Skills Atlas · dothething 使用說明書

Repo Deep-Dive · fluffypony / dothething

Skills Atlas — Repo 使用說明書以自然語言描述目標，dothething 自動規劃並執行。本地自走型 AI Agent，底層為 Claude Opus 4.6 與 45+ 工具。

dothething（DTT）是一個以單支 Bash 腳本啟動的本地 AI 代理：輸入一句自然語言目標，它自行規劃步驟、上網搜尋、操作瀏覽器、讀寫檔案、執行命令，完成後回傳結果，卡住時請求人工輸入。本份說明書涵蓋功能總覽、安裝設定、實戰工作流與進階用法。

GitHub Stars

1.6k ★

由 Riccardo Spagni（fluffypony）維護，前 Monero 核心維運者。

主腦模型

Opus 4.6

經 OpenRouter 路由，搭配 Sonnet 4.6 與 GPT-5.4 oracle 分工。

內建工具

45+ Tools

檔案、Shell、瀏覽器、視覺、Email、剪貼簿、MCP、自訂 skills。

授權與平台

BSD-3

macOS / Linux + Python 3.11+，1.6k Stars，BSD 3-Clause 開源。

01 / 編者手記 FROM THE EDITOR · WHY DOTHETHING MATTERS

本地自走代理：接收目標後自行規劃與執行，完成或回報卡點。

編者手記 EDITOR'S NOTE

dothething 是一個自走代理框架：輸入一句自然語言目標，它會自行規劃步驟、開瀏覽器、讀寫檔案、發送 Email，遇到需要決策的節點時主動請求人工輸入，直到任務完成或預算耗盡。底層為 Claude Opus 4.6，透過 OpenRouter 路由。

本地執行，資料不離開自己的機器。

整個代理跑在你自己的機器上，瀏覽器走 Camoufox（Firefox 反指紋分支），搜尋走本地 SearXNG，狀態存在 ~/.dtt/。你的 API key、cookies、剪貼簿與郵件，全程沒有第三方 dashboard，只有 OpenRouter 那一條對外連線。

三層模型分工：主腦 / 摘要 / oracle 各司其職。

主腦是 Claude Opus 4.6 負責決策；摘要、Notte 解析、delegate 子任務交給較便宜的 Sonnet 4.6；遇到難題還可呼叫 GPT-5.4 當 oracle 二意見。Anthropic block-level prompt caching 與 OpenRouter sticky routing，把長任務的 input 成本壓到一個合理值。

能擴充、能編排、能省錢。

支援自訂 ~/.dtt/skills/（沿用 Claude Code 的 SKILL.md 慣例）與 ~/.dtt/mcp.json 連接外部 MCP 伺服器；--orchestrator 可同時跑多達 16 個並行代理；--max-cost 在預算到頂時自動 checkpoint，下次 --resume 接著做，適合嵌入正式工作流。

02 / 功能總覽 FEATURES · 45+ TOOLS · MULTI-MODEL

功能總覽

dothething 是代理框架，把規劃、瀏覽器、檔案、Email、剪貼簿、MCP 整合進單一自走迴圈，提供 45+ 工具供模型按需呼叫。

5 Entries
Plan · Browse · Edit · Email
Multi-Model Routing

01^/05

fluffypony / dothething

會自己規劃並追蹤進度的代理迴圈

只需描述目標，模型自行決定每一回合要呼叫哪個工具

主迴圈每一輪由 Claude Opus 4.6 決定下一個動作：可呼叫 plan_create、plan_update、notes_add、think、oracle、delegate。預設 200 個 turn 上限（--max-loops 可調），每一步都會更新計畫並把要點寫進 notes，避免長任務遺忘上下文。卡關或需要決策時會主動呼叫 request_user_input，而非亂猜。

✓ 自走迴圈 plan / notes / think oracle 二意見 delegate 分工

Main Model Opus 4.6 Default Loops 200 Tools 45+

fluffypony / dothething · web 工具集

本地 SearXNG +Notte / Camoufox 瀏覽

搜尋與瀏覽都跑在你機器上，不送雲端

search_web 走本地 SearXNG 實例，整合 Google、Bing、DuckDuckGo 與圖像搜尋；fetch_page 用 Notte 解析靜態頁面；browser_agent 透過 Camoufox（反指紋 Firefox 分支）跑互動式抓取與多步流程。可選 --headed 開視窗 debug，SERPER_API_KEY 啟用 Serper 補強，TWOCAPTCHA_API_KEY 自動解 captcha。

