技術スタック分析メカニズム
team-configuratorは、多段階の分析プロセスを通じて正確な技術特定を可能にする：
- 文書指紋押捺: プロジェクトのルートディレクトリをスキャンして機能ファイルを探す (例: Gemfile=Ruby、package.json=Node.js、docker-compose.yml=コンテナ化)
- 依存性分析: ロックファイル（yarn.lock/pipfile.lock）を解析して、特定のフレームワークのバージョンを特定する（例：Rails 7 vs 6）
- カタログ構造の検証: 標準的なフレームワークの構造をチェックする（例：Djangoのappsディレクトリ、Reactのコンポーネント階層）。
- 設定ファイルの解析: フレームワーク固有の設定を読み込む（例：Next.jsならnext.config.js、Springならapplication.properties）
出力結果も含まれる：
- 技術スタックマトリックス報告書（主要フレームワーク／サポートツール／テストスイート）
- 推奨スマートボディチームのリスト（RSpecが検出された場合、@rspec-specialistが自動的に含まれます。）
- 潜在的なテクノロジー競合の早期警告（例：FlaskとDjangoの両方が存在する場合の警告）
典型的なシナリオ: @distributed-task-expert は、プロジェクト内で Django と Celery の両方が検出されると、自動的に非同期タスクを処理するように設定されます。
この答えは記事から得たものである。クロード007エージェント：現代のソフトウェア開発のためのAI知性体オーケストレーションシステムについて
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil