Google封号风波：在OpenClaw 使用Gemini 模型引发「零容忍」封禁
近日，多位 Google AI Ultra 高阶订阅用户反映，其帐户在毫无预警的情况下遭到永久封禁。据悉，此次大规模封号的核心原因指向了第三方工具 OpenClaw 的使用，谷歌官方对此定性为「违反服务条款」且采取「零容忍」政策。
一名每月支付 249 美元 的 Google AI Ultra 用户透露，其帐号在没有任何警告或通知的情况下已持续三天无法访问。
该用户表示，他仅仅是将 Gemini 模型整合进OpenClaw中，即便第三方整合存在问题，谷歌也应先阻断用户在OpenClaw中使用Gemini模型，而非直接封锁每月缴纳高额费用的商业帐户。
经过数周的「内部深度调查」，谷歌技术团队给出了最终裁定。根据用户曝光的邮件显示，谷歌明确表示：Google AI Developers Forum – 17 Feb 26
Account Restricted Without WARNING– Google AI Ultra / OAuth via OpenClaw
Google Antigravity
apimodels
I have tried to contact everyone I could. And you all know how disgusting their supports are. I am totally disappointed with their customer service. After 3 weeks waiting, the result is that they cannot restore my account. I guess it is time to...
● 违规行为：使用「OpenClaw」等第三方工具，涉及使用了Antigravity的服务器来支持非Antigravity的产品。
● 处置结果：此行为违反了谷歌服务条款，属于零容忍范畴。
● 最终裁决：无法恢复访问权限，封禁状态不可逆转。
其后，OpenClaw 的开发人员在社交媒体上对此发表了看法，形容谷歌的做法极其严苛x.com
Peter Steinberger 🦞
@steipete
Pretty draconian from Google. Be careful out there if you use Antigravity. I guess I'll remove support. Even Anthropic pings me and is nice about issues. Google just... bans? news.ycombinator.com/item?id=471158…
1:25 AM - 23 Feb 2026 2.2K 130
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bunn)
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近日，多位 Google AI Ultra 高阶订阅用户反映，其帐户在毫无预警的情况下遭到永久封禁。据悉，此次大规模封号的核心原因指向了第三方工具 OpenClaw 的使用，谷歌官方对此定性为「违反服务条款」且采取「零容忍」政策。
一名每月支付 249 美元 的 Google AI Ultra 用户透露，其帐号在没有任何警告或通知的情况下已持续三天无法访问。
该用户表示，他仅仅是将 Gemini 模型整合进OpenClaw中，即便第三方整合存在问题，谷歌也应先阻断用户在OpenClaw中使用Gemini模型，而非直接封锁每月缴纳高额费用的商业帐户。
经过数周的「内部深度调查」，谷歌技术团队给出了最终裁定。根据用户曝光的邮件显示，谷歌明确表示：Google AI Developers Forum – 17 Feb 26
Account Restricted Without WARNING– Google AI Ultra / OAuth via OpenClaw
Google Antigravity
apimodels
I have tried to contact everyone I could. And you all know how disgusting their supports are. I am totally disappointed with their customer service. After 3 weeks waiting, the result is that they cannot restore my account. I guess it is time to...
