2025-09-05 13:00:00
前两天刚介绍完 Dia 浏览器，就听说了 Dia 浏览器的母公司 The Browser Company 被 Atlanssian 以 6.1 亿美元现金收购，而另外一边，Google 的反垄断案也告一段落，不需要拆分 Chrome 和 Android，这边，Perplexity 就推出了以 Perplexity AI 为核心的网页浏览器 Comet。
而就在前段时间，市值只有 140 亿美元的 Perplexity 还提议以 345 亿美元收购谷歌旗下的 Chrome，当然，站在现在的角度来看，这不失为一个非常精妙的营销活动。在 Google 反垄断案的最终阶段，Perplexity 没有花一分钱，就让自己的公司名曝光在了各大媒体的新闻面前。
我们知道，在 AIGC 的时代，Google 的搜索面临着非常大的挑战。而现在，Perplexity、ChatGPT、Claude（Anthropic）等纷纷去抢占用户的搜索入口，Google 虽然坐拥着 Chrome 和 Android 的两大平台（桌面和移动端），但是在这两年却一直缓步前行，虽然也在 Chrome 里面新增了很多功能，比如说内置的 Google Lens 图片搜索，以及在 Chrome 138 版本之后集成的小模型 Gemini Nano，可以直接在本地实现部分的 AI 功能，比如内容生成、文本分析等。但是，这些绝大部分的都没有落地成为真正的 Chrome 的功能。 反而是一些 Chrome 上的插件 Monica，[[Harpa AI]] 有着非常惊艳的功能，可以实现非常智能的浏览器自动化，更甚至，Claude 在最近也推出了 Chrome 浏览器插件。 我还没有拿到 Claude 浏览器插件的试用体验，那我们今天就先来介绍一下 Comet。
Comet 是 Perplexity 在 2025 年 7 月份推出的 AI 驱动的网页浏览器。在 Comet 发布之前，全球浏览器市场的格局已经相对稳定很多年。 Google Chrome 以 68%的市场份额牢牢占据了主导地位，远超 Apple Safari 的 18%和微软 Edge 的 5%。 并且 Chrome 给 Google 的营收贡献了非常大的一部分。
而现在，浏览器的市场正在经历从工具转向 AI agent 的转变。原生的跳跃 AI 技术已经从 L1 阶段的聊天机器人发展到了具备自主任务执行能力的智能体时代。 AI 技术的发展推动了浏览器从传统的信息展示工具升级，成为了在网页浏览器上构建的全新 AI 环境。我们可以在浏览器当中，从主动获取转变为由 AI 来帮忙执行。
从技术架构上，Comet 浏览器基于 Google 开源的 Chromium 内核，确保了它和 Chrome 的扩展程序有良好的兼容性。但在此基础上，Comet 构建了一套全新的 AI 驱动的模式，和 Dia 浏览器一样，Comet 也有一个右侧侧边栏，叫做 Comet Assistant。 这一个助手，可以同时读取并理解用户在多个标签页中的内容，包括网页文章、PDF 文档、YouTube 视频字幕，甚至是论坛讨论帖。 Commit Assistant 不仅能够理解信息，还能够根据用户的指令直接执行任务，包括自动填写表单、预定会议、发送电子邮件、管理日程等。
传统的浏览器，用户需要通过点击和导航来获取信息，而 Comet 则真正实现了对话式的浏览。用户可以直接询问并执行相应的任务。
因为 Comet 借助了 Perplexity 的能力，而 Perplexity 又集成了各大 AI 模型，所以在页面理解的能力上面非常厉害。而我们在平时使用 Perplexity 的时候，也可以惊讶地发现，Perplexity 可以帮我们检索数十个网页，然后给我们最终返回结果。 这个能力在 Comet 当中也非常容易实现。
Command Assistant 不仅能够理解网页信息，还能够根据用户的指令直接执行任务。
代理能力包括了自动填写表单、预定会议、发送电子邮件、管理日历日程、执行复杂的多步骤购物流程等。 比如说，我就可以让 Comet 帮我总结我之前浏览过的相关网页，并总结一些推文，帮我自动填写到 X 的发布框当中。 我也可以让 Comet 帮我总结网页信息，编写成邮件。
与 Gmail 和 Google 日历无缝联动，可以自动生成邮件摘要，安排日程并同步提醒。
Comet 支持了内置的语音识别功能。用户在不用双手的情况下，在多任务场景下也可以精准地执行指令。
因为 Comet 的搜索是基于 Perplexity，而 AI 是会产生幻觉的，而 Comet 基于的 AI 代理在处理复杂任务的时候，仍然可能会出现错误。而另外就是 Perplexity 是引用的网页内容。
而网页当中的内容参差不齐。 极有可能网页当中原始的文本就存在错误。 也需要我们自己小心甄别。
我们都知道，Perplexity 都是调用大语言模型去帮我们处理一些任务的。而我们的浏览器当中，集中了我们个人隐私的绝大部分，包括了邮箱、个人信息、通讯录等等，虽然我们可能知道 Perplexity 并没有存储用户的个人信息，但是如果我们页面当中包含了一些敏感信息，极有可能通过 Perplexity 以及大语言模型的调用而泄露。
