把 TAPD / 飞书需求变成可审核的 AI 开发流程

我做了一个 Req2Code让 Codex、Claude Code 和 Cursor从多平台工作项选择一路走到规划分析、开发、测试与人工发布审批“让 AI 开发不只会改代码还能被选择、被追踪、被审核并且只在明确批准后发布。”Req2Code 0.10.0 · Alpha · Python 3.10GitHub - XiuxianCoder/Req2Code: 需求缺陷到开发一个工作流搞定 · GitHubAI 已经会写代码但“从需求到发布”仍然断着需求可能在 TAPD也可能散落在飞书文档、多维表格或电子表格中代码在本地仓库开发过程发生在 Codex、Claude Code 或 Cursor测试结果又散落在终端和聊天记录里。AI 编码能力越来越强但团队真正关心的不只是代码有没有改出来而是这次解决了什么、测试是否可信以及谁批准了最终提交。最初我也尝试过让一个工具再去调用另一个代码智能体 CLI。很快就发现这种“智能体套智能体”的方式既重复消耗上下文也让模型选择、会话复用和错误恢复变得复杂。更直接的做法是让当前已经打开项目的代码智能体继续负责开发而 Req2Code 只补齐它缺少的需求入口、流程状态和人工门禁。一句话定位 Req2Code 把从需求选择到发布确认的流程直接嵌入正在写代码的 AI 对话。它想解决的六个真实问题工作项搬运成本高复制 TAPD 或飞书标题容易完整说明、验收范围、优先级、负责人、选择字段甚至图片经常遗漏。候选数据污染上下文一次把几百条需求和 Bug 全部发给模型既浪费 Token也可能让智能体误读未选择的内容。仓库和分支容易说不清有人希望一个工作项一个分支也有人会把多个需求和缺陷放在同一分支完成。批量工作缺少开发前规划哪些简单、哪些高风险、改动是否重叠、哪些适合同一分支往往要靠人临时判断。开发结果缺少统一审核材料代码 Diff、解决方案、测试命令、验收结果和剩余风险没有集中呈现。提交与推送太容易提前发生AI 完成开发后不应该默认直接 push尤其不能静默推到 main 或 master。最值得强调的能力把研发流程嵌进代码智能体对话Req2Code 最突出的不只是连接了 TAPD 和飞书而是把需求源配置、工作项复选、批量规划分析、开发任务交接、测试审核和发布确认直接嵌入当前代码智能体的对话流程。开发者不必离开 Codex、Claude Code 或 Cursor再打开另一套流程后台。角色核心职责在 Req2Code 中的表现Skill告诉 AI 应该怎么走流程规定选择、开发、测试、收尾、审核和发布顺序。MCP连接私有数据并保存流程状态读取 TAPD 与飞书、保存运行记录、生成报告并执行审批门禁。MCP Apps UI把交互界面渲染到兼容宿主的对话中承载私密配置、工作项复选、批量规划报告、开发审核和二次发布确认。当前代码智能体理解并修改当前项目Codex、Claude Code 或 Cursor 完成分析、编码、测试和修复。Skill 负责约束流程本地 MCP 负责连接私有数据、保存状态和执行审批门禁MCP Apps UI 在兼容宿主中把配置、选择、审核与发布确认界面渲染到对话内当前代码智能体继续负责理解仓库、开发和测试。它不需要重新启动第二个 Codex 或 Claude Code当前会话已经掌握的项目结构、编码约定和测试环境可以直接复用减少上下文切换、重复分析和 Token 消耗。图 1Req2Code 从需求选择到人工发布的主链路工作项选择后可先进行批量规划分析一个或一批需求具体是怎样跑完的选择并私密配置需求来源。首次使用时先选择 TAPD、飞书或 Mock再新增或复用命名项目配置。TAPD 支持开放应用 OAuth2/API 账号 Basic飞书使用自建应用 App ID/App Secret。凭据只保存在本机。识别并筛选工作项。TAPD 直接读取需求和 Bug飞书文档按结构解析多维表格由当前智能体识别不固定字段。Req2Code 读取完整数据表再依据状态映射在本地过滤已解决项。