以任务驱动打通研发全生命周期闭环与团队工作闭环。
问题不在于 AI 工具是否可用，而在于研发过程能不能被 Agent 稳定接住。
信息散落在不同系统，Agent 只能在单次上下文里发挥作用。
每一次执行都回到任务和知识体系，下一次协作从已有上下文开始。
Claude Code、Codex、Copilot 已经能完成很多局部工作；但如果状态、交接和反馈仍然散落，系统效率不会自然提升。
需求确认、Review、测试、发布经常卡在“谁来推进”。
上下游每次都要重讲背景，任务上下文没有被吸收。
失败经验没有进入模板、规则和 Skills，下一次仍然踩坑。
如果只让 Agent 写代码，等于加速了中间一段；真正的系统收益来自外环被接住。
一个人从头做到尾，责任连续，但并发弱，状态主要存在于个人经验里。
物料沿节点流动，人在工位完成局部工序，系统解决并发和衔接。
任务和 Artifact 在人、助手 Agent、生产力 Agent 之间接力，平台保存状态和反馈。
闭环不是增加流程，而是把任务从“靠人追”变成“系统自己推动”。
不是替代 Jira、Git、CI/CD 的事实源，而是把任务调度、状态机、Artifact 链和 Agent 接入统一起来。
在 IM、定时任务和事件里处理轻量协作，降低创建、查询、提醒、整理的摩擦。
在代码库和任务上下文里完成复杂分析、设计、编码、测试、Review 和 Bug 修复。
解决“事怎么完成”：从需求、设计、开发、测试、Review 到部署、验收、Bug 修复。
解决“团队怎么持续变强”：状态同步、阻塞识别、日报、周报、复盘和规则迭代。
可复现、单模块、低风险、规则明确。适合让 Agent 生成候选修复和候选 MR。
跨模块、规则不清、风控合规或生产影响。人主导，Agent 只辅助分析。
真正可持续的 Agent 协作不能依赖聊天历史，而要依赖结构化 Artifact。
目标是把研发团队升级为 AI Native 的闭环系统：每一项工作都有状态，每一个产出都能复用，每一次反馈都能沉淀，每一类标准任务都能逐步 Agent 化。