可算找到一个能统一管理所有 Agent 还不用额外订阅的开源项目了!
作者发现并体验了开源项目 Tutti,一个被称为 Agent OS 的统一管理工作台。它整合了 Codex、Claude Code 等多个 Agent,支持实时共享上下文、文件和任务。Tutti 提供 BYO Subscriptions 机制,利用现有订阅无需额外付费,并具备 Goal to Tasks 自动拆解和多 Agent 协作功能,极大提升了使用 Agent 进行创作和开发的效率。
作者发现并体验了开源项目 Tutti,一个被称为 Agent OS 的统一管理工作台。它整合了 Codex、Claude Code 等多个 Agent,支持实时共享上下文、文件和任务。Tutti 提供 BYO Subscriptions 机制,利用现有订阅无需额外付费,并具备 Goal to Tasks 自动拆解和多 Agent 协作功能,极大提升了使用 Agent 进行创作和开发的效率。
作者分享了国庆期间折腾 Grok Bot 的进阶用法,搭建了两套 AI 组织体系:一套服务跨境电商的 12 岗位亚马逊团队,一套服务个人自媒体 IP。核心玩法包括:将本地电脑托管给云 Bot,把在 Claude、Codex 中打磨好的 Skill 迁移给 AI 员工;按功能拆分岗位并写清职责边界;用 1+N 统筹机器人模式降低 Token 消耗;让 Grok 调用 Codex、Cursor 等外部 Agent 实现模型分层;接入飞书 CLI 落成云文档,以及通过 GBrain 知识库打通手机资料收集与工作流。文中还强调了岗位权限边界与人工把关的重要性。
作者用 Claude 制作 3D 历史纪录短片,通过将制作经验封装成开源 skill(code-doc-film),把《郑和下西洋》片子的制作时间从 116 分钟压缩到 55 分钟,只需两句指令。skill 本质是一个包含说明文档和脚本的文件夹,核心是一张「翻车表」:记录镜头钻山、音画不同步、史实错误、渲染纯色等 7 类踩坑问题及自动化校验方案。文章同时坦承 skill 的局限:人物建模粗糙、未做过的题材仍慢、事实核对只保证有出处不保证正确。
本文介绍了如何通过17个具体的Prompt配置,将Nous Research的开源Agent框架Hermes转化为强大的“夜间劳动力”。文章强调了Hermes作为持久化、可调度Agent的核心理念,即通过后台守护进程接管重复性工作(如通知摘要、代码审查、竞品监控、Inbox分流等),从而在用户离线时自动完成任务。作者分享了实战中的具体Prompt案例及其解决的实际痛点,并提供了关于模型选择、服务器配置及持久化运行的关键建议。
YC 2026 秋季营创业公司 Agent Workforce 发布开源项目 Agent Relay,解决多个 AI Agent(如 Claude Code、Codex、Cursor)各自运行在独立终端、互不相通、需要人工复制粘贴的问题。作者以一个 slugify 函数的编写与审查任务进行实测:通过带时限的临时房间(Relay Connect)建立连接,让 Claude Code 写代码、Codex 负责审查,两轮自动沟通后完成 40 个测试用例并全部跑通,全程无需人工中转。文章详细记录了安装、连接、审批配置、常见报错等步骤,并讨论了 Token 消耗、人工检查位置和权限风险等顾虑,还提出了多工具串联的开发流程设想。
作者分享了用 AI(Claude/Codex)通过 Mac 连接 Android 平板,几句话完成系统清理的实用技巧。提供的提示词涵盖五个方面:关闭广告和推广入口、按分类保留有用通知、更换带促销装饰的应用图标、停用无用预装应用(保留基础服务)、整理桌面布局。整个过程无需 root,适合优化新买的 Android 设备或帮家人清理手机。评论区还讨论了 WiFi 调试、iPhone Air + 安卓小平板的搭配,以及国内安卓系统广告难以关闭的现状。
作者针对商单博主接单时反复从零开始的内耗问题,开源了一套「商单 Skill」工作流,配合 EverOS 记忆工具使用。方案分三步:将过往 Brief、交付稿件、踩坑复盘入库转为可检索记忆;自动沉淀 SOP 与可复用流程;新单先由 AI 拆解需求、调取历史爆款套路,再动笔成稿。改稿经验也会永久存档,帮助提前规避品牌禁词、法务审核等雷区。所有经验本地或云端存储,工具负责记忆,人负责决策。附赠动笔核对清单,实现「记录→提炼→检索→回存」的经验复用闭环。
作者介绍如何通过开源的 Reason Network,将本地电脑上的 Claude Code、Codex、dsh、pi 等编码 Agent 与云端 Grok Bot 接入同一个私有通信网络,实现双向多轮对话。针对 Grok Bot 云电脑休眠无法收信的问题,设计了本地常驻转发程序配合 webhook 唤醒机制;针对消息超长被截断的问题,采用消息正文走通道、webhook 仅通知取信的方案。文章还强调通信加密不等于权限授权,本地 Agent 权限仍需沙箱控制,并通过多 Agent 协作实例验证了方案可行性。
本文是 Codex-OpenPencil 插件的快速上手教程,以设计一个服装购物 APP 为例,完整演示从安装、打开画布、确认风格、扩展页面、选中元素口喷修改,到图片生成与搜索、保存设计资产,再到设计稿转代码的全流程。插件免费开源,提供支持平移缩放的无限画布,Codex 负责理解需求并调用工具,OpenPencil 负责设计展示与编辑,可 100% 还原生成 HTML、Vue、React、SwiftUI 等框架代码。文章还介绍了看板、教程图、对比图、PPT 等其他应用场景及常见问题处理方法。
作者继八月 AI Native 实践后,记录从 Stage 7 迈向 Stage 8 的多 Agent 工作方式探索。核心实践包括:用「测试测试」验证测试有效性(借鉴变异测试);要求 Agent 交代判断依据;采用 1+N 组织方式,由 Captain 统筹调度其他 Agent,并保护其上下文不陷入实现细节;用 logbook Kit(lbkit)串起需求到上线的完整交付流程,通过 Preflight 预演减少中途打断;让 Delivery 与 Verify 两种角色形成对抗,发现分歧。作者强调多 Agent 有成本需按任务规模挑选,目标是保护人的完整注意力与决策密度,认为对抗机制比单纯循环更重要。
作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式,并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式,该赛道仍有空白。针对论文小白,作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science:内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告;支持灵活接入 Codex、Claude 等模型;研究过程可回溯审核;支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识,项目已开源。
作者分享用 Codex 结合 ChatCut 浏览器/桌面剪辑器自动剪口播视频的工作流:将原本在剪映需要一两天的剪辑工作压缩到一小时内。文章介绍了通过托管 MCP 插件让 Codex 或 Claude Code 直接操作剪辑时间线的安装方式,给出了四条核心指令(只读分析、按语义删减、插入内容并自查、最后刷字幕)和五道验收方法(重读项目状态、核对总时长、逐轨道检查、实际试听、复查字幕),并以片尾卡未跟随移动导致时长短两秒的实例说明:AI 报告'完成'不等于真正完成,验收环节必须由人掌握,这一原则适用于所有 Agent 交付的工作。