daemon (launchd / systemd --user, 崩溃自重启)
 └── scripts/core/auto-loop.sh (永续循环)
      ├── 读 PROMPT.md + consensus.md
      ├── CLI 调用（Codex CLI / Claude Code）
      │   ├── 读 CLAUDE.md (公司章程 + 安全红线)
      │   ├── 读 .claude/skills/team/SKILL.md (组队方法)
      │   ├── 组建 Agent Team (3-5 人)
      │   ├── 执行：调研、写码、部署、营销
      │   └── 更新 memories/consensus.md (传递接力棒)
      ├── 失败处理: 限额等待 / 熔断保护 / consensus 回滚
      └── sleep → 下一轮

关键特性：

每个周期是一次独立的 CLI 调用
memories/consensus.md 是唯一的跨周期状态——类似接力赛传棒
守护进程确保崩溃自重启

2.2 共识记忆

接力棒机制：

每次循环开始前读取 memories/consensus.md
每次循环结束前必须重写 memories/consensus.md"
作为整个系统的"接力棒"，传递上下文

人类介入：

修改 memories/consensus.md 的 "Next Action"
下一个周期醒来的 AI 团队就会立刻"转舵"
实现极简的宏观控制

三、团队阵容（14 人）

3.1 不是"你是一个开发者"，而是"你是 DHH"

核心思想：用真实传奇人物激活 LLM 的深层知识。

14 个专家阵容：

层级	角色	专家	核心能力
战略	CEO	Jeff Bezos	PR/FAQ、飞轮效应、Day 1 心态
战略	CTO	Werner Vogels	为失败而设计、API First
战略	逆向思考	Charlie Munger	逆向思维、Pre-Mortem、心理误判清单
产品	产品设计	Don Norman	可供性、心智模型、以人为本
产品	UI 设计	Matías Duarte	Material 隐喻、Typography 优先
产品	交互设计	Alan Cooper	Goal-Directed Design、Persona 驱动
工程	全栈开发	DHH	约定优于配置、Majestic Monolith
工程	QA	James Bach	探索性测试、Testing ≠ Checking
工程	DevOps/SRE	Kelsey Hightower	Serverless 优先、自动化一切
商业	营销	Seth Godin	紫牛、许可营销、最小可行受众
商业	运营	Paul Graham	Do Things That Don't Scale、拉面盈利
商业	销售	Aaron Ross	可预测收入、漏斗思维
商业	CFO	Patrick Campbell	基于价值定价、单位经济学
情报	调研分析	Ben Thompson	Aggregation Theory、价值链分析

另配 30+ 技能：

深度调研、网页抓取、财务建模、SEO、安全审计、UX 审计……
任何 Agent 按需取用

四、5 层架构

4.1 技术架构详单

流程图1

4.2 各层详解

第 5 层：监控与人机交互层 (Observability & HITL)

基于文件的操纵杆：人类只需编辑 memories/consensus.md，修改 Next Action
全链路日志与看板：logs/ 记录每一轮的完整输出；dashboard/ 提供本地可视化看板

第 4 层：工作流路由层 (Workflow Routing & Teaming)

动态组队路由：根据当前 consensus.md 中的 "Next Action"，从 14 人池子中动态挑选 2-5 名最适合的专家
强制收敛流：Cycle 1 发散（提 Idea） -> Cycle 2 验证（算账预检） -> Cycle 3 执行（写代码部署）

第 3 层：智能体模型与认知层 (Agentic Models & Cognition)

专家思维注入：注入具体的历史人物/行业领袖思维模型框架
技能库系统：可插拔插件系统，供任何被唤醒的 Agent "临时加载"
约束与红线：写死在 CLAUDE.md 中的系统级 Prompt，设定绝对不能触碰的底线

第 2 层：编排与状态控制层 (Orchestration & State Machine)

永续主循环：通过 scripts/core/auto-loop.sh 控制的执行循环
轻量级状态机：将跨周期的上下文压缩为一个 Markdown 文件：memories/consensus.md
高可用容错机制：内置熔断器、限流退避和沙箱重置

第 1 层：基础设施与执行引擎层 (Execution Engine & Infrastructure)

双核驱动器：通过调用成熟的 AI 命令行工具 Claude Code 或 Codex CLI
跨平台守护进程：macOS 基于 launchd；Windows/WSL 基于 systemd --user
沙盒边界：依赖底层 CLI 的配置