勾选、分析或确认一个或多个任务。配置页只负责进入需求源工作项加载后选择器支持类型、状态、搜索和多选并集中提供“分析所选”“分析全部未解决”“自动开发全部未解决”和直接开发入口。先看规划再决定范围。规划报告按简单到困难列出改动内容、建议方案、测试、依赖、风险、执行顺序和可合并分组需要调整时可重新获取需求并再次选择。当前智能体直接开发和测试。Codex、Claude Code 或 Cursor 继续理解已经打开的项目修改代码、补充测试并修复相关失败不再嵌套调用第二个编码智能体。逐工作项生成中文审核材料。每个需求或缺陷分别列出解决方案、实际修改、关联文件、测试证据、验收结论和剩余风险。两阶段人工发布确认。第一次只代表审核通过不执行 Git第二次明确展示目标分支并再次确认后才允许提交和非强制推送。飞书多维表格字段不固定也能识别待办多维表格经常由不同团队自由设计列名。Req2Code 会把字段名、字段类型、单选/多选列的全部配置项和少量样例交给当前智能体只让它判断哪些列对应标题、问题描述、类型、状态、优先级、负责人和验收条件。凭据和完整记录不进入聊天。为了避免飞书视图中的临时筛选隐藏待办记录Req2Code 调用记录接口时不传 view_id而是读取完整数据表再根据智能体确认的状态字段在本地过滤终态。AI 解析按钮会自动发送分析任务结果返回后在当前对话位置直接打开新的选择器。第一步只把“明确授权的范围”交给 AI候选工作项会先留在 Req2Code 的私有组件数据中。用户确认开发或主动发起规划分析前完整候选列表不会进入模型上下文。飞书多维表格只有在用户点击 AI 解析后才自动发送一个简短分析 ID智能体通过只读工具取得字段定义、选择项和少量样例返回结构化映射后新的选择器会直接出现在当前对话位置。图 2工作项选择器支持需求/Bug 分类、多选、搜索和详情摘要默认行为未指定仓库和分支时直接使用当前打开的项目、保持当前已检出分支并且不自动 pull。第二步先看规划报告再决定开发范围工作项加载完成后可以只分析勾选项也可以分析当前全部未解决项。当前智能体先只读理解仓库再为每项给出 1-5 难度、预计改动、解决方案、测试建议、依赖、风险和从简单到困难的执行顺序。分析报告直接显示在对话内支持一键复制完整 Markdown。若发现范围不合适点击“重新获取需求”即可从原配置拉取最新待办并在当前对话底部打开新的选择器无需重新填写平台凭据。如果点击“自动开发全部未解决”规划报告生成后会继续交给当前智能体开发和测试“自动”仍然停在人工审核不会自动提交或推送。第三步让当前智能体把开发和测试做完整Req2Code 生成的 task brief 不只是一个标题。它包含最终选中需求或缺陷的完整字段、说明和验收内容也包含当前仓库、基线 SHA、分支策略、测试要求和“禁止提前提交/推送”的安全规则。当前智能体据此分析影响范围、完成全部工作项、补充测试并按工作项整理可审核证据。对于团队常见的批量场景Req2Code 同样支持多个需求和 Bug 共用一个明确指定的开发分支对于本地项目分支留空则完全保持当前分支。是否同步代码也必须由用户明确选择不会静默执行 pull。第四步开发完成先给人看不直接 push智能体完成实现和测试后会调用 Req2Code 收尾。Req2Code 保存测试证据、重新检查 Git 基线和 Diff 指纹并自动打开中文审核界面。审核者可以按工作项查看“为什么这样改”“具体改了什么”“测试是否通过”“是否满足验收条件”和“还有哪些风险”。图 3审核界面按工作项呈现解决方案、变更文件、测试证据和验收结果重要边界进入 waiting_approval 只代表可以审核此时 Git 历史和远程仓库仍然没有新提交。第五步提交和推送必须再确认一次第一次点击“审核通过”不会产生 Git 操作。只有进入第二个发布确认框用户才会看到准确的发布分支如果目标是 main 或 master界面还会额外警告。