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🎯 AI 驅動的 PDCA 多代理開發系統 - 智能循環控制 + 成本管理 + Token 優化 + 多 AI 引擎支援

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allowed-tools: Read, Write, Bash(echo:*), Bash(cat:*), Bash(sleep:*)
description: PDCA 多代理系統 - 互動式演示
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# 🎭 PDCA 多代理系統演示

## 📋 系統說明

由於 Claude Code 目前的限制，無法真正啟動多個獨立的 Claude CLI 實例。但我可以為您演示這個系統的運作方式！

## 🚀 開始演示

### 系統架構
```
您（協調者）
    │
    ├─→ Plan 代理（規劃師）
    ├─→ Do 代理（執行者）
    ├─→ Check 代理（檢查員）
    ├─→ Act 代理（改善者）
    └─→ Knowledge 代理（知識管理）
```

### 現在，我將扮演協調者的角色

✨ **PDCA 多代理系統已啟動！**

📋 系統資訊:
- 5 個代理角色準備就緒
- 透過結構化協作完成任務
- 每個代理有專門的職責

## 🎯 請告訴我您的任務

我會模擬多代理協作的過程，展示系統如何運作。例如：
- "幫我設計一個用戶認證系統"
- "優化現有的資料庫查詢"
- "為專案添加單元測試"

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### 📊 演示流程

當您提供任務後，我會展示：

**1. 任務分配階段**
```
📝 收到任務: "您的任務"
正在分析並分配給各代理...

→ Plan: 分析需求，制定策略
→ Do: 等待 Plan 的指示
→ Check: 準備品質檢查
→ Act: 準備優化改進
→ Knowledge: 開始記錄過程
```

**2. 執行階段**
```
📊 [plan] [████████████        ] 60%
   正在制定詳細執行計畫...

📊 [do] [████                ] 20%
   開始實作功能...
```

**3. 協作階段**
```
✅ plan 完成報告:
   已完成需求分析，定義了實作規範

📨 coordinator → do: 開始實作
📊 [do] [████████            ] 40%
```

**4. 完成階段**
```
✅ 任務完成！

📋 總結報告：
• Plan: 完成策略制定
• Do: 實作所有功能
• Check: 通過品質檢查
• Act: 完成性能優化
• Knowledge: 記錄關鍵決策
```

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## 💡 互動選項

在演示過程中，您可以：
- 🔄 修改需求或方向
- 📊 查詢特定代理的進度
- 🎯 深入了解某個階段的細節
- ❓ 詢問系統設計理念

**準備好了嗎？請告訴我您想要完成的任務！**