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博客园 - 我才是银古

第16章:常见问题、排错与最佳实践 第15章:扩展生态、MCAD 与外部集成 第12章:实战案例:机械结构与 3D 打印零件 第14章:构建、测试、调试与贡献流程 第13章:OpenSCAD 源码架构与核心执行流程 第11章:预览、渲染、网格精度与性能优化 第09章:列表推导、递归与算法建模 第08章:参数化零件库与复用设计 第10章:导入导出、命令行与自动化 第06章:CSG 布尔建模方法 第07章:二维图形、拉伸、旋转与投影 第05章:基础几何、坐标系与变换 第04章:参数、变量、函数、模块与作用域 OpenSCAD 教程目录 第03章:OpenSCAD 语言基础 第02章:安装、环境配置与开发工作流 第01章:OpenSCAD 项目全景与学习路线 第02章:源码获取、编译与开发环境配置 第01章:OCCT项目全景与学习路线 第18章:二次开发实战与综合案例 第17章:与 Qt VTK Python pythonOCC 生态集成 第18章:综合实战案例 第17章:数据交换与协同 第16章:源码架构与二次开发 第15章:插件与自定义工作台开发 第14章:Python脚本宏与自动化 第13章:FEM仿真分析 第12章:CAM数控加工 第11章:SurfaceMesh与逆向工程 第10章:Draft二维绘图与BIM建筑 第09章:工程图TechDraw 第07章:参数化表达式与Spreadsheet 第08章:装配设计Assembly 第06章:Part工作台与几何内核 第05章:PartDesign实体特征建模 第04章:草图Sketcher约束建模 第02章:安装版本与工作环境配置 第03章:界面工作台与基础操作 第01章:项目全景与学习路线 第十二章:插件开发、研究功能与最佳实践 第十章:定时任务与自动化(Cron) 第七章:技能、记忆与自学习闭环 第八章:MCP 集成与上下文文件 第六章:工具系统与终端后端 第五章:模型供应商与配置体系 Hermes Agent 教程目录 第十一章:语音、视觉、浏览器与子代理协作 第四章:CLI/TUI 与会话管理 第十二章:学习路线、实战方案与最佳实践 第十一章:源码结构、开发调试与插件开发 第十章:自动化、远程访问、日志与排障 第九章:Control UI、节点、Canvas 与语音能力 第七章:工具、技能、插件与能力扩展 第八章:安全模型、访问控制与沙箱实践 第六章:Agent 工作区、会话与多智能体路由 第五章:多通道消息接入与聊天平台配置 第四章:配置体系、模型接入与认证管理 第三章:Gateway 架构、协议与运行机制 第二章:安装、环境准备与快速上手 第一章:OpenClaw 项目概览与核心定位 oh-my-openagent 教程目录 09-命令模型回退与配置参考 10-实战案例最佳实践与故障排除 08-Hooks与MCP系统 06-Category与Skill系统 07-核心工具链 04-智能体全景详解 03-安装与环境配置 02-整体架构与多模型编排机制 01-项目简介与核心理念 01-项目概览与学习路线 02-安装部署与工具适配 03-Skill机制与using-superpowers 05-TDD系统化调试与完成前验证 04-需求澄清方案设计与计划编写 07-并行智能体子智能体与Git-Worktree 第六章:代码审查、反馈处理与分支收尾 08-中国特色Skills与本土团队落地 09-MCP构建工作流执行与自定义Skill 第23章:FreeCAD-Python-API Clipper2 C# 源码解读教程 第19章:PolyTree 多边形树结构 第20章:实际应用与最佳实践 第18章:Minkowski 和与差 第17章:RectClip 矩形裁剪优化 第16章:ClipperOffset 偏移类详解 第15章:填充规则详解 第14章:布尔运算执行流程 第13章:ClipperD 浮点裁剪类 第11章:OutRec 与 OutPt 输出结构 第9章:Active 活动边结构 第10章:Vertex 顶点与 LocalMinima 局部极小值 第12章:Clipper64 裁剪类详解 第7章:高精度运算与128位整数 第8章:ClipperBase 基类详解 第5章:枚举类型与常量定义 第6章:InternalClipper 内部工具类 第2章:核心数据结构 - Point64、PointD 第3章:路径与多边形表示 - Path64、PathD、Paths64、PathsD 第4章:矩形边界 - Rect64、RectD
05-工作模式-Ultrawork-Prometheus-Atlas
我才是银古 · 2026-05-04 · via 博客园 - 我才是银古

第五章:工作模式 Ultrawork、Prometheus 与 Atlas

oh-my-openagent(OmO)日常使用其实只有三种主线工作流:

