AWR / WORK CONTINUES

Dein KI-Team.
Ein Projekt, das vorankommt.

Die Open-Source-Plattform für Projekt-Delivery mit Menschen und KI. Gib Aufgaben eine klare Grundlage, halte Übergaben verbunden und mach jede Lieferung nachvollziehbar.

Loslegen Sieh dir die Zusammenarbeit an

Apache 2.0 Open Source·Lokale Kontext-Kompilierung

0.7.0 / LOKALER ARBEITSBEREICH

Alle Projekte. Ein Arbeitsbereich.

Deine Agenten bringen die Arbeit voran. Du behältst den Überblick. Finde AWR-verwaltete Projekte und sieh ihren aktuellen Fortschritt und ihre Abhängigkeiten.

01
Projekte finden
Suche, letzte Nutzung und manuelle Aktualisierung. Ausgeblendete Projekte bleiben ausgeblendet.
02
Drei Fortschrittsansichten
Projektknoten, Abhängigkeiten und Zusammenarbeitsbahnen. Filter und Sortierung für alle Felder.
03
Bei der Installation dabei
In npm / PyPI enthalten, mit mobiler Ansicht und HTML- / JSON-Export.

0.7.0 installieren Release ansehen

AWR Project Hubv0.7.0

Lokale Projekte03

Verwaltete Projekte suchen

Dokumentenportal

Datendienst

Wissensbasis

Dokumentenportal / FortschrittPPO

Knoten

Abhängigkeiten

Bahnen

Synthetisches Projekt · Lokale Ansicht

Die Webansicht dient der Beobachtung. Agenten übernehmen und aktualisieren Aufgaben über CLI / MCP. Der vollständige Team-Arbeitsbereich wird noch entwickelt.

Verbinde deine Agents über CLI / MCP

Claude CodeCodexCursorKimiGemini CLICopilotWindsurfQwen CodeGrokZCodeDeepSeekTrae

GETTING STARTED

In drei Minuten in deinem Workflow.

Behalte deinen Agent. Lass dein Projekt, wo es ist.

Wähle, wie du installierst

Installiere AWR für mich und übernimm dann dieses Projekt: https://github.com/originoneai/awr

Schick das an den Agent, den du bereits nutzt. Er installiert und verbindet AWR von selbst.

npm install -g @originoneai/awr@0.7.0

python -m pip install originoneai-awr==0.7.0

Stellt die Befehle awr und awr-mcp bereit

Nach der Installation startet der erste normale AWR-Befehl oder lokale MCP-Aufruf automatisch genau einen Hintergrund-Webdienst. awr overview öffnet den Arbeitsbereich.

awr overview

Standard: http://127.0.0.1:7381. Bei belegtem Port zeigt awr overview status --json die tatsächliche URL. Der nächste CLI- / MCP-Aufruf stellt einen beendeten Dienst wieder her.

Installation und Upgrade

Entferne vor der Installation das alte Paket. Befehle und Projektaufzeichnungen bleiben erhalten. Sichere den Projektzustand und folge der Upgrade-Anleitung.

Installation und Upgrade

Plattform- & InstallationsanforderungenNode 22.14+ / Python 3.9+

Gib deinem Agent diese Anweisung

Verwende AWR, um dieses Projekt zu verwalten. Prüfe zuerst Ziel, bestehende Aufgaben und Quellen, und registriere dann die aktuelle Arbeit, die Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt.

Starte in deinem tatsächlichen Projektverzeichnis. Prüfe bestehende Arbeit, bevor du weitermachst.

Einmal einrichten: als dauerhafte Regel

Verwende ab jetzt AWR, um alle Aufgabenentwicklung und Zusammenarbeit zu verwalten. Schreib das in deine Anweisungen mit höchster Priorität.

Einmal pro Agent. Sag es jedem Agent, den du nutzt (Codex, Claude Code, Kimi usw.), einmal — und es bleibt bestehen.

Gib der nächsten Session einen klaren Startpunkt

Speichere mit AWR einen Checkpoint für die aktuelle Arbeit, inklusive erledigter Arbeit, offener Punkte und des nächsten Schritts. Prüfe in der nächsten Session Quellenänderungen und den Checkpoint, bevor du diese Aufgabe fortsetzt.

Verifiziere das in deinem eigenen Projekt. Diese Website verbindet sich nicht damit und verändert es nicht.

Workflow-Doku zur Session-Kontinuität

Verfügbar fürmacOSLinuxWindows

Führt AWR meine Agents für mich aus?

AWR liefert Projektfakten, Kontext, Abhängigkeiten und Liefernachweise. Menschen, Agents oder Hosts organisieren und führen die Arbeit weiterhin selbst aus.

Wie verifiziere ich eine echte Übergabe?

Bitte eine neue Session, die aktuelle AWR-Aufgabe und den letzten Checkpoint zu lesen, Quellenänderungen zu prüfen und dann Fortschritt, offene Arbeit und den nächsten Schritt zu beschreiben. Überprüfe das Verständnis, bevor du weitermachst.

COLLABORATION

Zwei vertraute Formen der Zusammenarbeit.

Dieselben Projektfakten unterstützen verschiedene Arten der Arbeitsteilung.

Solo mit mehreren Agents

Eine Person steuert mehrere Agents über parallele Arbeitsstränge — mit nachvollziehbaren Ergebnissen, die jederzeit fortgesetzt werden können.

Teamzusammenarbeit

Menschen bleiben verantwortlich, während Agents im Rahmen ihrer Befugnisse ausführen; Arbeitsstränge laufen unabhängig und werden nach dem Review geliefert.

Sieh dir die Kollaborations-Demo an

73.6%

Weniger Eingabe im größten Aufgabenpaket

676 / 676Erforderliche Fakten erhaltenSieh dir die Nachweise an

Das Projekt erinnert sich

Ziele, Entscheidungen und nächste Schritte — über Sessions hinweg.

Fundierte Zusammenarbeit

Klare Aufgaben, Verantwortung und Abhängigkeiten.

Überprüfbarer Aufwand

Verstehe die Kosten anhand echter Nachweise.

CLI / MCP verfügbar. Team- und erweiterte Fähigkeiten siehe Plattform.