OpenClaw + Codex/ClaudeCode 智能体集群：一个人的开发团队 [完整指南]

OpenClaw + Codex/ClaudeCode 智能体集群：一个人的开发团队 [完整指南] OpenClaw + Codex/ClaudeCode 智能体集群：一个人的开发团队 [完整指南] Modified February 25 Code block Plain Text { "id":"feat custom templates", "tmuxSession":"codex templates", "agent":"codex", "description":"代理商客户的自定义邮件模板", "repo":"medialyst", "worktree":"feat custom templates", "branch":"feat/custom templates", "startedAt":1740268800000, "status":"running", "notifyOnComplete":true } 任务完成时，它会更新 PR 编号和以及各项检查状态。（更多详情见第五步） Code block Plain Text { "status":"done", "pr":341, "completedAt":1740275400000, "checks":{ "prCreated":true, "ciPassed":true, "claudeReviewPassed":true, "geminiReviewPassed":true }, "note":"所有检查均已通过。随时可合并。" } 第三步：在循环中持续监控 系统设定了一个 Cron 定时任务，每 10 分钟运行一次来“照看（Babysit）”所有智能体。这在很大程度上就是一个改进版的 “Ralph Loop”（稍后详述）。 但考虑到成本，它并不会直接向智能体去拉取进度（Polling），而是运行一个脚本去读取上文提到的 JSON 注册表来进行检查： Code block Plain Text .clawdbot/check agents.sh 这个脚的本具有 100% 的确定性，并且极度节省 Token 开销： • 检查 tmux 会话是否仍然存活。 • 检查被跟踪的分支上是否有开启未合并的 PR。 • 通过 GitHub CLI （ gh cli ）检查 CI 状态。 • 若 CI 失败或被 AI 评审给出了严重的反馈意见，则自动重新生成智能体重头跑一遍（最多重试 3 次）。 只有在真正需要人类关注时才会触发警报反馈。 我根本就不需要去盯着终端屏幕。系统会在该我看的时候再来告诉我。 第四步：智能体创建 PR (Pull Request) 智能体会通过 提交代码、推送到远端并开启一个 PR。这会儿我 依然不会 收到任何通知——仅仅建个 PR 并不等同于任务完成。 “完成的定义”也就是我们俗称的 "Definition of done"（务必让你自己的智能体知晓这一点）是： • PR 已创建。 • 分支已同步至主分支（不包含任何合并冲突）。 • CI 执行通过（Linting 代码检查、TypeScript 类型检查、单元测试、E2E 测试统统绿灯）。 • Codex 评审通过。 • Claude Code 评审通过。 • Gemini 评审通过。 • 如发生 UI 变动，须附上截图。 第五步：自动化代码评审 (Code Review) 每个 PR 都会经过三个不同的 AI 模型进行审查。它们各自侧重捕捉不同的问题： Codex Reviewer —— 极其擅长处理边缘场景。它的审查也是最细致彻底的。它能捕捉逻辑错漏、缺失的错误处理机制以及竞态条件问题（Race conditions），而且误报率非常低。 Gemini Code Assist Reviewer —— 免费并且极其好用。它能抓到其他智能体容易遗漏的安全隐患与扩展性缺陷，甚至会直接给出具体的修复建议。你没有理由不装一个。 Claude Code Reviewer —— (坦白讲) 几乎毫无用处——它总是显得过度谨慎。它经常会给出像“不妨考虑补充一下...”