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天天用 Codex、Claude Code 跑网页自动化，是不是被这几件事烦死过？ 1️⃣ 得另开一个浏览器给 Agent 用，跟 Playwright 一个套路 2️⃣ 登录态、Cookie、扩展死活带不过去，反复登录 3️⃣ 你和 Agent 抢同一个标签页，互相添乱 ego lite 直接换思路：你俩共用一个浏览器，各干各的。每个 Agent 有独立 Space，能并行跑一堆任务，靠 JS 调用，复杂活儿最高快 2.5 倍，还更省 Token。Codex、Claude Code、Cursor 都能接。目前只有 Mac，Win 和 Linux 在排期。要天天操作后台、CRM、社媒这种需要登录的，挺对路。 🔗

鸟哥 | 蓝鸟会🕊️

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经常用 Codex、Claude Code 做网页自动化？试试 ego-lite。不是 Playwright 那种另开浏览器，而是你和 Agent 共用一个浏览器：各干各的，互不抢标签页。登录态、Cookie、扩展直接继承，不用反复登录。每个 Agent 有独立 Spaces，支持并行跑多个任务。用 JS 调用，复杂任务最高快 2.5 倍，Token 更少。支持 Codex、Claude Code、Cursor 等。目前 Mac 可用，Win/Linux 在规划。适合操作需要登录的后台、CRM、社媒等。

经常用 Codex、Claude Code 做网页自动化？试试 ego-lite。不是 Playwright 那种另开浏览器，而是你和 Agent 共用一个浏览器：各干各的，互不抢标签页。登录态、Cookie、扩展直接继承，不用反复登录。每个 Agent 有独立 Spaces，支持并行跑多个任务。用 JS 调用，复杂任务最高快 2.5 倍，Token 更少。支持 Codex、Claude Code、Cursor 等。目前 Mac 可用，Win/Linux 在规划。适合操作需要登录的后台、CRM、社媒等。

开发者Hailey

13,199 просмотров • 1 месяц назад

Codex 操控电脑的三种方式。Codex 团队成员 Jason 今天写了一篇详细指南，把三者的区别和适用场景理清楚了，这里做个精简版。【1】Computer Use：最广，也最慢 Computer Use 让 Codex 像人一样看屏幕、点鼠标、敲键盘，操作你电脑上的任何图形界面应用。Spotify、Xcode、系统设置、iOS 模拟器，甚至 iPhone Mirroring 都能控制。代价是慢。结构化插件可以直接调 API，Computer Use 得一步步看界面、找按钮、等响应、再检查结果。但它能搞定没有 API 的应用，这是其他方式做不到的。 Mac 和 Windows 的体验差距很大：Mac 上 Codex 可以在后台静悄悄地操作，你继续用自己的电脑不受影响；Windows 上它必须占据前台，操作期间你没法用那台机器。 Jason 举了个例子：有次他的快递被偷了，Amazon 说要等 25 分钟才能接通客服。他让 Codex 每五分钟检查一次聊天窗口，客服出现后改为每分钟一次，自动完成退款流程。他去洗了个澡，回来退款已经办好了。【2】Chrome 扩展：带着你的登录状态 Chrome 扩展让 Codex 使用你已登录的浏览器会话，包括 cookies、账号状态和已有标签页。Gmail、LinkedIn、Salesforce、公司内部后台，这些需要登录才能用的工具，Chrome 扩展是对的选择。它还能同时控制多个标签页，在一个标签里读信息，到另一个标签里对比，再到第三个标签完成操作。Computer Use 也能操作浏览器，但它只认屏幕坐标，Chrome 扩展理解的是浏览器层面的上下文。 Jason 用它跑了一个长期任务：每天让 Codex 通过 Chrome 检查他的 Twitter 私信、浏览相关新闻、收集反馈，把有价值的内容存到本地文件，但不发任何消息。要注意的是，网站会把 Codex 的点击和表单提交当作你本人的操作。研究、浏览、起草可以自动化，但发送、发布、付款这类操作最好留给自己确认。【3】内置浏览器：给开发者的沙盒内置浏览器住在 Codex 的对话线程里，你和 Codex 共享同一个渲染页面。它不带任何登录状态和 cookies，是个完全隔离的环境。这反而成了开发场景的优势。它的主场是本地开发服务器、文件预览、公共网页、响应式布局检查和视觉 bug 复现。Codex 可以改代码、操作页面、截图、再跑一遍，形成紧密的反馈循环。 Jason 最喜欢的功能是标注：你可以直接在页面上点击某个元素留评论，比如"这个层级反了""这个按钮间距不够"，Codex 会拿着截图和元素上下文去改代码，改完重新打开同一个页面等你下一轮标注。比来回传截图和文字描述高效得多。【选哪个？】简单记：任务需要登录状态用 Chrome，需要操作桌面应用用 Computer Use，在做前端开发用内置浏览器。如果有现成的插件或 MCP 能完成任务，优先用结构化工具，视觉控制是最后手段。

