安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/manishiitg/coding-agent-loop/main/install.sh | bash适合谁
AgentWorks 的官方定位是源码可用（source-available）、面向目标驱动的 AI Agent 平台：给 Agent 定一个目标指标，它持续工作直到达成。如果你已经在用 Claude Code、Codex、Cursor、Pi 或 Muse 这些编码 agent CLI，它直接跑在这些现有 CLI 上。
它同时是一个 MCP 服务器：想在 ChatGPT、Claude（Desktop、Code、Cowork）或任意 MCP 客户端的聊天里直接查目标、读报告、发起运行，它就很对口。
需要留意的前提：官方说明的安装路径只覆盖 macOS（装进 /Applications、清除 macOS 隔离标记、必要时经 Homebrew 安装 Go），其他操作系统未提及；它也不是开箱即用的托管服务，首次启动必须自选本地工作区文件夹并设置 AUTH_SECRET。
3 分钟完成第一次尝试
前提：一台 macOS 机器和一个终端，脚本需要时会经 Homebrew 补装 Go。
在终端执行官方一行安装命令：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/manishiitg/coding-agent-loop/main/install.sh | bash
回车前先看清副作用：脚本会下载最新 release，把 AgentWorks.app 安装到 /Applications，安装 Claude Code 和 Codex 访问工具所用的 MCP bridge（放到 ~/go/bin），清除 macOS 隔离标记，然后启动应用。这是带本地写入的安装动作，不是只读操作；对远程脚本有顾虑可先在浏览器查看该 URL 内容。
首次启动配置：按应用提示选择一个工作区文件夹，并设置 AUTH_SECRET。它用于加密 provider keys；同一个工作区若在多台机器上打开，每台都必须复用相同的值。
做一次低风险的首次调用：安装脚本已为 Claude Code 与 Codex 装好 MCP bridge，在 Claude Code 里发起：让它查目标（check goals）或读报告（read reports），这是官方描述的读取类能力，不触发运行。成功信号：Claude Code 能返回目标状态或报告内容。其他 MCP 客户端（如 ChatGPT、Claude Desktop）的接入步骤官方页面未展示，不在这里代拟。
使用案例
案例一：在聊天里查进度、读报告。场景：你已把某个追指标的目标交给 AgentWorks，想在日常对话里直接了解进展。做法：在已接入的客户端里用自然语言让它查目标、读报告（check goals, read reports）。可期待结果：官方明确支持从该聊天查看目标与读取报告；具体返回字段未列出，以实际输出为准。
案例二：从聊天里启动一次运行。场景：你判断某个目标需要立刻推进，想留在当前对话里发起。做法：让 AgentWorks start runs。可期待结果：运行启动，并由你已安装的编码 agent CLI 承载执行（Claude Code、Codex、Cursor、Pi、Muse）。注意这不是查询，而是会真实干活的动作——运行会持续工作直到达成指标。发起前确认目标与范围配置无误；运行级的人工确认点官方未说明。
使用边界
读写性质：MCP 暴露的能力既有读取（查目标、读报告），也有执行（启动运行）。启动运行会让 agent 持续工作直到达成目标指标，有真实副作用；各工具是否带只读提示官方未标注，不要假设全部只读。
凭证与本地数据：首次启动必须选择本地工作区文件夹；AUTH_SECRET 用于加密 provider keys，同一工作区在每台机器上必须复用相同值。Provider keys 如何配置，官方页面未展开。
副作用与确认点：安装脚本写入 /Applications 与 ~/go/bin、清除 macOS 隔离标记并启动应用；运行启动后 agent 会持续执行，是否有逐步确认机制未在官方说明中找到。
明确限制与未知：安装路径仅见 macOS 描述；平台性质为 source-available（仓库标题亦自称 Open source），许可条款以仓库为准；非 macOS 平台支持、MCP 工具完整清单与参数、远程托管形态、除 AUTH_SECRET 外的认证方式均未说明，使用前建议到官方仓库核对。