Paperclip
开源 AI 劳动力人类控制面
这不是一个写代码的工具，而是一个用于构建“零人类公司”的编排引擎。在这里，你设定偏好，管理架构，完成真正的商业交付。
代理架构与能力矩阵
人类控制层
You (The Human)
设定目标与审批
执行分发层
AI CEO
拆解任务、雇佣员工
Claude 工程师
调用底层代码库
Skills: Git, Terminal
Gemini 内容官
产出营销与视频脚本
Skills: Remotion
人在回路的任务执行流
1
定义偏好与工具
为不同代理注入 skills.sh 技能（如浏览器控制）和品牌视觉手册，确保产出风格一致。
2
执行与 QA 循环
执行代理完成后，必须经过 QA 代理在浏览器中自动测试，而非盲目输出。
3
最终审批 (Approver)
关键节点回落至人类。你在查阅代理提交的「规划方案」后给出反馈或放行。
Vendor Neutral
不要被单一模型绑定。顶级任务交给 Claude/GPT，日常任务可通过 OpenRouter 路由至免费的 Qwen 模型。
按需分配智力成本
让组织进化的能力
自动化例行任务 (Routines)
设置基于模板的定时任务。例如：每天读取 GitHub 合并记录，自动向 Discord 发送包含变更日志的 PR 摘要。
组织级学习 (Org Learning)
设置专职的 "Skill Consultant"。当员工代理做错时，不仅修正本次错误，而是将反馈转化为该组织专属的永久技能记忆。
多模态与工具生态
内置技能管理器。无论是执行 Shell、读写文件还是调用第三方 API（MCP），代理都能自主发现并安装所需工具。
未来路线图 (Roadmap)
即将支持：云端沙盒运行 (E2B / dev.exe)、多人在线协作控制平面、以及无限制燃烧 Token 的 Maximizer 模式。