Workspace 与 Agent 对话

Workspace 是你和 Claude Code 协作的主战场。牛牛提供两种 agent 集成路径，按场景选用。

启动 Workspace

从 issue 启动是最常见路径（Kanban 指南），也可以从 Workspaces 标签直接 + 新建。新建时会让你选关联的 issue（可选）和 repositories。

PTY 终端模式

Workspace → Terminal 标签。这是 claude CLI 的真终端，与本地 claude 命令完全一致：

• 支持 colored output、ANSI 控制序列
• 你可以在终端里直接打命令（git、ls、test）
• 牛牛通过 WebSocket 把字符流桥接到浏览器
• 终端内容不持久化（agent 重启后历史清空）

适合：自由形式的探索、需要实时交互的调试。

结构化代理模式

Workspace → Chat 标签。这是牛牛自实现的对话面板：

• 每条消息（你的提问、Claude 的回复）都持久化到数据库
• 自动追踪 token cost，可在 Workspace → Cost 标签看曲线
• 支持复制单条消息、引用回复、@文件
• 切换浏览器 / 关机 / 重启不影响历史

适合：长期累积的工作流、要追溯讨论的场景、跨设备同步。

切换路径

两种路径共享 workspace 状态——文件、worktree、git 历史都一致；只是 agent 接口不同。可以同一个 workspace 里两种交替用。

文件树与差异

侧栏 Files 显示 workspace 完整文件树，Diff 显示当前 git 修改的差异（与 base branch 对比）。

自动托管（Autohost）

Autohost 让 agent 在你离开屏幕时也能继续推进任务——夜里跑全量测试、批量重构、长链路的实现都不用守着。

配置入口

workspace 工具栏 → ⚙ 工作空间设置 → 找到 自动托管 区域 → 点 配置自动托管…。可调的几个旋钮：

• 自动续跑轮数：agent 一次回复后，自动用”继续”提示词再触发的最大次数（默认 0，即关闭）
• 错误重试次数：遇到工具调用 / 命令执行失败时自动重试的次数
• 续跑提示词 / 恢复提示词：自动触发时实际发给 agent 的话，默认是简短的”继续”，你可以改成”先核对一下当前进度，再继续下一步”之类更稳的指令
• 触发条件：可以选只在某些 Harness gate 通过 / 失败后续跑

LLM-first 裁判

默认 Autohost 用比例规则（ratio）决定继续与否；启用 LLM-first 模式 后，每次续跑前会让一个 Claude judge 评估”当前进度是否需要继续 / 暂停 / 停止”。判定结果都会落到 autohost_judge_events 表里，包括 cost，可以在 Workspace → Cost 标签复盘。

适用场景

• 夜间跑全量回归测试
• 大批量重构（rename / API 迁移），任务清单已固定
• agent 长链路实现一个 feature，中间偶发命令失败需要自愈

不建议盲开自动托管处理：未明确目标的探索式任务、改动会影响生产数据的脚本、需要人工判断的设计决策。

定时任务（Schedules）

定时任务让 workspace 在你下班、休假、甚至关电脑的情况下也能按时被触发——常见用法是”每天凌晨跑一次回归测试”、“每周一上午整理上周代码评审”、“某个固定时刻一次性发提醒”。

定时任务 挂在 workspace 上，触发后在该 workspace 内执行；这是有意的设计，确保 worktree、环境变量、agent 上下文都一致。如果你想让多个 workspace 共享同一节奏，每个里各加一条即可。

创建定时任务

两种入口：

• workspace 详情页 → 定时任务 标签 → + 新建（管理本 workspace 的所有定时）
• 顶层导航 → Schedules 页面（查看全部 workspace 的定时，方便排程查漏）

可填的字段：

字段	说明
名称	给定时起个可读名字，会出现在历史记录里
触发类型	cron（周期）或 once（一次性）
Cron 表达式	仅 cron 类型，标准 5 段或 6 段：0 2 * * * 表示每天凌晨 2 点
运行时刻	仅 once 类型，绝对时间（含时区）
默认消息	触发时实际发给 agent 的 prompt，例如「跑一遍 make test，把失败用例汇总成 issue 评论」
启用	开关；停用后保留配置但不触发

牛牛把”下次触发时间”展示在列表里，可以一眼看出排期是否符合预期。

触发流程

到点之后，scheduler 进程按以下顺序处理：

1. 检查 workspace 是否还存在、triggered_by 用户是否仍是 owner / member——成员被移除会自动停用该定时
2. 如果该 workspace 配了 on_schedule 触发的 Harness gate，先跑 gate；不通过则跳过本次执行（结果记录到 schedule_run）
3. 拉起 workspace 的 agent，把 默认消息 作为 prompt 发出
4. 一次执行 = 一条 schedule_run 记录：状态、消息、开始/结束时间都留痕

查看执行历史

workspace → 定时任务 → 历史 列出近期所有 schedule_run，状态分 success / failure / skipped（被 harness gate 拒）。点开任一行可以跳到对应的 agent 会话，看到当次实际生成的消息与 cost。

实践建议

• cron 表达式建议错峰：多个定时任务挤同一分钟会让 agent 排队，可以把测试任务和报表任务相差几分钟
• 默认消息越具体越好——直接告诉 agent 目标（“汇总测试结果发到 issue”）而不是 步骤（“先 cd …再跑 …”），步骤交给 agent 自己想
• 跑长任务（>30 分钟）时建议同时打开 自动托管，否则 agent 一次回复后就停在等待你输入的状态
• 对生产数据敏感的任务挂一个 on_schedule Harness gate（例如人工审批 ai_judge），多一道保险

提取经验（Project Learnings）

经验积累让”上次踩过的坑这次不再踩”自动发生。agent 在 workspace 里发现的模式、坑、决策、错误修复，可以通过 MCP 工具显式留档；下次同一个 Project 的 workspace 启动，新 agent 就能直接读到。

写入

agent 自身通过 niuniu MCP 服务器暴露的 learning_write 工具记录新经验，常见四种类型：

类型	用途
pattern	项目里反复出现的写法 / 架构习惯
gotcha	容易踩的坑、反直觉的行为
decision	已经定下的方案选择，避免再次讨论
error-fix	某类错误的根因 + 修复方法

你也可以在 chat 里直接让 agent “把刚才那个发现写成 learning”，agent 会调用工具完成写入。

读取

经验数据落在 Project 维度。每次 workspace 启动，牛牛把当前 Project 的所有 learnings 渲染成 worktree 根目录的 .learnings.generated.md——这文件随 git 仓库一起暴露给 agent 的初始上下文，新 agent 一开机就能读到。

UI 入口：Project 详情页 → 经验 标签可以浏览、编辑、删除任一条 learning。learning_list / learning_delete MCP 工具支持 agent 自主查询与修订（例如发现旧 learning 过时后主动删除）。

实践建议

• 每解一个非显然的 bug 之后，让 agent 写一条 error-fix learning：根因比”改了哪一行”重要
• 项目的代码风格、技术栈选择写成 decision，新 agent 不会重新提案
• 不要把临时调试笔记写成 learning——learning 是给”下一个 agent”看的契约，不是给本次工作流看的 todo

下一步

• Git Worktree 与代码评审
• 常见问题 — agent 启不来、claude CLI 找不到等