2025-09-03 13:00:00
之前的几台 MacBook Pro 都是因为钱包有限，所以只购买了 512GB 的空间。虽然也是够用的，但是如果安装的应用比较多的情况下，就会发现存储总是告警的情况。所以想着安装了 CleanMyMac 应用之后，就打开了它的 Uninstaller 功能，然后把我之前所有安装的应用列表都列出来，清理一下其中不是非常高频使用但是却又能解决特定需求的应用。
我直接按照占用磁盘空间的大小，一次把下面的一些软件都进行了卸载。
Trae 是字节跳动推出的一款 AI IDE。我之前也有做视频介绍过 Trae，但是说实话，我自己个人使用 Claude Code 比较多，直接 NPM 安装一个命令行，在终端打开这个命令行即可。非常轻量，我也不需要再打开一个 IDE。如果我想使用IDE的话，我也有非常多的其他选择，比如说 Cursor，JetBrain，Kiro 等等。 Trae 占用了 1.2GB 删除。
同样是一款AI的IDE。我之前也有一段时间用过。但是现在有了 Claude Code，以及 Gemini CLI，基本上也没有了 Windsurf 的使用场景了。
[[Crystal]] 是一个多实例的 Claude Code 管理工具，我个人直接在终端下使用，似乎也不需要再多一个 GUI 了。
[[Calibre]] 是一个非常好用的开源电子书管理工具，非常推荐，也可以直接在 macOS 上对电子书格式进行转换。但是我自己编写了一个 Telegram 机器人，可以实时进行转码，也可以直接将书发送给 Kindle。因此，在 macOS 本地使用 Calibre 去管理电子书的场景不再存在了。
我自己购买了懒猫微服，但是说实话，我很少在macOS上使用懒猫微服去管理。手机上基本上也差不多够了。
之前在国内的时候安装的，现在应该不需要了。
[[Cherry Studio]] 同样是一款我在视频当中介绍过的本地大语言模型客户端。 但现在我使用更轻量级的 [[ChatWise]]，并且日常当中，绝大部分都直接通过网页去询问“Perplexity”就解决了。
[[TimeScribe]] 是一款开源的本地时间管理和追踪工具。 可以直接打开项目，在应用当中去管理在某一些任务当中花费的时间。 但是我觉得大部分都直接通过 Obsidian 里面的看板插件以及 [[ClickUp]] 这一个云端项目管理工具当中自带的时间追踪工具。因此，也用不到这个应用了。
[[Filo]] 是一款由AI加持的Gmail客户端。手机上体验过后，它可以直接帮忙自动总结邮件内容，添加代办事项等等。
但是说实话，手机上我也没有高频使用。因此，在MacOS下的版本我也就卸载了。
不太清楚为什么有一个 Electron 明明没有安装过。也有可能是之前在学习 Electron 的时候不小心安装了一个，竟然占用了我 200 多兆的空间。
[[Another Redis Desktop Manager]] 这一款应用顾名思义，是一款 Redis 的管理工具。但好像应用场景不是很多，并且 Redis CLI 也能够解决绝大部分的问题。
[[Conductor]] 是一款 Claude Code 的项目管理工具，可以同时开启多个 Cloud Code 的项目任务。 但好像使用场景也不是很高。
[[HandBrake]] 是一款开源的视频编码转码工具。多媒体从业者必备，之前是因为在处理视频文件的时候下载的，但是好像使用频次也不是很高。
之前初始化 [[爱沙尼亚 数字居民]] 时安装的认证工具，现在卸载了。
[[OmniConverter]] 是一款视频音频转码工具，也是之前在本地转码视频和音频的时候下载的，现在也不是高频使用了。
[[Shakepin]] 是一款 macOS 上的小工具，可以将我们的文件固定在某一个地方，快速获取。但是我想了想，自从限免的时候获取了，基本上再没有使用的场景，我绝大部分的文件都按照分类存储在我的磁盘上。基本上，我都能快速地找到我想要的文件。
[[FolderX]] 是一款可以直接在 macOS 的状态栏中添加文件夹标签的小应用。 但是，Finder系统当中也有最近使用的文件列表，我也可以非常快速地找到我想要选择的文件。
[[ForkLift]] 是一个非常老牌的 macOS 上的文件管理器，之前在对比购买 [[QSpace]] 的时候，我下载体验了，但说实话，在 macOS 上我基本上用不到大批量的文件管理工具。虽然 Finder不是那么好用，但是，最基础的文件管理命令直接在命令行中也可以完成。
[[Claudia]] 是一个 Claude Code 管理工具，可以直接非常简单地管理 Claude Code。 我之前也做过视频，介绍过，但说实话，我还是在命令行下使用的场景比较多。
[[ZeroTier]] 是曾经用了很久的内网穿透工具，但是现在我完全切换到了 [[Tailscale]]。