● 违规行为：使用「OpenClaw」等第三方工具，涉及使用了Antigravity的服务器来支持非Antigravity的产品。
● 处置结果：此行为违反了谷歌服务条款，属于零容忍范畴。
● 最终裁决：无法恢复访问权限，封禁状态不可逆转。
其后，OpenClaw 的开发人员在社交媒体上对此发表了看法，形容谷歌的做法极其严苛x.com
Peter Steinberger 🦞
@steipete
Pretty draconian from Google. Be careful out there if you use Antigravity. I guess I'll remove support. Even Anthropic pings me and is nice about issues. Google just... bans? news.ycombinator.com/item?id=471158…
1:25 AM - 23 Feb 2026 2.2K 130
「谷歌的做法太冷酷了。如果你在使用 Antigravity，请务必小心。我想我会移除相关支持。即便 Anthropic 在遇到问题时也会友好地提醒我，而谷歌……只会直接封号？」2 个帖子 - 2 位参与者
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bunn)
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Linux 7.0-rc1 发布：功能大幅扩展 势将成主流发行版内核
2 月 22 日，Linux 之父 Linus Torvalds 宣布 Linux 7.0 合并窗口结束，并正式释出首个候选版本 Linux 7.0-rc1。 虽然版本号跨入“7.0”更多是沿袭其在 x.19 版本后进行大版本号提升的习惯，但这一版本在功能与改进上分量十足。
Linux 7.0 被认为将成为多个主流发行版的重要内核版本，预计会作为 Ubuntu 26.04 LTS 与 Fedora 44 等发行版的默认内核，这也使得本次发布格外引人关注。 在硬件支持方面，Linux 7.0 持续强化对新一代处理器的适配，包含针对英特尔 Nova Lake 与 Diamond Rapids 处理器的更多启用工作，同时也进一步完善了对 AMD Zen 6 架构的支持。 除 x86 阵营外，新版本还带来了对更多平台的驱动更新，例如进一步上游合入了高通 Snapdragon X2 相关支持，并扩展了大量新硬件驱动。 显卡方面，内核中加入了针对即将推出的 AMD 新一代图形硬件的支持，为后续显卡发布提前铺路。
在子系统与功能层面，Linux 7.0 为多种文件系统带来了改进，并加入了 Apple USB Type-C PHY 支持，使得部分苹果设备在 USB-C 物理层上的兼容性与功能性得到加强。 同时，内核还引入了多项性能优化、笔记本相关驱动增强、多通道 SPI 支持、SPI NAND 的 Octal DTR 模式、对更多华硕主板的传感器监控支持、非阻塞时间戳、标准化的通用 I/O 错误报告等新特性。 值得一提的是，长期以来的 Rust 语言“试验”阶段在本次版本中也被正式画上句号，Linux 内核明确承认对 Rust 的支持将作为一项长期保留的特性继续存在。
在性能表现方面，Linux 7.0 已展现出颇具吸引力的改进。例如，在 AMD EPYC 服务器平台上，PostgreSQL 的性能获得了非常可观的提升，相关测试显示在数据库负载上有显著增益。 文件系统方面，exFAT 的顺序读取性能得到优化，F2FS 获得多项增强，EXT4 在并发直接 I/O 写入场景下也有改善。 内存管理子系统同样迎来优化，辅以调度器在性能与可扩展性上的改进，为多核、高并发场景提供更佳表现。 此外，Intel TSX 在默认情况下启用自动模式，Nouveau 驱动则重新启用了大页支持，以帮助 NVK 的图形性能表现。
当前，Linux 7.0-rc1 已通过 Git 标签发布，源码可从 git.kernel.org 获取：git.kernel.org
Linux 7.0-rc1 - kernel/git/torvalds/linux.git - Linux kernel source tree
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 宋志辉)
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2 月 22 日，Linux 之父 Linus Torvalds 宣布 Linux 7.0 合并窗口结束，并正式释出首个候选版本 Linux 7.0-rc1。 虽然版本号跨入“7.0”更多是沿袭其在 x.19 版本后进行大版本号提升的习惯，但这一版本在功能与改进上分量十足。
Linux 7.0 被认为将成为多个主流发行版的重要内核版本，预计会作为 Ubuntu 26.04 LTS 与 Fedora 44 等发行版的默认内核，这也使得本次发布格外引人关注。 在硬件支持方面，Linux 7.0 持续强化对新一代处理器的适配，包含针对英特尔 Nova Lake 与 Diamond Rapids 处理器的更多启用工作，同时也进一步完善了对 AMD Zen 6 架构的支持。 除 x86 阵营外，新版本还带来了对更多平台的驱动更新，例如进一步上游合入了高通 Snapdragon X2 相关支持，并扩展了大量新硬件驱动。 显卡方面，内核中加入了针对即将推出的 AMD 新一代图形硬件的支持，为后续显卡发布提前铺路。
