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Claude code 发布 多任务统一窗口管理工具：Agent View 以前你同时跑多个 Claude Code 任务，要开一堆终端窗口、标签页，分不清哪个任务在等你确认、哪个还在跑、哪个已经做完。 现在 Agent View 把会话集中到一个界面里管理。 你可以一眼看到所有Agent 的状态， 谁在工作，谁等你输入，谁已经结束。 它现在很像： AI 多任务调度中心 你可以： • 同时看到所有 Claude Code 窗口状态 • 任意切换到某个 Agent 对话 • 某个 Agent 卡住时立刻处理 • 某个 Agent 完成时立刻接管 • 不需要再回原 terminal 这个思路其实已经很接近： “AI IDE 的任务栏”

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小互

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开源一个我自用的OpenClaw控制中心！ 可以一个面板： - 看哪些任务烧了多少 token(百分比) - 看整个 OpenClaw 现在健不健康 - 看每个 Agent 现在在干嘛，有没有卡住 - 看每个 Agent 用的模型、目录、权限 - 直接查看和修改 Agent 的记忆，人设、任务文档 - 看定时任务和心跳任务有没有正常在跑 项目地址：
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开源一个我自用的OpenClaw控制中心！ 可以一个面板： - 看哪些任务烧了多少 token(百分比) - 看整个 OpenClaw 现在健不健康 - 看每个 Agent 现在在干嘛，有没有卡住 - 看每个 Agent 用的模型、目录、权限 - 直接查看和修改 Agent 的记忆，人设、任务文档 - 看定时任务和心跳任务有没有正常在跑 项目地址：

木子不写代码

365,837 views • 2 months ago

我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务，其实没必要，有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具，最特殊的一个工具叫 Task，它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具，只不过是作为 Claude Code 的一个工具。 如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归，可以这么理解：Claude Code 是个 AI 程序员，它可以用一堆工具，其中最神奇的一个工具叫 Task，就是克隆一个自己的分身去干活！ 这样做有什么好处呢？就是可以并行多任务，还可以控制上下文，让子任务更专注。 举例来说，你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug，并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步： - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 这一步完了后它会起一个 Task，这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置，那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文，它不管怎么解决 Bug，也不管怎么写测试覆盖。 主任务就会等这个子任务完成，子任务完成后，主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛，现在有充足上下文了，它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug，等修复 Bug 的子任务完成了，再回到主任务，继续更新 TODO List，继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试，测试子任务也完成了，返回结果到主任务，这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了，最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要，表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化，什么上下文压缩、临时存储，都没有的！就是简单粗暴： 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具，本质上也是一个 AI 请求，最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude，Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task，把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面，就是不停的问 Claude 该用啥工具，然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后，返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了 所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉，因为它会启动子任务，这样上下文就分摊到子任务中了，主任务中只是保留子任务完成后的内容。
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我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务，其实没必要，有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具，最特殊的一个工具叫 Task，它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具，只不过是作为 Claude Code 的一个工具。 如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归，可以这么理解：Claude Code 是个 AI 程序员，它可以用一堆工具，其中最神奇的一个工具叫 Task，就是克隆一个自己的分身去干活！ 这样做有什么好处呢？就是可以并行多任务，还可以控制上下文，让子任务更专注。 举例来说，你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug，并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步： - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 这一步完了后它会起一个 Task，这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置，那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文，它不管怎么解决 Bug，也不管怎么写测试覆盖。 主任务就会等这个子任务完成，子任务完成后，主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛，现在有充足上下文了，它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug，等修复 Bug 的子任务完成了，再回到主任务，继续更新 TODO List，继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试，测试子任务也完成了，返回结果到主任务，这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了，最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要，表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化，什么上下文压缩、临时存储，都没有的！就是简单粗暴： 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具，本质上也是一个 AI 请求，最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude，Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task，把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面，就是不停的问 Claude 该用啥工具，然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后，返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了 所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉，因为它会启动子任务，这样上下文就分摊到子任务中了，主任务中只是保留子任务完成后的内容。

