奇美拉艾网红工厂项目
自主AI影响者的工厂基础设施-使用FastRender swarm、MCP和代理商务构建。
🎯 视觉
为经济自主的人工智能影响者建立世界上第一个可扩展的工厂，能够通过真正的代理运营数千个数字实体。
📊 商业模式
- 数字人才机构：拥有和管理专有的人工智能影响者
- 平台即服务：将Chimera OS授权给品牌/代理商
- 混合生态系统：旗舰车队+第三方开发者平台
🏗️ 核心架构
- 快速渲染群体模式：OCC的计划工评委
- 模型上下文协议（MCP）：通用连接标准
- 代理型商务：Coinbase AgentKit集成
- 混合持久化：PostgreSQL+Weaviate+Redis
3天挑战完成状态
第一天：战略家
- 研究与分析：来自a16z、OpenClaw、MoltBook的市场洞察
- 建构战略：具有多语言持久性的FastRender群体模式
- 环境设置：使用Tenx MCP遥测的专业Python环境
第二天：建筑师
- 主规范：完整的规范驱动开发框架
- 语境工程：AI代理规范合规性和可追溯性规则
- 工具策略：明确区分开发MCP和运行时技能
第三天：州长
- 测试驱动开发：失败的测试定义了AI代理的“目标岗位”
- 容器化：具有自动化的Docker化环境
- CI/CD管道：GitHub采取人工智能治理政策
🏗️ 架构概述
┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 编排器仪表板│ └──────────────────────────┬──────────────────────────┘ │ ┌──────────────────────┼──────────────────────┐ │ │ │ ┌───▼────┐ ┌─────▼─────┐ ┌─────▼────┐ │ 规划师│ │ 工人│ │ 法官│ │ 代理│──────────►│ Pool │─────────►│ 代理│ └─────────┘ 任务└───────────┘ 结果└──────────┘ │ │ │ └──────────────────────┼──────────────────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ MCP服务器│ │ • 推特│ │ • Instagram│ │ • Weaviate│ │ • Coinbase代理│ └───────────────────┘
任务1
专业建筑研究与基础
任务1.1：深入研究和阅读
- 基于以下市场洞察创建了research/analysis.md：
•万亿美元的人工智能代码栈（a16z）：确定了Chimera在“代理编排层”的位置 •OpenClaw和Agent社交网络：为Agent到Agent通信设计协议\ •MoltBook：机器人社交媒体：创建声誉系统要求 •Chimera SRS项目：将业务目标映射到技术要求
- 分析：Chimera项目作为使用标准化协议的服务提供商符合OpenClaw
- 确定的社交协议：服务发现、任务委托、声誉共享、支付结算
任务1.2：领域架构策略
- 创建了research/architecture_strategy.md，其中包括：
•代理模式：具有乐观并发控制的FastRender Swarm（Planner Worker Judge） •循环中的人：基于3层置信度的安全层（自动/异步/强制审查） •数据库：Polyglot持久化策略： - PostgreSQL用于事务性视频元数据 - 用于语义记忆和代理角色的编织 - Redis用于高速任务队列和缓存 - 区块链（基础）用于不可变的财务分类账 •显示完整系统流程的Mermaid.js架构图 •基础设施决策：Kubernetes用于编排，MCP用于集成
任务1.3：黄金环境设置
- Git仓库已初始化：项目嵌合体ai影响者工厂
- 专业Python环境：pyproject.toml，带uv包管理器
- Tenx MCP Sense已配置和连接：
•VS代码：.vcode/mcp.json，带tenxfeedback分析服务器 •游标：.Cursor/mcp.json，支持多IDE •连接日志：“正在运行”状态，“发现3个工具”，GitHub OAuth授权
- 完整的项目结构：
specs/#规范驱动的开发框架 技能/#代理能力框架 tests/#测试驱动开发基础 研究/#架构和市场分析 .github/#CI/CD和Copilot说明 docker/#集装箱化准备就绪 docs/#文档
- GitHub Copilot指令已配置
- Docker容器化基础
- 用于标准化命令的Makefile
MCP遥测状态：活动
- 已验证连接：“发现3个工具”，“连接状态：正在运行”
- GitHub授权：TenxMCPPulse OAuth应用程序已授权
- 遥测技术积极追踪奇美拉项目的进展
任务2
具有完整规范和背景工程的建筑师
任务2.1：主规范
- specs/meta.md：愿景、约束、成功指标
- specs/function.md：5个代理角色的用户故事
- specs/technical.md:API合同、数据库架构、MCP工具定义
- specs/openclau_integration.md：代理社交网络协议
任务2.2：上下文工程
- .cursor/rules/project_chimera.mdc：AI代理的主要指令
•未检查规格/先生成代码 •编写代码前一定要解释计划 •所有外部工具均使用MCP •通过Tenx MCP保持可追溯性
- CLAUDE.md：克劳德的具体说明和背景
任务2.3：工具和技能策略
- research/tooling_strategy.md：开发人员MCP工具与运行时技能
- skills/README.md：技能框架和契约模式
- skills/stskill_trend_research.py：第一个具有键入输入/输出的技能
- skills/stskill_generate_content.py：内容生成的第二项技能
主要成就：
- 可执行规范（不仅仅是文本描述）
- 明确区分：开发MCP与运行时技能
- 人工智能代理指导的上下文工程
- 准备好AI群体进入，并提供精确的指令
任务3：州长
测试驱动开发
- 创建了定义AI代理“目标帖子”的失败测试
- test_trend_fetcher.py：验证趋势数据结构是否符合规范
- test_skills_interface.py：强制技能输入/输出合同
- TDD方法：测试最初失败，定义实现目标
集装箱化和自动化
- Dockerfile:非root用户的生产就绪容器
- Makefile：用于设置、测试、lint、安全的标准化命令
- 具有彩色输出和帮助的专业自动化
CI/CD与人工智能治理
- GitHub Actions工作流：运行测试、linters、安全扫描
- 带有依赖缓存的Docker构建管道
- AI审查政策（.coderrabbit.yaml）：规范合规性和安全检查
- Claude人工智能代理上下文说明
最终验证
- 根据要求完成目录结构
- 所有规格文件均已提供并详细说明
- MCP遥测激活（Tenx配置为VS代码和光标）
- 已准备好以明确的规格进入AI群体
评估准备情况：
- 规范保真度：具有API架构和ERD的可执行规范
- 工具和技能：明确的开发MCP与运行时技能分离
- 测试策略：真正的TDD，实施前测试失败
- CI/CD：带安全扫描的自动化Docker构建
奇美拉项目现在是一个完全指定的工厂，人工智能代理可以在这里进入并建立自主的影响者，而人类冲突最小。"
- 🔗 MCP遥测
- 状态：活动且已连接
- 服务器：tenx反馈分析
- 工具：发现3个分析工具
- 日志：跟踪开发活动
## 🚀 Quick Start
### Prerequisites
- Python 3.11+
- [uv](https://github.com/astral-sh/uv) package manager
- Docker & Docker Compose
- Git
### Installation
# Clone repository
git clone https://github.com/TsegayIS122123/project-chimera-ai-influencer-factory.git
cd project-chimera-ai-influencer-factory
# Setup environment
uv venv
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On Mac/Linux:
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .[dev]