电脑里的编码工具，越装越多，每个窗口里蹲着一个 Agent。
谁跑到哪一步、谁卡在权限确认上、谁早就干完，都得挨个窗口翻过去看。
任务一多，最忙的往往是那个来回传话的人。
最近翻到开源项目 TeamBuddy，想解决的正是这一层——它不把代码写得更漂亮，而是把散落各处的编码 Agent 收进同一块工作台，让它们像一支开发小队那样，被指派、被跟踪、被协作。
一块看板：先让"多个 Agent 一起干活"看得见
多 Agent 协作的第一道坎，不是能力不够，而是"看不见"——以前只能靠记忆和窗口标题去猜每个 Agent 在干嘛。
TeamBuddy 的第一层，就是一块看板。
它提供"我的看板 / 团队工作"双视图：一个盯紧自己手上的活，一个纵览整支队伍的进度。
任务卡片按 待开始 / 进行中 / 已阻塞 / 已完成 拖拽流转，谁在编码、谁被卡住，扫一眼就有数。任务还能指定交给哪条流水线或哪个专家团，没指派时系统会弹窗提醒，不让它"裸奔"。
一条流水线：把大需求拆成一根接力棒
TeamBuddy的专家流水线，支持把多个 Agent 编排成一条工作流，可拖拽排序，也能新建、编辑、删除。
一个大目标被拆成若干连续阶段：需求梳理 → 架构设计 → 编码开发 → 集成测试 → 代码评审 → 文档交付，每个阶段绑定一个对应角色的 Agent，做完就往下一棒传。
更灵活的是，每个 Agent 都能单独配置 CLI、模型和提示词。
一个专家团：接力之外，还得能商量
流水线管的是"按顺序往下走"，可真实开发里，很多事需要来回掰扯。
TeamBuddy 为此备了"专家团模式"：多个 Agent 组成一个团，
一个 Agent 出完方案，另一个能测试bug。
中途切换 CLI 或更换模型，整体流水线不会暂停，上下文也不会丢，接替的 Agent 直接接着干。
人，始终留在关键节点上
TeamBuddy 的答案是"任务即对话"：每个任务都绑一个对话工作台，推进过程就是人和 Agent 一起商量的过程；Agent 到了关键决策会主动来问，最终由人拍板。全自动不放心、全手动不省事，中间这层"人在环上"最实用。
它还做了规划与执行解耦：任务规划、进度管理留在上层，CLI Agent 只是下层执行单元。
换模型、换 CLI，上下文都还在，换一个 Agent 接着干就行。所有 Agent 又都在你本机的 Git 仓库里干活，代码不出本机。
上手门槛
先在本机装好对应的编码 CLI，再在流水线里给每个 Agent 绑定；项目是 MIT 开源，官网提供 Windows 与 macOS（x64 / arm64）客户端，桌面端、Web 端、CLI 多端可访问。
项目地址：https://github.com/zhimaAi/TeamBuddy
以前，是一个人守着几个终端窗口，给 Agent 当传话筒。
现在，是把活儿交给一支 AI 小队，你站在看板上，看它把事一件件做完。
