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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...

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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。
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我制作了一个新项目，叫 agent-graph : 将ADE中以session对话的UI形式，替换成以git graph为主元素 1. 每个 agent 在哪个分支、哪个 worktree 上，改动落在哪 2. 谁派出了哪些子 agent，谁在 review 谁的分支 3. 哪些 agent 在等你批准，哪些做完了可以合并 4. 提交、推送、合并、清理 worktree，还得切到终端或 git 客户端
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用 Claude Code 写到一半，弹出一句 “You’re out of usage credits”。 Codex 的额度还剩一大半，可切过去它什么都不知道：刚定下的两个方案、改了一半的文件、为什么这么改。 只能从头再讲一遍。 最近看到一个开源项目 Orbital，专门解决这件事。它有句话我很认同： 上下文资产应该属于你自己，不应该被任何agent厂商锁定 它的做法很朴素：每一次agent的每一个会话，都会维护和提取成项目目录里的普通文件。 PROJECT_STATE.md：项目现在的状态（记忆缓存） DECISIONS.md：项目里任何agent定过的决定和原因 LESSONS.md：项目里所有agent踩过的坑 INDEX.md：项目的索引，各个产物的用处和位置 不管换哪个 Agent 接手，都先读这几份文件。Codex 卡在额度上，就在选择器里换成 Claude Code，它接着回答同一个问题，不用你重新交代。 我觉得最实用的是两点。 一是选择器里直接显示每个 Agent 还剩多少额度，哪个有余量就用哪个。 二是直接描述你的工作流，他会自动派发其他agent，比如说bugfix就用claude code，生图生海报用codex 作者：Keane
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lifcc

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用 Claude Skills 创建一个简单的 Agent 真的太简单了 人人都能创建自己的 Agent 大军，我这里搞了一个 Nano Banana Pro PPT 生成 Skills 基于任何文档生成 PPT，支持风格选择、页数自定义 生成后会导出图片文件以及帮你生成一个全屏预览的网页 也可以作为整个图文混排 Agent 体系的一个部分
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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。
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小互

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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。
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Vincent

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WTF 逆天！Codex 装上 oh-my-codex，直接把你升级成一支 AI 开发团队 这个开源项目是真有点东西！跟oh-my-zshell我感觉一个量级 用 Codex 写直接项目，需求、前端、后端、测试、修 Bug，基本都得一件件安排 现在有了 oh-my-codex（OMX），可以让多个 AI Agent 同时干活，主 Agent 负责统筹，其他 Agent 分工执行 直接复制这段话给 Codex： “ 帮我安装并配置 Yeachan-Heo/oh-my-codex ，先阅读官方 README，检查环境和依赖，按照最新文档完成安装、初始化和健康检查。安装成功后介绍 Team 多 Agent 协作模式，并给出一个启动 6 个 Agent 协作开发的示例。 ” 最让我心动的是这 6 个优势： 1、多 Agent 并行：原生子 Agent 最多支持 6 个并发，复杂任务可以同时推进，不用一个个排队 2、能自动拆解任务：一句需求，先梳理方案、明确分工，再进入开发，减少 AI 写到一半跑偏 3、团队协作开发：前端、后端、测试、代码审查可以分开处理，主 Agent 负责协调和整合 4、持续执行任务：支持长任务目标、检查点和恢复机制，不用每次都从头解释项目 5、自动审查和测试：提供代码审查、QA 验证工作流，写完代码还能继续检查、修复问题 6、项目进度可追踪：计划、日志和状态保存在 .omx/，方便查看进度、恢复任务 更重要的是，它直接增强现有 Codex CLI，不需要你重新换一套 AI 编程工具 你只需要负责提需求，Codex 帮你组织一支 AI 开发团队
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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
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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。
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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。
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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！
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🔥 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💪🏻
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美酱AI

50,152 Aufrufe • vor 6 Monaten

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：
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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：

Viking

40,815 Aufrufe • vor 1 Jahr