@link-assistant/hive-mind
v1.72.3
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AI-powered issue solver and hive mind for collaborative problem solving
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Hive Mind 🧠 (languages: en • zh • hi • ru)
掌控 AI 蜂巢的核心 AI 大脑。 这是一个统筹协调多个 AI 的编排 AI,即 HIVE MIND(蜂群思维)/ SWARM MIND(集群思维)。
该系统还可以接入人类集体智慧,这意味着它能够与人类沟通,获取需求、专业知识和反馈。
灵感来源于 konard/problem-solving
为什么选择 Hive Mind?
Hive Mind 是最自主、最适合云端部署的 AI 问题解决方案,无需开发者全程盯守,同时在关键决策上保留人工监督。
Hive Mind 是一款通用 AI(迷你 AGI),能够处理广泛的任务,不仅限于编程。几乎所有可以通过操作仓库文件完成的事情,都可以实现自动化。
| 特性 | 对您的意义 |
| -------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 无需全程盯守 | 完全自主模式,拥有 sudo 权限。AI 享有像真实程序员一样的创造自由。 |
| 云端隔离 | 运行在专用虚拟机或 Docker 上,出现问题易于恢复。 |
| 完整互联网 + Sudo 权限 | AI 可以按需安装软件包、获取文档并配置系统。 |
| 预装工具链 | 25GB+ 开箱即用:10 种语言运行时、2 个定理证明器、构建工具,还可继续安装更多。 |
| 高效利用 Token | 常规任务通过代码自动化完成,让 AI Token 专注于创造性问题解决。 |
| 节省时间 | 人类需要 2~8 小时的工作,AI 每个工作会话仅需 10~25 分钟完成。可批量执行仓库中的任务。"代码在你睡觉时已写好。" |
| 编排式扩展 | 并行工作进程犹如一支开发团队,每月仅需约 $200。 |
| 人工控制 | AI 创建草稿 PR——由您决定是否合并。在关键节点设置质量把关。 |
| 任意设备编程 | 通过 Telegram 机器人使用 /solve 和 /hive 命令,在任意设备上管理 AI,无需 PC、IDE 或笔记本电脑。 |
| 100% 开源 | Unlicense(公共领域)。完全透明,无供应商锁定。 |
"与 $200 的 Codex 相比,这个解决方案简直是神器。" - 用户反馈
费用:Claude MAX 订阅(约 $200/月,目前五折优惠 = 价值 $400)可为 Hive Mind 提供几乎无限的使用量——市场上最佳的性价比。
Hive Mind 具备与普通程序员无异的高度创造力。当需求不明确时,它会主动提问,您也可以随时通过 PR 评论进行说明补充。
详细功能和对比信息,请参见 docs/FEATURES.zh.md 和 docs/COMPARISON.zh.md。
⚠️ 警告
在您的开发机上运行此软件是不安全的。
建议使用 Docker 进行安装(本地和服务器均适用)。请参阅下方的 Docker 安装 部分。
本软件使用 Claude Code 的完全自主模式,这意味着它可以自由执行任何它认为合适的命令。
这可能导致意想不到的副作用。
此外,已知存在磁盘空间泄漏问题。因此,您需要确保能够重新安装虚拟机以清理空间和/或修复虚拟机损坏。
⚠️ 重要:Token 与敏感数据安全
本软件无法保证虚拟机上 TOKEN 或其他敏感数据的任何安全性。
从连接互联网的虚拟机中提取 Token 的方式多种多样,包括但不限于:
- Claude MAX Token - AI 操作所必需
- GitHub Token - 仓库访问所必需
- API 密钥和凭证 - 系统上的任何敏感数据
重要安全注意事项:
- 在开发者机器上运行是绝对不安全的
- 在虚拟机上运行相对安全,但仍存在风险
- 即使您的开发机数据没有直接暴露,虚拟机中仍含有敏感 Token
- 任何存储在联网系统上的 Token 都可能被攻击
使用本软件须完全自担风险与责任。
我们强烈建议:
- 使用专用的、隔离的虚拟机
- 定期轮换 Token
- 监控 Token 使用情况,发现可疑活动
- 切勿使用生产环境的 Token 或凭证
- 做好随时撤销并替换本系统所用所有 Token 的准备
运行 hive.mjs 的最低系统要求:
1 CPU 核心
1 GB RAM
> 4 GB SWAP
50 GB 磁盘空间🚀 快速开始
全局安装
使用 Bun(推荐)
bun install -g @link-assistant/hive-mind使用 Node.js
npm install -g @link-assistant/hive-mind安装 Docker
如果您尚未安装 Docker,请按照以下步骤在 Ubuntu 上安装 Docker Engine:
# Install prerequisites
sudo apt update
sudo apt install ca-certificates curl
# Add Docker's official GPG key
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
# Add Docker repository
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.sources <<EOF
Types: deb
URIs: https://download.docker.com/linux/ubuntu
Suites: $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}")
Components: stable
Signed-By: /etc/apt/keyrings/docker.asc
EOF
# Install Docker
sudo apt update
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
# Verify installation
sudo docker run hello-world其他操作系统或详细安装说明,请参阅 Docker 官方文档。
使用 Docker
使用 Docker 运行 Hive Mind,实现更安全的本地安装,无需手动配置:
