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LinuxDo 最新话题 · 2026-06-11 10:10:03+08:00 · tech

从 【sine】hermes多agent配置好了(含模型切换脚本) - 开发调优 / 开发调优, Lv1 - LINUX DO 来 之前一直理解的是bot to bot,说白了就是人跟总管交互,总管@各个相关agent开始任务,相关agent完成任务后@总管进行交付。 但是这种方式有极大地不稳定性,昨天看了站内一位佬的帖子,说hermes的kanban功能可以作为桥梁,遂开始实验。 现在agents角色基本没变,改成了以下逻辑: 所有agents(相关的)拉入飞书群组 用户只与总管agent交互(现在还是群组@总管,给她分配任务) 总管会根据任务进行kanban任务拆解,拆解完毕后的任务会进入hermes的kanban 相关agent会执行kanban里的任务,执行完毕后会群组里进行通知 另外,用户还可以群组里@各个agents,他们会单独群组内进行回复消息,互不影响 总管的system prompt: 改造后体感: 暂时达到了多角色团队的效果 token消耗量上升,但是可接受 后续优化方向: 开发agent计划接入codex cli,我已经使用kanban-codex-lane跑通 希望可以达到多角色讨论的效果,但是暂时没有方案 其他优化方向,待定 — 需要几个大项目考验之后总结优化方向 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

v2ex.com · 2026-04-28 23:10:40+08:00 · tech

最近自己也在找工作,发现一个很具体的问题:岗位来源、JD 、简历修改点、AI 对话、面试复盘经常散在浏览器标签页、文档、聊天记录和备忘录里。看起来都有记录,但真正要推进某个机会时,还是得重新翻一遍。 所以做了一个小工具:Job Kanban Live Demo: https://job-kanban.a-zan.xyz/ GitHub: https://github.com/gagagazan/job_kanban 它不是自动投递工具,不内置模型或把数据发给 AI 服务。它是一个 local-first 的求职工作台:用看板管理每个岗位机会,然后把每个求职阶段要问 AI 的 Prompt 、AI 会话链接、关键结论和备注都沉淀在同一张卡片里。 目前主要功能: 用 Kanban 卡片管理岗位机会,支持不同阶段拖拽流转 内置阶段:机会池、公司调研、JD 解读、简历要点、套磁策略、面试复盘、定向练习等,可自行添加删除 每个阶段都有可编辑 Prompt 模板,可以一键复制 可配置 ChatGPT 、Gemini 、Claude 或自定义 AI 工具入口 卡片里可以记录 JD 摘要、全局备注、AI 会话链接和阶段结论 数据只保存在浏览器 localStorage ,不需要登录,没有后端,不上传求职数据 支持 JSON 导入 / 导出,单张岗位卡片也可以导出 Markdown 以便归档到个人笔记系统 纯静态部署,适合 Cloudflare Pages / GitHub Pages 技术栈比较简单:Next.js 16 、React 19 、TypeScript 、Tailwind CSS 4 、dnd-kit 、zod 、Vitest 。 非常欢迎试用、提 issue ,或者直接指出哪里不好用。如果你也在找工作,可能会比普通表格更适合记录“这个机会现在到底推进到哪了,以及下一步该做什么”。 顺便借楼说一句:我最近也在看北京的质量保障方向的机会。4 年左右 QA / 质量保障经验,中间做过约 2 年测试工具平台开发,全栈偏服务端。如果有测试开发、质量效能、内部工具平台相关机会,也欢迎交流( wx: emFuX3dlaXhpbg== )。

v2ex.com · 2026-04-28 19:38:57+08:00 · tech

最近自己也在找工作,发现一个很具体的问题:岗位来源、JD 、简历修改点、AI 对话、面试复盘经常散在浏览器标签页、文档、聊天记录和备忘录里。看起来都有记录,但真正要推进某个机会时,还是得重新翻一遍。 所以做了一个小工具:Job Kanban Live Demo: https://job-kanban.a-zan.xyz/ GitHub: https://github.com/gagagazan/job_kanban 它不是自动投递工具,不内置模型或把数据发给 AI 服务。它是一个 local-first 的求职工作台:用看板管理每个岗位机会,然后把每个求职阶段要问 AI 的 Prompt 、AI 会话链接、关键结论和备注都沉淀在同一张卡片里。 目前主要功能: 用 Kanban 卡片管理岗位机会,支持不同阶段拖拽流转 内置阶段:机会池、公司调研、JD 解读、简历要点、套磁策略、面试复盘、定向练习等,可自行添加删除 每个阶段都有可编辑 Prompt 模板,可以一键复制 可配置 ChatGPT 、Gemini 、Claude 或自定义 AI 工具入口 卡片里可以记录 JD 摘要、全局备注、AI 会话链接和阶段结论 数据只保存在浏览器 localStorage ,不需要登录,没有后端,不上传求职数据 支持 JSON 导入 / 导出,单张岗位卡片也可以导出 Markdown 以便归档到个人笔记系统 纯静态部署,适合 Cloudflare Pages / GitHub Pages 技术栈比较简单:Next.js 16 、React 19 、TypeScript 、Tailwind CSS 4 、dnd-kit 、zod 、Vitest 。 非常欢迎试用、提 issue ,或者直接指出哪里不好用。如果你也在找工作,可能会比普通表格更适合记录“这个机会现在到底推进到哪了,以及下一步该做什么”。 顺便借楼说一句:我最近也在看北京的质量保障方向的机会。4 年左右 QA / 质量保障经验,中间做过约 2 年测试工具平台开发,全栈偏服务端。如果有测试开发、质量效能、内部工具平台相关机会,也欢迎交流( wx: emFuX3dlaXhpbg== )。