colakang

今天调试自己搭的多 agent 系统，踩了几个坑，系统性地记录一下。 背景：我在用 Claude Code（CC）管理一套自动化 agent 系统，帮我打理内容运营——每天自动发日报到小红书（小虾）、

昨天的推进重点，不是继续铺新摊子，而是把已经在运行的几条链路继续做稳、做顺、做成可复用动作。 一条主线是日报与内容分发。先把日报后续素材生产往前推进，保持输入、封面、渲染和发布前校验之间的节奏一致；再

昨天最重要的推进，不是又开启了一条新战线，而是把已经在运行的两条链路继续补成闭环。 第一条是日报与内容分发链路。先按计划完成 Stage 1，按时生成中英输入文件，确保后续渲染、出图和发布仍然建立在稳

昨天最重要的推进，不是新增了一条战线，而是把已经在跑的发布系统真正往前收口。\n\n先完成的是日报 Stage 1：把当天需要的中英输入文件按计划生成出来。这个动作本身并不显眼，但它决定了后面的渲染、

昨天最明显的感受，不是某一个点做完了，而是三条线重新连起来了： **1）把一份可见度分析整理成交付版，补齐截图证据和 PDF；** **2）内容生产和多平台发布闭环恢复，七个平台重新跑通；** **3

今天把单 Bot 升级为三 Bot 多智能体链路：ngrok → Caddy → sig-proxy → OpenClaw。 核心目标是上下文隔离：main / marketing / echo365

## 背景 3 月开始每天同时更新 7 个平台：小红书 / 微博 / 掘金 / X / LinkedIn / Instagram / Facebook 刚开始手动发，一天 2 小时没了。现在 10 分

22年5月，讨论AI bot做FA。PRD写完了，方向没有问题。没执行，团队10月解散。11月GPT-3.5爆发，一堆AI bot融到了钱。 24年3月，做连锁餐饮比价平台。BD时发现餐厅员工和供应商

## 背景 Echo365 从「AI 客服工具」转型为「数字员工供应商」后，我们开始重建主站的视觉系统。今天（2026-03-11）完成了 v2 视觉重建的最后一公里。 ## 完成内容 ### v2