10 个没人告诉过你的 Claude Code Agent，建议立即构建。

你的 Claude Code 只有其潜力的 10%。

另外 90% 是 10 个并行运行的 Agent：审查你的 PR、编写你的测试、寻找 Bug、分类你的收件箱、重新利用你的内容。

大多数创始人不知道它们的存在。而那些知道的，交付速度快 3 倍，看起来像魔法师。

以下是完整设置 👇

在深入之前，我会在 Telegram 频道分享关于 AI 和 Vibe Coding 的每日笔记： https://t.me/zodchixquant 🧠

首先是思维转变

一个 Claude Code Agent 不是一个聊天会话。它是一份职位描述 + 一个触发器 + 一个输出。"PR 审查员"不是你要交谈的人。它是一个钩子，它在每次 PR 时触发，用特定提示词运行 Claude，并留下一条评论。

这些 Agent 存在于三个地方：

斜杠命令（在 .claude/commands/<name>.md 中）：按需从终端按需使用 /name 运行

钩子（在 .claude/hooks/<event>.sh）：在 PreToolUse、PostToolUse 或 git 事件等事件上自动触发

通过 Claude Agent SDK 托管的脚本：在服务器上 24/7 运行，按计划或 webhooks 触发

我会在下面标记每个 Agent 使用的是哪一种。

1. PR 审查员

类型：斜杠命令 + GitHub 钩子

读取任何开放 PR 的差异，检查明显的 Bug、缺失的测试、安全问题、风格违规。在 90 秒内留下评论。

如何设置：

1. 在仓库根目录下创建 .claude/commands/review.md
2. 将下面的提示词粘贴到文件中
3. 在推送之前在 Claude Code 内运行 /review
4. 要实现自动化：从市场安装 claude-code-action GitHub Action，指向 review.md

提示词：

你是一名高级代码审查员。读取暂存的差异。标记：硬编码的密钥、缺失的测试、类型错误、明显的 Bug。要简洁，最多 最多 5 条评论。

2. 测试生成器

类型：斜杠命令 + 预提交钩子

监视没有测试的新函数。为每个函数编写 3-5 个用例：快乐路径、边缘情况、一种失败模式。

如何设置：

1. 在仓库根目录下创建 .claude/commands/tests.md
2. 文件
3. 将下面的提示词粘贴到文件中
4. 在编写函数后运行 /tests <filename>
5. 要实现自动化：设置一个预提交钩子，在任何没有匹配测试的暂存 .ts/.py 文件上触发 /tests

提示词：

读取我刚刚编写的函数。用 [你的框架，例如 Vitest、Pytest] 生成测试。覆盖快乐路径、2 个边缘情况、一个错误情况。匹配此仓库中现有测试的风格。

3. Bug 猎人

类型：托管脚本（Claude Agent SDK）

监听 Sentry、Linear 或你的错误追踪器。对于每个新的 Bug 报告，读取堆栈跟踪，打开相关文件，在早上之前提出一个修复方案作为草稿 PR。

如何设置：

1. 编写一个 Claude Agent SDK 脚本，每 5 分钟轮询一次 Sentry API 以获取新的未解决问题
2. 对于每个问题，拉取堆栈跟踪，通过 GitHub API 获取相关文件，用下面的提示词运行 Claude
3. 将脚本放入 Teamly 一个 Teamly 团队中，在 Pixel Department 中观察其工作。总设置时间：大约 90 分钟

提示词：

你是一名高级调试员。读取这个 Sentry 堆栈跟踪和相关的源文件。用一句话识别根本原因。提出一个最小的修复方案作为 git 补丁。如果可能，添加一个回归测试。

4. 文档编写器

类型：合并后钩子

每次合并到主分支后，检查更改是否触及了 README、文档字符串或 /docs 中记录的任何内容。在后续的 PR 中更新它们。

如何设置：

1. 在仓库中创建 .claude/hooks/post-merge.sh 文件
2. 在里面，用下面的提示词调用 Claude
3. 额外奖励：添加一个 docs.md 技能文件，描述你的项目的语气和文档结构，以便更新匹配风格