宝玉

76,401 views • 11 months ago

Cursor 占个窗口，Claude Code 占个标签，只要你一转头去干别的，AI 准保卡在某个确认按钮上。等你切回来，它可能已经在那干等了十分钟，思路全断了。 菜单栏 AI 助手，跟 Spotlight 一样即呼即用。交代完任务它就退到后台闷头干活，不占地方也不挡路。只有真的需要你拿主意或者活干完了，它才会冒出来弹窗“拍拍”你。 Motive
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Cursor 占个窗口，Claude Code 占个标签，只要你一转头去干别的，AI 准保卡在某个确认按钮上。等你切回来，它可能已经在那干等了十分钟，思路全断了。 菜单栏 AI 助手，跟 Spotlight 一样即呼即用。交代完任务它就退到后台闷头干活，不占地方也不挡路。只有真的需要你拿主意或者活干完了，它才会冒出来弹窗“拍拍”你。 Motive

Geek Lite

25,220 views • 3 months ago

感觉跟 Alma 的 Agent Crew 功能差不多，Alma 提供了一些内置的 Agent，同时用户也可以添加 Custom Agent。 每个 Agent 都可以指定： 1. 不同的模型/ACP 2. 不同的视角 3. 不同的工具 遇到复杂任务时，系统会自动使用 Agent Crew 拆分和分发给不同的 Agent 去完成整个任务。
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感觉跟 Alma 的 Agent Crew 功能差不多，Alma 提供了一些内置的 Agent，同时用户也可以添加 Custom Agent。 每个 Agent 都可以指定： 1. 不同的模型/ACP 2. 不同的视角 3. 不同的工具 遇到复杂任务时，系统会自动使用 Agent Crew 拆分和分发给不同的 Agent 去完成整个任务。

yetone

21,801 views • 2 months ago

啊？AI可以自己找活干了？ 给大家介绍一个炸裂的开源项目 Hephaestus - 这玩意儿让AI Agent自己规划工作，自己发现问题，自己创建任务！抽象到什么程度？它内嵌了个kanban....让AI自己拆解card自己做.... 传统的Agent框架都是你提前写死所有流程，遇到没预料到的情况就傻眼。Hephaestus 直接换了个思路：只定义三个阶段（分析-实现-验证），然后Agent自己看着办。 举例：测试Agent在跑测试时，发现了一个性能优化机会，它不是记个log就完事，而是自己创建了一个新的调查任务，然后放到kanban里，然后另一个Agent接手去研究，确认可行后又自己创建实现任务。整个工作流就这么自己长出了一个分支。 你给它一个PRD，它分析出5个组件，创建5个并行任务。其中一个Agent干完了发现bug，自己创建修复任务。另一个Agent发现可以优化，自己创建优化分支。工作流是实时生成的，而不是一开始就预测好的。 我有空也会测一下试试，看看它能不能真的从0到1自己把活干完。总之先增加到待测试列表。 项目地址：
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啊？AI可以自己找活干了？ 给大家介绍一个炸裂的开源项目 Hephaestus - 这玩意儿让AI Agent自己规划工作，自己发现问题，自己创建任务！抽象到什么程度？它内嵌了个kanban....让AI自己拆解card自己做.... 传统的Agent框架都是你提前写死所有流程，遇到没预料到的情况就傻眼。Hephaestus 直接换了个思路：只定义三个阶段（分析-实现-验证），然后Agent自己看着办。 举例：测试Agent在跑测试时，发现了一个性能优化机会，它不是记个log就完事，而是自己创建了一个新的调查任务，然后放到kanban里，然后另一个Agent接手去研究，确认可行后又自己创建实现任务。整个工作流就这么自己长出了一个分支。 你给它一个PRD，它分析出5个组件，创建5个并行任务。其中一个Agent干完了发现bug，自己创建修复任务。另一个Agent发现可以优化，自己创建优化分支。工作流是实时生成的，而不是一开始就预测好的。 我有空也会测一下试试，看看它能不能真的从0到1自己把活干完。总之先增加到待测试列表。 项目地址：

