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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

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Anya Rossi• Live Now

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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。

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 просмотров • 1 год 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

34,306 просмотров • 2 месяцев 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

26,809 просмотров • 1 месяц назад

卧槽牛P了 Anthropic 推出 Claude Cowork 大众版 Claude Code 为了让普通用户（不仅是开发者）也能像使用 Claude Code 那样，操控电脑里的文件进行工作和执行任务。他们基于 Claude Code 的底层能力，重新设计了一个更直观、更简单易用的版本：Cowork Cowork 的核心机制：Claude 拿到“动手权” 你可以让 Claude 访问你电脑中的一个文件夹。一旦你授权，它就可以在那个范围内：读取文件：看懂里面的内容；编辑文件：修改或补充；创建文件：从零生成新的文档；整理文件：例如自动分类、重命名、清理下载文件夹。举个例子：你有几十张发票截图散落在下载文件夹里， Cowork 可以识别这些截图中的文字，提取出金额和日期，再帮你生成一份 Excel 表格列出所有支出。和普通 Claude 聊天有何不同？普通 Claude 是“对话式”的，它只会输出文本回答。 Cowork 则是“执行式”的：它会真正动手完成任务。比如你说： “请帮我整理这个资料夹，把文档按年份和主题分类。” Claude 会：制定一份行动计划；通知你它将要执行的步骤；逐步完成；期间实时汇报进度；等待你确认下一步。这让它的体验更像与一个“能干事”的同事协作，而不是一个聊天机器人。

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小互

119,814 просмотров • 6 месяцев назад

Anthropic将推出一个叫Harmony的新功能，这个功能支持将本地文件目录集成到Claude的上下文中这意味着Claude能直接读取、索引、分析目录中的文件内容，与你的本地文件无缝交互以前，你得手动把代码给Claude，现在，直接让它看整个项目文件夹，它能自动分析所有代码，找出问题据说它用了几分钟分析了一个代码库，识别了出了10个不同的安全漏洞还可以直接让Claude修改本地文件，像更新文档、修改代码、添加内容等也可以让它找文件，它会扫描你指定的文件夹根据关键词找到文件此外，Anthropic应该还在出另外一个叫Compass的新功能，类似深度研究的功能，可以自动整合多个信息来源，包括搜索网络、学习材料、报告文档等，把零散信息整合成一个有条理的研究结果 #Claude #Harmony #AI #LLM

Anthropic将推出一个叫Harmony的新功能，这个功能支持将本地文件目录集成到Claude的上下文中这意味着Claude能直接读取、索引、分析目录中的文件内容，与你的本地文件无缝交互以前，你得手动把代码给Claude，现在，直接让它看整个项目文件夹，它能自动分析所有代码，找出问题据说它用了几分钟分析了一个代码库，识别了出了10个不同的安全漏洞还可以直接让Claude修改本地文件，像更新文档、修改代码、添加内容等也可以让它找文件，它会扫描你指定的文件夹根据关键词找到文件此外，Anthropic应该还在出另外一个叫Compass的新功能，类似深度研究的功能，可以自动整合多个信息来源，包括搜索网络、学习材料、报告文档等，把零散信息整合成一个有条理的研究结果 #Claude #Harmony #AI #LLM

AIGCLINK

36,742 просмотров • 1 год назад

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。

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。

Barret李靖

517,622 просмотров • 2 лет назад

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

axiaisacat

44,334 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

142,591 просмотров • 1 месяц 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。

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歸藏(guizang.ai)

62,527 просмотров • 11 месяцев назад

Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题：用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始新开 session 重新解释背景重新贴上下文重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题而是你能不能把它放进一套系统里让它记住规则读取上下文调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频看完先 bookmark

Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题：用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始新开 session 重新解释背景重新贴上下文重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题而是你能不能把它放进一套系统里让它记住规则读取上下文调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频看完先 bookmark

0x_Miko

154,616 просмотров • 1 месяц назад

把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

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karminski-牙医

29,929 просмотров • 8 месяцев назад

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 просмотров • 2 месяцев назад

我用Codex重建了自己的知识库，发现一件事：大多数人的Obsidian，本质上是个高级剪贴板。笔记存进去，就再也没出来过。问题不在工具，在于缺了一个会”思考”的中间层。 Codex的出现，补上了这个缺口。它不是另一个AI聊天框，而是OpenAI专门为知识工作设计的编码代理——能读懂你的文件结构，能跨文档检索，能把零散的信息片段重新组织成有逻辑的输出。接入Obsidian之后，发生了什么变化？以前：我记录一篇投资笔记，它就躺在某个文件夹里。现在：Codex能跨越我三年积累的vault，把巴菲特笔记、行业分析、个人反思串联起来，给我一个没想到的视角。这不是搜索，是知识的重新激活。本教程会手把手带你完成三件事：一、配置Codex读取本地Obsidian vault的权限和路径；二、建立让AI真正”看懂”你笔记的文件命名与标签规范；三、设计5个高频prompt模板，让Codex帮你做知识综合、生成MOC（内容地图）、以及输出可直接发布的内容草稿。适合有Obsidian使用基础、对AI工作流感兴趣、但还没找到高效接入方式的知识工作者。跟着视频做一遍，你的vault会第一次真正”活”起来。