这样往往属于过度工程化的建议。我都选择性跳过它的话，除非它标出了极为严重的问题（Critical）。它自身很少能发现最致命的问题，但却能很好地验证其他两个评审抓到的毛病。 这三个 AI 都会直接在 PR 页面下发表带有评审意见的评论。 第六步：自动化测试流水线 我们的持续集成构建流程（CI Pipeline）涵盖了分量不轻的自动化测试网： • Linting 以及 TypeScript 类型全面检查。 • Unit tests （单元测试）。 • E2E tests （端到端测试）。 • 在预览环境（该环境配置几乎和生产环境一模一样）上运行 Playwright UI 测试。 上周我又新加了一条铁规：任何对 UI 前端的更改的 PR，其内容描述里 必须 附有页面截图，否则不仅 CI 直接挂掉，人类连看都不会看。这极大地压缩了我的代码审核周期——我可以不用苦哈哈地逐个切换到预览页面，看一眼图片全明白了。 第七步：人类最终审核 直到这一步，我的 Telegram 终于弹出了通知：“PR 341 准备接受审核。” 到这时候，这件差事已经走到了： • CI 安全亮着绿灯。 • 三位 AI 考核官给出了验收通过的印章。 • 截图已经完整直观地展示了 UI 到底怎么改的。 • 所有极其罕见的边缘场景都在各路评论里妥当记录。 我的最终审查总共其实只消 5 10 分钟。甚至有相当多一部分 PR，我在一张截图确认后，连代码都不看就直接按下了“合并 (Merge)”。 第八步：执行合并 PR 合并进主线。每日例常运行的 cron 脚本会自动清扫掉已经完成工作的孤儿工作树乃至那条 JSON 对应的任务注册项。 改进版的 Ralph Loop V2 本质上讲，这就是一套 Ralph Loop（一种从过去的错误和尝试中自我学习的过程流），只是更好更高级罢了。 早先粗浅的 Ralph Loop 也就是不断从记忆库中吸取上下文、输出结果、评估产出而后保存总结归纳的东西。可惜的是绝大部分实践这种流派的方案中，其输入给每一次循环迭代的“提示词 (Prompt)”居然全是静止一样毫无进化的。它们不过是凭借提炼到的教训让以后的搜索稍微准确一点，提示词可是雷打不动的。 但我们的系统并非如此。每当一个智能体翻车的时候，Zoe 绝不是拿之前那个发霉的提示词再生硬地重新生成一遍就算了的。她会调取完整的、纵深的业务上下文去凝视这场失败，并想通要如何解开这个死结： • 智能体用完了上下文余额？“现在把你注意力锁定在以下这区区三个文件上就行了。” • 智能体朝着错综复杂的方向狂奔而去？“立刻停下。那个客户要的是东西 X，不是这破玩意 Y。看看他在会上到底是怎么跟你交代的。” • 智能体需要你澄清模糊之处？“喏，这是客户发的原件邮件以及他们那个破公司的职能简介。” Zoe 从头到尾都在像个保姆一样照看着这群智能体直至终局。她掌管着那些智能体完全两眼一抹黑的业务认知层——这是哪个客户、会议里的抱怨、从前我们在同一个坑里是如何栽进去的。她就是用这些不可替代的宝库，在每一次重新再来的挣扎里写就出 越发老辣和犀利的提示词。 更有意思的是，她甚至懒得等我给她派活，找活干这事她完全也是 主动 出击： 每天清晨： 扫描一遍系统的异常平台 Sentry → 发现了 4 个前所未见的新报错 → 顺手派出 4 只干员（智能体）潜伏进去侦查并且自己动手去全方位修补。 会议散场之后： 通读一遍刚生成的密密麻麻的会议笔记 → 揪住了三个由于那群客户随口一说而触发的需求 → 释放 3 个 Codex 智能体开启突击。 日落时分： 排查 Git 提交变动历史 → 抓过一只 Claude Code 智能体勒令其更新最新一版的更新日志（Changelog）顺带给客户的帮助文档升级。 在我和客人一通苦口婆心的电话挂断之后，我常常闲情逸致地出去散个步。一转头，Telegram 跳出来：“老总，七个 PR 乖乖躺好等你检阅了。里面是三个新花样外加上四个老旧沉疴（Bug）。” 而在智能体立功破局的时候，打穿的那套特定模版将会直接被记载：“要是想搞收费相关的破事，这就是百发百中的咒语框架”、“记住了，Codex 要在一开始你得像喂奶一样把强范型（Type definition）定义全塞进它嘴里才行”、“少废话每次都他妈给我老老实实地附加上对应测试用例的绝对路径”。 