Hermes Kanban 多 Agent 编排:让多个 Agent 并行协作完成复杂任务
Hermes Kanban 是一块持久化任务板,多个命名 Agent 在上面认领、执行、交接工作——跨进程、跨重启、可追溯。本文拆解六列看板机制、九种协作模式、delegate_task 子代理委派、五种委派模式、Kanban Codex Lane、Orchestrator 铁律,以及四个用户故事的完整实操步骤,附 8 问 FAQ。
Agent 自动化与多智能体协作实践,覆盖任务拆分、角色分工、调度机制和生产级运行经验。
系统讲解 vibe coding(氛围编程)的定义、四代编程谱系、工具选型、安全风险、实战项目和进化路径。含 50+ 独家数据点、40+ 事件时间线和翔宇一手实测经验。
Claude Code 的 /loop 命令让 AI 按你设定的节奏自主循环工作——你定好任务和间隔,去吃饭、睡觉、做别的事,回来时任务已经完成或正在推进。这是 Anthropic 在 2026 年 3 月发布的内置功能(需要
Agent 工作流不是概念,是让 AI 按标准流程干活的工程实践。这篇指南覆盖架构设计、知识库、Skill 串联、多 Agent 协作和真实案例,串联 22 篇深度教程。
你的知识散落在几十个文件夹、好几个云盘、几百条聊天记录里。打开 AI 对话窗口,问一个自己领域的深度问题,得到的回答却像搜索引擎摘要——泛泛而谈、缺少你真正积累的判断和细节。 问题不在 AI 的能力上限,而在你喂给它的知识下限。 这篇指南从「为什么你的文档不等于知识库」讲起,走完采集、结构化、检索、
自媒体不缺内容,缺的是稳定产出的系统。 手动创作一篇公众号文章需要半天:选题一小时、写稿三小时、配图一小时、排版半小时。一周发三篇,光内容生产就占去将近两天。如果再加上小红书的图文笔记、YouTube 的视频脚本、抖音的短视频剪辑——一个人根本撑不住。 但问题不在于工作量太大,而在于这些工作中有大量环节是重复的、可拆解的、可以被工具接管的。 这就是自媒体 AI
Skill 不是一段提示词,而是你给 Claude Code 写的标准作业流程。这篇指南从安装第一个 Skill 开始,走完开发、调试、自动化和变现的完整路径,串联 16 篇深度教程和 7 类真实案例。
多Agent协作不只有 subagent 和 MCP 两条路。用 SSH 加 tmux,一台机器上的 AI 就能跨机器、跨账号指挥一队 AI 编程命令行并行干活。
写给第一次使用 Claude Code Subagents 的新手:讲清小助手适合接什么活、怎么控制权限、什么时候不要派出去。
Claude Code 权限新手教程:讲清 6 种权限模式、allowlist 配置、5 层优先级和安全沙箱,新手照着分层授权,AI 既敢放手又不越界。
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