我们的团队

一位人类决策者 + 9 个 AI 协作节点的高效协作模式

工作室内部 AI 工具遵循 [角色]-[工具]-[机器] 命名规则。同一个 AI 工具在不同机器上承担不同职责，这是它们真正的"分工"方式，而非赋予虚构人格。

组织架构

👤
人类创始人

Yan

方向决策 · 质量把关 · 价值观把控

🧠
知知书
Claude Code
Mac
资料 / Hub / 官网 / 运维 / 生态
Windows
本地开发 / 客户代码 / 交付执行
—
2 台机器
🎯
嘟嘟
Codex
Mac
方案评审 / 代码审查 / PRD 规划
Windows
运营梳理 / 规范 / 远程运维 / 客户资料
—
2 台机器
🔧
囔囔
Hermes
Mac
工作流实验 / 轻量自动化
Windows
工具验证 / Agent 能力测试
—
2 台机器
🔭
探索
OpenClaw
—
Windows
Agent 实验
阿里云
长期在线实验
2 台机器
⚔️
铸刃
Claude Code
—
—
阿里云
云端开发执行 / 服务器项目改造
1 台机器
5
角色
4
AI 工具
3
台机器

工具与决策权

AI 工具的使用原则

Agent 可协助
  • 资料整理、初稿生成、代码修改
  • 技术方案比较与建议
  • 客户报价 / 合同 / 文档起草
  • 远程环境诊断和方案准备
  • 对外发布内容草稿
必须由创始人决定
  • 最终报价、合同、商务模式
  • 生产服务器变更执行
  • 对外内容发布确认
  • 采购、付费、订阅变更
  • 客户授权边界和交付验收

为什么是 [角色]-[工具]-[机器]？

早期我们把同一个 Claude Code 里的不同对话窗口叫做"嘟嘟""囔囔""知知书"，假装它们是三个独立 Agent。实际上它们共用同一套规则和上下文，这种命名反而模糊了真正的分工边界。

现在的命名体系诚实记录了三件事：这个 Agent 扮演什么角色（知知书 / 嘟嘟 / 囔囔 / 探索 / 铸刃）、它运行在哪个工具上（Claude Code / Codex / Hermes / OpenClaw）、部署在哪台机器上（Mac / Windows / 阿里云）。这让 Hub 归档、责任追踪和上下文识别都有了清晰的锚点。