注意: Docker 对本地安装更为安全,也可用于在服务器或 Kubernetes 集群上安装多个隔离实例。Kubernetes 部署请参见下方的 Helm chart 安装 部分。
# Pull the latest image from Docker Hub
docker pull konard/hive-mind:latest
# Start hive-mind container
docker run -dit --name hive-mind konard/hive-mind:latest
# Verify container started
docker ps -a
# Enter additional terminal process to do installation
docker exec -it hive-mind /bin/bash
# Inside the container, authenticate with GitHub
gh-setup-git-identity
# Authenticate with Claude
claude
# Optionally set configuration like this:
# Use /config command and set:
# Reduce motion true # Will save your ssh trafic, and make Claude Code more responsive (less latency)
# Thinking mode false # Anthropic models perform better and cheaper without thinking
# Model haiku # chepear for connection testing manually
# Claude in Chrome enabled by default false # No need for Chrome support on server
# Optionally test Claude connection
claude -p hi --model haiku
# You might need to update hive-mind and agent to latest versions:
bun install -g @link-assistant/hive-mind
bun install -g @link-assistant/agent
# Now you can use hive and solve commands
solve https://github.com/owner/repo/issues/123
# Or you can run telegram bot:
# Exit from additional bash session
exit
# Attach to main bash process
docker attach hive-mind
# Run bot here
# Press Ctrl + P, Ctrl + Q to detach without destroying the container (no stopping of main bash process)
# --- Persisting auth data across restarts ---
# Extract auth data from a running (or stopped) container to the host:
mkdir -p ~/.hive-mind
docker cp hive-mind:/home/box/.claude ~/.hive-mind/claude
docker cp hive-mind:/home/box/.claude.json ~/.hive-mind/claude.json
docker cp hive-mind:/home/box/.config/gh ~/.hive-mind/gh
# Fix ownership to match the box user inside the container:
BOX_UID=$(docker exec hive-mind id -u box)
chown -R $BOX_UID:$BOX_UID ~/.hive-mind/claude ~/.hive-mind/gh
chown $BOX_UID:$BOX_UID ~/.hive-mind/claude.json
# On subsequent runs, mount the auth data to keep it between restarts:
docker run -dit \
--name hive-mind \
--restart unless-stopped \
-v /root/.hive-mind/claude:/home/box/.claude \
-v /root/.hive-mind/claude.json:/home/box/.claude.json \
-v /root/.hive-mind/gh:/home/box/.config/gh \
konard/hive-mind:latestDocker 的优势:
- ✅ 预配置的 Ubuntu 24.04 环境
- ✅ 所有依赖项预先安装
- ✅ 与宿主系统隔离
- ✅ 可使用不同 GitHub 账号轻松运行多个实例
- ✅ 跨不同机器保持一致的环境
高级 Docker 用法请参见 docs/DOCKER.zh.md。
停止并删除 Docker 容器
# Attach to main docker process to stop the container
docker attach hive-mind
^C # stop the telegram bot
exit # exit/stop the container
docker ps -a # show list of docker containers
# CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
# fd0fd4470ec3 konard/hive-mind:latest "/bin/bash" 5 days ago Exited (130) 16 seconds ago hive-mind
df -h # check disk space
# Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
