用途
Agentic OS 把 Claude Code 视为一个持久化运行时或操作系统，而不是一次性的聊天会话。它把生产级智能体配置中使用的架构固化为可复用的模式：由内核配置把任务路由到专业智能体，使用基于文件的持久记忆，支持定时自动化，并以 JSON/markdown 作为数据层。
适用场景包括：在 Claude Code 内构建多智能体工作流；搭建能在会话重启后存活的持久 Claude Code 自动化；为重复性任务创建“个人 OS”或“智能体 OS”；用户提到“agentic OS”“personal OS”“multi-agent”“agent coordinator”“persistent agent”等关键词时；以及组织需要上下文跨会话延续的长期项目。
主要能力
四层架构
Agentic OS 在项目根目录下分为四层，每层对应一个目录：
- CLAUDE.md：内核，定义身份、路由规则、智能体注册表
- agents/：专业智能体定义（markdown 提示词）
- .claude/commands/：斜杠命令，面向用户的 CLI
- scripts/：守护脚本，定时或事件驱动任务
- data/：状态，JSON/markdown 文件系统，无外部数据库
各层职责与持久化方式：内核（CLAUDE.md）负责身份、路由、模型策略、智能体注册表，由 Git 跟踪；智能体（agents/）是带受限工具与记忆的专业身份，由 Git 跟踪；命令（.claude/commands/）是面向用户的斜杠命令（如 /daily-sync、/outreach），由 Git 跟踪；脚本（scripts/）是由 cron 或 webhook 触发的 Python/JS 守护进程，由 Git 跟踪；状态（data/）是追加式日志、项目状态、决策记录，可选择 Git 忽略或跟踪。
内核
CLAUDE.md 是内核，充当 COO/编排者。Claude 在会话开始时读取它，并据此路由工作。内核结构包含身份、智能体注册表（表格列出 Agent、Role、Trigger）、路由规则（解析意图关键词、匹配注册表触发列、加载对应 agent 文件、带完整上下文交接执行、综合结果返回用户）、模型策略（默认模型、@dev 任务偏好高推理模型、@researcher 任务使用配置的研究模型与已批准搜索工具、成本上限警告）。关键原则是内核应保持小巧且声明式，路由逻辑放在纯 markdown 表格中而非代码里，使系统可检查、可编辑，无需调试。
专业智能体
每个智能体是 agents/ 下的独立 markdown 文件，Claude 在路由任务时加载相关文件。智能体定义格式包含身份、记忆范围（读取哪些文件、追加日志到何处）、工具访问（项目根内文件系统、Git 操作、测试运行器、按 .claude/mcp.json 配置的 MCP 服务器）、约束（如始终为新功能写测试、不直接提交 main、优先编辑现有文件、函数尽量不超过 50 行）。
多智能体协作模式：当任务跨多个智能体时，内核按顺序或并行运行它们，例如用户要求“构建落地页并写发布博客”，内核先路由给 @dev 再路由给 @writer，最后综合两者输出。并行执行可使用 Claude Code 的后台任务能力或调用带特定智能体上下文的 shell 脚本。
命令与日常工作流
斜杠命令是 .claude/commands/ 下的 markdown 文件，定义可复用工作流。命令结构示例 /daily-sync 包含读取上次同步日志、检查项目状态、审查收件箱、生成摘要、追加简报等步骤。标准命令集包括：/daily-sync（晨间简报）、/outreach（外联工作流）、/research <topic>（带引用跟踪的深度研究）、/apply-jobs（为目标职位定制简历与求职信）、/analytics（从 Stripe、GitHub 或自定义来源拉取指标）、/interview-prep（生成闪卡或模拟面试题）、/decision <topic>（记录决策及利弊与所选路径）。将命令文件放入 .claude/commands/<command-name>.md，Claude Code 会自动发现，用户以 /<command-name> 调用。
持久记忆
记忆基于文件，不使用向量数据库、Redis 或 PostgreSQL，data/ 中的 JSON 与 markdown 文件即数据库。目录结构包括 daily-logs/（追加式每日活动日志）、projects/（各项目上下文文件）、decisions/（架构与业务决策，ADR 格式）、inbox/（待分类的新任务或想法）、contacts/（人员、公司、关系笔记）、templates/（可复用提示词与格式）。每日日志格式包含会话、决策、阻塞项、下一步行动。自动反思模式：每次会话结束时内核追加反思，记录哪些有效、哪些无效、需要改变什么，形成无需改代码即可改进系统的反馈循环。
定时自动化
Agentic OS 任务使用外部 cron 按计划运行，而非 Claude Code 内置 cron（会话结束即失效）。提供 macOS LaunchAgent（plist 配置，StartCalendarInterval 设定时间）、Linux systemd Timer（service 与 timer 单元，OnCalendar 设定时间）、跨平台 pm2（ecosystem.config.js，cron_restart 设定时间）三种方式。
数据层
数据层即文件系统。结构化数据用 JSON，叙述性内容用 markdown。JSON 用于结构化状态（如项目名称、状态、里程碑、涉及智能体、文件、指标）。markdown 用于人类阅读的内容：决策、日志、研究笔记、联系人记录。模式演进原则：永不重命名现有字段，新增字段并将旧字段标记为弃用，从而无需迁移脚本即可保持历史数据可读。
使用方式
在项目根目录建立上述四层目录结构，编写 CLAUDE.md 内核（含身份、智能体注册表、路由规则、模型策略），在 agents/ 下为每个专业智能体编写 markdown 定义，在 .claude/commands/ 下放置斜杠命令文件，在 scripts/ 下放置守护脚本，在 data/ 下组织状态文件。会话开始时读取 data/，会话结束时写回并追加反思。定时任务通过 LaunchAgent、systemd 或 pm2 配置外部 cron 调用 Claude Code 执行指定命令。
限制与反模式
应避免的反模式包括：单体单智能体（一个智能体做所有事，应拆分为专业智能体由内核路由）；无状态会话（每次打开都从零开始，应在会话开始读 data/、结束写回）；硬编码凭据（API 密钥写在智能体文件或 CLAUDE.md 中，应使用环境变量或 .env，智能体引用 process.env.API_KEY）；为简单状态使用外部数据库（单人用户的智能体 OS 用 PostgreSQL，应使用 JSON/markdown 文件直到有多个并发用户或 GB 级数据）；过度工程化的路由（路由逻辑写在代码而非 markdown 表格，应保持声明式）。
最佳实践包括：CLAUDE.md 控制在 200 行以内并适配上下文窗口；每个智能体文件不超过 100 行且聚焦单一领域；data/ 对敏感日志 Git 忽略，对决策与规格 Git 跟踪；命令使用祈使式名称（/daily-sync 而非 /run-daily-sync）；日志追加式，永不编辑过去的每日日志；每个智能体都有记忆范围部分定义其读取的文件；每次会话结束写反思；定时任务使用外部 cron 而非 Claude Code 会话 cron；在 data/logs/<date>-costs.json 记录每次会话的 API 花费；一个项目对应一个 Agentic OS，不要在不相关项目间共享单个 CLAUDE.md。
暂未提供
该技能的官方文本、具体收费与价格信息、平台支持范围、实际效果数据等暂未提供。