什么是headcount?把16个部门143个技能组成一家"公司"的AI智能体组织平台,完整解析
【免费下载链接】headcountAn agent organization structured as a company — 15+ departments, 125+ skills, each independently installable, citing the standards and regulators that settle the question. Runs in Claude Code and ChatGPT.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hea/headcount
headcount 是一个开源的AI 智能体组织平台,它把 16 个部门、143 个技能组织成一家完整的"公司",可运行在 Claude Code 和 ChatGPT 中。它的口号是"Add a department, not a prompt"(添加一个部门,而不是一条提示词)——你不再是往对话里塞提示词,而是给项目按需"招聘"一个部门。每个部门都是一个可独立安装的插件,项目只加载需要的职能,而不是把整个公司一股脑塞进上下文。
🏢 它解决什么问题?
用过 AI 智能体的人可能都遇到过这样的困境:技能(Skill)攒到几十个、上百个之后,所有技能描述都会挤进上下文,又慢又乱,而且没有"组织"概念——谁负责什么、谁有权说"不",全凭运气。
headcount 的解法很直接:别写更多提示词,而是建一家公司。
- 1 位首席执行官(Chief Executive)统管全局,负责定方向、分资源、拍板
- 16 个部门:技术(CTO)、安全(CISO)、营销(CMO)、财务(CFO)、产品、人事、法务与风险、数据与分析、营收、运营、需求生成、客户体验、企业战略、IT 运维、PMO 等
- 143 个技能,每个部门 5~18 个不等,全部为该项目原创编写
- 每个部门都是独立可安装的插件,像真正的组织架构一样按需"设岗"
这个结构不是装饰。项目决策日志里明确记录了选择"部门即插件"架构的原因:当技能规模超过 100 个后,平铺结构会拖垮上下文,而公司化组织让每个项目只加载自己需要的职能(见 docs/DECISION-LOG.md 中的 D2 决策)。
🗂️ 完整组织架构图:16 个部门向首席执行官汇报
这张组织架构图(交互式版本见 docs/org-chart.html,可搜索全部 143 个技能)里有几个值得注意的细节:
| 设计点 | 说明 |
|---|---|
| C-level 层级 | 每个部门都有一个"高管"技能,如finance:chief-financial-officer、people:chief-human-resources-officer |
部门:技能命名 | 技能以security:threat-modeling、finance:unit-economics的形式寻址,跨部门永不重名 |
| 审查类部门 | security和legal-risk直接向首席执行官汇报,而不是归入它们监督的职能部门 |
最后一个点尤其聪明:安全和法务是"审查类"(reviewer-class)部门,它们的阻断性发现不可被被审查部门推翻。就像真实公司里 CISO 不向 CTO 汇报一样——这是组织结构,不是权限配置。
🤝 怎么用?问话即触发,无需路由
headcount 最省心的地方是:技能会自己匹配加载。你只需要用自然语言提问,对应部门的"专家"就会自动介入:
| 你问 | 自动加载的技能 |
|---|---|
| "为什么这个落地页不转化?" | demand-generation:landing-page-cro-expert |
| "我们负担得起这个招聘吗?" | finance:unit-economics |
| "构建前帮我审一下这个设计" | security:threat-modeling |
| "我们的增长停滞了" | executive:business-growth-consultant |
| "这个合同条款正常吗?" | legal-risk:contract-review |
想要指定某个视角时,也可以按名字直接调用,例如/finance:financial-modeling。更完整的跨部门协作场景——SOC 2 认证要求、安全事件响应、增长停滞诊断、首次组建团队等 7 种情况——都被端到端地拆解在 docs/USE-CASES.md 中,包括每个场景"在哪里停下来"(比如 PR 不能跑在法律意见前面)。
每个技能本身就是一份高质量的专业手册。以 plugins/finance/skills/unit-economics/SKILL.md 为例,它不仅定义了"单位经济"的建模顺序(贡献毛利 → 获客成本 → 回收期 → 生命周期价值),还专门有一节"如何诚实地解读"和一份"绝不"清单。
⚡ 两步安装:给你的项目"扩编"
安装过程就像给公司扩编,只需要两条命令:
/plugin marketplace add cbrock84/headcount /plugin install security@headcount需要装几个部门就装几个,完全独立、互不依赖。想处理"客户索要 SOC 2"这类跨部门场景,装上安全、法务、营收三个部门即可:
/plugin install security@headcount /plugin install legal-risk@headcount /plugin install revenue@headcount如果你想本地查看源码,仓库地址是 https://gitcode.com/gh_mirrors/hea/headcount 。每个部门还附带一份 agent 章程(位于.claude/agents/),可以把整个部门当作子智能体整体委派,它拥有独立的写入权限边界。
📚 项目资源导航
| 资源 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| 跨部门场景手册 | docs/USE-CASES.md | 7 种真实业务情境的端到端拆解 |
| 权限边界地图 | docs/AGENT-SURFACES.md | 每条路径有且只有一个负责人,CI 强制校验 |
| 决策日志 | docs/DECISION-LOG.md | 16 条编号决策,含选项与推荐理由 |
| 交互式组织架构图 | docs/org-chart.html | 可搜索全部技能的可视化页面 |
| 部门插件目录 | plugins/ | 16 个部门,每个都是独立插件 |
| 一键自检脚本 | scripts/check-all.sh | 校验技能唯一性、引用有效性、目录一致性 |
| 贡献指南 | CONTRIBUTING.md | 新增部门需要同步更新花名册、权限表、章程 |
| 许可证 | LICENSE | MIT 开源协议 |
🎯 适合谁用?
- 用 Claude Code 的开发者:给项目装上安全、技术、财务等部门,让智能体像团队一样分工协作
- 独立创业者 / 小团队:没有 CTO、CFO、法务?headcount 让你按需"雇佣"这些职能,问一句"这个定价合理吗"就有 CFO 级视角
- AI 智能体架构学习者:它的"按写入边界而非主题划分智能体""审查类部门独立汇报"等设计(方法论见
executive:agent-hierarchy技能,位于 plugins/executive/skills/agent-hierarchy/)本身就是一堂多智能体组织课
总结
headcount 的核心洞察是:智能体数量的增长不是提示词问题,而是组织问题。它用 16 个部门、143 个技能的"AI 公司"结构,把"谁负责、谁审查、谁拍板"变成了可安装、可校验、可搜索的工程事实。如果你的项目已经装不下第 10 个技能,不妨给它加一个部门——而不是再加一条提示词。
【免费下载链接】headcountAn agent organization structured as a company — 15+ departments, 125+ skills, each independently installable, citing the standards and regulators that settle the question. Runs in Claude Code and ChatGPT.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hea/headcount
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考