在子系统与功能层面，Linux 7.0 为多种文件系统带来了改进，并加入了 Apple USB Type-C PHY 支持，使得部分苹果设备在 USB-C 物理层上的兼容性与功能性得到加强。 同时，内核还引入了多项性能优化、笔记本相关驱动增强、多通道 SPI 支持、SPI NAND 的 Octal DTR 模式、对更多华硕主板的传感器监控支持、非阻塞时间戳、标准化的通用 I/O 错误报告等新特性。 值得一提的是，长期以来的 Rust 语言“试验”阶段在本次版本中也被正式画上句号，Linux 内核明确承认对 Rust 的支持将作为一项长期保留的特性继续存在。
在性能表现方面，Linux 7.0 已展现出颇具吸引力的改进。例如，在 AMD EPYC 服务器平台上，PostgreSQL 的性能获得了非常可观的提升，相关测试显示在数据库负载上有显著增益。 文件系统方面，exFAT 的顺序读取性能得到优化，F2FS 获得多项增强，EXT4 在并发直接 I/O 写入场景下也有改善。 内存管理子系统同样迎来优化，辅以调度器在性能与可扩展性上的改进，为多核、高并发场景提供更佳表现。 此外，Intel TSX 在默认情况下启用自动模式，Nouveau 驱动则重新启用了大页支持，以帮助 NVK 的图形性能表现。
当前，Linux 7.0-rc1 已通过 Git 标签发布，源码可从 git.kernel.org 获取：git.kernel.org
Linux 7.0-rc1 - kernel/git/torvalds/linux.git - Linux kernel source tree
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 宋志辉)
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发现识别麻将牌对AI来说很难?
近期发现豆包完全无法识别正确，100%错误
哈基米3.0好像对过一次(也只用过一次)
这是一个前两天的:
35 34 31 22 外加「5」67 「」为最后一子
(草书你们都能识别，别说这玩意儿分辨率低…)
豆包:
这在胡言乱语什么？
qwen3.5:
32 33 34 36 25
… 起码没有豆包离谱
(qwen3-VL错误)
Gemini3.1:
这是帮千问圆梦了…
离谱程度仅次于豆包
Gemini3.0f-no t
至少和豆包一样，识别出来两张二条
快快亮出你们的底牌 🫠
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 欣欣|林可欣)
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近期发现豆包完全无法识别正确，100%错误
哈基米3.0好像对过一次(也只用过一次)
这是一个前两天的:
35 34 31 22 外加「5」67 「」为最后一子
(草书你们都能识别，别说这玩意儿分辨率低…)
豆包:
这在胡言乱语什么？
qwen3.5:
32 33 34 36 25
… 起码没有豆包离谱
(qwen3-VL错误)
Gemini3.1:
这是帮千问圆梦了…
离谱程度仅次于豆包
Gemini3.0f-no t
至少和豆包一样，识别出来两张二条
快快亮出你们的底牌 🫠
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 欣欣|林可欣)
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酒馆如何使用grok2api的image生图呢
搭了个 grok2api 和 SillyTavern，然后自带的生图都是官方的，想知道有没有调第三方 API 来生图的插件或工具，毕竟老马家的生图速度可以的
坐等大佬回复 🤔
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 风戈 秦)
搭了个 grok2api 和 SillyTavern，然后自带的生图都是官方的，想知道有没有调第三方 API 来生图的插件或工具，毕竟老马家的生图速度可以的
坐等大佬回复 🤔
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 风戈 秦)
这是在刷请求还是正常需求？
从https://linux.do/t/topic/1636674 继续
发了个API，看了下后台
这个刷了几千条这样的请求，输入都一样
啥情况会这样？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Logos)
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从https://linux.do/t/topic/1636674 继续
发了个API，看了下后台
这个刷了几千条这样的请求，输入都一样
啥情况会这样？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Logos)