karminski-牙医

41,458 views • 7 months ago

疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。 最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结： 用一群 AI Agent，自动经营一家公司。 你只需要给一个目标，比如： 做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师 设计师 市场 全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务 产品规划 写代码 做设计 市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作 不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事 当老板。 审批策略、查看进度、控制预算。 剩下的工作 —— 交给 AI 员工。 更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置 预算、权限、任务范围 - 所有决策都有 日志和审计记录 一句话总结这个项目： 它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。 如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作 这个项目非常值得收藏。
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疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。 最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结： 用一群 AI Agent，自动经营一家公司。 你只需要给一个目标，比如： 做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师 设计师 市场 全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务 产品规划 写代码 做设计 市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作 不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事 当老板。 审批策略、查看进度、控制预算。 剩下的工作 —— 交给 AI 员工。 更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置 预算、权限、任务范围 - 所有决策都有 日志和审计记录 一句话总结这个项目： 它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。 如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作 这个项目非常值得收藏。

开发者Hailey

22,719 views • 2 months ago

最近每天烧几亿 Tokens，做了一款很有趣的 Mac「灵动岛」App - 👾 Vibe Island. Vibe Island 的灵感来源于我在 Vibe Coding 会同时开 5-10 个对话跑不同的任务，经常切着切着就忘了刚刚那个对话跑到哪了...任务做没做完、需不需要我审批等等问题。 感觉人类大脑的上下文窗口已经远远不够用了。 于是，我就给这些 Agents 造了一座灵动岛！ 装上 Vibe Island 之后：Mac 刘海区域会展示各种 Agents (Claude Code / Codex / OpenClaw 等等）的实时工作状态： - 当 Agent 需要权限审批或任务完成时，灵动岛会自动展开，不用切回终端就能操作 - 面板聚合了所有正在运行的 Agents 对话，点击卡片，精准跳回到会话所在的终端界面 - 所有状态都配有定制化的 8 bit 像素风游戏音效，狠狠提升了 Vibe Coding 的氛围感 灵动岛是一个极其优雅的形态：既能展示后台任务的状态，又不打扰前台正在进行的任务，它只在需要你注意的时候弹出，不用切换应用就能完成轻量交互，还带有一点陪伴感。 其实最早这个 App 只能触发右上角的系统通知，后来发现只做通知远远不够，实际应该解决的是：如何在恰当的时刻，以最小的摩擦，把注意力带回到正确的位置。 欢迎前往官网下载体验👇🏻
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最近每天烧几亿 Tokens，做了一款很有趣的 Mac「灵动岛」App - 👾 Vibe Island. Vibe Island 的灵感来源于我在 Vibe Coding 会同时开 5-10 个对话跑不同的任务，经常切着切着就忘了刚刚那个对话跑到哪了...任务做没做完、需不需要我审批等等问题。 感觉人类大脑的上下文窗口已经远远不够用了。 于是，我就给这些 Agents 造了一座灵动岛！ 装上 Vibe Island 之后：Mac 刘海区域会展示各种 Agents (Claude Code / Codex / OpenClaw 等等）的实时工作状态： - 当 Agent 需要权限审批或任务完成时，灵动岛会自动展开，不用切回终端就能操作 - 面板聚合了所有正在运行的 Agents 对话，点击卡片，精准跳回到会话所在的终端界面 - 所有状态都配有定制化的 8 bit 像素风游戏音效，狠狠提升了 Vibe Coding 的氛围感 灵动岛是一个极其优雅的形态：既能展示后台任务的状态，又不打扰前台正在进行的任务，它只在需要你注意的时候弹出，不用切换应用就能完成轻量交互，还带有一点陪伴感。 其实最早这个 App 只能触发右上角的系统通知，后来发现只做通知远远不够，实际应该解决的是：如何在恰当的时刻，以最小的摩擦，把注意力带回到正确的位置。 欢迎前往官网下载体验👇🏻

