worktrunk — Git Worktree 管理器，专为并行跑多个 AI coding agent 设计。... 先说痛点： 如果你现在用 Claude Code / Codex 写代码，一个 agent 一次只能改一个功能。想并行跑 5-10 个 agent 同时处理不同任务？Git 原生做不到——多个 agent 共享同一个工作目录，互相踩文件、冲突不断。 Git 其实有一个 worktree 功能可以解决这个问题：给每个 agent 分配独立的工作目录，共享同一个 .git。但原生 UX 极其痛苦： 创建一个 worktree 要打三遍分支名： git worktree add -b feat ../repo.feat cd ../repo.feat worktrunk 把这件事简化成了一行命令： wt switch -c -x claude feat 创建 worktree + 切换目录 + 启动 Claude Code，一步到位。 核心命令就三个： • wt switch feat → 切换到指定 worktree • wt switch -c feat → 创建新 worktree • wt remove → 清理 进阶功能也很实用： • Hooks：创建/合并时自动执行脚本 • LLM commit messages：自动从 diff 生成提交信息 • wt merge main：一行命令完成 squash + rebase + merge + 清理 • 交互式选择器：带实时 diff 和 log 预览 • 构建缓存复制：worktree 之间共享 target/、node_modules/，跳过冷启动 当你从"一次跑一个 agent"升级到"同时跑 5 个 agent 做不同任务"，worktree 管理就是第一个要解决的问题。 🔗show more

好家伙，要你命3000！ 多 Agent 编程的神器 —— Parallel Code，这玩意儿让你同时跑 Claude、Codex、Gemini，每个都有自己的 git... 工作区，互不干扰。 你想让多个 AI 同时干不同的事，比如： • Claude 重构核心模块 • Codex 写单元测试 • Gemini 更新文档 传统做法：开三个终端，三个窗口切来切去，Parallel Code 的解决方案：git worktree + 自动化管理。show more

Claude Code 桌面板发布本地定时任务功能 设定好任务执行的频率，Claude 会在你电脑开着的时候自动执行，无需你每次手动触发。 比如：每周五下午，汇总本周进度，生成一份 Markdown 报告存到本地 有几个细节值得注意：... 任务第一次跑完之后，Claude 会自动重写你的 Prompt，记住具体该去哪里找文件、用哪些工具，下次会更准 可以开 Git Worktree 模式，每次运行在独立分支里，不会动你的主干代码 如果电脑在任务时间点刚好休眠了，App 重新打开后会自动补跑，并发通知 目前需要 Claude Pro 以上的付费订阅，桌面端专属，网页和手机暂不支持。 怎么用 在侧边栏点击 "Schedule"，再点 "+ New task" 就能创建一个定时任务。 也可以在任意会话里直接描述需求，比如"帮我设置一个每天早上9点执行的代码 review 任务"，Claude 会自动完成配置。show more

有人把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 AI 全塞进了一个桌面软件里，叫 hermes-desktop。 不用终端，不用记命令。模型切换、工具开关、技能管理全是图形界面，点点就行。 最狠的是它内置了81个技能，能直接操控... iMessage、备忘录、提醒事项这些 macOS 原生应用。你跟它说"翻一下上周的备忘录"，它真能翻。 还有个看板功能，多个 Agent 同时干活的时候在看板上调度，谁在跑、谁卡了、一眼看得到。show more

牛逼，我真没想到，Dethink 居然把 Claude Code、Codex、各种大模型、不同的 Harness 还有 X、抖音、小红书、YouTube、SEO 的实时数据，甚至电商和金融数据，全塞进一个工作台了？？？ 一个窗口解决所有问题，随时切模型、切... harness，支持 BYOK 自己配置模型 Dethink 可以跑通这整个流程： 1、先接 X、抖音、小红书、YouTube、Instagram、Semrush 等实时数据，查趋势、关键词、竞品和用户反馈。 2、然后随时切 Claude、GPT、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi，同一窗口调用不同模型分析、写作、改方案、做图。 3、你还可以直接切 Claude Code 或 Codex 等不同的 Harness，并且同一窗口，前面的文件和上下文还在。 一条内容从找题、研究、成稿到配图，全在一个地方跑完。开发任务也一样，你可以随时切换不同的 Harness： Claude Code、Codex等，还能随时切换不同的模型，比如 Claude 规划、Codex 实现、Grok 来做快速任务...... 这个组合确实有点牛逼，还能稳定使用的 Claude Code / Codex 官方订阅，支持国内支付方式，🔗和优惠码放评论区show more

