TDo

Product Hunt 的朋友们好！👋

我们是 TDo 背后的团队——很高兴能和大家分享我们过去 40 天打造的成果。

我们要解决的问题

每个创始人都懂这种感受：待办清单上有 100 件事，你却只有精力做 10 件。AI 工具能帮你提速——但事情终究还是得你自己做。

ChatGPT、Claude、Notion AI 都是副驾驶，你依然得是驾驶员、规划者、执行者。

我们不禁思考：如果不用你亲自来做这些，会怎么样？

TDo 到底能做什么

TDo 为你提供一支 AI 劳动力大军——35 个专业智能体，分为 7 个功能团队：

🏗️ 产品技术团队——后端、前端、架构智能体

📊 市场情报团队——调研、分析、竞争情报智能体

🎯 营销团队——内容、SEO、社交、品牌智能体

⚖️ 运营团队——法律、财务、合规、行政智能体

💼 销售团队——外拓、 pipeline、CRM、方案智能体

🎨 设计团队——UI/UX、视觉、素材生成智能体

🤝 客户成功团队——支持、留存、新用户引导智能体

你只需要设定目标（不是提示词），你的编排智能体会规划工作，把任务分配给合适的智能体，并行执行，最终给你交付结果。

两种工作分配方式

团队模式——「市场情报团队：调研我们的 top 3 竞争对手，给我一份定位报告」→ 编排智能体会接手，完成后你再查看结果即可

直接模式——「外拓专员：给这位工程副总裁写一封冷开发邮件」→ 跳过规划，直接获得输出

我们如何在 40 天内打造完成

我们用 40 天交付了 TDo，全程深度「吃狗粮」自用。你在产品里看到的市场情报编排能力，我们在开发产品时就用它来做市场调研了。这种递归循环帮我们始终走在正确的方向上。

技术栈：Vue 3 + Spring Boot + Python（编排微服务）+ LLM 路由层。

我们希望获得的反馈

编排体验：「分配给团队 vs 分配给智能体」的思考模型够直观吗？

智能体专业化：7 个团队/35 个角色的划分合理吗？缺了什么？

信任校准：要做到足够信任 AI 输出、真的把工作 delegation 出去而不只是复核，你觉得需要做到哪些点？

我们正在积极迭代，创始团队会阅读每一条评论。

感谢大家的点赞和支持，让我们一起更快建造 🚀

— Keco 与 TDo 团队

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19 小时前