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RikkaHub更新大版本2.0
https://github.com/rikkahub/rikkahub/releases/tag/2.0.0
更新内容:
● 新增 Web 端，方便局域网内桌面端访问 RikkaHub
● 重构消息结构，适配 代理性的(agentic) 模型多步调用
● 新增更多助手内置工具，例如获取时间、TTS 等
● MCP 支持显示图片输出
● 支持全局全文消息搜索
● 新增备份提醒，修复备份过程中的内存溢出问题
● 新增收藏夹系统，可以收藏消息
● 新增数据统计页面
● 支持文件管理，支持手动删除聊天文件
● 性能改进和稳定性改善
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zitons)
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https://github.com/rikkahub/rikkahub/releases/tag/2.0.0
更新内容:
● 新增 Web 端，方便局域网内桌面端访问 RikkaHub
● 重构消息结构，适配 代理性的(agentic) 模型多步调用
● 新增更多助手内置工具，例如获取时间、TTS 等
● MCP 支持显示图片输出
● 支持全局全文消息搜索
● 新增备份提醒，修复备份过程中的内存溢出问题
● 新增收藏夹系统，可以收藏消息
● 新增数据统计页面
● 支持文件管理，支持手动删除聊天文件
● 性能改进和稳定性改善
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zitons)
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Gemini 又改配额了吗
学生Pro号
这两天基本没怎么用CLI/Antigravity，就用网页版聊天，跟之前相比感觉强度不是很大，没想到的是居然用到限额了…
我还以为订阅掉了，去看了一下发现正常，感觉是又减配了，哈基米也太抠门了吧
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 霞葉)
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学生Pro号
这两天基本没怎么用CLI/Antigravity，就用网页版聊天，跟之前相比感觉强度不是很大，没想到的是居然用到限额了…
我还以为订阅掉了，去看了一下发现正常，感觉是又减配了，哈基米也太抠门了吧
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 霞葉)
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OpenClaw接管了浏览器之后，真的很强大鸭
刚才尝试用 OpenClaw 自动化生成 AI 视频
流程
整个过程是在 Telegram 里跟 OpenClaw 对话，让它自动操作浏览器完成以下步骤：
1. 用即梦 4.1生成 9:16 竖屏人物图
2. 再用即梦的图生视频功能生成短视频
感受
小龙虾虽然bug有点多，但是很强，未来可期
附上过程截图：
PixPin_2026-02-23_12-28-46
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via LINUX DO - 最新话题 (author: sheepyd)
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刚才尝试用 OpenClaw 自动化生成 AI 视频
流程
整个过程是在 Telegram 里跟 OpenClaw 对话，让它自动操作浏览器完成以下步骤：
1. 用即梦 4.1生成 9:16 竖屏人物图
2. 再用即梦的图生视频功能生成短视频
感受
小龙虾虽然bug有点多，但是很强，未来可期
附上过程截图：
PixPin_2026-02-23_12-28-46
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via LINUX DO - 最新话题 (author: sheepyd)
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将qq音乐歌单导入spotify的方法
之前搜索了一些，但是都没有说清楚，现在总结一下，方便后来者
你需要在手机上复制你想分享的歌单链接，导入到网易云中
在使用GitHub - Bistutu/GoMusic: 迁移网易云/汽水/QQ音乐歌单至 Apple/Youtube/Spotify Music
这个网址，按照要求操作就行，不然QQ音乐歌单只能识别前30首
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via LINUX DO - 最新话题 (author: ye)
之前搜索了一些，但是都没有说清楚，现在总结一下，方便后来者
你需要在手机上复制你想分享的歌单链接，导入到网易云中