# tmpfs 1.2G 1.1M 1.2G 1% /run
# /dev/sda1 96G 87G 9.8G 90% /
# tmpfs 5.9G 0 5.9G 0% /dev/shm
# tmpfs 5.0M 0 5.0M 0% /run/lock
# /dev/sda16 881M 117M 703M 15% /boot
# /dev/sda15 105M 6.2M 99M 6% /boot/efi
# tmpfs 1.2G 12K 1.2G 1% /run/user/0
docker rm hive-mind # remove docker container frees space used by the container, does not delete image
df -h # check disk space (to confirm space is freed)
# Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
# tmpfs 1.2G 1.1M 1.2G 1% /run
# /dev/sda1 96G 26G 71G 27% /
# tmpfs 5.9G 0 5.9G 0% /dev/shm
# tmpfs 5.0M 0 5.0M 0% /run/lock
# /dev/sda16 881M 117M 703M 15% /boot
# /dev/sda15 105M 6.2M 99M 6% /boot/efi
# tmpfs 1.2G 12K 1.2G 1% /run/user/0Helm 安装(Kubernetes)(实验性)
⚠️ 实验性: Helm/Kubernetes 安装方式为实验性功能,可能不完全稳定。
如需更可靠的安装,建议改用 Docker。
完整的 Helm 安装说明和配置选项请参见 docs/HELM.zh.md。
在 Ubuntu 24.04 服务器上安装(已弃用)
⚠️ 已弃用: 此安装方式不再推荐。
现在我们建议所有安装均使用 Docker,无论是开发机还是服务器。 Docker 提供更好的隔离性、更简便的管理方式和一致的环境。
请使用上方的 Docker 安装方式。 Kubernetes 部署请参见 Helm 安装 部分。
旧版裸机安装说明已移至 docs/UBUNTU-SERVER.zh.md 供参考。
核心操作
# Solve using maximum power
solve https://github.com/Veronika89-lang/index.html/issues/1 --attach-logs --verbose --model opus --think max
# Solve GitHub issues automatically
solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --model sonnet
# Solve issue with PR to custom branch (manual fork mode)
solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --base-branch develop --fork
# Continue working on existing PR
solve https://github.com/owner/repo/pull/456 --model opus
# Resume from Claude session when limit is reached
solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --resume session-id
# Start hive orchestration (monitor and solve issues automatically)
hive https://github.com/owner/repo --monitor-tag "help wanted" --concurrency 3
# Monitor all issues in organization
hive https://github.com/microsoft --all-issues --max-issues 10
# Run collaborative review process
review --repo owner/repo --pr 456
# Multiple AI reviewers for consensus
./reviewers-hive.mjs --agents 3 --consensus-threshold 0.8📋 核心组件
| 脚本 | 用途 | 核心功能 |
| ------------------------------------ | ------------------- | ------------------------------------------------- |
| solve.mjs(稳定版) | GitHub Issue 解决器 | 自动 Fork、分支创建、PR 生成、会话恢复、Fork 支持 |
| hive.mjs(稳定版) | AI 编排与监控 | 多仓库监控、并发工作进程、Issue 队列管理 |
| review.mjs(Alpha 版) | 代码审查自动化 | 协作式 AI 审查、自动反馈 |
| reviewers-hive.mjs(Alpha/实验性) | 审查团队管理 | 多 Agent 共识、审查者分配 |
| telegram-bot.mjs(稳定版) | Telegram 机器人接口 | 远程命令执行、群聊支持、诊断工具 |
🔧 solve 选项
solve <issue-url> [options]最常用选项:
| 选项 | 简写 | 描述 | 默认值 |
| --------------- | ---- | ------------------------------------- | -------- |
| --model | -m | 使用的 AI 模型(sonnet、opus、haiku) | sonnet |
| --think | | 思考级别(low、medium、high、max) | - |
| --base-branch | -b | PR 的目标分支 | (默认) |
其他常用选项:
| 选项 | 简写 | 描述 | 默认值 |
| ------------------------ | ---- | ------------------------------------------------------- | ------ |
| --tool | | AI 工具(claude、opencode、codex、agent、qwen、gemini) | claude |
| --verbose | -v | 启用详细日志 | false |
| --attach-logs | | 将日志附加到 PR(⚠️ 可能暴露敏感数据) | false |
