QM

为什么需要

独立开发者或小团队用 AI 编程助手时，最常见的痛点是：Agent 是单人助理，团队里每个人的配置、记忆、文件互相看不见，要共享就只能反复拷贝。出海做产品尤其需要协作——时区跨半个地球，Slack 群里大家都在用 Agent，但没人知道别人调了什么 prompt、用哪个模型、踩过什么坑。

QM 把 Agent 从「个人助理」改造成「公司级协作工具」。每个员工拥有自己的隔离工作区，但又能通过 Slack 频道、群组、项目空间协作，权限、记忆、文件、密钥、定时任务各自独立。

怎么用

5 步上手：

1. qm init 初始化工作区，绑定 Slack/邮箱身份
2. 在 Web 端或 Slack 调起 Agent，下发任务
3. 给频道、群组分配 Agent 权限（谁能调用、谁能看历史）
4. 团队共享 Skills、记忆片段、Crons，跨人复用
5. 部署到生产环境——自带 Web Apps、内部应用、密钥托管

切换模型和 Harness 都通过配置文件完成，Pi、OpenCode、Codex、Claude Code 都能驱动同一个核心，不会被任何一家供应商锁死。

使用案例

5 人 SaaS 团队用 QM 跑出海客服：3 个时区（深圳、柏林、纽约）共用同一个 Slack 工作区，每个客服 Agent 独立处理私聊，群聊里多人共享排班机器人和 FAQ 检索。每天节省 4 小时人工协调。

另一个场景是 2 人技术创业公司做产品支持：技术负责人用 Claude Code 写代码，产品经理用 Codex 处理客户邮件，CEO 用 QM 后台 cron 每天跑市场数据汇总。三个人共用一套 Skills 包，谁写的 Skill 别人直接用。

注意事项

• 定价：完全开源，Apache-2.0 协议，自托管免费
• 需要 Slack 工作区或自建 Web 端
• Harness 选择需要各自订阅（Claude Code / Codex / Pi 等）
• 部分高级功能（审计日志、合规导出）需要付费企业版