SearXNG Notte Camoufox 2Captcha 可選

Search SearXNG Browser Camoufox

fluffypony / dothething · file & shell

完整的檔案與 Shell 工具軸

read / write / edit / batch / diff 與持久 shell session

檔案層提供 read_file、write_file、edit_file、batch_read、diff_files；系統層有 run_command、shell_session（保留環境變數與 cwd）、run_code、glob、list_dir、search_file、http_request。視覺工具 analyze_image 與 analyze_data 處理截圖、CSV、JSON。預設 cwd 是當前目錄，--cwd 可改。

batch_read shell_session analyze_image

File Ops 5 Tools Shell Persistent

fluffypony / dothething · AgentMail

代理擁有自己的信箱

收信、發信、等回覆都是工具呼叫

透過 AgentMail 整合，提供 email_create_inbox、email_send、email_list、email_read、email_wait_for_message。email_wait_for_message 可暫停代理執行，等到符合條件（寄件人 / 主旨 / thread）的郵件抵達再續跑，適用於 OTP 驗證、客戶確認、註冊流程等非同步場景。

AgentMail OTP 等候自有 inbox

Provider AgentMail Tools 8 Email

fluffypony / dothething · skills & MCP

沿用 Claude Code 慣例的擴充層

~/.dtt/skills/ 與 ~/.dtt/mcp.json 都認得

自訂技能放在 ~/.dtt/skills/<name>/SKILL.md，frontmatter 支援 inline: true（注入系統提示）、allowed-tools（限縮工具集）、disable-model-invocation（隱藏自動觸發）。MCP 伺服器寫在 ~/.dtt/mcp.json，代理會自動發現所有暴露的工具。剪貼簿與 request_user_input 也都是工具，模型隨時能來找你。

Claude Code 相容 MCP 自動發現剪貼簿支援

Skills Dir ~/.dtt/skills/ MCP Config mcp.json

03 / 安裝與設定 CLONE · API KEYS · ENV · SKILLS · MCP

安裝與設定

五個步驟涵蓋 git clone、API key 設定、模型路由、自訂 skills 與 MCP 接入，完成後即可執行第一條 prompt。

5 Entries
macOS / Linux · Python 3.11+
OpenRouter Required

01^/05

fluffypony / dothething · 一條指令安裝

git clone，然後直接 ./dtt.sh

沒有套件管理、沒有 Docker、沒有設定檔精靈

git clone https://github.com/fluffypony/dothething.git → cd dothething → ./dtt.sh --prompt "your task here"。首次執行會在 /tmp/dothething/ 自動建立 venv、下載 SearXNG 與 Camoufox，並提示輸入 OpenRouter API Key（必填）與 2Captcha Key（選填），存到 ~/.dtt/env（mode 0600）。需求只有 macOS 或 Linux 加 Python 3.11+。

✓ 一條 bash 啟動 Python 3.11+ macOS / Linux venv 自動建立

Entry ./dtt.sh Runtime /tmp/dothething/ Config ~/.dtt/env

fluffypony / dothething · 環境變數

六支金鑰，只有一支必填

~/.dtt/env 統一保存，shell 變數可覆寫

必填 OPENROUTER_API_KEY。選填：SERPER_API_KEY（補強搜尋）、TWOCAPTCHA_API_KEY（自動解 captcha）、AGENTMAIL_API_KEY、AGENTMAIL_INBOX_ID、AGENTMAIL_HUMAN_EMAIL（OTP 轉發）。檔案 ~/.dtt/env 以 0600 權限存放，shell export 會即時覆寫保存值，CI 環境下換 key 不必改檔。

OpenRouter 必填 0600 權限 shell 可覆寫

Required 1 Key Optional 5 Keys

fluffypony / dothething · 模型路由

三層分工的模型架構

主腦 / 摘要 / oracle 各司其職

預設主腦 Claude Opus 4.6，--fast 改用 Opus 4.6-fast（便宜但能力較弱）。Summarizer / Notte 解析 / delegate 子任務固定走 Sonnet 4.6。Oracle 預設 GPT-5.4，--oraclepro 升級為 GPT-5.4-pro 處理深度疑難。模型呼叫全程經 OpenRouter，可在 dashboard 追蹤 token 與成本。