  • Ultrawork(懒人模式):扔出意图,让全员上阵。
  • Prometheus(规划模式):先访谈、再规划,把决策都做完。
  • Atlas(执行模式):拿着 Prometheus 的计划逐项落地、独立验证。

理解了这三种模式怎么协作,就掌握了 OmO 90% 的使用场景。


5.1 三种模式的决策流

                      你要做什么?
                          │
        ┌─────────────────┴─────────────────┐
        ▼                                   ▼
   "随手小事 / 改错字"              "复杂任务"
   直接和 Sisyphus 对话                     │
                            ┌───────────────┴───────────────┐
                            ▼                               ▼
                "懒得讲清楚需求"                   "多日 / 高风险 / 关键改动"
                输入 `ulw ...` 让它自己干         先 Prometheus 规划
                                                 再 Atlas 执行

更精确地:

复杂度 路径 适用场景
简单 直接对话 改错字、小补丁、单文件改动
复杂 + 懒 ulw / ultrawork 复杂但不想写需求文档
复杂 + 严谨 @plan/start-work 多步骤、需可验证的执行、关键改动

下面分别展开。


5.2 Ultrawork 模式:懒人福音

5.2.1 触发方式

在和 Sisyphus(默认 Agent)对话时,prompt 里出现 ultraworkulw 关键词即可:

ulw 给登录接口加一段手机号验证码登录的流程
ultrawork 修复 CI 中所有 eslint 警告
ulw fix the failing tests

keyword-detector Hook 会嗅到这两个关键词并切换到 Ultrawork 模式:

  • 启动 IntentGate;
  • Sisyphus 进入"激进并行 + 永不停歇"状态;
  • todo-continuation-enforcer 全程保护,不让 Agent 偷停;
  • 后台 Agent(Explore / Librarian)默认开闸。

5.2.2 Ultrawork 的两种打开方式

方式 A:单次 Ultrawork

ulw 把 src/auth 里的所有 console.log 替换为 logger.debug

Sisyphus 跑一轮就停。

方式 B:Ralph / Ultrawork Loop

如果你想要"达不到 100% 完成绝不收工"的体验,用 /ulw-loop

/ulw-loop "把支付模块从 PayPal 切换到 Stripe"
/ulw-loop "把这个 45k 行的 Tauri 应用改造成 SaaS Web 应用" --max-iterations=200

行为:

  • Agent 持续工作至检测到 <promise>DONE</promise> 才停;
  • 中途如果停了但没完成,自动续;
  • 最大迭代次数默认 100,超出停;
  • /cancel-ralph 取消。

/ralph-loop 是同样机制但不强制 ultrawork 模式。两者都来自 Anthropic 的 Ralph Wiggum 插件灵感。

5.2.3 Ultrawork 的"自动 Plan 复用"

如果当前项目 .sisyphus/plans/ 里已经有 Prometheus 计划,ulw 模式会自动接上——继续推进而不是重做。如果没有,则自主探索。

5.2.4 何时不用 Ultrawork

  • 关键产线变更(数据库迁移、支付链路):建议先 Prometheus 走计划;
  • 多人协作 / 需要文档留痕:Atlas 模式输出可审计的进度;
  • 真正只是改一行错字:直接对话即可,没必要打开 ulw 这架机关枪。

5.3 Prometheus 模式:先想清楚再写

5.3.1 心智图

你           Prometheus            子 Agent
描述需求 →  访谈 →  调研代码  →   explore / librarian
            ↑                       │
            └─── 多轮往返追问 ────┘
                  ↓
            可放行检查 ✓
                  ↓
            调用 Metis 做缺口分析
                  ↓
            写计划 .sisyphus/plans/{name}.md
                  ↓
            (可选) 高准确度 → Momus 严审
                  ↓
            交付计划,提示 /start-work

5.3.2 进入 Prometheus 的两种姿势

姿势 1:Tab → 选 Prometheus

适合"我刚开新会话、就是来规划的"。心智干净。

姿势 2:在 Sisyphus 里 @plan "..."

适合"已经在干活,半路想插一个计划"。无须切 Agent,仍触发 Prometheus 流程。

场景 推荐方式
新会话、专心规划 Tab → Prometheus
干一半要规划 @plan
想要清晰的"规划态/执行态"切换 Tab → Prometheus
最快路径 @plan

两条路最终都走同一个 Prometheus 流程。

5.3.3 访谈过程中要做什么

Prometheus 会按你的"意图类型"调整提问风格:

Intent 关注点 典型提问
重构 安全 - 行为不变 "什么测试验证当前行为?" "回滚方案?"
从零搭建 发现 - 模式优先 "代码库里发现模式 X,跟还是偏?"
中等任务 边界 - 精确护栏 "什么必须不在内?硬约束是?"
架构 战略 - 长期影响 "预期寿命?规模?"