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宝玉

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介绍 Memoh Desktop，一个多智能体桌面应用。过去几个月，我们一直在维护 Memoh 这个多智能体自部署服务。自部署适合长期在线、多人使用和接各种消息渠道，但对个人用户来说，搭环境还是有点重。所以这次我们把 Memoh 搬到了桌面上。在 Memoh Desktop 里，你可以创建多个 agent。它们可以有不同身份、不同记忆和不同 workspace，也可以连接不同的 channel。比如一个 agent 负责日常聊天和消息渠道，一个 agent 专门处理文件和代码任务，另一个 agent 用来跑网页自动化。这些 agent 可以直接操作你的电脑，也可以使用宿主机 Docker 环境做沙盒隔离。需要本机权限的时候，就让它操作本地环境；需要安全边界的时候，就把它放进 Docker workspace 里跑。每个 agent 都有独立身份，目前支持 9 种 channel 连接。 0.9 版本里，我们还引入了容器内桌面环境。现在可以直接在 Docker 容器里运行一个 Xfce 桌面，并在里面启动有头浏览器，再通过 WebRTC 连接到这个容器桌面。也就是说，agent 不只是跑 headless Playwright，它可以在一个真实的图形浏览器会话里操作网页。很多登录、复杂交互、网页自动化场景，会比纯 headless 方式更自然，也能少踩一些兼容和风控问题。下载链接见评论区。

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📦Acbox

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BrowserSkill 是腾讯开源的本地桥接工具，为 Cursor、Claude Code、Codex 等能调用 shell 的 AI 智能体提供桥接，让它们操作你已登录的浏览器而不打断你的正常工作。智能体通过 shell 调用 bsk 命令发起浏览器任务，本地守护进程经 WebSocket 把请求转给扩展，扩展在独立的 Agent Window 中执行，不触碰用户其他窗口。复用真实登录态，遇到验证码、登录或确认弹窗时触发人工接管，再交回智能体继续；兼容 macOS、Linux、Windows 上的 Chrome 和 Edge。

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Geek

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兄弟们这个有点 6 Manus 发布 Manus Browser Operator 一个浏览器扩展，可以将任何浏览器变成 AI 浏览器它能够自动化各种复杂的浏览器操作支持访问受保护的网站和系统，如研究平台和 CRM 工具 AI 的操作行为被系统视为来自用户本地的浏览器与 IP，因此：不会触发额外登录验证或验证码；可直接访问受信任的内部系统；能长期保持会话活跃，避免过期中断。

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小互

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Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事：开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它：请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。

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爱丽丝呀！

40,318 просмотров • 28 дней назад

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

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劳伦斯

27,519 просмотров • 3 месяцев назад

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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万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

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huangserva

71,360 просмотров • 3 месяцев назад

前几天看到量子位的视频说Perplexity Computer 复刻彭博机，就一直对这个有所种草今天看到官方发布，秒付钱，一句指令就能build一个产品和Claude code/Cursor有所不同的是，Perplexity Computer 并没有plan mode这种需要多个指令或者调试开发计划的步骤，是仅仅一句话“指令”就能人类无干预做出几乎满足用户需求的产品设计另外值得一说的是，Perplexity Computer的原理和Cursor有点不一样的是，它把复杂任务拆分给很多不同的agent去做，针对不同agent的特长来分配任务，更像一台computer 目前收费是200U一个月🫡下面附上我的测试录屏，这次开箱体验我给到夯爆

