01
像 AI Coding Agents 一样 review Pull Request
检查 diff、发现高风险改动、留下 review 备注，并总结人工批准前需要关注的内容。
← 返回用例
💻开发者
面向 Agentic Coding 工作流的 Coding Agents
启动一个 AgentCellar coding agent 工作区，让 agentic coding 工作流、Claude Code coding agents、PR review、测试、调试和仓库维护在你离开后继续推进。
AgentCellar 控制台在线
为 /use-cases/coding-agent 运行 coding agent 设置
给你的 coding agent 发消息...
选择 agent 工作区
Step 1
选择 agent 工作区
Agent 队列Pro
Lite
2 CPU
Pro
4 CPU
Max
8 CPU
1
选择 agent 工作区
选择 coding 工作流所需的算力级别。Pro 最适合大多数仓库自动化。
适合需要 agent 持续运行的团队和运营者
正在交付产品的创始人
独立开发者
工程团队
Claude Code 重度用户
AgentCellar AI Coding Agents 能做什么
02
用 agentic coding tools 生成测试
找到未覆盖模块，编写聚焦测试，运行测试套件，并用小而易审查的改动打开 PR。
03
在托管 coding agent 工作区中调试失败构建
读取日志、复现问题、更新配置，并用清楚的语言说明修复内容，不打断你的专注工作。
用 AgentCellar Skills 构建 Coding Agents
从 coding 相关 skills 开始，让 AgentCellar 在一个持久 agent 工作区中组合 repo 上下文、终端工具、GitHub 工作流、Claude Code coding agents 和计划任务。
Coding Agent
通过托管的后台工作流，把实现任务委托给 Codex、Claude Code 或其他 coding agents。
打开 Coding Agent →GitHub Issues Agent
用并行 agent 工作，把 GitHub issues 转成计划、代码改动、pull requests 和 review 跟进。
打开 GitHub Issues Agent →Oracle
让另一个模型检查 repo 上下文、评估取舍，并为代码决策提供第二意见。
打开 Oracle →Session Logs
搜索过去的 coding sessions，让 agent 复用决策、修复和项目专属上下文。
打开 Session Logs →tmux Control
让长时间运行的测试、构建和 coding 进程保持在线，同时由 AgentCellar agent 监控进度。
打开 tmux Control →托管式 agentic coding 前后对比
没有 AgentCellar
- PR 下班后只能等人工 review。
- 测试只有在人有空时才会补。
- 部署失败会打断深度工作。
- 本地电脑休眠后，agentic coding tools 就会停止。
使用 AgentCellar
- AgentCellar coding agents 会按自己的节奏 review 新工作。
- Agent 会起草测试并打开聚焦的 PR。
- 构建失败会变成已调查的总结和修复。
- 日常仓库维护会在托管工作区中继续推进。
开发者正在用 coding agents 交付什么
我们收集了一些来自 X 的帖子，展示用户如何使用 agentic coding tools、远程开发助手和始终在线的 coding agents。
X
夜间编程智能体管理
夜间委托编程智能体管理 —— 比单跑智能体有更好的上下文感知。
@bffmike在 𝕏 上查看 →
X
语音控制调试与部署
AI 通过语音排查部署失败、查看日志、修复配置并重新部署。
@georgedagg_在 𝕏 上查看 →
X
聊天内完成整站重建
通过 Telegram 重建整站：Notion 迁移到 Astro，18 篇文章 —— 全程对话完成。
@davekiss在 𝕏 上查看 →
X
跨平台任务执行
清理 Linear 工单、写邮件、开 PR、发掘注册用户 —— 全在一个对话里完成。
@avi_press在 𝕏 上查看 →
X
日历 + Obsidian + GitHub 中枢
管理日历、贡献 Obsidian 笔记、提交 GitHub、发送提醒。
@5katkov在 𝕏 上查看 →
X
Codex 智能体编排
记录应用改进、建立清单、撰写报告、并调度 Codex 智能体执行。
@nateliason在 𝕏 上查看 →
X
大规模数据抓取
将想法落地为项目：从 100 个顶级 X 账号抓取 400 万条帖子。
@andrewjiang在 𝕏 上查看 →
X
Telegram 开发助手
将 OpenClaw 接入 Telegram 群组，随时随地获得开发协助。
@chrisbanes在 𝕏 上查看 →
X
WhatsApp 内构建 UI
完全通过 WhatsApp 消息构建完整 UI —— 回传截图供审查。
@DhruvalGolakiya在 𝕏 上查看 →
X
Google Analytics 技能搭建
约 20 分钟搭建 GA4 分析技能并发布到 ClawHub。
@jdrhyne在 𝕏 上查看 →
X
夜间编程智能体管理
夜间委托编程智能体管理 —— 比单跑智能体有更好的上下文感知。
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X
语音控制调试与部署
AI 通过语音排查部署失败、查看日志、修复配置并重新部署。
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X
聊天内完成整站重建
通过 Telegram 重建整站：Notion 迁移到 Astro，18 篇文章 —— 全程对话完成。
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X
跨平台任务执行
清理 Linear 工单、写邮件、开 PR、发掘注册用户 —— 全在一个对话里完成。
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X
日历 + Obsidian + GitHub 中枢
管理日历、贡献 Obsidian 笔记、提交 GitHub、发送提醒。
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X
Codex 智能体编排
记录应用改进、建立清单、撰写报告、并调度 Codex 智能体执行。
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X
大规模数据抓取
将想法落地为项目：从 100 个顶级 X 账号抓取 400 万条帖子。
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X
Telegram 开发助手
将 OpenClaw 接入 Telegram 群组，随时随地获得开发协助。
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X
WhatsApp 内构建 UI
完全通过 WhatsApp 消息构建完整 UI —— 回传截图供审查。
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X
Google Analytics 技能搭建
约 20 分钟搭建 GA4 分析技能并发布到 ClawHub。
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三步上手
1
选择 agent 工作区
选择 coding 工作流所需的算力级别。Pro 最适合大多数仓库自动化。
2
连接仓库和任务工具
连接 GitHub、Linear、Slack、浏览器会话、MCP tools，以及工作流依赖的 coding runtimes。
3
分配持续工作
使用聊天或计划任务，让 coding agents 处理 review、测试、修复、release notes 和 backlog 清理。
常见问题
推荐套餐
让你的 coding agents 在 review 间隙继续运行
把 AgentCellar 用作持久工作区，承载 coding agents 依赖的仓库、终端、agentic coding tools 和计划任务。
专为始终在线的 AI agent 工作流打造，而不只是一个 runtime。