teamai pull - Keep summaries concise and actionable — this is a knowledge base, not a diary