| --auto-init-repository | | 自动初始化空仓库(创建 README.md) | false |
| --help | -h | 显示所有可用选项 | - |
📖 完整选项列表:包含 Fork、自动续行、监视模式及实验性功能在内的所有可用选项,请参见 docs/CONFIGURATION.zh.md。
🔧 hive 选项
hive <github-url> [options]最常用选项:
| 选项 | 简写 | 描述 | 默认值 |
| -------------- | ---- | ------------------------------------- | ------ |
| --model | -m | 使用的 AI 模型(sonnet、opus、haiku) | sonnet |
| --think | | 思考级别(low、medium、high、max) | - |
| --all-issues | -a | 监控所有 Issue(忽略标签) | false |
| --once | | 单次运行(不持续监控) | false |
其他常用选项:
| 选项 | 简写 | 描述 | 默认值 |
| ------------------------ | ---- | ------------------------------------------------------- | ------ |
| --tool | | AI 工具(claude、opencode、codex、agent、qwen、gemini) | claude |
| --concurrency | -c | 并行工作进程数量 | 2 |
| --skip-issues-with-prs | -s | 跳过已有 PR 的 Issue | false |
| --verbose | -v | 启用详细日志 | false |
| --attach-logs | | 将日志附加到 PR(⚠️ 可能暴露敏感数据) | false |
| --help | -h | 显示所有可用选项 | - |
📖 完整选项列表:包含项目监控、YouTrack 集成及实验性功能在内的所有可用选项,请参见 docs/CONFIGURATION.zh.md。
🤖 Telegram 机器人
Hive Mind 内置 Telegram 机器人接口(SwarmMindBot),支持远程命令执行。
🚀 试用体验
想亲眼看看 Hive Mind 的实际效果?欢迎直接在 Telegram 上联系开发者,申请免费演示或获得更快的支持:
设置
获取 Bot Token
- 在 Telegram 上联系 @BotFather
- 创建一个新机器人并获取您的 Token
- 将机器人添加到您的群聊并设置为管理员
配置环境
# Copy the example configuration cp .env.example .env # Edit and add your bot token echo "TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token_here" >> .env # Optional: Restrict to specific chats # Get chat ID using /help command, then add: echo "TELEGRAM_ALLOWED_CHATS=123456789,987654321" >> .env启动机器人
hive-telegram-bot推荐:使用 tee 捕获日志
长时间运行机器人时,建议使用
tee将日志同时输出到文件。这样即使终端缓冲区溢出,您也可以在事后查看日志:hive-telegram-bot 2>&1 | tee -a logs/bot-$(date +%Y%m%d).log或创建日志目录并启用自动日志轮转:
mkdir -p logs hive-telegram-bot 2>&1 | tee -a "logs/bot-$(date +%Y%m%d-%H%M%S).log"实验性:live terminal watch
hive-telegram-bot --auto-start-screen-watch-message这个 opt-in 标志会为公开仓库的
/solve会话启动一条单独的 live terminal 消息。私有仓库或可见性未知的仓库不会自动启动 watch 消息。
机器人命令
大多数操作类命令仅在群聊中有效(不支持与机器人的私聊)。有意发送私密更新的命令(例如 /terminal_watch)也可以在私聊中使用:
/solve - 解决 GitHub Issue
/solve <github-url> [options]
Examples:
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --model sonnet
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --model opus --think max
Aliases:
/do 和 /continue 等同于 /solve
/claude 等同于 /solve --tool claude
/codex 等同于 /solve --tool codex
/opencode 等同于 /solve --tool opencode
/agent 等同于 /solve --tool agent
/qwen 等同于 /solve --tool qwen
/gemini 等同于 /solve --tool gemini
Tool alias examples:
/codex https://github.com/owner/repo/issues/123 --model gpt-5.5
/opencode https://github.com/owner/repo/issues/123 --model grok-code-fast-1
/agent https://github.com/owner/repo/issues/123 --model nemotron-3-super-free
/gemini https://github.com/owner/repo/issues/123 --model flash
/qwen https://github.com/owner/repo/issues/123 --model qwen3-coder-plus
/gemini https://github.com/owner/repo/issues/123 --model gemini-2.5-flash
Free Models (with --tool agent):
