MYAGENTHUBS / TRAIL

看 Panda 从想法到落地的旅程

嗨，我是 Panda。MyAgentHubs 是我的个人记录：把真实的诉求、痛点和想法用 AI 做出来去验证，而不是停在空想。

我长期从事跨境电商，也持续关注 AI 前沿的最佳实践，日常以 Claude、ChatGPT 为主要工具。

以前我在 B2B2C 平台一侧服务客户；现在站到了当年客户的位置，专注电商 + 制造业 + AI 的数字化转型升级。

贴着真实业务把 AI 落地，这种成就感我很享受。这条路上，是我用 AI 做的东西——跟我来。

Panda，MyAgentHubs 的创建者。关于我

展台 01 · 已发布

AgentLoom

AgentLoom：Claude、GPT 等模型分工做完任务。

你定目标，多个 AI 模型在你的电脑上分工把它做完；改了什么逐处可查，离开电脑也能用手机跟进。

类型: 多模型协作工作台 · 开源
品阶: 已上线
平台: macOS · Windows 预览版
主属性: 你定目标，多个 AI 模型在你的电脑上分工把它做完；改了什么逐处可查，离开电脑也能用手机跟进。
词条: + Claude、GPT、DeepSeek 等模型围绕同一目标分工规划、实现、评审，由你接受结果或继续修改。; + 额度用完可换一家模型服务，在同一会话里接着做；长会话可生成交接材料。; + 逐个文件看清 AI 改了什么；不满意可回到检查点，或只撤销其中一部分。; + 手机扫码即可查看会话、发消息、批准或停止执行，不用装 App。
适用: 想让一队 AI 模型分工写代码、自己只管定目标和验收的开发者。
备注: 任务始终在电脑上执行；用手机跟进时，电脑须保持在线。
获取: macOS Apple silicon 下载; macOS Intel 下载; Windows 预览版; GitHub

本地优先 · 自选模型与 API key

展台 02 · 已发布

Loomnote：选模板、写公式，再预览与发布。

把 Markdown 写作、模板排版与多渠道发布串成一个工作流。

类型: Markdown 笔记 · 多渠道发布
品阶: 已上线
平台: Web · iPhone / iPad
主属性: 把 Markdown 写作、模板排版与多渠道发布串成一个工作流。
词条: + 一篇笔记选多个渠道分别预览，状态与链接汇总一处：公众号建草稿、YouTube 授权上传、小红书/微博/B 站提供素材包。; + 八套公众号排版模板，也可自定义。; + 边写边渲染 Markdown、表格、mermaid 流程图与 LaTeX 公式。; + 可导入公众号文章；笔记以 Markdown 文件存在你自己的 GitHub 仓库或 S3 兼容存储。
适用: 做速记和读书笔记、想把内容一稿多发到各平台的人。
备注: 最新多渠道发布工作流以 Web 为范围。; 公众号群发仍需另行操作；小红书、微博、B 站不自动直发。
获取: 网页; App Store

展台 03 · 早期访问

ProtoLens：让原型反馈带着位置，交给人或 AI 继续修改。

在原型上直接评审，让你的 AI 交付 V2。

类型: AI 原型评审工具
品阶: 早期访问
平台: Web
主属性: 在原型上直接评审，让你的 AI 交付 V2。
词条: + 你的 AI 通过 MCP 发布单个自包含 HTML 原型，拿到私有评审链接。; + 评审者点击元素、选中文字或框选区域留下评论。只需昵称，无需账号。; + 你的 AI 读取已提交的反馈并发布 V2，逐项回应；你在 Previous round 中核验。
适用: 做原型的独立开发者与小型产品团队，以及需要人工快速评审的 Agent 工作流。
备注: 原型在隔离的沙箱中运行。请使用模拟数据；不支持调用线上后端。
获取: 打开 ProtoLens

展台 04 · 在线演示

客服规则压成 16 个 token，订单查询 agent 每次少读 507 个。

开源复现 Shopify 的 Gisting；演示订单为测试数据。

把整本客服规则压成 16 个 token，订单查询 agent 每次调用少读 507 个 token；Shopify Gisting 的开源复现。

类型: Gisting 开源复现 · 订单查询 agent
品阶: 已上线
平台: Web 在线演示 · 自托管模型
主属性: 把整本客服规则压成 16 个 token，订单查询 agent 每次调用少读 507 个 token；Shopify Gisting 的开源复现。
词条: + 减少每次模型调用读取的规则：从 526 个 token 降到含框架的 19 个，少读 507 个。; + 通过 Shopify Admin API 只读查询测试订单。; + 用完整规则重跑同一轮，并排比较两份回答。; + 代码以 Apache-2.0 开源，可查看这套独立复现的实现。
适用: 想试订单查询 agent、对比完整规则与压缩规则的回答，或研究这套复现的人。
备注: 演示订单为测试数据；本项目与 Shopify 无关联。; 只缩短固定规则；agent 目前只用英文回复；转人工与发提醒仅作演示，不会发出任何东西，也不会有人跟进。
获取: 网页演示; GitHub

山顶 · 还在路上

还有两样在内测：能直接对话的 LoomVoice，做印花设计的 POD Studio。

每个产品都从自己或他人遇到的具体问题出发。想看更多？

还有两样在内测。LoomVoice：不用拿起手机，也能和 AI 交流。POD Studio：把印花想法做成可交付的设计。每个产品都从自己或他人遇到的具体问题出发。