Jiayuan (JY) Zhang

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Multica 发布 24 小时（bootstrap）： - 曝光量 250k+ - GitHub Star 1.5k - 创建了 1000 workspaces
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开源 Multica：专为 AI-native 团队设计的 Agent + 人的协作平台 为什么做 Multica？ Multica 最初是为了解决我们团队自己的问题： 1. 团队间的知识无法共享。 每个人都在用 coding agent，但产出的上下文全部散落在各自的 agent session 里。A 做完了一件事，B 不知道；agent 跑完了一轮，结果只有发起人看得到。团队知识变成了一座座孤岛。 2. 多人 + 多 Agent 的协作缺乏中枢。 当团队同时有多个 agent 在跑任务，谁在做什么、做到哪了、卡住了没有——没有一个地方能看到全貌。人和 agent 之间、agent 和 agent 之间，缺少一个共同的协作界面。 Multica 是什么？ 一句话：像 Linear 一样管理任务，但 AI agent 是一等公民。 你可以像分配任务给同事一样，把 issue 分配给 agent。agent 会自动领取任务、在你的本地机器上执行代码、提交结果、更新状态、发表评论——一切都发生在同一个看板里，所有人实时可见。 核心思路很简单：每个人把自己的 coding agent（Claude Code / Codex）注册到团队 workspace，之后就可以像分配任务给同事一样分配给 agent。agent 自动执行、更新状态、发表评论，所有人实时可见。 适合谁？ - 1-10 人的 AI-native 小团队 - 正在大量使用 coding agent 但缺少协作中枢的团队 - 希望让 agent 融入日常工作流而不是当作独立工具的团队 官网: 欢迎 star、试用、提 issue，也欢迎 PR。
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Claude Code 的核心壁垒在于 $200 可以超额使用的商业模式。 代码在这个时代是没有任何壁垒的。
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根据历史发展的逻辑，Claude Code/Codex 这种强 human-in-the-loop 的产品形态将会过时，参考 Agent 版本之前的 Cursor。
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一种新的使用 Agent 的方式。
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预告一个过去几个月我们内部在开发 & 使用的 Agent 产品：Multica 一个开源的 AI 员工平台，支持把团队的算力资源（claude code, codex 等）注册到一个 workspace 中，并像 Linear 一样来管理这些 agent。 目前还非常早期，预计最近一段时间会正式发布。
#AI员工平台 #开源 #算力资源管理 #Multica #Agent产品
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使用的好几个工具出现了明显的 vibe coding 痕迹以及交互体验的下降。 比如这是 AI 最喜欢用的一个 icon：
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打算做一个免费 AI Coding 的课程/Workshop，大家觉得什么形式会比较好？ 过去的一些经验 & 背景： - 负责 & 参与了 TikTok 1亿 -> 7亿 DAU 的一些核心系统架构设计 - 创业做了 Devv，服务了超过百万的用户 - 设计了一个全员 vibe coding 的组织架构，现在公司的代码 100% 都是 AI 写的 - 写了 10+ 专门给自己一个人用的 App，平均每天消耗的 token 量在 100m+
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正在开发一个可能是有史以来最好用的 AI native 阅读器。
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当 coding 被商品化后，赢家可能不是"用 AI 写代码最快的人"，而是那些利用零边际成本的代码生产能力，去重新定义产品形态、分发方式、或价值捕获模式的人。
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发现自从在 Obsidian 中用了 Claude Code（Claudian 插件）之后，就几乎没有打开过 ChatGPT 和 Claude 客户端了。
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Multica + opencode，可以获得完全免费的 Claude Cowork 体验。
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开源和不开源的壁垒逐渐变成： 不开源的产品你需要手动把业务逻辑梳理清楚了之后给 AI 去 build。 2026 年估计就能看到：一切能被 build 的东西最终都会被 AI build 出来。
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一天时间 vibe 了 4 万行代码，这在之前可能是一个月的产出。 以前 vibe 的等待时间会刷 twitter、youtube，现在都是同时开多个 agent 同时 vibe，几乎没有休息时间，等待一个 agent 产出的同时就去给另一个 agent 下指令 & review。 产品的开发时间几乎可以压缩到天级别，效率与智能的大爆炸。
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pm 低价值 engineer 低价值 pm x engineer 高价值 pm x engineer x designer 无敌 pm x engineer x designer x gtm 一人公司
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vibe working 工作台 - Chrome：看视频、学习、阅读 - Roam：做笔记 - Terminal：4 个 Codex 进程同时工作写代码（yolo 模式，即 "codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox"） - Typeless：语音输入 隔一段时间检查一下 Codex 工作的结果，然后继续语音输入下一步的指令。
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2025 年的 1000+ commit 几乎 99% 的代码都是 AI 写的。