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Ru7.ai

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微软联合交大、同济、复旦发了一个框架叫 SkillOpt，思路很有意思：像训练神经网络一样训练 AI Agent 的技能文件它不动模型权重，训练的是 Skill——就是你给 Claude Code 或 Codex 写的那些 prompt 和指导文档做法是把神经网络训练的那套搬过来：轮次、批量大小、学习率、验证门控，全部套在自然语言上。执行任务 → 记录过程 → 复盘 → 修改 Skill → 验证效果，自动闭环迭代结果很夸张。7个大模型、6类任务、3种 Agent 环境，总共52组测试，全部第一或并列第一但最有价值的不是跑分，是它的迁移能力：在 GPT-5.4 上优化好的技能文件，直接给 GPT-5.4-nano 用，性能提升 5.6 分在 Claude Code 里优化好的技能，直接搬到 Codex 里用，提升 29.4 分甚至能从一个数学基准迁移到另一个一个 best_skill.md 文件，到处能用对那些天天手动调 prompt 调到头秃的人来说，这个东西等于把调参这件事自动化了

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Vincent

46,616 просмотров • 3 месяцев назад

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

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huangserva

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把一个需求，同时扔给 Codex、Claude Code 和 Pi，会发生什么？ Orca 会给每个 Agent 单独准备一份代码副本。三个 Agent 同时改，谁也盖不掉谁；跑完直接对比 diff，留下最好的一份。网页哪里不对，直接点中元素，HTML、CSS 和截图会一起交给 Agent；人不在电脑前，也能用手机看进度、继续回复。全平台支持，MIT 开源。

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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

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如何让多个 Agent 之间真正互相学习、互相帮助？现在很多 Agent 都开始有自己的记忆，但问题是：这些记忆彼此不连通。 Codex 记住的坑，Claude 不知道；Hermes 总结的方法，OpenClaw 也用不上。最后每个 Agent 都像一个很努力但失忆的同事，重复问、重复试、重复踩坑。我想要的不是把所有聊天记录都塞进一个大仓库，而是建立一层更克制的“共享记忆”：只记录 Agent 之间最需要互相知道的信息，比如关键结论、踩过的问题、验证过的方法、环境配置、失败教训、用户偏好等。这样一来，一台 Mac 上跑通的流程，另一台 Mac 可以直接继承；一个 Agent 总结出的经验，另一个 Agent 可以继续使用。记忆不再被锁在某个客户端里，而是变成整个 Agent 工作流的公共上下文。新出来的MemOS CLI 对我来说，刚好提供了这个共享记忆层的入口。当然，我需要改造它，因为它默认也是将所有信息都记录起来，我改造成：重要信息才记录，解决不了问题的时候才主动搜索！这样就让 Agent 不只是各自变聪明，而是开始像一个团队一样积累经验、传递经验、减少重复试错。具体看视频，地址在评论区👇

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huangserva

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🚀太强了！Claude Code 现在可以控制 Workflow 的规模了。目前一共有 4 个选项： unrestricted：不限制规模，由 Claude 根据任务复杂度自行决定 small：少于 5 个 Agent medium：少于 15 个 Agent，也是默认选项 large：少于 50 个 Agent 需要注意的是，这些更像是“规模建议”，而不是硬性上限。如果你的 Prompt 明确要求使用不同数量的 Agent，Claude 仍然可能覆盖当前设置，采用更适合任务的规模。对于担心 Workflow 开太多 Agent、消耗过高，或者想控制执行复杂度的人来说，这个功能非常实用。 #ClaudeCode #Workflows