Hermes Studio 最新多 Agent 群聊，正在打破设备与网络的边界。 （正在测试） 创建群聊并分享邀请链接后，任何人都可以加入房间，并把自己部署在本地电脑或远程服务器上的 Agent 拉进群聊。... 不同用户、不同设备、不同服务器上的 Agent，可以通过 WebSocket 实现跨网络实时通信，在同一个房间中讨论、协作并完成任务。 每个 Agent 仍然保留独立的模型、Profile、身份、工具、记忆和运行环境。 未来，你不仅可以邀请朋友加入群聊，还可以邀请他的 Agent 一起来。 一个链接，连接来自世界各地的人与 Agent。show more

为什么很多人的 Agent 用不起来？ 不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。 不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。 很多市面上的Agent... Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。 最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。 直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。 最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。 具体3件事： 1、每步操作都会被打分 不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。 这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成 可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取 记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。 用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零 在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。show more

今年三月底在 Let's Vision 上介绍了我们正在做的让 agent 参与 mobile 开发自主验证的一些微小工作。现在终于可以把其中一部分我们日常使用的工具开源了。 sim-use... 是让 AI agent 能看到模拟器/设备的屏幕并操作它的命令行工具。一条命令把整个屏幕变成 agent 能理解的紧凑表示，再一条命令点击任意元素，以完成验证循环。iOS Simulator 和 Android 通用。 Plan, code, verify, ship — verify 这一环现在可以交给 agent 了。欢迎大家试用/加星/反馈/一同改进！show more

最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。 原因甚至不是 Grok 有多聪明。... 是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。 听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。 比如我每天都要刷 X。 以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的： 我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。 我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。 它就真的去操作浏览器了。 网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。 这才是 Agent 真正重要的一步。 过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。 我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。 名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力**，它甚至可以去操作另一个 Agent。** 我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。 等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。 到这里整个关系就开始发生变化了。 以前是我管理五个 Agent。 现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。 而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。 我觉得这才是真正让我兴奋的地方。 过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。 电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。 这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。 只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。 几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。 现在这个人，第一次可以不是我了。show more

🔥 一条 AI 流水线 = 每天 20 爆款选题 小红书、抖音、视频号都能直接用... 抓热点 → 筛选题 → 排日程 3 个 AI Agent 同一个聊天群工作 ✔️ 自动任务接力 ✔️ 互动协同 @ ✔️ 完成后推送给我 5 分钟搭完的，用的 Bloome👇 🔗 每个 Agent 各管一摊： 1️⃣ 热点 Agent — 负责"看" 它装一个资讯抓取的 Skill 每天定时扫全网热门话题 自动筛出和你赛道相关的 10 条 2️⃣ 选题 Agent — 负责"拆" 拿到热点后自动拆选题 每个热点出 2 个平台适配角度 带标题、切入点、内容形式建议 3️⃣ 排期 Agent — 负责"排" 按热度 + 时效性排优先级 自动分类：蹭热点 / 长尾 / 系列 直接输出一张本周排期表 关键是： 这 3 个 Agent 在群里自己对话、自己推进 不用你一个个去问 关电脑去吃饭，回来结果已经躺在群里了 小红书、抖音、视频号的选题都能直接用 做内容从来不缺流量，缺的是稳定出选题的系统💪🏻show more

这位推友分享了使用 Cursor 的时候添加的一个实用的 Cursor Rule，Agent 生成代码的时候让 Claude 添加一个类似 R1... 的 thinking 过程（当然原理不一样），包裹在一个 thinking 的 tag 当中，从三种解决方案里面选最合适的一种，确实是一个特别棒的技巧，我亲自测试了一下，效果很不错，非常实用，可以看我的测试视频，推荐给大家。 文字版提示词提供给大家：show more

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑 打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西 具体来说它会建议你装：... -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境 之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了 不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事 用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的show more

很多时候，一个生态起不来，并不是因为大家没想法，而是从想法到真正跑起来，中间的摩擦太多。 环境搭建、工具适配、链上交互，每一步都会劝退一批人。 最后留下来的，往往不是最有创意的，而是最能熬流程的。 从这个角度看 Vanar 它更像是在解决一个很现实的问题： 怎么让“试一试”这件事变得足够便宜。 当一条链从设计上就是 AI-native... 的，很多原本需要手动拼接的步骤，会自然被系统吸收掉， 创意不需要先翻过一堆基础设施的门槛，才能进入可运行状态。 这类差异在早期并不显眼， 但时间一拉长，你会发现生态里愿意持续尝试的人明显更多。 不是每个想法都会成功，但只要失败成本够低，新的东西就会不断冒出来。 也正是在这个意义上 $VANRY 更像是一种对开发者密度和持续试错能力的押注。 当“做点东西”不再是一件很累的事， 生态才有机会真正活起来。 #Vanarshow more