5.3.4 Prometheus 的硬约束

  • 它是 READ-ONLY 的,只能在 .sisyphus/ 下创建/修改 Markdown 文件,不能写任何代码(受 prometheus-md-only Hook 强制);
  • 它会 强制调用 Metis 做一遍缺口分析;
  • 你说"开启高准确度"时,它会进 Momus Loop,直到 OKAY

5.3.5 计划完成后

Prometheus 会:

  1. 把计划落到 .sisyphus/plans/{name}.md
  2. 提示你 /start-work 开始执行。

至此,规划阶段结束。


5.4 Atlas 模式:让计划落地

5.4.1 启动方式

/start-work

或指定计划名(多 plan 场景):

/start-work refactor-auth

5.4.2 /start-work 的两条分支

检查 .sisyphus/boulder.json
    │
    ├─ 存在 → RESUME 模式
    │   - 读取已有 boulder 状态
    │   - 计算进度(已勾 / 未勾 todo)
    │   - 注入续作提示,让 Atlas 从未完成处继续
    │
    └─ 不存在 → INIT 模式
        - 找 .sisyphus/plans/ 中最新计划
        - 创建 boulder.json
        - 切换会话 Agent 为 Atlas
        - 从 task 1 开始

5.4.3 Atlas 的执行循环

flowchart LR Read[1. 读计划] --> Analyze[2. 分析任务] Analyze --> Wisdom[3. 累积智慧] Wisdom --> Delegate[4. 委派任务] Delegate --> Verify[5. 验证结果] Verify -->|更多任务| Delegate Verify -->|全部完成| Report[6. 终报] Delegate -->|task() / call_omo_agent()| Workers[Sisyphus-Junior / Oracle / Explore / Librarian / 视觉] Workers -->|结果 + Learnings| Verify

Atlas 自己不写代码,所有的"写"都被强制委派给子 Agent。这种"指挥与执行隔离"是 OmO 区别于普通 Agent 框架的核心做法。

5.4.4 Wisdom Accumulation:经验滚雪球

每次 Junior 跑完,Atlas 把回应中可提取的经验分类到:

  • Conventions:项目里的既定模式;
  • Successes:成功做法;
  • Failures:失败和原因;
  • Gotchas:意外的坑;
  • Commands:可复用的具体命令。

这些经验会被传递给所有后续 Junior,第二个任务开始就比第一个聪明

笔记本默认目录:

.sisyphus/notepads/{plan-name}/
├── learnings.md
├── decisions.md
├── issues.md
├── verification.md
└── problems.md

5.4.5 会话连续性

Boulder.json 跟踪:

  • active_plan:当前计划路径;
  • session_ids:所有为这份计划工作过的会话;
  • started_at:开工时间;
  • plan_name:人类可读名字。

举个真实时间线:

周一 9:00
└─ @plan "构建用户认证"
└─ Prometheus 访谈生成计划
└─ /start-work
└─ Atlas 开干,建立 boulder.json
└─ 完成 task 1,task 2 进行中
└─ [机器崩溃 / 你下班]

周一 14:00(新会话)
└─ 默认进入 Sisyphus
└─ /start-work
└─ start-work Hook 读 boulder.json
└─ "Resuming 'Build user authentication' - 3 of 8 tasks complete"
└─ Atlas 继续 task 3,上下文一点没丢

5.4.6 Atlas 的硬约束

  • 不能直接写文件 / 改代码 / 修 Bug / 写测试 / Git 提交——必须通过 Junior 委派;
  • 自己只能 read / 跑命令 / lsp_diagnostics / grep / glob / ast-grep;
  • 受 Hook 阻止 task / call_omo_agent 之外的写操作。

5.4.7 中途叫停 / 切换

  • /stop-continuation:停掉本会话所有的"持续机制"——Ralph Loop、todo continuation、boulder。当你只想让 Atlas 暂停一下:用这个。
  • exit:退出本会话进入新会话,下次再 /start-work 续作。
  • 手动改 boulder.json:在多 plan 切换时,删掉 .sisyphus/boulder.json/start-work 重新选最新计划。

5.4.8 /handoff 命令:把上下文移交

如果你要换台机器或换会话继续:

