https://github.com/affaan-m/everything-claude-code这个项目叫everything-claude-code，目前已经有13万星，是Anthropic的黑客松冠军用了10个月打磨出来的。你可以理解为给Claude Code、Codex这类AI编程工具装了一整套现成的经验包。越来越多的人开始vibe coding了，真正麻烦的往往不是第一下能不能跑起来，而是后面怎么记住上下文、怎么自动检查、怎么把任务分开做......这个仓库基本就是在补这些东西。比如：token优化，讲的是怎么少占上下文；内存持久化，讲的是这次聊完的东西下次还能接着用；持续学习，讲...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

…… 标题党了，对不起各位牛爷爷了，请问各位简历有没有要优化的

有一个问题：Multi-Agent 架构到底适合什么场景？ 很多人第一反应是：“任务复杂的时候就用多 Agent。” 然后面试官就会继续追问：什么叫复杂？复杂体现在哪？引入多 Agent 的代价是什么？有没有明确不该用的场景？ 如果这些问题答不清楚，这道题基本就丢分了。 真正成熟的回答，不是“复杂任务适合拆分”，而是要给出一套可操作的判断框架。结合 Claude Code、Codex 类产品的实战经验，可以把这个问题归结为一句话： 默认先用单 Agent，只有在单 Agent 已经暴露出明显瓶颈时，才引入 Multi-Agent。 好像也是很扯。 为什么不能默认上 Multi-Agent？ 很...