[[Screen Recorder by Omi]] 顾名思义，这也是一款 macOS 上的屏幕录制工具。但是开源的有非常强大的 OBS。闭源的也有非常多可选项，它就没有存在的必要了。
[[AnyDesk]] 是我使用非常长一段时间的远程桌面控制工具，原本我可以用来控制在父母家中的电脑，帮他们解决一些问题，但是好像过去一年当中也没有太多启用的次数。
[[Folder Hub]] 是一款可以将文件管理器隐藏在刘海下面的小应用。鼠标移动到 Mac OS 的浏海下面就可以启动一个隐藏的文件管理工具。 但是同样的命令行以及翻译都可以解决我的需求。
[[Mastonaut]] 是一款开源的 Mastodon 客户端，我还是使用网页比较多。想不起来用客户端。
[[Liquid]] 是一款文本增强工具 [[Augmented Text Tool]]，可以快速给选定的文字进行增强。比如进行查词，翻译，润色，计算等等。
但是现在单独利用一个需要学习的应用，不如直接问 LLM。
[[Clipsy]] 是一款粘贴板管理工具，我使用 [[Raycast]] 粘贴板管理用具就够了。
[[Homerow]] 是一款 Mac OS 上的全键盘快捷操作工具，我之前做过视频测试，但好像使用场景不是很高。
[[ScreenBrush]] 是一款可以直接在屏幕上面演示时，进行写写画画的应用。好像我自己的使用频次不是很高。
[[Power Node Mind Map]] 是一款 MacOS 下的思维导图制作工具。非常简洁小巧。但是我个人使用频率不高。Obsidian 也包含了四位导图绘制的工具流。
[[Create Custom Symbols]] 是一款 Mac OS 下的开源图像制作工具，可以将任意的 SVG icons 变成自己独一无二的设计。
[[Reminders MenuBar]] 在 macOS 的状态栏当中显示代办事项的小工具。 不怎么使用了。
[[Snippet]] 是一个 macOS 上的一个可视化的粘贴版工具。不再使用。
timeGo 是一个状态上的倒计时工具。
[[Signal Shifter]] 是一个在 macOS 状态上的小工具，应用会创建完整的音频输入设备、音频输出设备以及可用作音频输入或输出的蓝牙设备列表。这样，您就可以在一个地方集中管理所有音频源。
Check Check Check 是一个状态栏上的任务管理工具。不怎么使用。
2025-09-01 13:00:00
今天更新了一下 JetBrains IntelliJ IDEA 和 PyCharm，在更新日志中发现 JetBrains 新增了 Junie 代码助手的功能，就顺手安装了，虽然我一直在用 JetBrains AI Assistant，但 AI Assistant 更像是一个常驻 IDEA 侧边栏的代码问答，虽然可以辅助生成代码，但是更偏重代码的自动提示，回答用户的问题，对错误进行解释，以及相关的文档工作，更像是一个更偏向代码的 AI 聊天伴侣（Companion）。但是 Junie 则更像是一个全智能的 Coding Agent，适合用来处理更大规模的，支持多个步骤，可以独立完成编码任务的 AI Agent，功能上更偏向于 Claude Code，Gemini CLI 这样完全自助完成任务的智能体。
如果想要体验 Junie，需要 IDEA 版本在 2024.3.2 以上。
Junie 是作为 JetBrains 插件存在，直接在 IDE 中安装插件，界面类似于 AI Assistant，以及 GitHub Copilot，使用体验上也相差无几。
整个界面上只有一个对话框，用户可以在输入框中输入任务，通过 + Code 可以添加上下文，以及 Brave Mode 则是类似于 Claude Code --dangerously-skip-permissions 模式，选择之后，Junie 可以在不征求用户确认的情况下执行命令。
实际使用来看，Junie 会对用户发出的任务进行拆分，分成多个步骤，这个和 Claude Code 类似。
之后 Junie 会自动进行每个步骤的执行，并修改代码。每一个小任务完成都会更新状态，并给出修改内容的小总结。
整体完成之后会给出一个通知提示，并告知用户修改的内容。
因为所有的内容都是在 IDEA 或者 PyCharm 中执行，所以我们可以很好的利用 IDEA 的差异对比，Git 变更管理功能，或者 Rollback 等功能来检查 AI 的修改是否满足我们的需求。
对个人来说，Junie 提供了两种不同的套餐 AI Pro 和 AI Ultimate
其中的 1 AI Credit 约等于 1 美元的等价的 AI 使用额度。
和 Claude Code，Gemini CLI 一样，Junie 也支持通过 markdown 文件来定义 Junie 的行为，可以将 AI 的行为准在放在 .junie/guidelines.md 文件中，那么 Junie 就会将这个准在加载到模型上下文中。
在设置中可以选择 GPT-5 （默认），或者 Claude Sonnet 3.7 或者 Claude Sonnet 4.0 （Anthropic）。
