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打造分身部隊的開發心法

053Jeffrey Lee-Chan（Snapchat）15:282026-07-11

Develop at Idea Velocity - Jeffrey Lee-Chan, Snapchat

打造分身部隊的開發心法 —— Snapchat的演講縮圖

這場 workshop 記錄講者如何用 OpenClaw、cmux 與 Agent Orchestrator 串起多重 agent 分工，並拿捏授權與監督的分寸。

重點摘要

  • 決策要圍繞 spec，而非程式碼：講者用 OpenClaw 統籌任務，讓每個決策依據任務的 spec、目標與對話歷史，實際寫碼再交給下游的 Claude Code 處理，避免 context 被程式碼細節占滿。
  • 控制程度依任務調整：從自己 fork 的開源框架 Agent Orchestrator，到用 cmux 終端機盯著每個 worker，講者依情境切換「放手讓系統跑」與「自己盯著看」的程度。
  • 管理者視角能減少偏誤：親自寫碼時容易高估進度，但用「管理者」身分檢視多個 worker 的產出，反而能看出某個 PR 其實該被另一個 PR 取代。
  • 測試該不該用瀏覽器要分層判斷：能靠 MCP／HTTP 驗證的邏輯就不必動用瀏覽器，只有真正需要視覺確認的部分才跑瀏覽器測試；講者觀察到 agent 處理瀏覽器操作的能力這半年到一年進步很快。
  • 成本與可靠度要權衡：講者說明何時值得為了可靠度啟用 sandbox 或 staging 環境，也提到主力模型吃緊時會切換到 MiniMax 控制 token 花費。

時間軸16 段

00:00開場安排講者說明這場是工作坊：協助新手安裝 OpenClaw，同時讓進階者嘗試還沒完全穩定的 staging 環境，中間會穿插數次 Q&A。
01:02個人工作流程講者示範自己怎麼用簡短訊息交代任務，OpenClaw 能記住先前對話的脈絡，不必每次重新解釋來龍去脈。
01:41多 agent 平行處理搭配 git worktree 同時開多個 agent，方便做 CI 與整合測試。
02:12除錯與自主性遇到 timeout 之類的問題仍要手動調整，但講者也提到自己正往「讓 agent 更自主」的方向推進。
03:21兩個核心概念講者提出「溝通要無摩擦」與「依任務決定放手程度」：有時放手讓 Agent Orchestrator 管理 worker，有時改用 cmux 終端機自己盯著。
04:33分層授權架構再往下一層是「managed agents」：worker 執行 Claude Code，Claude Code 自己又能開 agent 與 subagent，這層是講者目前調整最頻繁的地方。
05:21為何不直接用 Claude回答聽眾提問：用 OpenClaw 是為了讓決策圍繞在 spec 與任務脈絡，避免程式碼細節占掉太多 context。
06:15測試該不該用瀏覽器能靠 MCP／HTTP 驗證的邏輯就不必動用瀏覽器，只有真的需要視覺確認的部分才跑瀏覽器測試。
06:46瀏覽器測試進步很快講者觀察到 agent 處理彈出視窗、輸入密碼這類瀏覽器操作的能力，這半年到一年進步明顯。
07:40side project：AI RPG展示一個會依玩家選擇生成專屬世界、還有骰子判定機制的 AI RPG 網站，避免像一般聊天那樣「太容易贏」。
08:45side project：多模型比對另一個網站會把同個問題丟給多個模型，再把答案整合進單一模型比較，講者拿它來查 PR 狀態之類的日常問題。
09:54管理者視角減少偏誤講者說用終端機扮演「管理者」而非「寫碼者」，反而能看出某個 PR 其實該被別的 PR 取代，而不是一味覺得進度都在往前走。
11:04cmux 共同創辦人上台cmux 創辦人之一介紹新功能：Claude Code Teams 整合會自動開終端機顯示 subagent 動作，也支援 SSH 連到其他電腦執行 OpenClaw。
12:47現場排除安裝問題講者協助一位聽眾排查 OpenClaw 安裝與 sandbox 設定的問題。
13:37Sandbox 該怎麼用講者釐清「Docker 隔離」跟自己的 staging 環境是兩回事，並說明外接 bot 或測試新模型時才值得多花 token 換可靠度。
14:41模型選擇與成本講者主要用 Codex 5.3 當預設 orchestrator，token 用量吃緊時會切換到 MiniMax，主要是為了省錢而不是效果更好。

值得記的話4 句

  • they're not that like special, as in, I actually think an agent could replace me.這些回應沒什麼特別的，說真的，我覺得一個 agent 大概真的能取代我02:45
  • The reason I use OpenClaw is specialization.我用 OpenClaw 的原因是專業分工05:21
  • my agent would have a lot of problems, you know, finding a pop-up and entering a password.我的 agent 以前常常搞不定，像是找不到彈出視窗、打不進密碼07:03
  • I feel like the worker is not biased anymore.我覺得這樣一來，worker 就不會再帶著偏見做事了09:54

名詞與人物6 個

OpenClaw
講者用來統籌任務、串接多個開發 agent 的工具，決策依據是任務脈絡與歷史，而不是程式碼本身。
cmux
一款終端機管理工具，適合平行跑多個 AI 開發流程，並支援 SSH 連線與 Claude Code Teams 整合。
Agent Orchestrator
講者 fork 的開源框架，用來管理底層負責實際寫碼的 worker agent。
Claude Code
worker 實際執行寫碼工作所用的工具，本身也能再開出 agent 與 subagent。
Codex
講者目前主要拿來當預設 orchestrator 模型的程式模型，版本用到 5.3。
MiniMax
講者在 token 花費吃緊時會切換過去的模型，效果不如主力模型，但能省錢完成工作。

提到但沒有展開

  • 講者提到自己在做一個叫 skeptic agent 的客製化 code review 工具，但沒有進一步說明細節。
  • cmux 支援透過 SSH／Tailscale 連到其他電腦，甚至可以在 Mac mini 上遠端跑 OpenClaw，這場只點到為止。
  • cmux 新推出的 Claude Code Teams 整合會自動開終端機顯示 subagent 動作，實際畫面這場沒有展示。

Agent開發工具模型

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