AI 自动做完整产品：great-cto 用 69 个 Agent 颠覆 solo 开发流程
想象一下：作为一个独立开发者或 CTO，你描述一个产品想法，AI 自动完成架构设计、后端开发、前端构建、测试、安全审计，然后直接部署上线——整个过程你只点两次”同意”就能搞定。
这就是 great-cto 在做的事情。它不是一个聊天助手，而是一个完整的 AI 流水线编排层，运行在你已有的编码 agent（Claude Code 或 Codex）之上。
核心玩法：两句话启动一个产品
初始化只需一行命令：npx great-cto init。之后每天接触三个命令：
/start "你的产品想法"— 描述完，流水线全自动跑起来/inbox— 查看当前需要你处理的事项（待审批门、阻塞任务）/digest— 每周 DORA 指标 + 每个功能成本汇总
整个流程设计非常克制：你只停两次，一次是设计审批，一次是上线审批，中间全部无人值守。
69 个专业 Agent，而不是一个万能助手
great-cto 的核心设计理念是”专家协作”：69 个专职 Agent，各有各的窄职责——架构师、设计师、后端开发、前端开发、QA、安全审计、DevOps。代码评审在写代码之前，架构批评在规划之前。一个错误在小时级被发现，而不是在几天后发现。
Scope 强制在写入时限制：每个 Agent 只能操作自己领域的文件，不是审查时标记，是直接拒绝写入。
成本可控，真的很便宜
官方披露的数据很有意思：
- 单个功能端到端：约 1 小时 26 分钟，token 成本 $3.40
- 完整产品（中位数 7 个功能）：约 $171 tokens
- 一个月跑 20 次流水线：约 $34（只付 LLM 提供商费用）
所有东西跑在本地，MIT 协议，代码不离开你的机器，隐私默认关闭。这对于关注数据安全的团队来说很有吸引力。
支持哪些行业和场景？
目前内置支持 60 个产品模板，覆盖 15 个美国主要行业（医疗、合规金融、法律等）。每个行业有对应的合规和审批门控，对受监管行业来说，这是真实的业务价值。
适合谁用？
独立创始人或 CTO——工程师两人以上可能就已经超出它的目标用户群了。它不是 CI/CD 系统，审批门跑在本地，合并还是要走 GitHub Actions。
如果你一直在找”如何让 AI 真正帮我做完整个功能”而不是”帮我写一段代码”，great-cto 值得试试。
GitHub：https://github.com/avelikiy/great_cto
评论区
登录后可评论。