在 Junie 设置中，可以配置 MCP 服务
2025-08-28 13:00:00
如果大家高频使用 Claude Code 进行代码对话和生成工作的话， 经常会遇到 5 小时的限制。 幸运的是，如果你已经订阅了 GitHub Copilot，现在有一个巧妙的解决方案：通过本地代理将 GitHub Copilot 的 Claude Sonnet 4 模型转换为 Anthropic API 格式，从而绕过 Claude Code 的使用限制，继续享受顶级的 AI 编程体验。
解决方案的核心思路非常直接：在本地搭建一个代理服务，将发送到 Anthropic API 的请求转发给 GitHub Copilot。
工作原理如下：
开始配置之前， 请确保自己满足以下条件。
推荐使用 Tmux，Git 等工具配合使用。
首先安装 copilot-api ，或直接执行，运行命令之后连接 GitHub Copilot 认证。认证过程会自动打开浏览器，并跳转到 GitHub 授权页面。 在浏览器当中输入、验证、完成授权之后，认证信息会自动保存到本地。
可以通过一下的命令直接运行，也可以全局安装之后执行
npx copilot-api@latest auth
全局安装
npm install -g copilot-api
copilot-api --version
然后需要启动代理服务。 需要确保这一个代理服务一直在后台运行， 不要关闭。
npx copilot-api@latest start --claude-code
接下来需要配置一下环境变量， 之后再启动 Claude。
ANTHROPIC_API_KEY=sk-dummy
ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:4141
claude --dangerously-skip-permissions
启动 Cloud Code 之后， 会在界面当中显示当前请求的 API， 如果是 Localhost 则表明配置成功了。 那现在 Cloud Code 使用的就是你本地的代理， 而非 Anthropic 官方 API。
同样的，我们为了保持代理服务， 我们可以将代理服务的执行命令放在 Tmux 当中执行。
完成上述所有的配置之后， 我们就可以开心地使用 GitHub Copilot 提供的 Sonnet 4 模型进行 Web Coding 了。
2025-08-27 13:00:00
在之前的视频和文章当中，我也经常提到 Cloud Code 5 小时的限制，那么我们在进行开发的时候，监控模型的消耗和使用成本是至关重要的。所以今天我想为大家介绍一款专为 Claude Code 设计的消耗统计工具——CC Usage。 它能帮助开发者掌控对 Claude Code token 消耗的使用情况，避免意外超出配额。
ccusage 是一个轻量级的命令行工具，专门用于分析 Claude Code 的使用情况。它通过读取本地的 Claude Code 使用数据，提供详细的消耗统计报告，包括每日 Token 消耗、费用计算和使用趋势分析。与官方提供的基础统计相比，ccusage 提供了更加直观和详细的数据展示。
这个工具的核心优势在于它是纯本地的分析。它通过提取 home 目录下的 ~/.claude/projects 目录下的文件来完成分析。 只能统计当前设备上的消耗，确保了用户数据的隐私安全。
ccusage 提供多种安装方式，你可以根据自己的需求选择：
bash
sudo npm install -g ccusage
bash
npx ccusage
bunx ccusage
由于 ccusage 采用了极致的 bundle 优化，工具体积很小，启动速度极快，特别推荐使用bunx运行，比npx快 2-3 倍。
安装完成后，最基本的使用方法是查看每日消耗统计：
bash
ccusage
这将显示最近几天的使用情况，按日期展示 Token 消耗和估算费用。
如果想查看从某一天开始的消耗统计，可以使用-s参数：
bash
ccusage -s 20250701
这个命令将显示从 2025 年 7 月 1 日开始的所有消耗记录。
对于需要实时掌握使用情况的场景，ccusage 提供了实时监控功能：
bash
ccusage blocks --live
该命令会持续更新显示当前的使用状况，包括活跃区块的消耗和剩余时间。
如果你同时在多个项目中使用 Claude Code，可以按项目统计成本消耗：
bash
ccusage -i
这个功能对于需要分别核算不同项目成本的团队特别有用。
ccusage 最实用的功能之一是与 Claude Code 状态栏的集成，让你在编码过程中随时掌握消耗情况。
只需要在 ~/.claude/settings.json 文件下面加上如下的配置，就可以看到 Cloud Code 的实时消耗了。
{
"statusLine": {
"type": "command",
"command": "bun x ccusage@latest statusline",
