博客
关于 Agentic 开发、多 Agent 工作流和开发者工具的见解。
什么是 Agentic Development？新手指南
Agentic Development 指的是让 AI Agent 自主编写、测试和审查代码。本文解释它是什么、如何工作，以及如何开始。
如何用 AI Agent 自动化代码审查
搭建一个自动化的 AI 代码审查流程：一个 Agent 写代码，另一个 Agent 审查代码，并给出实用示例和配置。
如何同时运行多个 AI Agent
一步一步讲解如何同时运行 Claude Code、Codex 和其他 AI 编码 Agent，以更快地推进开发。
Claude Code 技巧：2026 年提升效率的 10 种方法
从键盘快捷键到多 Agent 工作流，整理一组实用技巧，帮助你更充分地使用 Claude Code。已更新至 2026 年。
所有文章
Claude Code、Cursor 和 Copilot 怎么选：2026 年 AI 编码工具对比
对 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot 做一次诚实对比 - 价格、功能、优势，以及各自适合什么场景。
从单 Agent 到多 Agent：实用迁移指南
大多数开发者一开始只用一个 AI Agent。本文讲讲如何扩展到多个并行工作的 Agent，以及这为什么会改变一切。
5 种真正有效的多 Agent 模式
经过实战验证的多 AI 编码 Agent 编排模式，从简单流水线到自我纠错的审查循环。
面向软件开发的空间思维
为什么把工作摆在画布上不只是更好看，而是认知上更优。为开发者工具中的空间界面提供理由。
为什么基于画布的 Agent 编排如此重要
传统聊天界面迫使你线性思考。基于画布的编排让你可以同时看见、连接并控制多个 AI Agent。
底层机制：JSONL Session 解析如何驱动 Agent 路由
深入剖析 MadoHub 如何读取 Claude Code 的 session 日志，以提取干净、结构化的响应，用于智能路由。
使用 MadoHub 构建多 Agent 工作流
一篇实用指南，讲解如何使用 MadoHub 画布把多个 AI Agent 组合成可靠的工作流。
智能路由：AI Agent 如何彼此对话
路由是多 Agent 系统里隐藏的基础设施。本文讲讲 MadoHub 如何让 Agent 与 Agent 之间的通信变得显式、可检查、可配置。
为什么我们选择用 Tauri 而不是 Electron 来构建 MadoHub
解释为什么我们为一个桌面开发工具选择 Tauri v2 - 性能、二进制体积，以及 Rust 在系统集成上的优势。
为什么我们建了一个编排器，而不是更多路由规则
静态的 trigger/transform 规则在画布长过几个 Agent 后扩展性很差。这是为什么 MadoHub 现在用一个真正的工具调用循环来路由——以及何时你仍该用规则。
Best-of-N 编码：Ensemble Exploration 与自动评审
一个任务，N 个发散 fork，一个给它们打分的 critic，以及一个挑选胜出者的人。best-of-N 何时值回它的 token 成本，何时不值。
Mission Control：再不会跟丢哪个 Agent 需要你
运行六个 Agent 意味着画布回答不了唯一要紧的问题——现在谁需要你。这是 Fleet 的状态分组和待处理问题尾部如何修复它。
教 MadoHub 记住
深入 MadoHub 的记忆系统：六种记忆类型、按 persona 和项目命名空间，以及为什么 Agent 学到的任何东西在人看过之前都不会变永久。
用设备端 Whisper 实现本地、私密的语音输入
为什么 MadoHub 在你机器上跑语音识别而不是调云端 API，这对隐私和成本意味着什么，以及如何用好听写。
Claude Code 的完成信号一直在变。这是我们如何跟上
为什么对 Claude Code 完成横幅做关键字匹配总在坏，以及 MadoHub 实际信任什么来判断一个 Agent 的轮次结束了。