提示词：

最后一次提交更改了 [文件列表]。检查 README.md、这些文件中的文档字符串以及 /docs。如果其中任何文件现在不正确或缺少信息，生成更新版本。输出为 git 补丁。

5. 重构追踪器

类型：斜杠命令（每周运行）

搜索你的代码库中的 TODO、FIXME、重复逻辑以及超过 500 行的文件。输出一个带有工作量估算的优先重构列表。不修复任何东西，但揭示你忽略了 6 个月的腐化。

如何设置：

1. 在仓库根目录下创建 .claude/commands/rot.md
2. 将下面的提示词粘贴到文件中
3. 每周五运行 /rot，周一早上分类处理

提示词：

扫描仓库。找到：超过 30 超过 30 天的 TODO、FIXME、超过 500 行的文件、超过 80 行的函数、出现 3 次以上的重复字符串字面量。输出为按优先级排序的 Markdown 表格。为每个添加工作量估算（S/M/L）。

6. 每日站会 Agent

类型：托管脚本（Claude Agent SDK）

读取你昨天的 GitHub 提交、Linear 工单和日历。在早上 8 点为你写一份 4 行摘要。"昨天：交付了 X，开始了 Y。今天的阻碍：Z。"

如何设置：

1. 编写一个脚本，每天上午 8 点运行，拉取过去 24 小时的 GitHub 提交、Linear 工单更改、今天的 Google 日历事件
2. 将所有内容输入 Claude，使用下面的提示词如下
3. 输出发送到你的电子邮件或 Telegram。我在 Teamly 上运行它，通过 OAuth 集成了 Telegram，一键连接

提示词：

最多用 4 行总结。昨天我做了 X。今天我在做 Y。被 Z 阻碍。下一个优先级：W。跳过任何琐碎的事情。

7. 客户反馈合成器

类型：托管脚本（每周）

从 Intercom、X 提及和产品评论中拉取数据。将反馈聚类成主题（"结账太慢"、"想要深色模式"、"定价不清晰"）。按频率排序输出。

如何设置：

1. 脚本每周日下午 6 点运行，拉取过去 7 天的 Intercom 对话、你的账号的 X 提及以及任何评论平台
2. 将所有内容输入 Claude，词如下，输出到 Notion 页面或你的电子邮件
3. 最难的部分是 API 认证，这就是为什么我把它托管在 Teamly 上，那里 Notion 和其他服务通过 OAuth 连接

提示词：

将这些聚类成 5-10 个主题。对于每个主题，给出一个单行摘要、计数和一条来自来源的逐字引用。按频率排序。

8. 冷启动个性化工具

类型：托管脚本（Claude Agent SDK）

对于你 CRM 中的每个新线索，Agent 会查找他们的公司网站、LinkedIn、最近的帖子、GitHub（如果相关）。写一封个性化的冷启动电子邮件，引用一件关于他们的真实事情。

如何设置：

1. 由你的 CRM（Attio、HubSpot、Notion CRM）的 webhook 触发的脚本。新线索时：抓取他们的公司主页，在 LinkedIn 上找到他们，阅读他们最近的 3 3 条 X 帖子
2. 将所有内容输入 Claude，词如下，输出到 Gmail 草稿文件夹
3. 我的在 Teamly 上运行，CRM webhook 和 Gmail OAuth 都已预配置

提示词：

写一封 4 行的冷启动电子邮件。引用一件关于此人的真实具体的事情（他们的公司、最近的帖子或发布的产品）。没有通用的开场白。没有"我注意到你..."。以 [你的名字] 签名。