"padding": 0
}
}
当让如果更倾向使用 npm 也可以自己将配置中的 bun 修改为 npm。
配置完成后，Claude Code 的状态栏会实时显示：
在 ~/.ccusage/config.json 配置中添加多个项目
{
"projects": {
"frontend": "/Users/dev/projects/frontend/.claude",
"backend": "/Users/dev/projects/backend/.claude",
"mobile": "/Users/dev/projects/mobile/.claude"
},
"defaultCostMode": "calculate",
"outputFormat": "table"
}
JSON 输出和数据集成
# 导出详细JSON报告
ccusage monthly --json --breakdown > monthly-report.json
# 结合jq进行数据处理
ccusage daily --json | jq '.sessions[] | select(.cost > 5.0) | {date, cost, tokens}'
除了 ccusage 之外，还有 CCSeva 这样的开源 macOS 的菜单栏应用，提供了更加图形化的监控界面。还有 Claude Code Usage Monitor ，通过 Python 编写的分析，更适合有 Python 环境的用户。
2025-08-25 13:00:00
在我使用使用 Claude Code 过程中，借鉴 Kiro，我逐渐习惯让 Claude Code 编写一个产品设计书放在 docs 文件夹下， 然后我会仔细地审查这一份产品设计文档， 修改其中的不明确的点， 或者是说 AI 理解错误的内容， 然后再让 Claude Code 通过这一个产品设计书来实现完整的代码。然而今天我看到的一个开源项目 Claude Code PM ，则是将我上面实现的这一套文档驱动的开发流程转变成了更专业的，更符合团队业务需求的流程，并且引入了敏捷开发，项目管理中的重要概念，及时是一个人的项目，通过 Claude Code PM 的流程约束，我发现 Claude Code 的智能程度也提升了不少。
并且项目通过和 GitHub Actions 进行集成，主要使用 GitHub Issues 以及 GitHub Actions 来管理项目整体的进度，通过任务的拆分使得我们可以并行地执行多个 Claude Code 实例，大大提升了 Claude Code 的使用效率。
在使用 Cloud Code 的过程当中，我们经常会遇到这样的问题
面对上面的困境，Claude Code PM 将软件开发拆分成 PRD 文档、Epic 规划、任务拆解、GitHub 同步和并行执行五个阶段。通过 GitHub issues 和 Git worktree，通过 AI Agent 的并行工作，实现了从需求到代码的全链路可追踪。
我们可以通过以下的四个命令来了解一下整个交互执行过程，主要分成如下的几个步骤:
# Create a comprehensive PRD through guided brainstorming
/pm:prd-new memory-system
# Transform PRD into a technical epic with task breakdown
/pm:prd-parse memory-system
# Push to GitHub and start parallel execution
/pm:epic-oneshot memory-system
/pm:issue-start 1235
大多数的 Claude Code 的工作流程都是独立运行的， 单个开发人员在其本地环境中与 AI 协作， 这带来了一个根本性的问题， AI 辅助开发变成了一个孤岛。 我们可以通过 GitHub Issues 作为我们的数据库， 这使得我们可以产生真正的团队协作。
虽然使用了 Vibe Coding，但严格遵守五阶段的纪律：
在每一个阶段当中，Claude Code PM 都设定了快捷命令。
PRD 是 Product Requirements Document 产品需求文档，是软件开发生命周期中的核心文档之一。
PRD 是一份全面的、结构化的文档，概述了正在开发的产品的目标、特性、功能和约束条件。它起到了以下的关键作用：
PRD 核心组成部分包括：
Epic 是敏捷开发和项目管理中的一个重要概念，指大型功能需求和用户故事。
Epic 的定义是指一个非常大的功能特性，具有以下特征：
在敏捷开发中，按照颗粒度从大到小分成四个层级。
在 Claude Code PM 系统当中，PRD 和 Epic 形成了清晰的转换关系。在 PRD 创建阶段，可以通过深度的头脑风暴产生全面的产品需求。稳打在 Epic 规划阶段，可以将 PRD 转化为技术实施的计划，形成 Epic 任务分解。