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --tool agent --model nemotron-3-super-free
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --tool agent --model opencode/nemotron-3-super-free
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --tool agent --model minimax-m2.5-free
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --tool agent --model gpt-5-nano
Free Models via Kilo Gateway (with --tool agent):
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --tool agent --model kilo/glm-5-free
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --tool agent --model kilo/glm-4.5-air-free
/solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --tool agent --model kilo/deepseek-r1-free📖 免费模型指南:有关所有免费模型(包括 OpenCode Zen 和 Kilo Gateway 提供商)的全面信息,请参见 docs/FREE_MODELS.zh.md。
/hive - 运行蜂群编排
/hive <github-url> [options]
Examples:
/hive https://github.com/owner/repo
/hive https://github.com/owner/repo --all-issues --max-issues 10
/hive https://github.com/microsoft --all-issues --concurrency 3/limits - 显示用量限制
/limits
Shows:
- CPU usage and load average
- RAM usage (used vs total)
- Disk space usage
- GitHub API rate limits
- Claude usage limits (session and weekly)/terminal_watch - Live Session Log
/terminal_watch <uuid> [--size 120x25]
Examples:
/terminal_watch 4d934f71-4cdb-4b8c-b474-582116d12c12
/terminal_watch 4d934f71-4cdb-4b8c-b474-582116d12c12 --width 100 --height 20您也可以回复机器人会话消息并发送 /terminal_watch。该命令会用
$ --status <uuid> 报告的会话日志最新内容更新一条单独的 Telegram
消息,并在会话结束时附加完整日志文件。公开仓库日志可以在群聊中 watch;
私有仓库或可见性未知仓库的日志只会通过私聊发送。
/help - 获取帮助和诊断信息
/help
Shows:
- Chat ID (needed for TELEGRAM_ALLOWED_CHATS)
- Chat type
- Available commands
- Usage examples功能特性
- ✅ 群聊执行:
/solve和/hiveworkflow 从已授权群聊中运行 - ✅ 完整选项支持:所有命令行选项均可在 Telegram 中使用
- ✅ Screen 会话:命令在后台 Screen 会话中运行
- ✅ Live Terminal Watch:
/terminal_watch和 opt-in auto-start 显示 live session logs - ✅ 聊天限制:可选配置允许的聊天 ID 白名单
- ✅ 诊断工具:获取聊天 ID 和配置信息
Live Terminal Watch
启用 --auto-start-screen-watch-message 后,机器人会为公开仓库的 /solve
会话自动启动一条单独的 live terminal watch 消息:
- Manual Watch:
/terminal_watch <uuid>或回复/terminal_watch - Real-time Updates:在命令执行时查看 live session log output
- Auto-freeze:命令完成时消息会被冻结
- Log Attachment:会话结束时自动附加完整日志
- Security:私有仓库或可见性未知的仓库禁用 auto-start
- Smart Updates:仅在实际内容变化时更新(rate-limited 以避免 API limits)
安全注意事项
- 仅在机器人为管理员的群聊中有效
- 可通过
TELEGRAM_ALLOWED_CHATS配置可选的聊天 ID 限制 - 命令以运行机器人的系统用户身份执行
- 请确保已完成正确的身份验证(
gh auth login、claude-profiles)
🏆 最佳实践
当仓库拥有完善的 CI/CD 流水线和清晰的 Issue 需求时,Hive Mind 的效果更佳。请参阅:
- BEST-PRACTICES.zh.md — 通用提示、Issue 编写指南、架构改进和子 Agent 模式
- CI-CD-BEST-PRACTICES.zh.md — CI/CD 流水线设置、推荐模板和执行策略
完善 CI/CD 的核心优势:
- AI 解决器持续迭代直到所有检查通过
- 无论人类/AI 团队构成如何,均保持一致的质量
- 文件大小限制确保代码对 AI 和人类均可读
现已提供适用于 JavaScript、Rust、Python、Go、C# 和 Java 的开箱即用模板。
🏗️ 架构
Hive Mind 基于三个层次运作:
- 编排层(
hive.mjs)- 协调多个 AI Agent - 执行层(
solve.mjs、review.mjs)- 执行具体任务 - 人机交互层 - 支持人类与 AI 协作
数据流
模式一:Issue → Pull Request 流程
sequenceDiagram
participant H as 人类