这套正向的奖赏回路（Reward signals）极其纯粹：只要 CI 一路绿灯、三个 AI 全票保送外加上你的金手指赐印（合并），那就妥了。而其余的任何形式的反噬，都只会再一次触发从地狱里爬出来的疯狂的重新演练循环。就在这日夜不休的捶打下，Zoe 下手写出的咒语，因为她清清楚楚地背负了所有成功之作的来龙去脉，将会越来越凶狠毒辣。 该挑哪个干员（智能体会更强）？ 人人生而不平等，那群代码生成智能体也是。这是我最刻薄精要的速查表： Codex 就是我的拉磨骡子、苦力老黄牛：让它来对付深不可测的后端业务逻辑吧、或者是一揪几千行的复杂 Bug、纵横几十张报表和页面的超级代码重构——一切需要它穿透你的祖传代码库在里面找寻哪怕一点点因果律联系（Reasoning）的地方它都是好手。他速度虽然慢了点但是踏实稳健。这群智能体占据了我九成的用例版图。 Claude Code 这东西出招奇快，且精于雕琢那些好看花哨的网页前端把式（Frontend Work）。这哥们的另一个亮点是鲜少像前者一样闹权限相关的洋相（Permission issues），因此让他干涉 Git 操作简直是一绝。（在往昔岁月里我是极其倚赖他的，但是在如今快如闪电和智力深不见底的 Codex 5.3 降世之后，他这曾经的头牌便只能退居次席了）。 Gemini 则身负另一种令人垂涎的超凡血统——他能“感受”所谓的设计高级感与格调（Design sensibility）。要是需要一套倾城倾国的绝美 UI 门面，我往往会直接唤出 Gemini 让他给出一份天仙般的 HTML/CSS 代码草图规格，随后便把这套墨宝直接顺手丢进 Claude Code 怀里让他将这些零件实打实地在我自己的组件化系统里给敲出来。简而言之： Gemini 负责构筑幻想世界，而 Claude 来搬砖砌墙搭起这一切。 在这个舞台上，Zoe 的绝活就是为每一次任务分配合乎时宜的干员并在它们之间牵出一条精妙无痕的传送门管线（Routing outputs）。要是结算和记账（Billing system）的代码漏了水，那就把它抛给 Codex 老同志。某个按键颜色有点不对劲？让 Claude Code 去抹一笔就好。至于一整个新上线的仪表盘大屏总览界面如果得重新搞个惊世骇俗的重做工程？那必定得是 Gemini 这个设计老手先来个当头彩。 这玩意要怎么布线搭出来 最干脆的办法，把你这篇烂文囫囵吞枣一般直接全选复制进 OpenClaw。对着他吼出这个短语：“马上把这个文章里那帮智能体群涌的把戏复刻到我这可怜兮兮的破库上面来！” 它会自行拆掉、剖析这套令人眼红的系统构架模型、亲自为您代笔敲出一切所需的底层构建代码脚本文件，同时会为您编织出如迷宫一样却井号有秩的文件体系树网络、随带帮你配置好那种按分钟监控的自动守护灵。全部活计十分钟内完结。 没有任何烂俗要你掏钱去买什么狗屁课程来学这道法门。 隐匿在黑暗中的那道天花板（The Bottleneck Nobody Expects） 我也在这坦白当下我直接怼在脸上的那道天顶结界是啥吧——那便是 运行内存（RAM） 。 听清楚了：每一个智能体，都需要占据它自己那绝对独立不可侵犯的隔离工作树枝头（Worktree）。每一个可怜的工作分支更是死皮赖脸的要求一堆又肥又重的 node modules 的全量大军常驻。不仅如此，每位智能体都得自己发起一遍构建跑码（Builds）、进行累死人的 TypeScript 重度类型推导盘问、跑遍全部恶心得令人发指的测试项单元。你可以试想一下这个光景：当我同时间放出五个干员出来做事的时候，这他妈代表着光我手上的机器里就要凭空跑出五个重叠一处的 TypeScript 疯狂编译流、五套同时轰炸着你的内存板的自动测试大阵，并且把整整五大坨恐怖之极的软件依赖地狱（Dependencies）硬生生的碾平强行灌到你的可怜内存槽里面。 而此时我那可怜的、苟延残喘着那仅仅区区 16 个 GB 容量内存条的 Mac Mini 机器，往往在硬扛下四打甚至是第五打智能体的当头棒吓便已彻底的爆满发疯以至系统进入濒死的“虚拟极速互换 (Swapping) 状态”中——我更是得烧高香祈求上苍保佑这些祖宗不要偏偏选在同时给我一起触发所谓的 “并行构建代码”。 