在使用GitHub - Bistutu/GoMusic: 迁移网易云/汽水/QQ音乐歌单至 Apple/Youtube/Spotify Music
这个网址，按照要求操作就行，不然QQ音乐歌单只能识别前30首
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最近手头的公益站死的好快
好几个公益站都已经停止运营了 从我加入到停止突然没了 很多连两个星期都没有
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via LINUX DO - 最新话题 (author: fengsanle)
好几个公益站都已经停止运营了 从我加入到停止突然没了 很多连两个星期都没有
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新人报道，晒晒老家自砌土窑
年初三亲戚果园聚餐，发现从之前的土窑升级为"砖窑"，甚是有趣，感觉都方便了许多
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via LINUX DO - 最新话题 (author: tinllst)
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年初三亲戚果园聚餐，发现从之前的土窑升级为"砖窑"，甚是有趣，感觉都方便了许多
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寻求好软-OCR/划词 翻译软件
寻求 mac os 下，比较好用的，免费或者开源的，占用的特别小的翻译软件，截图 OCR 翻译，或者是划词选中翻译，能支持多种翻译渠道就好了，比如沉浸式翻译那种的，但是它只能在浏览器使用，想要个全局系统各个地方都能调用的。英语不大好。
目前用的一款软件是 ishot，截图，OCR,翻译一体的多功能软件，但是翻译模块，能选的渠道就三个，
baidu 有些慢，翻译的不准确，谷歌还得开代理，deepl 最慢了。 有没有能支持接入模型翻译的，或者更快的渠道，方案的。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 似曾相识)
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寻求 mac os 下，比较好用的，免费或者开源的，占用的特别小的翻译软件，截图 OCR 翻译，或者是划词选中翻译，能支持多种翻译渠道就好了，比如沉浸式翻译那种的，但是它只能在浏览器使用，想要个全局系统各个地方都能调用的。英语不大好。
目前用的一款软件是 ishot，截图，OCR,翻译一体的多功能软件，但是翻译模块，能选的渠道就三个，
baidu 有些慢，翻译的不准确，谷歌还得开代理，deepl 最慢了。 有没有能支持接入模型翻译的，或者更快的渠道，方案的。
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「开源」讲一下GitCortex与OMO，CCW,CCG的核心区别是什么
先祝各位佬新春快乐，春节假期结束，正式开工了，GitCortex开始更新 😀
我的这篇帖子 「开源自荐」GitCortex-让AI coding效率翻5倍神器-抢发智谱Z code未来核心功能 - 开发调优 - LINUX DO让很多佬都一头雾水，没搞清这个项目究竟是做什么，他和已有的成熟方案区别究竟在哪里，是否属于多次重复的造轮子？所以单开一贴来讲解一下
项目地址：GitHub - huanchong-99/GitCortex: GitCortex is an AI-driven multi-terminal task orchestration platform that enables multiple AI coding agents (such as Claude Code, Gemini CLI, and Codex) to collaborate in parallel on complex software development tasks.
在开始横向对比之前，我先聊聊 GitCortex 的核心设计理念。只有先明确了它‘是什么’以及‘为了解决什么’，后面的对比才更有意义。
一.GitCortex的核心设计理念与框架
1.GitCortex是一个上层调度 Agent。它不直接写代码，而是全自动指挥多个专业 CLI 进行开发。类似于项目经理的身份，自动下达指令，监控任务进度，自动继续分配任务，自动指挥分支合并，错误处理，直到任务完成。
2.GitCortex的最终设计目标是通过社交平台的简单对话，完成复杂项目的产出，不是那种玩具，而是真正的复杂化的生产级产品。（这里我讲一下现在已完成的内容与最终目标的差异，现在是人类规定需要开发多少个任务，每个任务需要几个终端，开始运行后上层调度Agent介入，指挥项目开发，给不同终端分配任务，监控任务，分支合并，错误处理，直到任务完成。而最终设计目标是通过和上层调度Agent的对话，它来决定需要多少个任务，每个任务多少个终端）你可以理解为openclaw，现在的openclaw就可以通过对话，使用Claude skill完成项目开发，但是必须通过大量的设置才可以做到一定质量的产出，毕竟是通用的助手，GitCortex则是专门负责产品开发的。