OpenClaw 已经过时了。 如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。 很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。... 但这套东西很快就要卷废了。 下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool， 而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这： 会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进 会搜索过去的对话和任务 会逐渐建立对你的理解 还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作 说白了， 别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。 所以不是 OpenClaw 不行， 而是这条路线已经开始落后了。 接下来真正值得看的， 不是哪个 agent 更像 demo， 而是哪个 agent 越用越强。 项目：👇show more

一人一企业，真的可以实现了？ 最近 GitHub 上有个超火的项目 Paperclip，短短几天就狂揽 16000+ Star。 我们构建的 OpenClaw... 龙虾军团、或使用的 Claude Code、Codex、Cursor 等 Agent。 全部都能把它们招进 Paperclip 这家开源 AI 公司里，进行企业化管理。 GitHub： 而我们人类则作为一名董事长角色，可协调各大 Agent 实现共同目标。 其中重大的动作需要我们确认，同时我们也可以随时暂停或终止任何 Agent 工作。show more

做自媒体之后，我的下载文件夹，基本长期失控。 素材、品牌资料、截图、PDF 全堆在一起。 今天要交付内容时，我打开文件夹—— 80 个文件，完全炸了 于是，让 AI 接管了我的电脑... 80 个文件， 3 分钟， 1 句话整理完成。 没有插件。 没有脚本。 没有写一行代码。 我只做了这一件事： 打开 EasyClaw 👉 输入一句话： 「“整理我的下载文件夹，按类型分类、重命名、删除重复文件，并生成整理报告”」 然后它开始自己工作： ✔ 自动识别文件类型 ✔ 读取创建时间 ✔ 批量重命名 ✔ 自动建文件夹 ✔ 清理重复文件 我没有拖动一个文件。 这不是“文件整理”。 这是—— AI 直接接管操作系统。 2026 年， 不会写代码的人， 也可以做自动化。show more

兄弟们这个功能好 Claude Code 新加了 /recap 命令 当你把终端切到后台，过一会儿再切回来，Claude Code 会自动在顶部显示一段这个会话刚才干了什么、下一步打算做什么的回顾。... 怎么用 什么都不用改，升级到最新版 Claude Code 就自动开了。 触发条件：会话至少 3 个 turn + 距离上次完成 turn 过了至少 3 分钟 + 终端当前失焦 后台生成：失焦期间就在后台算好，切回来立刻看到，不再等 不会刷屏：同一个窗口连续切走切回不会重复生成 recap 能手动触发：/recap 任何时候打一下都能给一段当前状态摘要 可关可配：/config 里开关，或用环境变量 CLAUDE_CODE_ENABLE_AWAY_SUMMARY=0 关掉show more

苹果刚刚被一个8美元的夹克徽章羞辱了 一位随机的日本制造商看到了苹果3499美元的Vision Pro Persona，并决定以一个比萨的价格打造同样的东西。 同样的实时面部镜像。 同样的自然表情和眨眼。 同样的低延迟反应，当你微笑时。 苹果需要一个配备M2芯片、R1处理器、12个摄像头和LiDAR的完整头显。 他只用了一个ESP32、一个微型摄像头和MediaPipe在设备上运行468个地标点就做到了。... 总成本：八美元。 这就是一个周末黑客用一个夹克别针摧毁一个价值十亿美元的功能时会发生的事。 硬件护城河刚刚蒸发了。 完整系统在下面的视频中。show more

在GitHub上看到一个专门教怎么用 Claude Code 的项目，已经涨到了 4w star 它不是官方操作文档，而是一条从入门到高级智能体的完整学习路径 斜杠命令、MCP配置、钩子脚本、子智能体编排，每个模块都有可视化图解，教你"怎么做"的同时也会教"为什么这么做" 最实用的是里面的模板，钩子脚本、代理配置、斜杠命令、MCP配置文件，全部可以直接复制粘贴到自己的项目里... 不管你是想补齐 Claude Code 的知识盲区，还是想搭一套属于自己的 AI 工作流，都可以关注下这个项目show more