Crew · 本地 Agent 工作台

Crew：本地 Agent 工作台

一个项目同时用 Codex、Claude Code 和网页 AI 时，讨论、任务和执行结果容易分散。Crew 把项目上下文、任务编排与材料处理放到本地工作流程里，方便查看进展、接着做事，并判断交付是否满足要求。

三件主要的事

看清项目现场。 汇集项目对话、规划、决定和任务依据，区分已完成、待验证和受阻；准备给下一个 Agent 的续接上下文。

编排 Agent 任务。 负责人拆任务卡 → Crew 按依赖派发 → Codex 执行 → 检查与验收 → 推进下一步。在负责人模式下，把目标拆成任务卡，声明依赖和工作范围；Crew 派发给 Codex 执行，也支持 Claude 只读执行者。独立任务可以并行，成果可检查、退回续改；验收后再推进依赖它的下一步。也可从自己熟悉的 Orca 工作环境里发起这套流程。

把材料变成可讨论的下一步。 将会议记录、访谈或研究笔记与当前项目对照，得到带材料原话和项目依据的建议，再逐条采纳、暂缓或不采纳，导出选中的建议。材料建议目前需要另行安排执行，不会因采纳而自动创建任务或派发。

怎么用

它在本机运行，既有命令行，也有本地网页工作台和任务看板。完整工作台与任务编排需要准备 Node 22.18+、Python 3.9+；单独的材料入口只需 Python。完整工作台目前只在 macOS 上用过，Linux 只跑过材料流程的测试。

git clone https://github.com/Longado/crew && cd crew
npm ci
npm link
crew app                 # 打开本地工作台
crew worker guide        # 查看任务卡、派发和验收用法

想先体验、不连接模型，可以选择：

crew team --demo          # 终端团队的离线演示
./bin/crew intake demo    # 材料流程的预设示例，仅需 Python

配图（项目现场、任务看板、执行设置）使用示例数据，没有派发真实任务；GitHub 首页有同样的三张图。在线项目现场也是只读演示：https://longado.github.io/crew/

当前版本

0.3.0 Alpha，MIT 开源。真实执行需要安装并登录相应的 Codex／Claude Code；模型处理会使用相应服务，开源许可不等于模型服务免费。Crew 不接管已有 Orca 或原生终端会话；材料入口目前读取 UTF-8 txt/md，PDF、音频和视频需先转文本。

GitHub：https://github.com/Longado/crew
版本与下载：https://github.com/Longado/crew/releases/tag/v0.3.0

欢迎反馈一个具体使用过程：任务怎样拆、哪里接不上、哪份交付还不值得验收。