Opus 4.6 主腦 Sonnet 4.6 摘要 GPT-5.4 oracle

Main Opus 4.6 Helper Sonnet 4.6

fluffypony / dothething · 自訂 skills

沿用 Claude Code 的SKILL.md 慣例

把你公司的 SOP 變成可呼叫的工具

技能放在 ~/.dtt/skills/<name>/SKILL.md，子目錄可任意組織。Frontmatter 支援：name、description、inline: true（注入系統提示）、allowed-tools: [Read, Write]（含 allowed-tools 等同 inline）、disable-model-invocation: true（從自動清單隱藏）。Inline 技能直接成為 prompt 一部分；非 inline 技能由 use_skill 以隔離任務形式呼叫。

SKILL.md inline / use_skill allowed-tools

Path ~/.dtt/skills/ Format SKILL.md

fluffypony / dothething · MCP 配置

~/.dtt/mcp.json 即接即用

代理會自動發現所有 MCP 暴露的工具

設定檔結構標準：{ "mcpServers": { "<name>": { "command": "npx", "args": [...], "env": { "API_KEY": "${ENV_VAR}" } } } }。符合 MCP 規範的伺服器均可接入，包括 Notion、Slack、Linear、Postgres、Playwright 等。代理啟動時自動列舉伺服器、載入工具描述，併入主清單供模型決策。

標準 MCP 規範自動工具發現 env 變數展開

Config mcp.json Discovery Auto

04 / 實戰應用 RESEARCH · DATA · BROWSER · EMAIL · ORCHESTRATOR

實戰應用

五個依官方文件與 Tenten 實測確認可行的情境，涵蓋研究報告、管線自動化、瀏覽器抓取、郵件等候與並行 orchestrator。

5 Entries
Long-Run · Pipe · Parallel
Real-World Tested

01^/05

fluffypony / dothething · 深度研究報告

單一 prompt 生成多來源研究報告

適用於分析師、策略顧問、投資人的資料蒐集任務

./dtt.sh --prompt "Find 10 largest public companies by revenue that went bankrupt in last 20 years"。代理會自己擬計畫、跑 SearXNG + Notte 蒐集來源、把結果交叉驗證，必要時呼叫 oracle 釐清歧異，最後整理成 Markdown 報告寫進當前目錄。中途按任意鍵可即時下達追加指示，Ctrl-Q 把指示排到當步結束後再執行。

✓ 自走研究即時插話交叉驗證 Markdown 輸出

Inputs 1 Prompt Output Markdown Live Input Yes

fluffypony / dothething · pipe 模式

--pipe 模式：stdout 輸出，可嵌入 shell / CI

--pipe 只輸出最終結果，可串 pbcopy / jq / 後端 API

./dtt.sh --pipe --prompt "Summarize the README" | pbcopy 直接把摘要丟進剪貼簿。--pipe 抑制所有 log，stdout 只有最終報告；exit code 0 完成、2 部分完成、1 失敗。可在 cron、shell script、CI step 直接呼叫，把代理嵌進既有自動化流程而非另起一個 SaaS。

Unix-friendly 明確 exit code CI 嵌入

Flag --pipe Output stdout-only

fluffypony / dothething · 瀏覽器抓取

含 captcha 的瀏覽器抓取

Notte + Camoufox + 2Captcha 全程自動

browser_agent 處理需要點擊、表單、登入、驗證碼的多步流程；fetch_page 用 Notte 解析靜態頁面節省 token；http_request 直接打 API。設定 TWOCAPTCHA_API_KEY 後遇到 reCAPTCHA / hCaptcha 會自動轉送解碼。--headed 可顯示視窗用於 debug，但平常無頭執行更省資源。

multi-step 互動 2Captcha 整合 --headed debug

Engine Camoufox Captcha 2Captcha

fluffypony / dothething · 郵件等候

代理會耐心等回信

注冊、OTP、客戶確認都能自動完成

設好 AGENTMAIL_API_KEY 與 AGENTMAIL_INBOX_ID，代理即擁有獨立收信地址。任務需要驗證碼或等待回覆時，email_send 寄出後，email_wait_for_message 暫停執行，直到符合條件（寄件人、主旨、thread）的郵件抵達。AGENTMAIL_HUMAN_EMAIL 可將需人工驗證的信件轉到指定信箱。

