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去年十月，我开发了一个网络分析工具。它有两个显著特点：便宜，并且每周通过人工智能发送邮件摘要，这样你就不必查看仪表板了。结果表明，便宜并没有带来什么优势，但为数不多的用户真的很喜欢邮件摘要。<p>如今世界变化很快，我突然开始尝试使用智能体，并且在 Claude Code 中完成所有工作，所以我决定推翻一切，将该工具重建为 lodd.dev，一个面向智能体的无头网络分析工具。它拥有 42 个 MCP 工具和一个完整的 API，允许智能体调用和处理分析数据，作为其流程的一部分。<p>我尝试针对智能体的使用进行了优化，因此它具有高效的响应（一个快照大约需要 60 个 token），一个 llms.txt 文件来指导智能体处理设置，只读权限以简化身份验证，以及一个托管的 oAuth（用于桌面和移动应用程序）和使用 API 密钥的 stdio 版本（用于终端使用）。使用电子邮件中的 OTP 进行人工介入身份验证。<p>明确要求智能体使用它效果很好，我特别喜欢将其与其他上下文来源（如 GSC 或提交历史记录）结合使用，但让智能体在没有提示的情况下调用它一直是一个小小的挑战。不过，在 Claude.md 文件的开头添加几行代码已经有所不同。<p>我很想知道，你认为在与代码（或其他自动化工作流程）相同的对话中获取分析数据有什么价值（如果有的话）？

大家好，我是 Claire，nao Labs（YC X25）的创始人。两个月前，我开始在 Git 仓库中构建一个公司大脑。现在，我完全通过 8 个 AI 智能体、20 多个技能和一个自学习上下文仓库来运营我的公司。<p>我之所以在 Git 仓库中构建它，是因为我拒绝被任何工具锁定——无论是上下文层，还是特定的智能体框架。今天，我将其开源，以便其他人也能构建自己的公司大脑。<p>Sylph 是我使用的公司大脑的开源版本。它为您提供了托管您自己的公司上下文、构建技能、创建 AI 智能体的框架，并且已经搭建了一个自学习循环。它是一个 Git 仓库，不锁定任何工具，可以与任何智能体配合使用：Claude Code、Codex、Cursor。<p>Sylph 旨在供您定制：fork 它，运行 /sylph-setup，它将根据您自己的上下文构建您自己的公司大脑。<p>仓库：github.com/getnao/sylph<p>我是如何构建它的：<a href="https://thenewaiorder.substack.com/p/i-built-a-company-brain-to-run-my" rel="nofollow">https://thenewaiorder.substack.com/p/i-built-a-company-brain...</a><p>请告诉我您的想法，如果您也为您的公司构建了 AI 大脑，欢迎分享您的经验！