3.GitCortex已经做到了哪些内容？
❶上层编排Agent指挥完成全流程任务的开发。
❷不同种类AI CLI在同一个任务内完成开发任务
❸同一种AI CLI在同一个任务内使用不同提供商的不同种类模型完成开发
❹支持全部AI CLI的原生插件市场，无需为本项目额外维护插件市场
❺支持全部AI CLI的原生SKILL,MCP
❻在网页实现了伪终端，在任务开始前的调试阶段，在网页可以查看/命令是否已经启用，在网页可进行简单对话确认终端可用
4.GitCortex是通过git来实现协同的，先在本地选中git仓库，分配任务和终端，在项目开始后，拉起原生AI CLI进行开发，没有互相通信，而是通过单个任务完成后提交git，通过git的提交信息来进行传递，额外有心跳检测兜底，如果未完成任务就停止运行，上层编排Agent会再次发送任务
5.GitCortex支持同时并行开发多任务，但是在每个任务内是串行开发的
6.GitCortex这样设计的优点：因为调用的原生终端，所以支持原本的插件系统，skill，mcp，这也就意味着在GitCortex里你可以无缝衔接使用你原本的AI工作流，比如superpower工作流，并且这样代表GitCortex脱离了AI工具更新迭代太快的漩涡，一个AI工作流，可能几个月就过期，就会出现更好用的新工作流，只要他支持原生的插件系统，本项目都可以无缝衔接使用，而无需额外更新
总结一下：在当前GitCortex的重点是上层调度 Agent 全自动指挥全部的专业CLI进行开发，虽然也实现了不同种类的CLI协同工作，但我更想强调的是这种‘非侵入式’的生态兼容。本项目不定义工具，只负责指挥最强的工具去最高效地完成任务。 下一阶段则是把上层编排Agent提前并且接入社交软件，把分发任务指定终端等也交给他，让你只通过对话就可以完成复杂任务的开发
二.与OMO,CCW,CCG的区别
通过上文，相信各位佬已经明白GitCortex是做什么的了，核心设计目标不同，虽然说有多种AI CLI协作作为共同点，但 GitCortex 与它们本质上不是同一层级的竞争关系，所以它并不属于多次重复的去造轮子。
GitCortex 则是面向任务结果的：你丢出一个任务目标，它调度多个终端并行开工，通过 Git 状态闭环。它追求的是“开发者不在场”时的长时间、高强度自动开发能力。
很多方案在试图构建自己的生态或插件系统，而 GitCortex 选择向下兼容一切。它不排斥其他任何优秀的 AI 工作流，相反，它能把这些工具直接变成自己麾下的“执行模块”。这种“非侵入式”的设计，让你无论切换到哪种主流工作流，GitCortex 都能立刻接管并实现多任务并行加速。
项目地址：GitHub - huanchong-99/GitCortex: GitCortex is an AI-driven multi-terminal task orchestration platform that enables multiple AI coding agents (such as Claude Code, Gemini CLI, and Codex) to collaborate in parallel on complex software development tasks.
在最后放一个最小mvp的演示视频，过年的时候录的了，现在春节假期结束，开始更新，不知道各位佬假期过得咋样，再次祝大家新年快乐 😀bilibili.com
GitCortex最小MVP演示视频_哔哩哔哩_bilibili
github.com/huanchong-99/GitCortex, 视频播放量 7、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 云沧-AI, 作者简介 粉丝群：650998067 逃离塔克夫5档老玩家 每晚8点准时开播 白天随机提前开 每天晚上最少直播三小时 23年退游，现转暗区突围PC版，相关视频：OpenClaw从入门到进阶，使用codex，弃坑claude，OpenCode能平替Claude Code吗？，Codex AI 编程新王者, 5...
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先祝各位佬新春快乐，春节假期结束，正式开工了，GitCortex开始更新 😀
我的这篇帖子 「开源自荐」GitCortex-让AI coding效率翻5倍神器-抢发智谱Z code未来核心功能 - 开发调优 - LINUX DO让很多佬都一头雾水，没搞清这个项目究竟是做什么，他和已有的成熟方案区别究竟在哪里，是否属于多次重复的造轮子？所以单开一贴来讲解一下
项目地址：GitHub - huanchong-99/GitCortex: GitCortex is an AI-driven multi-terminal task orchestration platform that enables multiple AI coding agents (such as Claude Code, Gemini CLI, and Codex) to collaborate in parallel on complex software development tasks.
