Teamai Share Learnings

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

1. 总结：回顾本次 session 的工具使用、解决的问题、发现的模式
2. 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
3. 保存临时文件：写入临时文件
4. 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。

---
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

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

# 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 directly to master in the team repo's learnings/ directory
• Team members will see it on their next teamai pull
• Keep summaries concise and actionable — this is a knowledge base, not a diary