最近在开发 Rudder ，一个给重度 agent 用户使用的 Agent Team 协作平台。
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如果你已经在高频使用 Codex 、Claude Code 、Cursor ，或者已经开始维护自己的 Agent Skill ，Rudder 解决的是下一阶段的问题：
Agent 不只是完成任务，还能在真实任务、review 和 feedback 里持续迭代自己的能力。
Rudder 把 goals 、issues 、agent runs 、reviews 、feedback 、skills 和 learning 串成一个 work loop 。一次 agent run 结束后，不只留下 transcript ，还会留下可追踪、可 review 、可沉淀、可回滚的学习记录。
我自己现在高频用 Codex 、Claude Code ，也开始大量使用 Agent Skill 。单次执行已经很强。改代码、查 API 、写说明、修 CI ，这些都能做。很多 know-how 也确实可以沉淀下来。
但用久了以后，麻烦的是这些问题：
一些可能的情况：一条 review feedback 可能是团队长期原则，也可能只是这次任务的临时要求。一个成功经验可能值得沉淀成 skill ，也可能只适合留在这次任务里。一个 skill 被启用以后，也不代表它真的让 agent 做得更好。它可能误触发，可能拿错 source of truth ，可能增加上下文成本，也可能把旧判断带回新任务。
在这个基础上，Rudder 是 agent team 在实践中成长的运行层：一边推进真实工作，一边把团队的流程、偏好、判断标准和 skill usage 变成可复用的能力资产。
比如一次 release 任务失败了。
普通 agent 工具可能最后留下 transcript 、错误日志和一句总结：“下次发布前要更小心。”
这句话没什么用。
Rudder 会更关心这些东西：
这样一次失败就不是“又失败了一次”，而是 agent team 的一次训练样本。
这个问题很关键。因为我自己也在用这些东西。
GitHub Issues / Linear 能管理任务，但它们不太关心 agent 在这次任务里学到了什么。
Codex / Claude Code 很适合执行任务，但 run 结束后，feedback 、review 、失败模式和 skill 更新很难自然进入下一次工作。
Agent Skill 能沉淀经验，但 skill 本身也会变成问题：
Rudder 把这些 agent 的执行过程放进一个可追踪、可 review 、可沉淀、可回滚的工作循环里。
Rudder 还在快速迭代中，欢迎大家提供反馈！
如果你也在重度使用 agent ，欢迎试用、star ，或者直接拿自己的 agent workflow 来挑战这个设计。
欢迎大家反馈，最后也想听听大家的讨论！
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