OTP 全自動寄件人篩選人機分流

Provider AgentMail Mode Wait + Filter

fluffypony / dothething · Orchestrator

最多 16 個代理同時開工

--orchestrator 開出 Textual TUI，逐行追蹤狀態

./dtt.sh --orchestrator 啟動全螢幕終端機介面，每個 agent 一行顯示狀態、phase、耗時、累積成本，可即時展開查看 log。內建 smart launcher 會在開工前估算成本，預設上限 16 個並行 agent。適合 N 家公司同時做 prospect research、N 個競品同時拆解、N 個語系同時翻譯落地頁。

Textual TUI smart launcher 最多 16 並行

Flag --orchestrator Max Agents 16

05 / 進階用法 POWER-USER PATTERNS · CLI · COST · RESUME

五個控制成本、維持穩定的 CLI 旗標與用法

以下旗標與用法均直接出自官方 README，適合在完成首次執行後用於長期穩定使用。

fluffypony / dothething · 預算守則

用 `--max-cost` 設預算上限

花到指定金額會自動 checkpoint，下次接著做

./dtt.sh --prompt "..." --max-cost 5.00 在累計花費達到 5 美元時暫停。下回 ./dtt.sh --resume <thread-id> --max-cost 10.00 接著跑，避免長任務失控。配合 --max-loops 可同時設輪數上限。

--max-cost --max-loops checkpoint 續跑

Flag --max-cost

fluffypony / dothething · 續跑 thread

`--resume` 把中斷變成分段

所有 thread 都存在 ~/.dtt/threads/，含每 thread cache

任何被 --max-cost、Ctrl-C、或 OS 重啟打斷的工作，都可以 ./dtt.sh --resume <id> 接著做。~/.dtt/threads/<id>/cache/ 是 per-thread scratch 目錄，所有日誌會自動 redact API key 與 token，再寫入磁碟。

--resume ID 自動 redact per-thread cache

Path ~/.dtt/threads/

fluffypony / dothething · 即時插話

執行中按任意鍵，即時注入補充指令

Ctrl-Q 可把指令排到當前步驟結束後再進場

代理跑迴圈時，鍵盤敲下任何按鍵都會打開輸入框，把你的補充指示注入下一輪 prompt。若不想打斷當下的工具呼叫，按 Ctrl-Q 把訊息排隊，等該步完成才注入。比起重啟一次 prompt，這對長任務的引導效率高得多。

live input Ctrl-Q 排隊無需重啟

Hotkey Any · Ctrl-Q

fluffypony / dothething · 模型開關

`--fast` 省錢、`--oraclepro` 攻難題

兩個旗標調整模型路由，不必改任何設定檔

日常任務可用 --fast 切換至 Opus 4.6-fast 降低費用；推理困難時加 --oraclepro，將 oracle 從 GPT-5.4 升級為 GPT-5.4-pro 取得第二意見。兩者可同時使用：主腦走 fast，oracle 走 pro，兼顧成本與決策品質。

--fast --oraclepro 混合策略

Cheap Opus 4.6-fast Smart GPT-5.4-pro

fluffypony / dothething · debug & notify

完成時自動通知你

--notify-desktop / --notify-email / --debug 三件套

長時間任務執行期間無需持續監控。--notify-desktop 完成時發出系統通知；--notify-email <addr> 透過 AgentMail 寄信，可由行動裝置接收。除錯時加 --verbose 取得完整 traceback、--debug 查看原始 API payload 與 cache 命中率，用於定位 prompt 結構問題。

--notify-desktop --notify-email --debug 看 cache

Notify Desktop · Email

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三層模型分工：主腦 / 摘要 / oracle 各司其職。

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會自己規劃並追蹤進度的代理迴圈

本地 SearXNG +Notte / Camoufox 瀏覽

完整的檔案與 Shell 工具軸

代理擁有自己的信箱

沿用 Claude Code 慣例的擴充層

安裝與 設定

git clone，然後直接 ./dtt.sh

六支金鑰，只有一支必填

三層分工的模型架構

沿用 Claude Code 的SKILL.md 慣例

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實戰 應用

單一 prompt 生成多來源研究報告

--pipe 模式：stdout 輸出，可嵌入 shell / CI

含 captcha 的瀏覽器抓取

代理會耐心等回信

最多 16 個代理同時開工

五個控制成本、維持穩定的 CLI 旗標與用法

用 --max-cost 設預算上限

--resume 把中斷變成分段

執行中按任意鍵，即時注入補充指令

--fast 省錢、--oraclepro 攻難題

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