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GitHub 里打开了一个 pull request。工单在 Linear 里。更新日志是某个人手动编辑的文件。这些东西之间没有任何关联，所以需要一个人来做——阅读 diff，查找工单，检查验收标准，修改状态，写下那行内容。

Evolve 把整条路径都自动化了，而不是其中一步。

你在画布上搭建一个工作流：一个触发器、一个克隆、一个 agent、一个审批环节、一个发布步骤。它通过 webhook 或按计划触发。Agent 同时阅读 diff 和关联的 issue，发布评审，移动工单，写入更新日志条目。

内置 88 个开箱即用的工作流。代码评审和 PR 分流是有的——但还包括：把工单拆解成带验收标准的子任务、在有人写代码之前生成技术方案、检测 API 契约中的破坏性变更并列出受影响的消费方、在最近的 CI 运行中找到不稳定的测试、扫描依赖许可证、按标签回移已合并的 PR、清理死代码。导入一个，指向一个仓库，运行它。

有三个特点决定了它的工作方式：

每个 agent 都可自选模型。安全评审用 Claude，更新日志则用便宜快速的模型。密钥是你自己的——OpenAI、Anthropic、Azure、Bedrock、OpenRouter、DeepInfra——按你自己的费率消费。你的代码会送到你选择的提供商，依据你已与他们签署的协议。我们不会用它来训练模型；产品里压根没有训练管线。

你可以随时叫停。任何工作流都可以 dry-run，所有本会写入的步骤都会返回它本来要做的事，而不是真的执行。审批环节会把一次运行挂起，直到指定人员做出决定。Agent 只持有你赋予的工具，所以一个没有写入工具的评审 agent，无论得出什么结论，都不能推送 commit。

你能看到它做了什么。每次运行都会记录每一步的输入、输出、模型、耗时和 token 消耗，并可以回放。

你在生产环境中也能看到它做了什么。Evolve Observer 从任意服务接收日志和链路——Node、Python 和 Go SDK、edge 客户端，或者原生 OpenTelemetry——按抛错的文件和行号对错误进行归类；当错误爆发时，它会绘制跨服务的失败图谱并写出根因。它是一个独立层级，已包含在 Studio 中。

它覆盖 GitHub、GitLab、Bitbucket、Azure DevOps、Jira、Linear 和 ClickUp——这正是 Copilot、GitLab Duo 和 Rovo 做不到的部分，因为它们都止步于自己的平台。

公开测试中。

免费版：1 个工作区、3 个 agent、每月 100 次执行，外加 20 次完全不需要 API key 的 AI 运行。无需绑卡。Pro 版 29 美元/用户，提供 14 天试用。

我今天会一直在。硬问题尤欢迎——尤其是那些曾被自信地写出错误内容的工具伤害过的人。