再共有 — Eric Djavidによるコンテンツ
私はちょうど、自分のMacを7人のAI従業員を抱える会社に変えたところだ。
それはJARVISと呼ばれている。そして私はそのコードを無料で公開している。
私の問題:同時に7つのClaude Codeセッションを開いていること。
プロジェクトごとに1つ。2つの画面で。
私は正しいターミナルを探すことに時間を費やしていた。
そして、私を待っているものを見逃していた。
そこで私は自分のコントロールステーションを構築した。
具体的には:
→ 私は3分の1秒でターミナルを切り替える。ワンクリック、または「3番を開け」で。
→ 各セッションは3Dマップ上の球体だ。私は全知である。
→ マスターエージェントが他のエージェントを統括する。「2番にテストを実行するよう伝えろ」
→ 私は同僚のようにそれと話す。フランス語で。
→ それはアクションをトリガーし、私のアプリのダッシュボードを開く。
結果:私が知らないうちに私を待っているエージェントはもういない。
私はそれで自分の7つのプロジェクトを、自分のMacから実行している。
コードはオープンソースだ。インストールは5ステップで完了する。
得られるもの:
私のバージョンのJARVISの完全なコード
すべてのClaude Codeセッションの3Dマップ
フランス語の音声と、自分の声を無視するマイク
5ステップでインストールするためのガイド
無料アクセス! 
リポストは絶対優先で優先される。 
LinkedInの情報源
- プロフィール: Pierre Jean Duvivier dit Sage(LinkedIn)
- 共有者: Eric Djavid(LinkedIn)
投稿 Je viens de transformer mon Mac en entreprise de 7 employés IA. は les plumes qui mordent に最初に掲載された。
よくある質問
FAQ Macを7人のAI従業員の会社に変える
1 私のMacを7人のAI従業員の会社に変えるとはどういう意味ですか
それは、それぞれが異なる仕事—執筆、調査、スケジューリング、顧客対応など—を処理する一連のAIエージェントまたはアシスタントをMac上で実行することを意味し、それらが小さなチームのように連携して働く
2 これには強力なMacが必要ですか
必ずしもそうではない。ほとんどのAIエージェントの設定はクラウドで実行され、ブラウザまたは軽量アプリのみを必要とする。オープンソースモデルを使ったローカル設定にはより多くのRAMとまともなチップが必要だが、標準的な現代のMacはほとんどのクラウドベースのツールで動作する
3 AI従業員とは正確には何ですか—それらは本物のソフトウェアですか
それらは大規模言語モデルによって動かされるソフトウェアエージェントである。それぞれが役割、指示、および特定のツールやファイルへのアクセスで設定されているため、専門の作業者のように振る舞う
4 これは単にChatGPTを使うこととどう違いますか
1つのチャットウィンドウの代わりに、別々の役割を持つ複数のエージェントがいて、タスクを引き継ぎ、コンテキストを共有し、スケジュールで実行できる。それは単一の会話というよりもワークフローのようなものだ
5 7人のAI従業員はどのような仕事ができますか
一般的な役割には、ライター、リサーチャー、メールアシスタント、スケジューラー、データアナリスト、カスタマーサポート対応者、プロジェクトコーディネーターが含まれる。ニーズに合わせて役割を入れ替えることができる
6 主な利点は何ですか
反復作業の削減、定型タスクの迅速な処理、雇用よりも低いコスト、タスクを24時間365日実行できる能力。また、すでに所有しているハードウェア上ですべてを保持できる
7 コーディングの知識は必要ですか
クラウドベースのエージェントプラットフォームでは、いいえ—ほとんどがビジュアルビルダーまたは簡単な設定を使用する。ローカルのオープンソースエージェントの実行には通常、ターミナルにある程度慣れていることが必要だ
8 エージェントはどのように互いに通信しますか
共有ワークスペース、メッセージキュー、またはオーケストレーションツールを通じて。1つのエージェントがタスクを終えると、出力—またはリクエスト—をチェーン内の次のエージェントに渡す
9 初心者が犯す最大の間違いは何ですか
エージェントに曖昧な指示を与えること、または一度にあまりにも多くのアクセスを与えること。1つの明確な役割から始めてテストし、その後徐々にエージェントを追加する
10 データを非公開に保つにはどうすればよいですか
明確なデータポリシーを持つクラウドツールを使用するか、ローカルモデルを実行する