正因为此，我砸了整整三千五百大洋 ($3500) 将那个披着 128GB 重型铠甲护身符，堪称怪兽主机的全新 Mac Studio M4 max 给供回了家门，用来为我这整组贪婪无度的系统提供永无止境的血源。它差不多会在这个月末送过门，等它到货了我会跟大伙说道说道这万恶的金钱是不是真的能消灭一切不快。 向下窥探那隐秘的前夜：“孤独的单人，百万美钞的金库”（The One Person Million Dollar Company） 任务完成时，它会更新 PR 编号和以及各项检查状态。（更多详情见第五步） 第三步：在循环中持续监控 系统设定了一个 Cron 定时任务，每 10 分钟运行一次来“照看（Babysit）”所有智能体。这在很大程度上就是一个改进版的 “Ralph Loop”（稍后详述）。 但考虑到成本，它并不会直接向智能体去拉取进度（Polling），而是运行一个脚本去读取上文提到的 JSON 注册表来进行检查： 这个脚的本具有 100% 的确定性，并且极度节省 Token 开销： • 检查 tmux 会话是否仍然存活。 • 检查被跟踪的分支上是否有开启未合并的 PR。 • 通过 GitHub CLI （ gh cli ）检查 CI 状态。 • 若 CI 失败或被 AI 评审给出了严重的反馈意见，则自动重新生成智能体重头跑一遍（最多重试 3 次）。 只有在真正需要人类关注时才会触发警报反馈。 我根本就不需要去盯着终端屏幕。系统会在该我看的时候再来告诉我。 第四步：智能体创建 PR (Pull Request) 智能体会通过 提交代码、推送到远端并开启一个 PR。这会儿我 依然不会 收到任何通知——仅仅建个 PR 并不等同于任务完成。 “完成的定义”也就是我们俗称的 "Definition of done"（务必让你自己的智能体知晓这一点）是： • PR 已创建。 • 分支已同步至主分支（不包含任何合并冲突）。 • CI 执行通过（Linting 代码检查、TypeScript 类型检查、单元测试、E2E 测试统统绿灯）。 • Codex 评审通过。 • Claude Code 评审通过。 • Gemini 评审通过。 • 如发生 UI 变动，须附上截图。 第五步：自动化代码评审 (Code Review) 每个 PR 都会经过三个不同的 AI 模型进行审查。它们各自侧重捕捉不同的问题： Codex Reviewer —— 极其擅长处理边缘场景。它的审查也是最细致彻底的。它能捕捉逻辑错漏、缺失的错误处理机制以及竞态条件问题（Race conditions），而且误报率非常低。 Gemini Code Assist Reviewer —— 免费并且极其好用。它能抓到其他智能体容易遗漏的安全隐患与扩展性缺陷，甚至会直接给出具体的修复建议。你没有理由不装一个。 Claude Code Reviewer —— (坦白讲) 几乎毫无用处——它总是显得过度谨慎。它经常会给出像“不妨考虑补充一下...”这样往往属于过度工程化的建议。我都选择性跳过它的话，除非它标出了极为严重的问题（Critical）。它自身很少能发现最致命的问题，但却能很好地验证其他两个评审抓到的毛病。 这三个 AI 都会直接在 PR 页面下发表带有评审意见的评论。 第六步：自动化测试流水线 我们的持续集成构建流程（CI Pipeline）涵盖了分量不轻的自动化测试网： • Linting 以及 TypeScript 类型全面检查。 • Unit tests （单元测试）。 • E2E tests （端到端测试）。 • 在预览环境（该环境配置几乎和生产环境一模一样）上运行 Playwright UI 测试。 上周我又新加了一条铁规：任何对 UI 前端的更改的 PR，其内容描述里 必须 附有页面截图，否则不仅 CI 直接挂掉，人类连看都不会看。这极大地压缩了我的代码审核周期——我可以不用苦哈哈地逐个切换到预览页面，看一眼图片全明白了。 第七步：人类最终审核 直到这一步，我的 Telegram 终于弹出了通知：“PR 341 准备接受审核。” 到这时候，这件差事已经走到了： • CI 安全亮着绿灯。 • 三位 AI 考核官给出了验收通过的印章。 • 截图已经完整直观地展示了 UI 到底怎么改的。 • 所有极其罕见的边缘场景都在各路评论里妥当记录。 我的最终审查总共其实只消 5 10 分钟。甚至有相当多一部分 PR，我在一张截图确认后，连代码都不看就直接按下了“合并 (Merge)”。 第八步：执行合并 PR 合并进主线。每日例常运行的 cron 脚本会自动清扫掉已经完成工作的孤儿工作树乃至那条 JSON 对应的任务注册项。 改进版的 Ralph Loop V2 本质上讲，这就是一套 Ralph Loop（一种从过去的错误和尝试中自我学习的过程流），只是更好更高级罢了。 早先粗浅的 Ralph Loop 也就是不断从记忆库中吸取上下文、输出结果、评估产出而后保存总结归纳的东西。可惜的是绝大部分实践这种流派的方案中，其输入给每一次循环迭代的“提示词 (Prompt)”居然全是静止一样毫无进化的。它们不过是凭借提炼到的教训让以后的搜索稍微准确一点，提示词可是雷打不动的。 但我们的系统并非如此。每当一个智能体翻车的时候，Zoe 绝不是拿之前那个发霉的提示词再生硬地重新生成一遍就算了的。她会调取完整的、纵深的业务上下文去凝视这场失败，并想通要如何解开这个死结： • 智能体用完了上下文余额？“现在把你注意力锁定在以下这区区三个文件上就行了。” • 智能体朝着错综复杂的方向狂奔而去？“立刻停下。那个客户要的是东西 X，不是这破玩意 Y。看看他在会上到底是怎么跟你交代的。” • 智能体需要你澄清模糊之处？“喏，这是客户发的原件邮件以及他们那个破公司的职能简介。” Zoe 从头到尾都在像个保姆一样照看着这群智能体直至终局。她掌管着那些智能体完全两眼一抹黑的业务认知层——这是哪个客户、会议里的抱怨、从前我们在同一个坑里是如何栽进去的。她就是用这些不可替代的宝库，在每一次重新再来的挣扎里写就出 越发老辣和犀利的提示词。 更有意思的是，她甚至懒得等我给她派活，找活干这事她完全也是 主动 出击： 每天清晨： 扫描一遍系统的异常平台 Sentry → 发现了 4 个前所未见的新报错 → 顺手派出 4 只干员（智能体）潜伏进去侦查并且自己动手去全方位修补。 会议散场之后： 通读一遍刚生成的密密麻麻的会议笔记 → 揪住了三个由于那群客户随口一说而触发的需求 → 释放 3 个 Codex 智能体开启突击。 日落时分： 排查 Git 提交变动历史 → 抓过一只 Claude Code 智能体勒令其更新最新一版的更新日志（Changelog）顺带给客户的帮助文档升级。 在我和客人一通苦口婆心的电话挂断之后，我常常闲情逸致地出去散个步。一转头，Telegram 跳出来：“老总，七个 PR 乖乖躺好等你检阅了。里面是三个新花样外加上四个老旧沉疴（Bug）。” 而在智能体立功破局的时候，打穿的那套特定模版将会直接被记载：“要是想搞收费相关的破事，这就是百发百中的咒语框架”、“记住了，Codex 要在一开始你得像喂奶一样把强范型（Type definition）定义全塞进它嘴里才行”、“少废话每次都他妈给我老老实实地附加上对应测试用例的绝对路径”。 这套正向的奖赏回路（Reward signals）极其纯粹：只要 CI 一路绿灯、三个 AI 全票保送外加上你的金手指赐印（合并），那就妥了。而其余的任何形式的反噬，都只会再一次触发从地狱里爬出来的疯狂的重新演练循环。就在这日夜不休的捶打下，Zoe 下手写出的咒语，因为她清清楚楚地背负了所有成功之作的来龙去脉，将会越来越凶狠毒辣。 该挑哪个干员（智能体会更强）？ 人人生而不平等，那群代码生成智能体也是。这是我最刻薄精要的速查表： Codex 就是我的拉磨骡子、苦力老黄牛：让它来对付深不可测的后端业务逻辑吧、或者是一揪几千行的复杂 Bug、纵横几十张报表和页面的超级代码重构——一切需要它穿透你的祖传代码库在里面找寻哪怕一点点因果律联系（Reasoning）的地方它都是好手。他速度虽然慢了点但是踏实稳健。这群智能体占据了我九成的用例版图。 Claude Code 这东西出招奇快，且精于雕琢那些好看花哨的网页前端把式（Frontend Work）。