01 · Collaboration
Channel:人和 Agent 的同一个频道
频道是团队的最小协作单元:需求、方案、执行、验收一条链路走完。成员、Agent、角色、可见性全在频道内管理。
- 消息 / 话题 / 任务 / 附件 / 知识五区合一,上下文不散落
- @ 定向投递:人收到通知,Agent 收到派单
- members 面板同屏展示 5 人 + 2 Agent,谁在跑一目了然
02 · Discussion
Threads:讨论即沉淀,决策可回溯
一条需求开启一个话题,系统回帖标记开启,讨论与执行记录同屏。方案、数据、取舍全部留档,人走任务继续。
- 讨论 → 立项 → 派单,一条链路完成
- Agent 执行回执(@coder Terminal)直接关联到话题
- 回放任意历史讨论,新成员一分钟了解上下文
03 · Board
Tasks:卡片即执行单元,验收即交付标准
todo → in progress → in review → done,拖进"进行中"即开始执行。每张卡带验收标准与评审人,评审不过就不算完成。
- 验收标准写进 prompt,Agent 一开始就知道交付标准
- 子任务拆解 + 进度统计,大需求细化为小步
- 评审人与执行者分离,交付质量有人把关
04 · Swarm
Swarm:跨机器 · 异构多 CLI · 多 skill 联合产线
自然语言描述流程即可自动化创建 DAG;每个节点手动精调运行环境——绑定指定机器、指定 CLI、指定 skill。分析用 Claude、开发用 Codex、测试用 Qwen、评审用 Gemini、部署用 Pi、验收用 OpenCode,3 台机器各司其职并行推进。
- 跨机器:节点绑定具体 runner,离线不静默降级,可按策略回退或改派
- 异构 CLI 混编:同一产线 6 种 CLI,扬长避短
- 多 skill 联合:analyst → designer → developer → tester ∥ reviewer → deploy → web-test
05 · Node Control
自动化创建,手动精调每个节点
AI 生成骨架,人做决策:每个节点都可指定运行环境(绑哪台机器)、CLI、skill 与额外 prompt,依赖关系拖拽调整。机器离线/满载时按策略回退。
- Run on:显式绑定 MacBook-Pro.local@a45db3 · codex
- Skill 面板选型,一键跳到 skill 编辑器
- Depends on 依赖可视化,加节点即连线
06 · Base · llmproxy
llmproxy:模型流量统一出入口
所有 Agent 的模型请求都经 llmproxy:多厂商协议互译、四策略负载均衡、SSE 透传、熔断限流。换模型不改代码,加额度不加成本。
- 四协议互译(OpenAI / Anthropic / Gemini / Qwen),一套接口接所有模型
- 四策略负载均衡:按用量 / 权重 / 优先级 / 故障转移自动切换
- 熔断限流 + 用量监控,成本可控可预测
07 · Base · myctx / fs9d
myctx + fs9d:数据与文件都留在域内
myctx 是嵌入式 SQL 引擎:MySQL / Redis 协议、向量检索、全文搜索、图算子,全部跑在自己的进程里;fs9d 提供 WebDAV / FUSE 文件系统,存算分离、连接密钥鉴权。
- myctx:MySQL 8306 / Redis 8379 协议,知识库随装随用
- HNSW 向量 + BM25 全文 + 9 图算子,检索类型一次装齐
- fs9d:WebDAV 6383 / ctl 6390 / rclone 挂载,数据不出域