在开始横向对比之前，我先聊聊 GitCortex 的核心设计理念。只有先明确了它‘是什么’以及‘为了解决什么’，后面的对比才更有意义。
一.GitCortex的核心设计理念与框架
1.GitCortex是一个上层调度 Agent。它不直接写代码，而是全自动指挥多个专业 CLI 进行开发。类似于项目经理的身份，自动下达指令，监控任务进度，自动继续分配任务，自动指挥分支合并，错误处理，直到任务完成。
2.GitCortex的最终设计目标是通过社交平台的简单对话，完成复杂项目的产出，不是那种玩具，而是真正的复杂化的生产级产品。（这里我讲一下现在已完成的内容与最终目标的差异，现在是人类规定需要开发多少个任务，每个任务需要几个终端，开始运行后上层调度Agent介入，指挥项目开发，给不同终端分配任务，监控任务，分支合并，错误处理，直到任务完成。而最终设计目标是通过和上层调度Agent的对话，它来决定需要多少个任务，每个任务多少个终端）你可以理解为openclaw，现在的openclaw就可以通过对话，使用Claude skill完成项目开发，但是必须通过大量的设置才可以做到一定质量的产出，毕竟是通用的助手，GitCortex则是专门负责产品开发的。
3.GitCortex已经做到了哪些内容？
❶上层编排Agent指挥完成全流程任务的开发。
❷不同种类AI CLI在同一个任务内完成开发任务
❸同一种AI CLI在同一个任务内使用不同提供商的不同种类模型完成开发
❹支持全部AI CLI的原生插件市场，无需为本项目额外维护插件市场
❺支持全部AI CLI的原生SKILL,MCP
❻在网页实现了伪终端，在任务开始前的调试阶段，在网页可以查看/命令是否已经启用，在网页可进行简单对话确认终端可用
4.GitCortex是通过git来实现协同的，先在本地选中git仓库，分配任务和终端，在项目开始后，拉起原生AI CLI进行开发，没有互相通信，而是通过单个任务完成后提交git，通过git的提交信息来进行传递，额外有心跳检测兜底，如果未完成任务就停止运行，上层编排Agent会再次发送任务
5.GitCortex支持同时并行开发多任务，但是在每个任务内是串行开发的
6.GitCortex这样设计的优点：因为调用的原生终端，所以支持原本的插件系统，skill，mcp，这也就意味着在GitCortex里你可以无缝衔接使用你原本的AI工作流，比如superpower工作流，并且这样代表GitCortex脱离了AI工具更新迭代太快的漩涡，一个AI工作流，可能几个月就过期，就会出现更好用的新工作流，只要他支持原生的插件系统，本项目都可以无缝衔接使用，而无需额外更新
总结一下：在当前GitCortex的重点是上层调度 Agent 全自动指挥全部的专业CLI进行开发，虽然也实现了不同种类的CLI协同工作，但我更想强调的是这种‘非侵入式’的生态兼容。本项目不定义工具，只负责指挥最强的工具去最高效地完成任务。 下一阶段则是把上层编排Agent提前并且接入社交软件，把分发任务指定终端等也交给他，让你只通过对话就可以完成复杂任务的开发
二.与OMO,CCW,CCG的区别
通过上文，相信各位佬已经明白GitCortex是做什么的了，核心设计目标不同，虽然说有多种AI CLI协作作为共同点，但 GitCortex 与它们本质上不是同一层级的竞争关系，所以它并不属于多次重复的去造轮子。
GitCortex 则是面向任务结果的：你丢出一个任务目标，它调度多个终端并行开工，通过 Git 状态闭环。它追求的是“开发者不在场”时的长时间、高强度自动开发能力。
很多方案在试图构建自己的生态或插件系统，而 GitCortex 选择向下兼容一切。它不排斥其他任何优秀的 AI 工作流，相反，它能把这些工具直接变成自己麾下的“执行模块”。这种“非侵入式”的设计，让你无论切换到哪种主流工作流，GitCortex 都能立刻接管并实现多任务并行加速。
项目地址：GitHub - huanchong-99/GitCortex: GitCortex is an AI-driven multi-terminal task orchestration platform that enables multiple AI coding agents (such as Claude Code, Gemini CLI, and Codex) to collaborate in parallel on complex software development tasks.
在最后放一个最小mvp的演示视频，过年的时候录的了，现在春节假期结束，开始更新，不知道各位佬假期过得咋样，再次祝大家新年快乐 😀bilibili.com
GitCortex最小MVP演示视频_哔哩哔哩_bilibili
github.com/huanchong-99/GitCortex, 视频播放量 7、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 云沧-AI, 作者简介 粉丝群：650998067 逃离塔克夫5档老玩家 每晚8点准时开播 白天随机提前开 每天晚上最少直播三小时 23年退游，现转暗区突围PC版，相关视频：OpenClaw从入门到进阶，使用codex，弃坑claude，OpenCode能平替Claude Code吗？，Codex AI 编程新王者, 5...
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今年忙，简单的年夜饭
今年的年夜饭比较简单，不过该有的鸡鱼都有
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今年的年夜饭比较简单，不过该有的鸡鱼都有
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