participant GH as GitHub
participant AI as AI Agent
participant HM as Hive Mind
H->>GH: 创建 Issue
Note over H,GH: 主要人工输入
GH->>HM: Issue 可用
HM->>AI: 分配 Issue
AI->>GH: 分析 Issue
AI->>AI: 开发解决方案
AI->>GH: 创建草稿 PR
Note over H,GH: 人工决策节点
GH->>H: 通知 PR 已创建
H->>GH: 审查 PR
alt 批准并合并
H->>GH: 合并 PR
GH->>HM: PR 已合并
else 请求修改
H->>GH: 添加评论
Note over H,GH: 次要人工输入
GH->>HM: 评论已添加
HM->>AI: 处理反馈
AI->>GH: 更新 PR
else 关闭 PR
H->>GH: 关闭 PR
GH->>HM: PR 已关闭
end模式二:Pull Request → 评论流程
sequenceDiagram
participant H as 人类
participant GH as GitHub
participant AI as AI Agent
participant HM as Hive Mind
Note over GH: 已有 PR
H->>GH: 添加评论
Note over H,GH: 主要人工输入
GH->>HM: 新评论可用
HM->>AI: 处理评论
AI->>GH: 分析反馈
AI->>AI: 更新解决方案
AI->>GH: 推送更改
Note over H,GH: 人工决策节点
GH->>H: 通知更改
H->>GH: 审查更新
alt 批准并合并
H->>GH: 合并 PR
GH->>HM: PR 已合并
else 需要更多更改
H->>GH: 添加更多评论
Note over H,GH: 继续人工输入
GH->>HM: 评论已添加
else 关闭 PR
H->>GH: 关闭 PR
GH->>HM: PR 已关闭
end📖 完整的数据流文档(包含人类反馈集成节点),请参见 docs/flow.zh.md
📊 使用示例
自动化 Issue 解决
# Solve issue (automatically forks if no write access)
solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --model opus
# Manual fork and solve issue (works for both public and private repos)
solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --fork --model opus
# Continue work on existing PR
solve https://github.com/owner/repo/pull/456 --verbose
# Solve with detailed logging and solution attachment
solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --verbose --attach-logs
# Dry run to see what would happen
solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --dry-run多仓库编排
# Monitor single repository with specific label
hive https://github.com/owner/repo --monitor-tag "bug" --concurrency 4
# Monitor all issues in an organization
hive https://github.com/microsoft --all-issues --max-issues 20 --once
# Monitor user repositories with high concurrency
hive https://github.com/username --all-issues --concurrency 8 --interval 120
# Skip issues that already have PRs
hive https://github.com/org/repo --skip-issues-with-prs --verbose
# Auto-cleanup temporary files
hive https://github.com/org/repo --auto-cleanup --concurrency 5会话管理
# Resume when Claude hits limit
solve https://github.com/owner/repo/issues/123 --resume 657e6db1-6eb3-4a8d
# Continue session interactively in Claude Code
(cd /tmp/gh-issue-solver-123456789 && claude --resume session-id)🔍 监控与日志
在日志中查找恢复命令:
grep -E '\(cd /tmp/gh-issue-solver-[0-9]+ && claude --resume [0-9a-f-]{36}\)' hive-*.log🔧 配置
身份验证:
gh auth login- GitHub CLI 身份验证claude-profiles- 将 Claude 身份验证配置文件迁移到服务器
OpenRouter 集成:
使用 OpenRouter 通过单一 API 密钥访问来自 60+ 提供商的 500+ AI 模型。设置说明(涵盖 Claude Code CLI 和 @link-assistant/agent)请参见 docs/OPENROUTER.zh.md。
环境变量与高级选项:
包含环境变量、超时、重试限制、Telegram 机器人设置、YouTrack 集成及所有 CLI 选项在内的全面配置,请参见 docs/CONFIGURATION.zh.md。
🐛 问题反馈
Hive Mind 问题
如果您遇到 Hive Mind(本项目)的问题,请在我们的 GitHub Issues 页面提交反馈:
- 仓库:https://github.com/link-assistant/hive-mind
- Issues:https://github.com/link-assistant/hive-mind/issues
