nicepkg / auto-company

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🤖 一个全天候自主运行的AI公司，由14个AI智能体（贝佐斯、芒格、DHH等）组成，负责头脑风暴、编写代码、部署产品并盈利——无需人工干预。基于Claude Code驱动。

项目概览

项目概述

Auto Company 是一个基于 Claude Code Agent Teams 的自主 AI 公司实验项目。它由 14 个 AI Agent（以 Jeff Bezos、Charlie Munger、DHH 等真实人物思维模式命名）组成，可持续 24/7 运行，自主完成构思、决策、编码、部署和营销。项目通过 launchd（macOS）守护进程与 auto-loop.sh 循环脚本驱动，memories/consensus.md 作为跨周期共享记忆。

核心功能

  • 全自主 24/7 循环：周期性唤醒 AI 团队，读取共识记忆，执行任务，更新记忆后休眠，下一轮继续。
  • 14 个专家型 Agent：覆盖战略、产品、工程、商业、情报等角色，使用真实人物人格激活深层知识。
  • 30+ 技能库：深度调研、网页抓取、财务建模、SEO、安全审计、UX 审计等，供 Agent 按需调用。
  • 自动收敛：三周期规则（头脑风暴 → 验证 → 执行），防止无限讨论。
  • 六大标准流程：新产品评估、功能开发、产品发布、定价变现、每周复盘、机会发现。
  • 人工介入能力：可修改 memories/consensus.md 的 "Next Action" 调整方向，也可用 make pause/resume 暂停或恢复。
  • 安全红线：在 CLAUDE.md 中写死强制约束，如禁止删除仓库、禁止删除系统文件、禁止泄露凭证等。

适用与不适用场景

适用场景

  • 希望观察全自主 AI 团队从想法到部署的实验性项目。
  • 已有 macOS + Claude Code CLI + Claude 订阅，愿意承担 API/订阅额度消耗。
  • 需要在无人值守情况下持续产生 idea、代码和产品原型。

不适用场景

  • 生产环境或关键业务，项目仍处于实验阶段且不保证稳定。
  • Linux 或 Windows 环境（当前仅支持 macOS）。
  • 预算有限或不能接受完全自主决策的场合。
  • 需要严格人工审批流程的合规场景。

技术架构与依赖

根据 README，主要架构为：

launchd (崩溃自重启)
  └── auto-loop.sh (永续循环)
        ├── 读 PROMPT.md + consensus.md
        ├── claude -p (驱动一个工作周期)
        │   ├── 读 CLAUDE.md (公司章程 + 安全红线)
        │   ├── 读 .claude/skills/team/SKILL.md (组队方法)
        │   ├── 组建 Agent Team (3-5 人)
        │   ├── 执行：调研、写码、部署、营销
        │   └── 更新 memories/consensus.md
        └── sleep → 下一轮

依赖项：

  • macOS：使用 launchd 管理守护进程；Linux/systemd 尚未支持。
  • Claude Code CLI：必须安装并登录。
  • Claude 订阅：推荐 Max 或 Pro，24/7 运行需要持续额度。
  • 可选工具：jq（解析 JSON 周期日志）、gh（GitHub CLI）、wrangler（Cloudflare CLI）。

仓库元数据标记语言为 Python，但 README 中未说明 Python 组件；核心脚本为 Shell/Makefile 及 Claude Code 配置文件。

安装与快速开始

前置要求：

  • macOS
  • 已安装 Claude Code CLI 并登录
  • Claude Max / Pro 订阅（或 API 额度）

安装步骤：

git clone https://github.com/nicepkg/auto-company.git
cd auto-company
make start       # 前台运行，直接查看输出
# 或
make install     # 安装为开机自启 + 崩溃自重启的 launchd 守护进程

典型使用方法

常用命令：

make help        # 查看所有命令
make start       # 前台启动循环
make start-awake # 前台启动并防止 macOS 睡眠
make stop        # 停止循环
make status      # 查看状态 + 最新共识
make monitor     # 实时日志
make last        # 上一轮完整输出
make cycles      # 历史周期摘要
make awake       # 为当前 PID 挂 caffeinate 防睡眠
make install     # 安装 launchd 守护进程
make uninstall   # 卸载守护进程
make pause       # 暂停
make resume      # 恢复

引导方式：

  • 修改 memories/consensus.md 的 "Next Action" 来改变方向。
  • 查看 docs/*/ 审查每个 Agent 的工作成果。

配置与部署要点

环境变量覆盖（示例）：

MODEL=sonnet make start                  # 换模型（默认 opus）
LOOP_INTERVAL=60 make start              # 60 秒间隔（默认 30）
CYCLE_TIMEOUT_SECONDS=3600 make start    # 单轮超时 1 小时（默认 1800）
MAX_CONSECUTIVE_ERRORS=3 make start      # 熔断阈值（默认 5）

防睡眠建议：

  • 使用 make start-awake 启动并保持系统唤醒。
  • 若循环已在运行，使用 make awake 对 PID 挂载 caffeinate。

安全红线（写死在 CLAUDE.md）：

  • 不得删除 GitHub 仓库、Cloudflare 项目或系统文件。
  • 不得进行非法活动、泄露凭证、force push 到 main/master。
  • 所有新项目必须在 projects/ 目录下创建。

限制、风险与许可证

限制与风险：

  • 实验阶段：能运行但不保证稳定。
  • 仅 macOS：Linux/systemd 尚未实现。
  • 会产生费用：每个周期消耗 Claude API 额度或订阅配额。
  • 完全自主：AI 团队自行决策，不会询问用户；需认真设置安全红线。
  • 无担保：AI 可能构建意外产物，建议定期检查 docs/ 和 projects/。

许可证：README 标注 MIT。

官方链接

（README 中致谢的 continuous-claude、ralph-claude-code、claude-auto-resume 为第三方项目，非本仓库官方链接。）

信息来源和分析时间

信息来源：GitHub 仓库 nicepkg/auto-company 的公开 README、topic 标签及仓库元数据（无 Release、无额外文档）。

分析时间：基于本次仓库资料读取时刻；仓库内容可能随时间变化，请以 GitHub 最新版本为准。