五、运作机制

5.1 自动收敛（防止无限讨论）

周期控制：

周期	动作
Cycle 1	头脑风暴——每个 Agent 提一个想法，排出 top 3
Cycle 2	验证 #1——Munger 做 Pre-Mortem，Thompson 验证市场，Campbell 算账 → GO / NO-GO
Cycle 3+	GO → 建 repo 写代码部署。NO-GO → 试下一个。纯讨论禁止

核心思想：

防止 AI 团队陷入无限讨论
强制收敛到执行
GO/NO-GO 决策机制

5.2 六大标准流程

#	流程	协作链
1	新产品评估	调研 → CEO → Munger → 产品 → CTO → CFO
2	功能开发	交互 → UI → 全栈 → QA → DevOps
3	产品发布	QA → DevOps → 营销 → 销售 → 运营 → CEO
4	定价变现	调研 → CFO → 销售 → Munger → CEO
5	每周复盘	运营 → 销售 → CFO → QA → CEO
6	机会发现	调研 → CEO → Munger → CFO

核心思想：

标准化的工作流程
明确的协作链
从构思到执行的全覆盖

六、安装与使用

6.1 前提条件

macOS 用户：

macOS
已安装并登录 Codex CLI 或 Claude Code
可用模型配额

Windows 用户：

Windows 10/11 + WSL2 (Ubuntu)
已在 WSL 内安装并登录 Codex CLI 或 Claude Code
WSL 内已可用 jq 和 make
可用模型配额

6.2 快速开始

macOS 用户：

# 克隆
git clone https://github.com/MaxMiksa/Auto-Company.git
cd auto-company

# 前台运行（直接看输出）
make start

# 或安装为守护进程（开机自启 + 崩溃自重启）
make install

Windows 用户：

# 克隆
git clone https://github.com/MaxMiksa/Auto-Company.git
cd auto-company

# 在 PowerShell 启动（守护模式，默认引擎为 claude）
.\scripts\windows\start-win.ps1

# 显式切换引擎
.\scripts\windows\start-win.ps1 -Engine codex

6.3 命令速查

任务	macOS / WSL	Windows
启动	make start	.\scripts\windows\start-win.ps1
查看状态	make status	.\scripts\windows\status-win.ps1
实时日志	make monitor	.\scripts\windows\monitor-win.ps1
最近一轮输出	make last	.\scripts\windows\last-win.ps1
周期摘要	make cycles	.\scripts\windows\cycles-win.ps1
停止	make stop	.\scripts\windows\stop-win.ps1
可视化看板	make dashboard	.\scripts\windows\dashboard-win.ps1
安装守护	make install	由 start-win.ps1 自动安装/启动
卸载守护	make uninstall	wsl -d Ubuntu --cd <repo_wsl_path> bash -lc 'make uninstall'
暂停守护	make pause	wsl -d Ubuntu --cd <repo_wsl_path> bash -lc 'make pause'
恢复守护	make resume	wsl -d Ubuntu --cd <repo_wsl_path> bash -lc 'make resume'

6.4 引导方向

AI 团队全自主运行，但你可以随时介入：

方式	操作
改方向	修改 memories/consensus.md 的 "Next Action"
暂停	make pause 或 .\scripts\windows\stop-win.ps1
恢复	make resume，回到自主模式
审查产出	查看 docs/*/——每个 Agent 的工作成果

七、安全红线

7.1 写死在 CLAUDE.md

对所有 Agent 强制生效：

不得删除 GitHub 仓库（gh repo delete）
不得删除 Cloudflare 项目（wrangler delete）
不得删除系统文件（~/.ssh/、~/.config/ 等）
不得进行非法活动
不得泄露凭证到公开仓库
不得 force push 到 main/master
所有新项目必须在 projects/ 目录下创建

7.2 配置

环境变量覆盖：

ENGINE=claude make start                    # 默认引擎（claude|codex）
ENGINE=codex make start                     # 切换到 codex
MODEL=sonnet make start                     # 可选：临时覆盖模型
CLAUDE_PERMISSION_MODE=bypassPermissions make start  # Claude 权限模式
LOOP_INTERVAL=60 make start                 # 60 秒间隔（默认 30）
CYCLE_TIMEOUT_SECONDS=3600 make start       # 单轮超时 1 小时（默认 1800）
MAX_CONSECUTIVE_ERRORS=3 make start        # 熔断阈值（默认 5）
CODEX_SANDBOX_MODE=workspace-write make start  # 可选：覆盖 codex 沙箱模式

Windows start-win.ps1 会把同名配置写入 .auto-loop.env：

.\scripts\windows\start-win.ps1 -Engine claude -ClaudePermissionMode bypassPermissions
.\scripts\windows\start-win.ps1 -Engine codex -SandboxMode workspace-write