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AI超元域

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一句话告诉 Agent 要操控哪个网站，它自动帮你生成 CLI 工具，直接走你已登录的 Chrome 浏览器，不用调 API 或搞 token。 x-cli 的玩法是装上 Kimi WebBridge 插件后，对 Agent 说一句"帮我给某网站做个 CLI"，Agent 会先问你要哪些功能，然后自己去分析页面、写代码、生成工具。最后你拿到的 CLI 能直接控制你 Chrome 里已登录的会话，不走 API。仓库里给了四个成品：百度搜素、Google 搜索加抓取、Nano Banana 出图、ChatGPT 出图，都是 Go 写的。

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32,326 просмотров • 3 месяцев назад

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。

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)

62,627 просмотров • 1 год назад

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

Xudong Han

27,488 просмотров • 2 месяцев назад

阿里这次有点猛：最新旗舰模型，直接免费开放。 Qwen3.8-Max-Preview 已经上线不用 API Key，不用绑卡，登录账号、选中模型、打开 Web Dev 模式，就能直接用。它最值得试的不是聊天，而是一句话生成完整网站。页面、动画、响应式布局、实时预览，基本都能一次给你搭出来。甚至只输入一句“hello”，它都能生成一个能交互的 Landing Page。更关键的是，现在还处于免费 Preview 阶段。这意味着你可以先拿它和 Claude Code、Codex、Cursor 跑同一个真实任务，再决定值不值得接入工作流。不过先别急着吹性能：官方 Benchmark 还没公布，网上的跑分和“碾压”结论都只能当参考。模型强不强，别看宣传，丢个真实项目进去跑一遍就知道了。

阿里这次有点猛：最新旗舰模型，直接免费开放。 Qwen3.8-Max-Preview 已经上线不用 API Key，不用绑卡，登录账号、选中模型、打开 Web Dev 模式，就能直接用。它最值得试的不是聊天，而是一句话生成完整网站。页面、动画、响应式布局、实时预览，基本都能一次给你搭出来。甚至只输入一句“hello”，它都能生成一个能交互的 Landing Page。更关键的是，现在还处于免费 Preview 阶段。这意味着你可以先拿它和 Claude Code、Codex、Cursor 跑同一个真实任务，再决定值不值得接入工作流。不过先别急着吹性能：官方 Benchmark 还没公布，网上的跑分和“碾压”结论都只能当参考。模型强不强，别看宣传，丢个真实项目进去跑一遍就知道了。

阿良｜AI 工作流

76,946 просмотров • 1 месяц назад

用 tmux 管理终端会话，可以在终端里打开多个对话窗口，即便关掉还能在后台继续。但现在，经常同时开好几个 Agent 干活，想用 tmux 做终端自动化，得写一堆脚本很麻烦。于是有位开发者用 Rust 从零写了 rmux，专为 Agent 打造。通过它我们能让 Claude Code 当总指挥，向 Codex、Gemini CLI 指派任务。甚至同一个任务让几个 Agent 同时跑，结果谁强谁弱一目了然。 GitHub：除了敲命令，还能用代码精确驱动终端，思路跟 Playwright 很像。兼容 90 多条 tmux 命令，配置和插件都能沿用，迁移成本几乎没有。刚开源不久可能还有些 Bug，想让 Agent 在终端帮我们干活的朋友可以试试。

用 tmux 管理终端会话，可以在终端里打开多个对话窗口，即便关掉还能在后台继续。但现在，经常同时开好几个 Agent 干活，想用 tmux 做终端自动化，得写一堆脚本很麻烦。于是有位开发者用 Rust 从零写了 rmux，专为 Agent 打造。通过它我们能让 Claude Code 当总指挥，向 Codex、Gemini CLI 指派任务。甚至同一个任务让几个 Agent 同时跑，结果谁强谁弱一目了然。 GitHub：除了敲命令，还能用代码精确驱动终端，思路跟 Playwright 很像。兼容 90 多条 tmux 命令，配置和插件都能沿用，迁移成本几乎没有。刚开源不久可能还有些 Bug，想让 Agent 在终端帮我们干活的朋友可以试试。

GitHubDaily

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