Edward Luo

95,487 views • 2 months ago

试了一下昨天这个海外产品 MuleRun，发现很牛啊。 从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。 我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。 这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。 Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。 不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。 他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。 我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。 我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。 里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。
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试了一下昨天这个海外产品 MuleRun，发现很牛啊。 从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。 我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。 这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。 Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。 不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。 他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。 我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。 我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。 里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。

歸藏(guizang.ai)

62,432 views • 9 months ago

Gemini Spark - 7x24 在云端运行的个人 AI Agent，它可以连接 Google 数字生态，实现无缝协同。任务自动化、日程管理、复杂项目统筹，还有耗时的网页浏览与预订！有消息透露 Anthropic 的托管式个人 AI Agent 已经在路上，OpenAI 肯定也不会缺席，2C 的 AI Agent 是巨头的必争之地，创业公司务必绕行😆
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indigo

19,075 views • 19 days ago

偶然看到一个挺实用的开源项目：Agent Watch，在手表上远程控制 Claude Code。 在用 Claude Code 写代码时，经常遇到权限需要确认，如果我们离开了座位，在健身或走在路上。 有这个项目，就能在手表上实时查看终端输出，遇到权限请求直接点击批准或拒绝。 还能通过语音口述给 Claude 发指令，全程不用碰电脑，还是挺实用的。 GitHub： 经常用 Claude Code 跑长任务，又不想一直守在电脑前盯着，想要戴着手表随时掌控进度，这个项目可以安装试试。
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偶然看到一个挺实用的开源项目：Agent Watch，在手表上远程控制 Claude Code。 在用 Claude Code 写代码时，经常遇到权限需要确认，如果我们离开了座位，在健身或走在路上。 有这个项目，就能在手表上实时查看终端输出，遇到权限请求直接点击批准或拒绝。 还能通过语音口述给 Claude 发指令，全程不用碰电脑，还是挺实用的。 GitHub： 经常用 Claude Code 跑长任务，又不想一直守在电脑前盯着，想要戴着手表随时掌控进度，这个项目可以安装试试。

GitHubDaily

13,818 views • 2 months ago

真心建议每个程序员都去手搓一个自用的 Coding Agent。 纯靠写 Prompt 糊文本做 Skill，观测性太差了，你根本摸不到 harness 模型的上限在哪。缺乏 Agent 的状态流转做约束，复杂任务根本控不住。 最近用 AI 搓了个 mini 版的 Claude Code，对 Agent 的理解稍微升了点。 PS: 我经常从 Gemini / GPT-5.4 蒸馏 SOP Skill，再下放给 MiniMax (official) 模型来跑任务. 建议可以考虑试试.
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真心建议每个程序员都去手搓一个自用的 Coding Agent。 纯靠写 Prompt 糊文本做 Skill，观测性太差了，你根本摸不到 harness 模型的上限在哪。缺乏 Agent 的状态流转做约束，复杂任务根本控不住。 最近用 AI 搓了个 mini 版的 Claude Code，对 Agent 的理解稍微升了点。 PS: 我经常从 Gemini / GPT-5.4 蒸馏 SOP Skill，再下放给 MiniMax (official) 模型来跑任务. 建议可以考虑试试.

海拉鲁编程客

149,072 views • 2 months ago

黄仁勋在英伟达怎么看简历？ 他只给出了一个底线。 面前坐着两个大学生。 一个不懂 AI，另一个精通。 闭着眼睛也要选第二个。 会计、销售、律师统统如此。 连电工和木匠也不例外。 残酷的洗牌早就开始了。 机器绝对会成批碾碎具体的任务。 低头看看你现在的日常。 如果你的工作仅仅是完成某个死任务。 危机已经贴在脸上了。 如果你的工作需要调动各种任务去拿结果。 立刻把这些脏活累活丢给机器。 有人抱怨不知道怎么起步。 以前你没法对着 Excel 喊救命。 但现在你可以直接对机器喊。 你可以老老实实告诉它你怕失业。 让它给你写个保住饭碗的学习规划。 它会把操作步骤一口一口喂到你嘴里。 以前学不会新东西是因为没师傅带。 现在学不会纯粹是因为自己懒。 新技术的起步阻力已经被强行清零。 最耐心的导师一直在等你发问。
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墓碑科技