这哥们的另一个亮点是鲜少像前者一样闹权限相关的洋相（Permission issues），因此让他干涉 Git 操作简直是一绝。（在往昔岁月里我是极其倚赖他的，但是在如今快如闪电和智力深不见底的 Codex 5.3 降世之后，他这曾经的头牌便只能退居次席了）。 Gemini 则身负另一种令人垂涎的超凡血统——他能“感受”所谓的设计高级感与格调（Design sensibility）。要是需要一套倾城倾国的绝美 UI 门面，我往往会直接唤出 Gemini 让他给出一份天仙般的 HTML/CSS 代码草图规格，随后便把这套墨宝直接顺手丢进 Claude Code 怀里让他将这些零件实打实地在我自己的组件化系统里给敲出来。简而言之： Gemini 负责构筑幻想世界，而 Claude 来搬砖砌墙搭起这一切。 在这个舞台上，Zoe 的绝活就是为每一次任务分配合乎时宜的干员并在它们之间牵出一条精妙无痕的传送门管线（Routing outputs）。要是结算和记账（Billing system）的代码漏了水，那就把它抛给 Codex 老同志。某个按键颜色有点不对劲？让 Claude Code 去抹一笔就好。至于一整个新上线的仪表盘大屏总览界面如果得重新搞个惊世骇俗的重做工程？那必定得是 Gemini 这个设计老手先来个当头彩。 这玩意要怎么布线搭出来 最干脆的办法，把你这篇烂文囫囵吞枣一般直接全选复制进 OpenClaw。对着他吼出这个短语：“马上把这个文章里那帮智能体群涌的把戏复刻到我这可怜兮兮的破库上面来！” 它会自行拆掉、剖析这套令人眼红的系统构架模型、亲自为您代笔敲出一切所需的底层构建代码脚本文件，同时会为您编织出如迷宫一样却井号有秩的文件体系树网络、随带帮你配置好那种按分钟监控的自动守护灵。全部活计十分钟内完结。 没有任何烂俗要你掏钱去买什么狗屁课程来学这道法门。 隐匿在黑暗中的那道天花板（The Bottleneck Nobody Expects） 我也在这坦白当下我直接怼在脸上的那道天顶结界是啥吧——那便是 运行内存（RAM） 。 听清楚了：每一个智能体，都需要占据它自己那绝对独立不可侵犯的隔离工作树枝头（Worktree）。每一个可怜的工作分支更是死皮赖脸的要求一堆又肥又重的 node modules 的全量大军常驻。不仅如此，每位智能体都得自己发起一遍构建跑码（Builds）、进行累死人的 TypeScript 重度类型推导盘问、跑遍全部恶心得令人发指的测试项单元。你可以试想一下这个光景：当我同时间放出五个干员出来做事的时候，这他妈代表着光我手上的机器里就要凭空跑出五个重叠一处的 TypeScript 疯狂编译流、五套同时轰炸着你的内存板的自动测试大阵，并且把整整五大坨恐怖之极的软件依赖地狱（Dependencies）硬生生的碾平强行灌到你的可怜内存槽里面。 而此时我那可怜的、苟延残喘着那仅仅区区 16 个 GB 容量内存条的 Mac Mini 机器，往往在硬扛下四打甚至是第五打智能体的当头棒吓便已彻底的爆满发疯以至系统进入濒死的“虚拟极速互换 (Swapping) 状态”中——我更是得烧高香祈求上苍保佑这些祖宗不要偏偏选在同时给我一起触发所谓的 “并行构建代码”。 正因为此，我砸了整整三千五百大洋 ($3500) 将那个披着 128GB 重型铠甲护身符，堪称怪兽主机的全新 Mac Studio M4 max 给供回了家门，用来为我这整组贪婪无度的系统提供永无止境的血源。它差不多会在这个月末送过门，等它到货了我会跟大伙说道说道这万恶的金钱是不是真的能消灭一切不快。 向下窥探那隐秘的前夜：“孤独的单人，百万美钞的金库”（The One Person Million Dollar Company） 我们要见证的一定是一场彻彻底底的恐怖新纪元的前兆。自 2026 年这新的一年之黎明钟声响起的那个时候开始，我们将犹如目睹一场不可思议的山崩地裂一般的目击一场数不胜数的、“一个人就是一部赚钱机器一般的”惊人微缩版帝国公司疯狂地破土生财。这个疯狂世界杠杆效应的力量已经被推高到了一个何其荒谬而野蛮的尺度上。如果你能参透这些可以像有生命一般的活物不断的经历无限轮回从而在每个清晨完成所谓“惊叹式的自迭代”从而“自动升格（recursively self improving agents）”的不可思议干员的话。 