确认发布时服务端会再次校验当前分支、基线 HEAD、远程地址、Diff 指纹和远程分支 SHA现场发生变化就停止发布而不是强行覆盖。图 4第二次确认才会解锁提交和非强制推送它尤其在意这些安全边界不替用户选择未确认的 TAPD 或飞书候选项不会直接进入模型上下文。不静默更新代码默认不 fetch、不 pull、不切分支同步必须明确授权。不允许智能体提前提交开发和审核阶段持续禁用 push URL并通过基线校验识别意外提交。不使用强制推送审核通过后执行普通提交和非强制 push远程现场不一致则失败。凭据不进入聊天TAPD 与飞书凭据通过本机私有 UI 交给 MCP 服务本地配置目录默认被 Git 忽略。审核结果可追踪运行状态、工作项结果、测试证据、Diff 指纹和报告快照都会保存。目前支持哪些使用方式使用环境当前支持情况交互方式Codex 桌面版已完成端到端验证对话内 MCP Apps UICodex CLI支持终端文字降级Cursor支持标准 Skill MCP 接入客户端支持时使用 MCP Apps否则降级Claude Code支持标准 Skill MCP 接入文字报告或外部审核页降级Codex 桌面版是目前完成端到端实测的 UI 参考宿主。Cursor 和 Claude Code 使用同一套 Skill 与 MCP 能力自定义 HTML 的呈现取决于宿主支持不支持时会降级为文字选择、中文报告或外部审核页但人工审批边界保持不变。安装并开始使用普通用户需要 Python 3.10、Git 和 uv。安装 Req2Code 后集成命令会同时安装 Skill 并注册本地 MCP不需要手工编辑 Codex、Claude Code 或 Cursor 配置文件。uv tool install githttps://github.com/XiuxianCoder/Req2Code.gitreq2code integrate codex# 或req2code integrate claude# 或req2code integrate cursor重启宿主或新建一个智能体会话后在要开发的项目中输入使用 $req2code-workflow打开 Req2Code让我选择需求平台和需要解决的工作项。没有配置时Req2Code 会先打开私密配置界面已有配置时先选择 TAPD、飞书或 Mock再选择对应项目。飞书多维表格可选择准确的数据表并启动 AI 字段解析。工作项加载后可以先分析所选或全部未解决项也可以直接或自动进入开发确认后的任务会自动发送给当前智能体不需要再次手工点击输入框发送。当前阶段与下一步Req2Code 当前处于 Alpha 阶段核心闭环已经覆盖TAPD 与飞书配置和读取、飞书文档/多维表格/电子表格解析、多工作项选择、批量规划分析、自动开发全部未解决、报告复制与重新选择、完整任务简报、当前智能体开发测试、逐工作项中文审核、两阶段提交推送门禁以及本地运行记录和项目记忆。自动化测试覆盖 Python 3.10、3.11 和 3.12。接下来会继续完善分发和真实宿主兼容性增加更多需求平台适配扩展 Cursor 与 Claude Code 的界面回归并补齐稳定版发布所需的 LICENSE、版本发布和安全说明。项目不是 CI/CD 的替代品Req2Code 负责把需求、智能体开发、测试证据和人工审批串起来团队仍应保留代码评审、分支保护和 CI 检查作为第二道控制。写在最后我做 Req2Code 的出发点很简单既然 Codex、Claude Code 和 Cursor 已经足够擅长理解项目、修改代码和运行测试那么真正需要补齐的就不是再造一个编码智能体而是把需求入口、上下文边界、过程记录和人工发布审批做好。如果你也在尝试把 TAPD、飞书、Git 和代码智能体接进真实研发流程欢迎试用、提出建议或者分享团队最希望自动化的那一步。如果 Req2Code 对你有帮助欢迎在 GitHub 点一个 Stargithub.com/XiuxianCoder/Req2Code让 AI 开发从“能写代码”走向“可安全进入真实工作流”。