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AI Agent 的未来不只是更强的模型,也不只是更长的上下文窗口。真正重要的是,我们能否把 agents 放进一个清晰、可靠、可治理的工作系统里。Rudder 的愿景很简单:让人类与 agents 像真正的团队一样协作。当 agent work 不再只是一次 prompt,而开始变成一支团队、一套流程、一段持续推进的工作关系时,Rudder 就是它的方向盘。

如果你本身就在使用 Codex、Claude Code、OpenClaw 或其他 Agent 环境,这个项目算是一个比较直接的落地案例:让 AI 不只停留在“回答问题”,而是真正去操作你日常使用的工具。项目地址再贴一次:如果这个项目对你有帮助,欢迎点个 Star;如果你有更好的工作流想法,也欢迎提 Issue / PR。
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之前写django的apscheduler一直采用decorator的方式构建,因为业务的定时任务是定死的,没有产生什么其他的问题。最近定时任务需要做动态增减,进行定时任务的动态设置,因此传统的decorator写法行不通了,需要用scheduler.add_job()来添加job。最开始以为只是一个简单的函数替换,没想到替换了一下出现了很多不一样的问题,故笔者打算记录一下其中发生的问题。
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它不是又一个 AI 编码工具,而是一个把 Linear 任务自动编排成交付流程的 orchestration layer。AI 在团队里,怎么持续、隔离、可审计地完成工作。