9. 内容再利用工具

类型：斜杠命令

你写一篇长文（文章、帖子、文档）。Agent 将其拆分成 3 条 X 推文、1 篇 LinkedIn 帖子、1 条 Telegram 笔记、1 份简报摘要。全部使用你的语气。

如何设置：

1. 在你的仓库或内容文件夹中创建 .claude/commands/repurpose.md 文件
2. 将下面的提示词粘贴到文件中
3. 在任何源文件上运行 /repurpose blog-post.md。"语气"行是秘诀：给它提供 3 个你真实写作的例子并锁定它锁定

提示词：

读取输入文件。输出 5 个部分：（1）3 条 X 推文，每条不超过 280 个字符，（2）1 篇 LinkedIn 帖子，100-150 字，（3）1 条 Telegram 笔记，语气随意，（4）1 段简报介绍段落，（5）5 个备选标题。从 [3 个示例的链接] 匹配我的语气。

10. 收件箱分类 Agent

类型：托管脚本（每 30 分钟）

每 30 分钟读取你的收件箱。将电子邮件分类到 4 个桶：今天需要回复、本周、仅供参考、存档。为前两个桶起草回复，这样你只需编辑和发送。

如何设置：

1. 使用 Gmail OAuth 的脚本，每 30 分钟运行一次，拉取未读邮件
2. 将每封邮件输入 Claude，词如下，为每个桶应用 Gmail 标签，将草稿保存到草稿文件夹
3. 我在 Teamly 上运行它，因为 Gmail 令牌需要刷新，托管脚本可以安静地处理

提示词：

将这封电子邮件分类为 [今天 / 本周 / 仅供参考 / 仅供参考 / 存档]。如果是今天或本周，用我的语气写一封 3 行的草稿回复。匹配发件人的正式程度。听起来不像 AI。

这些东西实际在哪里运行？

其中 5 个在本地运行得很好。

PR 审查员、测试生成器、文档编写器、重构追踪器、内容再利用工具。它们在触发时启动，完成工作，然后退出。不需要基础设施。

另外 5 个需要 24/7 运行。

Bug 猎人、每日站会、冷启动、客户反馈、收件箱分类。它们需要在你睡觉时醒来。这就是大多数设置失败的地方：

→ Cron 在 macOS 更新期间凌晨 4 点停止

→ VPS 在周六宕机

→ 你吃晚饭时 Sentry 警报堆积如山

我首先尝试了 VPS（DevOps 项目）。

然后是几个通用主机。

然后最终选择了 Teamly。

专为 AI Agent 构建的托管云。

放入一个 Claude Agent SDK 脚本，它在专用基础设施上 24/7 运行。

在 Teamly 上，每个 Agent 在虚拟办公室（Pixel Department）中显示为一个像素艺术角色，这样你可以观察它们工作，而不是在 2am 时工作，而不是搜索 JSON 日志。

定价：

$29/月 — 5 个 Agent，$20 美元 Teamly

$89/月 — 15 个 Agent，80 美元 Teamly Dollars（如果你运行以上所有 10 个，这是最佳选择）

$179/月 — 30 个 Agent，170 美元 Teamly Dollars

Sonnet 和 Opus 的使用量捆绑到一个钱包（Teamly Dollars）中，这样你就不需要管理 3 个单独计费的 API 密钥。

对于"作为独立创始人，你如何交付得这么快？"这个问题的无聊答案是：你停止在你生活的同一台机器上托管 Agent。

诚实的看法

不要试图在一个周末内交付所有 10 个。

选择本周最让你痛苦的两个。PR 审查员和收件箱分类对几乎所有人来说都是最容易的胜利。

然后每周添加一个。

到第三个月，你作为一个独立创始人运行着一个 10 个 Agent 的操作，下次有人问你如何交付得这么快时，你会确切地知道该指向什么。

关于 AI Agent、Vibe Coding 和开发工作流的每日笔记： [https://t.me/zodchixquant](https://t.me/zodchixquant) 🧠