16,889 views • 2 months ago

微软研发的 AutoGen 框架太强大了，它是一个多代理框架，利用它可以轻松定制一系列工作任务。 举一个常见的例子：我们要实现一个爬虫程序，抓取并保存网页图片。如果把这个任务丢给 ChatGPT，它会直接返回一串可执行代码，但是代码通常会存在问题，例如执行报错、缺少依赖等，你需要反复跟 ChatGPT 对话来完善程序。当然，我们也可以设定一个复杂 Prompt，要求它调用 ChatGPT 的代码执行插件，如果存在报错，则继续修正程序。 这个任务如果交给 AutoGen 来实现，将会变得无比简单，几行代码就可以搞定： 1）定义一个 Assistant Agent，它的任务是解决问题 2）定义一个 UserProxy Agent，它的任务是替代人询问问题，同时在本地执行程序 这两个 Agent 都不需要给他们设置 Prompt。当我们把爬虫任务交给 UserProxy 后，它会理解任务，然后询问 Assistant 应该如何做，Assistant 会把操作过程告诉 UserProxy，接着 UserProxy 会根据指示在本地安装依赖，然后创建文件执行代码，如果执行出现错误，它会把详细报错提交给 Assistant，依次循环，直到可以获取到最终的结果。任务结束的时候，你会看到目标图片已经保存到本地磁盘了。 利用这个框架可以做的事情非常多，它提供的能力也十分完善，可以在项目的 notebook 中找到很多最佳实践： P.S. 为了确保安全，还是建议你在 Docker 环境中执行程序，UserProxy 有一个 code_execution_config 配置，将 use_docker 配置为 True 即可；另外，它还有一个 human_input_mode 参数，设置为 NEVER，表示整个过程都不需要人参与，也可以设置为其他值，它会等待人的输入后再进行下一步操作，这个设计可以让人参与到任务执行过程，避免跑偏。
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Barret李靖

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昨天很火的桌面小人开源了 装上会有两个小人在你 MacOS Dock 上方，来回走动 点击任意一个弹出 Claude 终端窗口，直接和 Claude Code 对话... 我正在改造看看能不能增加更多有意思的功能
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小互

192,120 views • 2 months ago

连接到你的电脑，随时随地 Claude Code，原汁原味，让Claude Code 帮你做一切事：编程、查资料做研究、项目调研、撰写完整的报告，只有想不到，没有做不到！ Dopamind 现已支持！ ✅优雅的界面设计 ✅完成任务即时通知 ✅多对话管理 ✅自动生成标题 ✅多设备同步 ✅Claude Code Anywhere Anytime!
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连接到你的电脑，随时随地 Claude Code，原汁原味，让Claude Code 帮你做一切事：编程、查资料做研究、项目调研、撰写完整的报告，只有想不到，没有做不到！ Dopamind 现已支持！ ✅优雅的界面设计 ✅完成任务即时通知 ✅多对话管理 ✅自动生成标题 ✅多设备同步 ✅Claude Code Anywhere Anytime!