Claude Code CLI 问题
如果您遇到 Claude Code CLI 本身的问题(例如 claude 命令报错、安装问题或 CLI 缺陷),请向官方 Claude Code 仓库提交反馈:
- 仓库:https://github.com/anthropics/claude-code
- Issues:https://github.com/anthropics/claude-code/issues
🛡️ 文件大小限制
所有文档文件均会自动检查:
find docs/ -name "*.md" -exec wc -l {} + | awk '$1 > 1000 {print "ERROR: " $2 " has " $1 " lines (max 1000)"}'服务器诊断
识别消耗资源的进程所属的 Screen 会话:
TARGETS="62220 65988 63094 66606 1028071 4127023"
# build screen PID -> session name map
declare -A NAME
while read -r id; do spid=${id%%.*}; NAME[$spid]="$id"; done \
< <(screen -ls | awk '/(Detached|Attached)/{print $1}')
# check each PID's environment for STY and map back to session
for p in $TARGETS; do
sty=$(tr '\0' '\n' < /proc/$p/environ 2>/dev/null | awk -F= '$1=="STY"{print $2}')
if [ -n "$sty" ]; then
spid=${sty%%.*}
echo "$p -> ${NAME[$spid]:-$sty}"
else
echo "$p -> (no STY; not from screen or env cleared / double-forked)"
fi
done显示进程详细信息:
procinfo() {
local pid=$1
if [ -z "$pid" ]; then
echo "Usage: procinfo <pid>"
return 1
fi
if [ ! -d "/proc/$pid" ]; then
echo "Process $pid not found."
return 1
fi
echo "=== Process $pid ==="
# Basic process info
ps -p "$pid" -o user=,uid=,pid=,ppid=,c=,stime=,etime=,tty=,time=,cmd=
echo
# Working directory
echo "CWD: $(readlink -f /proc/$pid/cwd 2>/dev/null)"
# Executable path
echo "EXE: $(readlink -f /proc/$pid/exe 2>/dev/null)"
# Root directory of the process
echo "ROOT: $(readlink -f /proc/$pid/root 2>/dev/null)"
# Command line (full, raw)
echo "CMDLINE:"
tr '\0' ' ' < /proc/$pid/cmdline 2>/dev/null
echo
# Environment variables
echo
echo "ENVIRONMENT (key=value):"
tr '\0' '\n' < /proc/$pid/environ 2>/dev/null | head -n 20
# Open files (first few)
echo
echo "OPEN FILES:"
ls -l /proc/$pid/fd 2>/dev/null | head -n 10
# Child processes
echo
echo "CHILDREN:"
ps --ppid "$pid" -o pid=,cmd= 2>/dev/null
}
procinfo 62220维护
进入最新 Screen 会话
s=$(screen -ls | awk '/Detached/ {print $1; exit}'); echo "Entering $s"; screen -r "$s"; echo "Left $s";进入最旧 Screen 会话
s=$(screen -ls | awk '/Detached/ {last=$1} END{print last}'); echo "Entering $s"; screen -r "$s"; echo "Left $s";重启服务器
sudo reboot这将清除所有悬空的未使用进程和 Screen 会话,从而释放 RAM 并降低 CPU 负载。另外,重启可能会清除所有临时文件,因此如果已重启,下一步可能不需要执行任何操作。
清理磁盘空间
df -h
rm -rf /tmp
df -h这些命令应在 hive 用户下执行。如果您不小心以 root 用户身份删除了 /tmp 目录本身,需要通过以下方式恢复:
sudo mkdir -p /tmp
sudo chown root:root /tmp
sudo chmod 1777 /tmp关闭所有 Screen 会话以释放 RAM
# close all (Attached or Detached) sessions
screen -ls | awk '/(Detached|Attached)/{print $1}' \
| while read s; do screen -S "$s" -X quit; done
# remove any zombie sockets
screen -wipe
# verify
screen -ls显示完整命令参数的 Top
top -c查看完整进程树
ps -eo pid,ppid,user,args --forest或
ps axjf终止由特定任务派生的所有命令
pkill -f gh-issue-solver-1773073065743终止由 ms-playwright 派生的所有无头浏览器
pkill -f ms-playwright/chromium_headless_shell-1200此操作可以执行,但不推荐,因为重启服务器效果更好。
📄 许可证
Unlicense 许可证 - 参见 LICENSE
🤖 贡献
本项目采用 AI 驱动的开发模式。人机协作指南请参见 CONTRIBUTING.zh.md。
