jukanntenn

支持视频下载吗？

看上去很不错的样子，op 有没有体验过 vibe kanban 这类的产品？ AgentsMesh 和这类产品区别在哪呢？我还没实际部署体验，只把文档过了一遍。我当前的理解是，可能 AgentsMesh 支持多台设备同时接入，AgentsMesh 充当一个重新服务器，负责节点之间编排和调度，通信等。

请教一个问题，在聊天窗口里面可以实现终端那样的交互吗？比如很多工作流 AI 会用 checkbox 、input 、select 等组件采集用户反馈，这个在聊天工具里面是怎么处理的呢？还是只能输入文字一问一答？

感谢分享，现在正是 AI 工作流大浪淘沙阶段，任何创意都有价值，质疑也避免不了，但是在最终结果落定之前，这些探索我觉得都是有意义的。不能因为觉得未来 AI 的能力无所不能现在就不去做，很可能未来 AI 的能力正是因为现在做的这些事才被提升到那个程度的。

id: 739 感谢老板！祝生意兴隆

你的理解是对的，但是可以取一个更好地名字简洁概括且显得更加高级：Context Engineering 。

@jukanntenn #11 插件有问题，又误触了，继续：
superpowers：探索上下文 -> 生成 plan -> plan 几乎包含了所有要素，AI 实现时只需要照猫画虎。
trellis：可以理解为在上面这些工作流嵌入了一套记忆系统，记忆项目的主要特性，工作过程中 AI 按需加载相关上下文（理想情况是这样，但因为模型差异，不一定能 100%保证按预期地准确加载所需上下文），核心通过 /start 命令注入初始上下文，工作过程中 AI 自动按需加载其他上下文，编码完成后 /finish-work 让 AI 执行项目规范检查，如果一切 ok 的话 /record-session 记录当前项目进度和可能的新 pattern ，以供后续 AI 按需加载。

@jukanntenn #10 不好意思，按错了，没写完就发布了。继续：

顺便分享一下我个人的体验，对比其他 AI 工作流的区别：
OpenSpec：探索上下文 -> 生成 spec -> AI 实现