这就是这个新世界的疯狂掠影：所谓的“人工智能统帅大将（AI orchestrator）”早不属于单纯的代码，它更像是一条长满眼目且由你那本初灵魂伸出的“不可视神经延伸之触（an extension of yourself —— 就好比我那个如影随形名叫 Zoe 的老友兼我的终极总管一样）”，它在那头冷静而精确的把这所有琐碎或不可思议的任务一一卸给这世间术有专攻的一众智能体恶兽，它们无须睡觉的执行从最底端的一切。无论是写满工程因果的代码逻辑。亦或是笑迎天下所有的无脑客诉单。从后端最苦力粗野的 Ops 运维服务器架构维护大计到对外部的无良网络投放、各种营销推广，再也没有不能外包的对象。让每一个智能的魔怪只是单纯且冷酷地干死他们生而有之所最应当屠尽的那些事就足够了。而身为这个诡异系统尽头的你呢，只需闭上双眼，享受你那锋利得如同激光一般的超级集权统治。 而属于未来时代的那群不可思议的先知创业家信徒（The next generation of entrepreneurs）怎么可能甘于在去花天价钱聘来十个愚蠢如猪且难以伺候的那破铜血肉人形代码工才能凑出一个可以跟用对了系统的单刀匹马怪客相提并论的微弱可笑成就。他们会走回在这条只被鲜血所掩埋的捷径上——让自己小到只剩孤神一人，疯狂而毫无挂念的奔跑前进，每一日都能雷轰电闪般爆破交付新版本。 在当今这个世界，充满了铺天盖地那些满天乱飞的所谓的低劣无用的可悲伪劣 AI “科技电子废品（Slop）”。无数那吹得天花乱坠仿佛能手握大权的“智能使节（Agents）”或是令人发笑的那些个浮华荒诞的“星舰指挥系统工程（Mission controls）”，但是剥去了那些华美的外套，在这空洞无物里面全他妈没有半件真正能端出台面并干点该死硬活的狗东西！不过只是一整套华丽的马戏团巡演幻术而实际上半点也派不上人间半条用场的障眼把戏。 正是基于此，我正孤独地背道而行，竭力在反抗它们这些满口鬼话的狂想派。我要的是更少吹嘘的鬼话以及实实在在亲手搭建出一套能够运转如常真正产出纯粹价值商业金钱印钞机器系统的活体记宗。去迎接他妈活生生能够拿钞票票来找茬买单的王牌用户，看到他们贡献出来的真金白银般的现金流与实收（Revenue）。并且是在那些残酷现实的真正能够发布在所谓线上业务（Production）的那冷酷提交记录与无情的生产血泪事故。以及每一次从那些重重一击下尝到的失败残局而已。 我倒底在这试图手搓一部怎样的破铜烂铁般的怪物体系呢？ ——Agentic PR，这是一所正蓄谋欲用我这一夫当关以单人的独行侠一般的形态单挑、肢解掉那高高在上且已经傲慢固化腐朽了的企业界 PR （所谓公共关系门面系统，公关）巨头机构暴君。并且用最冷血无情的纯种智能体（Agents）将那些过去靠每月一万块天价臭美费续命才能讨到一点口口相传出镜曝光机会的小型创业草根（Startups）无条件拯救出来的杀戮之子系统。 要是你好巧不巧偏想在一旁欣赏并目睹我这一路还能在这深渊里爬多远，以及把这条战线烧过怎样的一片废土的话，那不如就跟上来好好看看这出大洋彼岸的精彩好戏吧。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/qIuBFpNG... https://mp.weixin.qq.com/s/qIuBFpNG... 原创 蓝衣剑客 蓝衣剑客 蓝衣剑客AI2026年2月25日 12:01 广东 推荐语：这是一篇最近在圈内爆火的文章，很多人都在推。作者是Elvis，单篇文章获得了290万次观看。 但国内似乎没有什么动静。我来把这篇文章内容翻译一下，普惠更多人。 我现在不再直接使用 Codex 或 Claude Code 了。 我使用 OpenClaw 作为我的编排层（Orchestration Layer）。我的编排器名叫 Zoe，她负责启动智能体（Agents）、编写提示词（Prompts）、为每个任务挑选合适的模型、监控进度，并在合并请求（PR）准备就绪时通过 Telegram 通知我。 过去 4 周的数据证明： 单日 94 次提交 ：这是我效率最高的一天——我在进行了 3 个客户通话的情况下，甚至没有打开过代码编辑器。