Microsoft Amplifier - Môi trường phát triển AI siêu tốc

• Môi trường phát triển tích hợp giúp khuếch đại năng suất thông qua các AI agent được chuyên biệt hóa, tích lũy tri thức liên tục và quy trình làm việc tự động hóa có thể thực thi các phương pháp luận phức tạp
• Mục tiêu là cung cấp các mẫu đã được kiểm chứng và quy trình làm việc chuyên sâu để có thể bắt đầu mỗi phiên mà không cần khởi tạo lại và xây dựng các giải pháp phức tạp một cách đáng tin cậy
• Công cụ và hệ thống cốt lõi
  • Hơn 20 agent chuyên biệt: cung cấp agent chuyên gia theo từng nhiệm vụ như kiến trúc, gỡ lỗi, bảo mật
    • Phát triển cốt lõi: zen-architect(thiết kế đơn giản), modular-builder(tuân thủ nguyên tắc mô-đun), bug-hunterr(gỡ lỗi có hệ thống), test-coverage(kiểm thử toàn diện), api-contract-designer(thiết kế API gọn gàng)
    • Phân tích·tối ưu hóa: security-guardian(phân tích bảo mật), performance-optimizer(profiling hiệu năng), database-architect(thiết kế và tối ưu cơ sở dữ liệu), integration-specialist(tích hợp dịch vụ bên ngoài)
    • Tri thức·insight: insight-synthesizer(phát hiện các kết nối ẩn), knowledge-archaeologist(theo dõi sự tiến hóa của ý tưởng), concept-extractor(trích xuất tri thức từ tài liệu), ambiguity-guardian
    • Meta·hỗ trợ: subagent-architect(tạo agent mới), post-task-cleanup(dọn dẹp codebase), content-researcher(nghiên cứu thông qua thu thập nội dung)
  • Ngữ cảnh được nạp sẵn: mẫu và triết lý được tích hợp sẵn trong môi trường để giảm thiểu chi phí khởi động ban đầu
  • Hệ thống worktree song song: hỗ trợ xây dựng và thử nghiệm nhiều hướng tiếp cận cùng lúc để chọn ra lời giải tối ưu
    • Dùng make worktree feature-jwt, make worktree feature-oauth để cấu hình các worktree cho thử nghiệm đồng thời
    • Dùng make worktree-list, make worktree-rm <name> để so sánh rồi xóa những thứ không cần thiết để dọn gọn
  • Hệ thống trích xuất tri thức: trích xuất khái niệm·quan hệ·mẫu từ tài liệu và chuyển thành tri thức có thể truy vấn
    • Dùng make knowledge-update để trích xuất tài liệu thành khái niệm·quan hệ·mẫu và xây dựng tri thức tích lũy
    • Dùng make knowledge-query Q="…", make knowledge-graph-viz để truy vấn và trực quan hóa đồ thị
  • Lưu giữ lịch sử hội thoại: không bao giờ làm mất ngữ cảnh. Tự động export trước khi compact để khôi phục toàn bộ bối cảnh hội thoại
    • Hỗ trợ tìm kiếm·khôi phục·liệt kê bằng các lệnh /transcripts, make transcript-*
  • Các công cụ tự động hóa: tự động hóa kiểm tra chất lượng và tuân thủ mẫu để đảm bảo tính nhất quán
• Có thể cài đặt dễ dàng trên macOS và Ubuntu/WSL
• Có thể sử dụng thông qua Claude Code (trong dự án hiện có/dự án mới hoặc chính dự án Amplifier)