我用Codex重建了自己的知识库，发现一件事：大多数人的Obsidian，本质上是个高级剪贴板。笔记存进去，就再也没出来过。问题不在工具，在于缺了一个会”思考”的中间层。 Codex的出现，补上了这个缺口。它不是另一个AI聊天框，而是OpenAI专门为知识工作设计的编码代理——能读懂你的文件结构，能跨文档检索，能把零散的信息片段重新组织成有逻辑的输出。接入Obsidian之后，发生了什么变化？以前：我记录一篇投资笔记，它就躺在某个文件夹里。现在：Codex能跨越我三年积累的vault，把巴菲特笔记、行业分析、个人反思串联起来，给我一个没想到的视角。这不是搜索，是知识的重新激活。本教程会手把手带你完成三件事：一、配置Codex读取本地Obsidian vault的权限和路径；二、建立让AI真正”看懂”你笔记的文件命名与标签规范；三、设计5个高频prompt模板，让Codex帮你做知识综合、生成MOC（内容地图）、以及输出可直接发布的内容草稿。适合有Obsidian使用基础、对AI工作流感兴趣、但还没找到高效接入方式的知识工作者。跟着视频做一遍，你的vault会第一次真正”活”起来。

概率鹿梦｜AI Wealth Edge

27,188 просмотров • 27 дней назад

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

小互

27,158 просмотров • 1 год назад

出门在外也能让 Claude 在电脑上干活 Claude 彻底小龙虾化 Claude Cowork 推出一的一个新功能：Dispatch，用手机远程指挥电脑上的 Claude 干活。打开 Cowork，找到 Dispatch 选项扫个二维码，手机就配对上了然后你电脑只要开着，你就能通过手机操控Cowork，让它去你的电脑里做任何事情... Dispatch 走的是 Cowork 的底层能力，你电脑上 Claude 能用的一切（本地文件、连接器、插件、浏览器），从手机端都能调用。能访问你连接的邮箱、网盘、Slack等，还能访问你电脑里的指定的或者所有文件，理论上是可以让它调用各个文件帮你干活。典型场景包括：数据处理：你在外面，想让 Claude 从本地的 Excel 表格里提取数据，整理成摘要报告。发条消息就行，Claude 会访问你电脑上的文件，跑完把结果放好。信息汇总：让 Claude 搜你的 Slack 消息和邮件，起草一份简报文档。省得你回到电脑前还得翻半天聊天记录。文件整理：指定一个文件夹，让 Claude 按你的规则整理或处理里面的文件。演示制作：让 Claude 从 Google Drive 里找素材，拼一份格式化的演示文稿。

出门在外也能让 Claude 在电脑上干活 Claude 彻底小龙虾化 Claude Cowork 推出一的一个新功能：Dispatch，用手机远程指挥电脑上的 Claude 干活。打开 Cowork，找到 Dispatch 选项扫个二维码，手机就配对上了然后你电脑只要开着，你就能通过手机操控Cowork，让它去你的电脑里做任何事情... Dispatch 走的是 Cowork 的底层能力，你电脑上 Claude 能用的一切（本地文件、连接器、插件、浏览器），从手机端都能调用。能访问你连接的邮箱、网盘、Slack等，还能访问你电脑里的指定的或者所有文件，理论上是可以让它调用各个文件帮你干活。典型场景包括：数据处理：你在外面，想让 Claude 从本地的 Excel 表格里提取数据，整理成摘要报告。发条消息就行，Claude 会访问你电脑上的文件，跑完把结果放好。信息汇总：让 Claude 搜你的 Slack 消息和邮件，起草一份简报文档。省得你回到电脑前还得翻半天聊天记录。文件整理：指定一个文件夹，让 Claude 按你的规则整理或处理里面的文件。演示制作：让 Claude 从 Google Drive 里找素材，拼一份格式化的演示文稿。

小互

63,119 просмотров • 4 месяцев назад

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：

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

366,856 просмотров • 4 месяцев назад

终于有一个 AI，可以直接操作电脑的任何应用了——Bytebot。不是插件，不是 API。是它真的在你屏幕上干活：开浏览器、登账号、过验证、下文件、填表格、发邮件。你只需要一句话：「帮我把这个月的发票下载整理好发给财务」它会自己完成：登录 → 下载 → 整理 → 发邮件。从头到尾，你不用盯着。中间卡住，它会停下来等你接管，处理完再继续。做完之后，每一步都有记录，能回放它到底干了什么。本地部署，数据不出门；开源 + Docker，两分钟跑起来。 AI 从工具，变成员工。干活，已经不需要人类操心了。

终于有一个 AI，可以直接操作电脑的任何应用了——Bytebot。不是插件，不是 API。是它真的在你屏幕上干活：开浏览器、登账号、过验证、下文件、填表格、发邮件。你只需要一句话：「帮我把这个月的发票下载整理好发给财务」它会自己完成：登录 → 下载 → 整理 → 发邮件。从头到尾，你不用盯着。中间卡住，它会停下来等你接管，处理完再继续。做完之后，每一步都有记录，能回放它到底干了什么。本地部署，数据不出门；开源 + Docker，两分钟跑起来。 AI 从工具，变成员工。干活，已经不需要人类操心了。

开发者Hailey

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试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。核心问题是什么？它跟你没有交互。我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。核心问题是什么？它跟你没有交互。我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

歸藏(guizang.ai)

30,521 просмотров • 5 месяцев назад

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：

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

41,543 просмотров • 8 месяцев назад

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

Martin

26,905 просмотров • 29 дней назад