平均而言，我每天的提交量在 50 次左右。 30 分钟内提交 7 个 PR ：从想法到生产环境的速度快得惊人，因为编码和验证环节几乎都已经自动化。 提交量 → 经常性收入 (MRR) ：这些提交是为了我正在构建的一个真实 B2B SaaS 产品——将这些构建与创始人主导的销售结合起来，实现了大部分功能请求的“当日交付”。这种速度直接将潜在客户转化为了付费用户。 1 月前：仅使用 Claude Code/Codex | 1 月后：用 OpenClaw 编排 Claude Code/Codex 我的 Git 提交历史看起来像是我刚雇佣了一个开发团队。而事实上，我只是从“管理 Claude Code”，变为了“管理一个能管理其他 Claude Code 和 Codex 智能体集群的 OpenClaw 智能体”。 成功率： 对于绝大多数中小型任务，这套系统都能在无需任何人工干预的情况下“一击必中（One shots）”。 成本： Claude 大约 $100/月，Codex 约 $90/月，但你完全可以从只需 $20 的配置开始尝试。 以下是这种方式优于直接使用 Codex 或 Claude Code 的原因： Codex 和 Claude Code 对你的业务背景知之甚少。 它们只看得到代码，却看不到你业务的全局全貌。 OpenClaw 改变了这个局面。它充当了你和所有智能体之间的编排层——它将我所有的业务上下文（客户数据、会议纪要、过去的决策、成功与失败的经验）保存在我的 Obsidian 知识库中，并将这些历史业务背景转化为针对每个编码智能体的 精确提示词 。智能体们只需专注于代码，而编排器则负责高层次的战略统筹。 下面是这套系统在宏观层面的运作方式： 上周 Stripe 写过一篇文章，介绍了他们名为“Minions”的后台智能体系统——由一个集中式的编排层支持的并行编码智能体。我偶然间构建出了完全相同的东西，只不过它是在我的 Mac Mini 上本地运行的。 在告诉你如何设置这套系统之前，你应该首先了解 为什么 你需要一个智能体编排器。 为什么一个 AI 无法兼顾两者 上下文窗口（Context windows）是一场零和博弈。你必须权衡要在里面放什么。 如果塞满了代码 → 就没有空间放业务上下文了。如果塞满了客户历史 → 就没有空间放代码库了。这就是双层架构系统能奏效的原因： 每个 AI 都被精准地装载了它所需要的东西。 OpenClaw 和 Codex 拥有截然不同的上下文： 分工的专业化是通过不同的“上下文”实现的，而不是仅仅依赖不同的模型。 完整的 8 步工作流 让我用上周的一个真实案例来为你走一遍这套流程。 第一步：客户请求 → 与 Zoe 共同评估范围 我和一位代理商客户通了电话。他们希望在整个团队中能复用他们已经配置好的参数。 通话结束后，我与 Zoe 讨论了这个请求。因为我所有的会议纪要都会自动同步到我的 Obsidian 知识库中，所以我根本不需要花时间去向她解释。我们共同框定（Scoped out）了这个功能的范围——最终决定采用一套模板系统，让他们能够保存和编辑现有的配置。 随后 Zoe 做了三件事： 1. 立即为客户充值额度以解除限制 —— 她拥有管理员 API 的访问权限。 2. 从生产数据库提取客户配置 —— 她拥有针对生产库的只读权限（我的 Codex 智能体永远不会有这个权限），以获取他们现有的设置情况，并将其嵌入到接下来的提示词中。 3. 启动一个 Codex 智能体 —— 发送包含了所有这些详尽上下文的提示词。 第二步：启动智能体 每个智能体都会获得自己的工作树（独立的 Git 分支）和一个 tmux 会话（Session）： 通过脚本，该智能体在一个 tmux 会话中运行，并带有完整的终端运行日志。 以下是我们启动各类智能体的方式： 我曾经经常使用 codex exec 或 claude p ，但在最近切换到了 tmux： tmux 好用得多，因为它在 任务执行中途重定向（Mid task redirection） 时非常强大。发现智能体走偏了方向？别杀掉进程，直接矫正它： 任务进度都会被跟踪记录在 .clawdbot/active tasks.json 中：