八、优势与局限

8.1 优势

1. 完全自主

AI 团队完全自主运行
从构思到上线全自动
无需人工干预

2. 24/7 不停歇

守护进程确保崩溃自重启
不受人类工作时间限制
持续迭代

3. 专家级决策

14 个世界顶级专家的思维分身
深层知识激活
高质量的商业和工程决策

4. 跨平台支持

macOS（launchd）
Windows（WSL + systemd）
统一的用户体验

5. 可视化看板

本地 Web Dashboard
实时监控状态
全链路日志

6. 人类介入

基于文件的操纵杆
随时修改方向
极简的宏观控制

8.2 局限

1. 会花钱

每个周期消耗模型额度
需要监控成本

2. 完全自主

AI 团队自己做决策，不会问你
需要认真设置安全红线

3. 无担保

AI 可能会构建你意想不到的东西
需要定期检查 docs/ 和 projects/

4. 还在测试中

能跑，但不保证稳定
建议先用 make start（前台）观察行为

九、最佳实践

9.1 启动流程

建议先用前台模式观察行为：

make start  # 或 .\scripts\windows\start-win.ps1

确认无误后再启用守护模式：

make install  # macOS/WSL
.\scripts\windows\start-win.ps1  # Windows

9.2 安全设置

认真设置 CLAUDE.md 中的安全红线：

明确禁止的操作
限制范围（如 projects/ 目录）
审查机制

9.3 监控与审查

定期检查：

docs/ 目录（每个 Agent 的工作成果）
projects/ 目录（新建项目）
logs/ 目录（循环日志）

使用可视化看板：

make dashboard  # macOS
.\scripts\windows\dashboard-win.ps1  # Windows

9.4 成本控制

设置合理的间隔和超时：

LOOP_INTERVAL=60 make start                 # 60 秒间隔
CYCLE_TIMEOUT_SECONDS=3600 make start       # 单轮超时 1 小时

设置熔断阈值：

MAX_CONSECUTIVE_ERRORS=3 make start        # 熔断阈值

十、未来展望

10.1 短期未来

功能增强：

更多专家人格
更多技能库
更完善的工作流程

性能优化：

降低模型消耗
加快循环速度
提高稳定性

10.2 中期未来

能力扩展：

支持更多平台
支持更多引擎
支持更多语言

生态建设：

更多模板
更多预设
更多教程

10.3 长期未来

智能化：

自动优化决策
自动调整策略
自动学习

标准化：

建立自主公司标准
建立最佳实践
建立社区

十一、总结

11.1 核心回顾

Auto-Company：

✅ 24/7 运营的全自主 AI 公司
✅ 14 个专家 AI，每个都是领域世界顶级专家的思维分身
✅ 完全自主：从构思到上线全自动
✅ 永续运行：守护进程确保崩溃自重启
✅ 跨平台支持：macOS、Windows（WSL）
✅ 双引擎：Claude Code、Codex CLI
✅ 可视看板：本地 Web Dashboard
✅ 人类介入：基于文件的操纵杆

核心价值：

让 AI 组建自己的公司
从构思到上线全自动
24/7 不停歇，不受人类限制
专家级决策，高质量产出

11.2 关键要点

"从人工到自主"

传统方式需要人工决策、人工编码、人工部署，Auto-Company 让 AI 团队完全自主运行。

"从单次对话到永续循环"

传统方式是单次对话，Auto-Company 是 24/7 不停歇的永续循环。

"从通用到专家"

传统方式使用通用 Prompt，Auto-Company 使用真实传奇人物激活 LLM 的深层知识。

"Auto-Company 的本质"

"Auto-Company 不是要替代人类公司，而是要探索 AI 组建自己的公司的可能性，让 AI 成为生产力工具，帮助人类更快地创新、迭代、执行。"

核心价值：

完全自主：AI 团队完全自主运行
24/7 不停歇：守护进程确保崩溃自重启
专家级决策：14 个世界顶级专家的思维分身
跨平台支持：macOS、Windows（WSL）
可视化看板：本地 Web Dashboard
人类介入：基于文件的操纵杆

这就是 Auto-Company 的野心：让 AI 组建自己的公司，24/7 运营，从构思到上线全自动。

参考资源

GitHub 项目：https://github.com/MaxMiksa/Auto-Company
Claude Code：https://claude.ai/code
Codex CLI：https://www.npmjs.com/package/@openai/codex
Agent Skills：https://github.com/agentskills/agentskills

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