在 Epic 任务分解阶段，可以将 Epic 进一步拆分为具体的开发任务。从价值来看，在 PRD 轻型的转换关系中，可以将 Epic 轻型的转换关系中，PRD 文档主要服务于产品规划，从业务角度描述要做什么和为什么做；Epic 主要服务于技术实施，从工程角度的规划如何做和分几步做。
这种文档体系确保了从业务需求到技术实现的完整可追溯性，避免了传统开发中的模糊驱动编程的问题，让每一行代码都能追溯到明确的规范说明。
.claude/
├── CLAUDE.md # 全局指令与项目元信息
├── prds/ # 产品需求文档 (PRD)
├── epics/ # 实施规划与任务拆解
│ └── [epic-name]/
│ ├── epic.md # 技术方案与架构决策
│ ├── [task].md # 具体任务文件
│ └── updates/ # 子 Agent 进度更新
├── agents/ # 专用 AI Agent 执行环境
├── commands/ # pm: 系统命令定义
└── context/ # 上下文与规则文件
/pm:prd-new feature-name，生成结构化需求文档，涵盖愿景、用户故事、验收标准等。/pm:prd-parse feature-name 自动将 PRD 转化为技术实施计划 (epic.md)，明确架构决策和技术栈选择。/pm:epic-decompose feature-name 将 epic 拆分为可验收的子任务，并标注并行执行可能性。/pm:epic-oneshot feature-name 或 /pm:epic-sync feature-name，将 Epic 与任务推送为 GitHub Issues，结合 gh-sub-issue 插件实现父子关系。/pm:issue-start 1234 启动专用 Agent，多个 Agent 针对数据库、业务逻辑、API、UI、测试等独立并行工作，在各自工作树（worktree）中隔离上下文，最后同步合并，无冲突。更多常用的命令参考
/pm:init 安装依赖 并配置 GitHub。
PRD Commands
# 针对新需求，开展头脑风暴。
/pm:prd-new memory-system
# Review and refine the PRD...
# 将需求文档变成可实施的计划。
/pm:prd-parse memory-system
# 列出所有的 PRD。
/pm:prd-list
# 编辑现有的 PRD。
/pm:prd-edit
# 显示 PRD
/pm:prd-status
Epic Commands
# 将设计拆分成任务
/pm:epic-decompose
# 将 Epic 推送到 GitHub
/pm:epic-sync
# 拆分任务并完成同步。 decompose and sync
/pm:epic-oneshot memory-system
# Creates issues: #1234 (epic)， #1235， #1236 (tasks)
# 列出所有 Epic
/pm:epic-list
# 列出 Epic
/pm:epic-show
# 标记完成
/pm:epic-close
# 编辑
/pm:epic-edit
# 更新任务的进度
/pm:epic-refresh
Issue Commands
# Start development on a task
/pm:issue-start 1235
# Agent begins work， maintains local progress
# 将更新推送到 GitHub
/pm:issue-sync 1235
# Updates posted as issue comments
# 显示 Issue
/pm:issue-show
# 查看状态
/pm:issue-status
# 将 issue 标记为完成
/pm:issue-close
# 重新打开 issue
/pm:issue-reopen
# 编辑 Issue
/pm:issue-edit
Workflow Commands
/pm:next - Show next priority issue with epic context
/pm:status - Overall project dashboard
/pm:standup - Daily standup report
/pm:blocked - Show blocked tasks
/pm:in-progress - List work in progress
Sync Commands
/pm:sync - Full bidirectional sync with GitHub
/pm:import - Import existing GitHub issues
Maintenance Commands
/pm:validate - Check system integrity
/pm:clean - Archive completed work
/pm:search - Search across all content
