分享一个开源的 AI 协作空间:群里 @ 一下,队友电脑上的 Claude Code 就开工

你让 Claude 改了接口，队友的 Codex 并不知道；Agent 说「已经跑起来了」，服务却只监听在它那台机器的 localhost；你的工作机上装着仓库、依赖和登录好的 Agent，队友却完全用不上。

今天分享的开源项目共工空间，把这三件事收进了一个群里：每个人把自己的机器接进来，机器上的 Claude Code / Codex 就成了群里可以 @ 的 Bot。@ 一下，活在队友的机器上开干，做完的网页直接在群里点开。

技术栈：Rust daemon + TypeScript 全栈（React/Fastify/PostgreSQL），macOS 桌面端用 Tauri支持的 Agent：Claude Code、Codex（走 ACP 协议接入，适配层可插拔）上手门槛：有演示环境，注册账号就能体验，不用自己部署

一、AI 编程现在的「三张皮」

用 Claude Code / Codex 的小团队，大概都踩过这三个坑：

上下文散落在各自的终端里。 你在自己的终端里让 Claude 改完接口，队友的 Codex 对此一无所知。下次他接手，上下文得从头讲一遍。Agent 的对话记录存在各人电脑上，谁也看不见谁的。

机器各自闲着。 你的工作机上有完整的仓库、配好的依赖、登录好的 Agent，但这些只有你能用。队友遇到问题，要么远程桌面看你敲命令，要么他自己再装一遍环境。

结果看不见。 Agent 跑完说「服务已经起好了」，可这个服务监听在它那台机器的 localhost 上。想给队友看一眼？要么截图，要么开内网穿透，要么把代码推上去部署一遍。

这三件事的共同点是：每个人和自己的 AI 单独干活，团队之间没有共享的「场」。 共工空间做的就是把这个场补上。

二、它是谁：一个自托管的群聊，人和 Bot 同群

一句话：在群里 @ 一下，队友机器上的 Claude Code / Codex 就开工，做完的结果直接在群里打开。

左边是群聊，右边是实时打开的预览——这不是两个软件拼起来的，是同一件事的两面。

每个成员把自己的机器通过 gg 命令行或 macOS 桌面端接进服务器，机器上的 Agent 就注册成了群里的一个 Bot。人和 Bot 在同一个群里：讨论需求、派活、追问、打断、接力，过程和结果对全员可见。

几个顺手的细节：

• @ 谁谁开工，Bot 干活过程中追加消息可以直接打断补充，不用等它跑完一轮；
• /stop 随时叫停；
• Bot 之间能接力：前端 Bot 做完，可以在群里把任务 @ 给后端 Bot，链路受群设置的「接力链长上限」约束；
• Bot 可以通过内置的 gonggong MCP 检索群聊记录、向群成员提问——它不是聋子，群里聊过什么它能查。

三、过程全透明：思考、命令、diff 都在群里

光能派活还不够，AI 干活最怕的是「黑盒」：它到底改了什么？跑挂的命令输出是什么？

共工空间把每一轮运行的过程实时回传：Agent 的思考、工具调用、命令输出，群里点开运行卡片就能看。

每轮结束还有 diff、Git 状态、文件树，token 和上下文占用一目了然。你不用相信 Agent 说「改好了」，你直接看 diff。

网页、接口服务、静态报告，甚至桌面应用窗口和微信小程序模拟器，都能通过预览隧道在群里直接打开，还能生成限时公开链接发给外部的人。这是「结果看不见」那个坑的解法：服务跑在队友机器 localhost 上，隧道把它送进浏览器。

四、架构上做对的一件事：服务器只管路由

这类工具最容易做成的样子，是把你的代码和模型调用都过一遍中心服务器。共工空间反着来：

浏览器 Web（群聊 · 预览）    │    ▼ 服务器（Fastify + PostgreSQL）——账号、群、消息路由、预览中继、审计    ▲    │  全部由 daemon 主动出站连接 成员机器上的 daemon（Rust，gg 命令行 / 桌面端）    ├─ ACP 适配器 ──→ Claude Code / Codex（本机已登录的 CLI）    └─ 工作区 ~/.gonggong/workspaces/ 

这个设计带来三个直接的好处：

1. 不用管网络。 daemon 只向外连接服务器，家里的 NAT、公司的防火墙都不用配置，成员机器不需要对外开放任何端口。

2. 模型调用不过服务器。 Agent 是机器上已登录的 CLI，模型调用从成员本机直接发出，用的是你自己的账号、你自己的额度、你自己配的模型厂商。git 凭据也留在成员机器上，Bot 用主人自己的凭据克隆仓库。

3. 服务器轻到可以自己 docker compose 起一个。 它只负责账号、群、消息路由、预览中继和审计，不保管仓库凭据，也不调用模型。

Agent 通过 https://agentclientprotocol.com 接入，daemon 用官方适配器 @agentclientprotocol/claude-agent-acp 和 codex-acp 驱动本机的 claude / codex CLI。适配层是插件式的，以后接更多 Agent 不用动主干。

五、安全：@ 你的 Bot，等于让他在你机器上执行 Agent

这句话必须说在前面。让别人 @ 你的 Bot，本质上是授权他在你的机器上跑 Agent。共工空间的约束做得比较清楚：

• Bot 默认在隔离的托管工作区（~/.gonggong/workspaces/）里干活；
• 权限分只读 / 工作区写入 / 完全访问三档；
• 越权操作会弹审批卡片，只有 Bot 主人能批准；Bot 拿不准时会在群里出选择题问人；

• 触发范围可设为「仅本人 / 指定名单 / 任何群成员」；
• 所有操作留有审计记录。

官方建议：Bot 跑在专用机器或虚拟机上；用日常工作机的话，保持「工作区写入」档位，别对群开放「完全访问」。道理朴素：这是便利和风险的交换，档位就是交换的旋钮。

六、上手：三步，或者干脆先玩演示环境

不想部署，直接玩：打开演示环境 http://gg.uyoqu.com/，注册账号，从「绑定机器」开始。演示环境仅供体验，别放敏感代码。

想自己部署（Docker，两条命令的事）：

gitclonehttps://github.com/yoqu/gonggong-space.git&&cdgonggong-space GONGGONG_ADMIN_PASSWORD=初始密码dockercomposeup-d# 打开 https://localhost

接入机器：网页右上角「绑定新机器」，复制命令到要跑 Bot 的机器上执行：

gglogin--serverhttps://gg.example.com--codeK7QM-4X2P ggrun 

然后新建 Bot → 建群 → @Bot 需求，完事。macOS 用户也可以直接用桌面端（自带 daemon，菜单栏常驻），Windows / Linux 用命令行 gg。

对国内环境的照顾值得一提：默认走 npmmirror 镜像；daemon 能一键安装 Node、Claude Code、Codex；内置主流模型厂商预设，选厂商只填 Key，还能导入 CC Switch 配置。装环境这一步的摩擦，基本被磨平了。

七、名字有点意思：共工

项目取名自上古水神共工。「共」字的甲骨文，是双手合力托举一物的形状；Logo 是两道浪尖托起一枚玉。一群人的机器、一群人的 Agent，合力托起一件事——名字和定位是对上的。

小结：如果你们团队已经在用 Claude Code / Codex，但各自为战、结果看不见，这个项目值得花半小时试试。先去演示环境 @ 一下感受流程，再决定要不要 docker compose 起一套自己的。

• 仓库：github.com/yoqu/gonggong-space（Apache-2.0）
• 文档 / 快速上手：yoqu.github.io/gonggong-space
• 演示环境：gg.uyoqu.com