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当一个仓库里同时跑 Claude Code、Codex 或其他编码 Agent，最先失控的通常不是模型输出，而是工作现场：每个 Agent 各占一个终端，分支和 worktree 的对应关系只存在于人...
本地运行 Claude Code、Codex 这类编码 Agent 时，真正难整理的通常不是模型选择，而是工作连续性：一个终端窗口里留下了排错过程，另一个窗口创建了待办，几天后的定时任务又不知道该接着...
传统的 AI Agent 架构大多是「对话循环」模式：用户输入 → LLM 推理 → 工具调用 → LLM 输出，整个过程被一个中心化的 chat loop 驱动。这种模式对聊天场景很自然，但当 Ag...
AI Agent 的核心能力不只在于”能对话”，更在于能执行操作——在计算机上运行命令、读写文件、搜索代码、编辑内容、访问网络。这些能力通过工具（Tools） 来实现。 本文带...
AI Agent 的核心能力不只在于”能对话”，更在于能执行操作——在计算机上运行命令、读写文件、搜索代码、编辑内容、访问网络。这些能力通过工具（Tools） 来实现。 本文带...
AI 编码 Agent 正在改变我们写代码的方式，但大多数主流工具都存在一个共同问题：被锁死在某个特定模型供应商。Claude Code 只支持 Anthropic，Codex CLI 只支持 Ope...
如果你同时使用 Claude Code 和 Codex CLI，一定经历过这样的场景：在 Claude Code 中调试完一段逻辑，切到 Codex 想换个思路重构，结果 Codex 完全不记得刚才的...
场景引入 你是一家 SaaS 公司的 CTO，团队分布在三个时区。你需要 AI Agent 来处理客户工单（Zendesk）、生成社交媒体文案（Buffer）、管理 CRM（Salesforce）——...
AI 编码 Agent 正在成为开发者日常工作的标配，但它们有两堵墙：空间之墙——一个 Agent 会话只能在一个仓库里工作，看不到变更对整个系统的波及范围；时间之墙——每次新会话都是一张白纸，上回调...
你有没有遇到过这种情况：昨天用 Claude Code 调试了一个复杂的 WebSocket 连接问题，找到了根本原因，还写了一段修复代码。今天打开终端，输入 claude，结果 AI 一脸无辜地问你...