Philo

80,574 views • 3 months ago

AI 最猛的一步，不是替你工作。 而是开始自己赚钱了。 刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。 它不是普通 AI 助手， 而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。 你只要装上它、接好 LLM， 它就能自己评估任务、提交结果， 甚至把整套流程跑完。 更关键的是， 它不是做完就结束， 而是会从每一次任务和反馈里继续学习， 把经验变成下一次任务的能力。 这意味着一件事： 我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段， 走向“AI 直接成为生产者”的阶段。 以前你雇人接单。 以后你可能是部署一个 Agent 去接单。 以前 AI 是工具。 现在 AI 开始像个微型公司。 一句话总结： AI 的下一场竞争， 不是谁更聪明， 而是谁先拥有能自己变现的 Agent。 更狠的是，CashClaw 还是开源的。 你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上， 把它变成你自己的赚钱系统。 如果这条路跑通， 很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。 你觉得下一波先被重构的， 会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？
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AI 最猛的一步，不是替你工作。 而是开始自己赚钱了。 刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。 它不是普通 AI 助手， 而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。 你只要装上它、接好 LLM， 它就能自己评估任务、提交结果， 甚至把整套流程跑完。 更关键的是， 它不是做完就结束， 而是会从每一次任务和反馈里继续学习， 把经验变成下一次任务的能力。 这意味着一件事： 我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段， 走向“AI 直接成为生产者”的阶段。 以前你雇人接单。 以后你可能是部署一个 Agent 去接单。 以前 AI 是工具。 现在 AI 开始像个微型公司。 一句话总结： AI 的下一场竞争， 不是谁更聪明， 而是谁先拥有能自己变现的 Agent。 更狠的是，CashClaw 还是开源的。 你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上， 把它变成你自己的赚钱系统。 如果这条路跑通， 很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。 你觉得下一波先被重构的， 会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

axiaisacat

28,917 views • 2 months ago

前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。 这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。 它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。 这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互： 你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。 核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分： 前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应 后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容 用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。
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前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。 这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。 它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。 这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互： 你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。 核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分： 前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应 后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容 用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。

歸藏(guizang.ai)

46,778 views • 28 days ago

Claude Code 的创建者Boris 教你如何用好Claude Code 和 Claude CoWork Claude Code的创造者Boris最近上播客分享了他自己的工作流。 看完之后我觉得，比起官方文档，他嘴里漏出来的实操经验有意思太多了。 1、Cowork底层就是Claude Code 很多人以为Cowork是个新产品。 其实它跑的是Claude Code同一套Agent SDK，同一个大脑，只是换了个图形界面。 你之前觉得Claude Code太技术了？现在直接试Cowork，能力一样，门槛低很多。 2、别一个个串行，要并行 Boris同时开5-10个Claude跑不同任务，在它们之间来回切换。 第一个Tab给任务出计划，不等做完就跳第二个开新的，一圈转回来第一个计划已经出了。 有人说"Claude好慢我自己更快"。单个确实，但你同时跑五个试试？ 3先出计划，再让它动手 Boris几乎每个session都从Plan Mode开始。 先让Claude出计划 → 你审一遍 → 满意了再切自动执行。 他说了句很精辟的话："计划对了，代码就对了。" 花两分钟审计划，能省二十分钟返工。Cowork同理，它提方案你再确认。 4、给Claude"眼睛" Boris说提升效果三板斧：最强模型 + CLAUDE.md + 让Claude验证自己的输出。 第三个最容易被忽略。 他的比方：蒙着眼睛画画，画得再好也有限。让Claude看到自己的输出（跑代码、看渲染、检查表格），质量直接上一个档。 5、用最贵的模型反而省钱 Opus虽然单价最贵，但一次搞定不用来回纠正，实际token消耗更少。 用小模型看着便宜，花在引导和修正上的时间算下来可能更贵。 直接上最强的，省的是你的时间。 6、现在就值得上手 Boris说Cowork现在像一年前Claude Code刚出来，"还早期但已经每天在用了"。 他的起步建议：别折腾配置。装好桌面端 + Chrome插件，挂个文件夹，从简单任务开始玩。 "没有正确的使用方式，找到适合你的路就行。"
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Claude Code 的创建者Boris 教你如何用好Claude Code 和 Claude CoWork Claude Code的创造者Boris最近上播客分享了他自己的工作流。 看完之后我觉得，比起官方文档，他嘴里漏出来的实操经验有意思太多了。 1、Cowork底层就是Claude Code 很多人以为Cowork是个新产品。 其实它跑的是Claude Code同一套Agent SDK，同一个大脑，只是换了个图形界面。 你之前觉得Claude Code太技术了？现在直接试Cowork，能力一样，门槛低很多。 2、别一个个串行，要并行 Boris同时开5-10个Claude跑不同任务，在它们之间来回切换。 第一个Tab给任务出计划，不等做完就跳第二个开新的，一圈转回来第一个计划已经出了。 有人说"Claude好慢我自己更快"。单个确实，但你同时跑五个试试？ 3先出计划，再让它动手 Boris几乎每个session都从Plan Mode开始。 先让Claude出计划 → 你审一遍 → 满意了再切自动执行。 他说了句很精辟的话："计划对了，代码就对了。" 花两分钟审计划，能省二十分钟返工。Cowork同理，它提方案你再确认。 4、给Claude"眼睛" Boris说提升效果三板斧：最强模型 + CLAUDE.md + 让Claude验证自己的输出。 第三个最容易被忽略。 他的比方：蒙着眼睛画画，画得再好也有限。让Claude看到自己的输出（跑代码、看渲染、检查表格），质量直接上一个档。 5、用最贵的模型反而省钱 Opus虽然单价最贵，但一次搞定不用来回纠正，实际token消耗更少。 用小模型看着便宜，花在引导和修正上的时间算下来可能更贵。 直接上最强的，省的是你的时间。 6、现在就值得上手 Boris说Cowork现在像一年前Claude Code刚出来，"还早期但已经每天在用了"。 他的起步建议：别折腾配置。装好桌面端 + Chrome插件，挂个文件夹，从简单任务开始玩。 "没有正确的使用方式，找到适合你的路就行。"

