os-register - SKILL.md Agent Skill

name: os-register description: Auto-register as a team member when joining an AI Team OS project autoTrigger: true

OS Register — 启动注册与状态汇报

当你作为团队成员启动时，必须立即向 AI Team OS 注册自己。这确保 OS 能追踪你的存在、状态和活动。

步骤

0. 读取系统规则

启动后第一件事——读取并遵守OS系统规则：

使用 Bash: curl -s http://localhost:8000/api/system/rules | python -c "import json,sys; rules=json.load(sys.stdin); [print(f'  [{r[\"id\"]}] {r[\"name\"]}') for r in rules.get('advisory_rules',[])]"

这些规则指导你的行为（团队管理、会议组织、任务分配等），必须遵守。

规则已通过SessionStart自动注入，可通过 GET /api/system/rules 查看完整规则。

正常情况下Agent注册已由hook_translator自动完成，此skill为手动备份流程。

1. 健康检查

首先确认 OS API 服务可达：

使用 MCP tool: os_health_check

如果返回 unhealthy，尝试自动启动服务：

# 在项目根目录执行（即包含 pyproject.toml 的目录）
python -m uvicorn aiteam.api.app:create_app --host 0.0.0.0 --port 8000 --factory &

等待3秒后重试 os_health_check。如果仍然失败，跳过注册，不影响你的正常工作。

2. 确定团队

检查是否有目标团队：

使用 MCP tool: team_list

如果你知道要加入的团队名称，从列表中找到对应的 team_id
如果团队不存在，使用 team_create 创建
如果未指定团队，加入列表中的第一个团队

3. 注册自己

向团队注册：

使用 MCP tool: agent_register
参数:
  team_id: <目标团队ID>
  name: <你的名称>
  role: <你的角色描述>
  model: <你使用的模型，如 claude-opus-4-7>
  system_prompt: <你的职责描述>

重要: 记录返回的 agent_id，后续所有操作都需要用到。

4. 更新状态为 BUSY

注册完成后立即标记自己为工作中：

使用 MCP tool: agent_update_status
参数:
  agent_id: <你的agent_id>
  status: "busy"

5. 阅读注册返回的团队快照

agent_register 返回值已包含 team_snapshot（队友列表、待办任务详情、最近会议），直接阅读：

如果 pending_tasks 中有分配给你的任务 → 立即开始执行，无需等待Leader指令
如果有未分配的待办任务 → 向Leader请示是否由你接手
如果没有待办任务 → 告知Leader你已就绪，等待分配
查看 teammates 列表 → 了解队友是谁、在做什么，避免重复工作
查看 recent_meeting → 了解最近的讨论和决策

注意：无需额外调用 team_briefing，注册返回值已包含所需信息。仅在需要查看最近事件详情时才调用 team_briefing。

6. 完成任务后更新状态

当你完成所有工作准备退出时，将状态设为 idle：

使用 MCP tool: agent_update_status
参数:
  agent_id: <你的agent_id>
  status: "idle"

注意事项

注册是幂等的：如果你已经注册过（同名同团队），API 会返回已有的 agent 记录
始终在开始工作前完成注册，这是参与团队协作的前提
你的 agent_id 在会议发言、任务分配等场景中都会用到，务必保存
注册后 agent_register 返回值已包含完整 team_snapshot（队友列表、待办任务详情、最近会议），无需额外调用 team_briefing
新增MCP tool后执行 /mcp → 选择 ai-team-os → Reconnect 刷新工具列表，无需重启CC