技术栈分析机制
@team-configurator通过多阶段分析流程实现精准技术识别：
- 文件指纹检测：扫描项目根目录特征文件（如Gemfile=Ruby, package.json=Node.js, docker-compose.yml=容器化）
- 依赖关系分析：解析锁文件（yarn.lock/pipfile.lock）确定具体框架版本（如Rails 7 vs 6）
- 目录结构校验：检查标准框架结构（如Django的apps目录，React的components层级）
- 配置文件解析：读取框架特定配置（如Next.js的next.config.js，Spring的application.properties）
输出成果包含：
- 技术栈矩阵报告（主框架/辅助工具/测试套件）
- 推荐智能体团队清单（如检测到RSpec会自动包含@rspec-specialist）
- 潜在技术冲突预警（如同时存在Flask和Django时发出提醒）
典型场景：当检测到项目同时存在Django和Celery时，会自动配置@distributed-task-expert处理异步任务。
本答案来源于文章《Claude 007 Agents：用于现代软件开发的AI智能体编排系统》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » @team-configurator智能体具体是如何分析项目技术栈的？
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