小互

41,241 views • 2 months ago

今晚如果你本来打算刷 2 小时 Netflix 不如看这个 40 分钟 masterclass 来自一家 $20B 中国 AI company 的 Kimi founder 它最有价值的地方不是“讲 AI 很强” 而是把 Agent Swarms 和 AI systems 到底怎么在规模化场景里运作，讲得非常清楚 不管你从来没搭过 agent，还是已经每天都在用 Claude，这个内容都值得看 真正有意思的是： 很多人还在把 AI 当单个工具用 但 Agent Swarms 讨论的是另一件事： -- 多个 agent 如何分工 -- 如何协作 -- 如何把任务拆开 -- 如何在系统层面持续运行 这也是为什么我把里面的关键思路整理成了一份 practical guide 重点不是单纯理解概念 而是怎么真正用 Kimi 去 build
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今晚如果你本来打算刷 2 小时 Netflix 不如看这个 40 分钟 masterclass 来自一家 $20B 中国 AI company 的 Kimi founder 它最有价值的地方不是“讲 AI 很强” 而是把 Agent Swarms 和 AI systems 到底怎么在规模化场景里运作，讲得非常清楚 不管你从来没搭过 agent，还是已经每天都在用 Claude，这个内容都值得看 真正有意思的是： 很多人还在把 AI 当单个工具用 但 Agent Swarms 讨论的是另一件事： -- 多个 agent 如何分工 -- 如何协作 -- 如何把任务拆开 -- 如何在系统层面持续运行 这也是为什么我把里面的关键思路整理成了一份 practical guide 重点不是单纯理解概念 而是怎么真正用 Kimi 去 build

0x_Miko

15,970 views • 13 days ago

Stripe 发布 Link agent wallet 让 AI agent 可以代表你发起付款，但不会拿到你的真实银行卡信息。 AI agent 可以为你创建一次性支付凭证，用完就失效。 你会收到提醒，并在 Link 里批准或拒绝每一笔购买。 真实卡号不会交给 agent，也不会暴露给它正在操作的工具。 Link CLI 已经开源，开发者可以把它接进 Claude Code、MCP 客户端或自己的 agent 工作流。
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Stripe 发布 Link agent wallet 让 AI agent 可以代表你发起付款，但不会拿到你的真实银行卡信息。 AI agent 可以为你创建一次性支付凭证，用完就失效。 你会收到提醒，并在 Link 里批准或拒绝每一笔购买。 真实卡号不会交给 agent，也不会暴露给它正在操作的工具。 Link CLI 已经开源，开发者可以把它接进 Claude Code、MCP 客户端或自己的 agent 工作流。

小互

12,174 views • 1 month ago