/handoff

它会生成一份结构化的 handoff 文档,包括:当前状态、已做、未做、相关文件路径。把这份文档发到新会话开头,几乎可以无缝接上。


5.5 三种模式的对比

维度 Ultrawork Prometheus + Atlas Hephaestus
计划 内部 todo + 自主探索 外显 Markdown 计划 边做边自规划
委派 Category + 直接 subagent Atlas 严格委派 自己 explore/librarian
模型 Sisyphus 默认链 Prometheus + Atlas 双链 GPT-5.4 only
适合 通用复杂任务 多日 / 关键改动 深架构 / 跨域硬骨头
续作 中等(todo 累积) 强(boulder.json + notepad) 弱(自走流)
验证 lsp + 测试 + Hook 同左 + Atlas 独立验证 + Momus lsp + 测试

实战经验:

  • 80% 的任务用 Ultrawork;
  • 15% 的任务(多日工程、关键变更、跨多模块重构)用 Prometheus + Atlas;
  • 5% 的任务(特别想用 GPT-5.4 推理风格)用 Hephaestus。

5.6 实战示例

5.6.1 改一行错字

README.md 第 12 行打字错了:把 "intall" 改成 "install"

直接对话就好。

5.6.2 实现一个新接口(懒人)

ulw 在 services/auth.ts 加一个 sendOtp(phone) 方法,调用 Twilio Verify API;带超时 / 重试;用现有 logger,写单测

Sisyphus 会自己:

  1. 用 Explore 找现有 service 模式;
  2. 用 Librarian 查 Twilio Verify 文档;
  3. 让 Junior 在 deep 类别下实现;
  4. 让 Junior 在 unspecified-low 写测试;
  5. 跑 lsp_diagnostics 验证;
  6. comment-checker 检查注释清洁。

5.6.3 实现一个新功能(严谨流)

(Tab 切到 Prometheus)
我想实现"邀请用户加入工作区"的功能:邮件 + 链接,链接 7 天有效,必须支持取消邀请

Prometheus 访谈:

  • "你的会员表里 invite 是字段还是独立表?"
  • "邀请取消后,已经使用的邀请要不要 revoke?"
  • "需要支持批量邀请吗?"
  • ……

访谈 → Metis 缺口 → 计划落到 .sisyphus/plans/invite-users.md → 你审 → /start-work → Atlas 派 Junior 一项项做。

5.6.4 长链条架构改造

(Tab 切 Hephaestus)
把 src/store 从 MobX 迁到 Zustand,不破坏任何现有组件

Hephaestus(GPT-5.4 medium)会自主探索每个 store 的引用、生成迁移策略、跨多文件改写——你只用看产出。


5.7 工作模式中的常见疑问

Q1:我切到 Prometheus,但它什么都没做?

Prometheus 默认进入访谈模式。你必须先描述需求,它会反问你。访谈达到放行标准后,告诉它"make it a plan",它就会落盘。

Q2:/start-work 报 "no active plan found"?

可能是:

  • .sisyphus/plans/ 是空 → 让 Prometheus 先建一个;
  • boulder.json 指向已删除的旧计划 → 删 .sisyphus/boulder.json 重试。

Q3:我手动切到 Atlas,但发现没法操作?

Atlas 主要通过 /start-work 进入。你不需要手动切 Atlas——/start-work 会自动激活。

Q4:@plan 和切到 Prometheus 有啥区别?

功能上没区别@plan 是便捷命令,在 Sisyphus 里直接调起 Prometheus 流程;切 Agent 是显式切换。哪个顺手用哪个。

Q5:用 Hephaestus 还是 ulw

绝大多数情况用 ulw。只有当你就是要 GPT-5.4 那种深度推理风格 / AmpCode 深度模式体验时切到 Hephaestus。

Q6:Ultrawork 和 Ralph Loop 怎么选?

  • ulw 一次性任务:跑一轮就停;
  • /ulw-loop "...":直到打出 <promise>DONE</promise> 才停,多用于"通宵改造"场景。

Q7:Atlas 会不会自己写代码?

不会。Atlas 被 Hook 强制只能"读 + 委派",所有写操作必须通过 Junior。

Q8:boulder.json 有什么用?

它是 Atlas 的"工作锚点"——当前在哪个 plan、当前进度、哪些 session 参与过。删除它就等于"放弃当前 plan,开新一轮"。


5.8 三种模式的极简记忆

  • Ultraworkulw <description> ── 一句话扔出去,Sisyphus 全员上阵。
  • Prometheus@plan "..." 或 Tab → Prometheus ── 访谈 + 计划文档。
  • Atlas/start-work ── 拿计划落地,永不丢上下文。

下一章我们将进入 Category 与 Skill 系统——理解 OmO 是怎么把"模型 + 工具 + 领域知识"打包成一个可重用单元的。