BuildInPublic
共 13 篇關於「BuildInPublic」的技術文章。
第一個 Agent 上線那天，什麼都爛掉了
Token 炸了、發文重複、被平台封鎖、回覆變成無限迴圈。這是我部署第一個 AI Agent 的真實踩坑紀錄，以及每個問題怎麼救回來的。附完整 safety pattern 原始碼。
多 Agent 協作架構：怎麼讓 4 個 AI 不打架
4 個 AI agent 同時運作，怎麼分工、怎麼溝通、怎麼避免重複？這篇拆解我們用 Markdown 當共享記憶體、Content Relay 做跨 agent 協作的完整架構。
自動內容不等於垃圾：品質閘門實戰
AI 自動發的文就是垃圾？不一定。這篇分享我怎麼用自評重寫、Pillar Rotation、Peer Review 三道品質閘門，讓 agent 產出從「不能看」變成「比我自己寫的還好」。
半年回顧：$0、4 個 Agent、35 個排程
OpenClaw 跑了半年，4 個 AI agent、35 個 systemd timer、月費 $0。這篇公開所有真實數據：產出量、錯誤率、省了多少時間，以及哪些事 AI 永遠做不好。
我為什麼需要 AI 團隊：不是因為很酷，是因為快撐不住了
一個人扛 6 條產品線、268 人社群、每天 16 篇自動發文。這不是炫耀，是一個快崩潰的創辦人決定讓 AI 幫忙的真實故事。附：我判斷哪些事該交給 AI 的決策框架。
零成本情報系統：讓 AI 每天幫你做市場研究
用 RSS + Hacker News API + Jina Reader 建一條零成本情報管線，讓 AI agent 每天自動收集趨勢、摘要文章、分析競品。完全免費，附完整原始碼。
我們用 816 個 AI 引用驗證了一件事：AVS 75 分是被 AI 推薦的門檻
我們向 AI 搜尋引擎發了 155 個查詢，收集了 816 個引用，掃描了 721 個網站的 AI Visibility Score。發現：60% 被引用的網站是 B 級以上，推薦類查詢的門檻更高（80 分）。這是全球第一份 AI 搜尋引用的實證研究。
Content Cascade Engine：寫一篇部落格，自動變出 5 篇社群貼文
我建了一套 Content Cascade 系統：每天早上 7 點自動掃描新部落格文章，用本地 Ollama 模型拆成 3-5 篇 Threads 貼文，零 API 費用、零人工介入。一篇文章變六篇內容，寫作時間不變。完整架構、Prompt 設計、品質數據全公開。
Discord 社群從 0 到 146 人：一人公司的社群建設 SOP（含 3 隻自動化機器人）
一個人怎麼在 10 天內從零建到 146 人的 Discord 社群？答案：3 隻 AI 機器人 + 1 套歡迎系統 + 0 元廣告預算。這篇把從建群到留人的每一步 SOP 全部攤開。
一個人怎麼同時管 5 個產品：我的 Coordinator 架構
我一個人同時經營 UltraLab、MindThread、Ultra Advisor、UltraTrader、OpenClaw 五個產品。不是因為我很厲害，是因為我建了一套系統讓 Claude Code 和 4 隻 AI Agent 幫我扛。這篇把整個 coordinator 架構攤開。
龍蝦已死？錯。遙控器和自動駕駛是兩回事 — 我同時用兩種 AI Agent 的實戰架構
Claude Code 出了 Telegram Plugin，所有人都說自主 Agent 已死。但我同時跑 4 隻自主龍蝦 + TG 遙控器已經三週了。它們不是競爭關係，是指揮官和士兵的關係。這篇講為什麼你兩個都需要。
我們讓 4 隻 AI Agent 在 Discord 上開會 — 然後事情失控了
4 隻 AI Agent 各有人設、各管一個品牌，在 Discord 上自己開會、互相吐槽、做決策。技術架構全公開。
我們把 Claude Opus 4.6 塞進四隻龍蝦的大腦
一個 7 星 GitHub 專案 + 30 分鐘改造 = 四個 AI Agent 從 7B 參數升級到世界最強大腦。成本：$0。