用 Claude 写到一半换 Codex：最崩溃的不是额度，而是交接——Tutti 多 AI 共享工作空间
多 CLI/Agent 并存时，真正的摩擦不是模型强弱，而是「人当信息搬运工」：额度耗尽换工具要花十几分钟复述进度，细节仍会丢。开源项目 Tutti 用共享工作空间 +
@引用交接 + 产物可被 AI 读取 + 复用现有订阅，把痛点收敛为「Agent 缺的不是能力，而是共同记忆」。
基本信息
- 来源类型：文章（人人都是产品经理 · 东哥说AI）
- 原文位置：raw/extracts/20260723-223536/woshipm.com/claudecodex.md
- 原文 URL：https://www.woshipm.com/share/6434308.html
- 作者：东哥说AI
- 发布日期：2026-07-23
- 消化日期：2026-07-23（初次）；2026-07-30（extract 路径确认）
- 提取路径：baoyu-url-to-markdown → defuddle
- 说明：原始 Telegram stub（
raw/articles/...）已回填正文并以 extract 路径为准。
核心观点
- 交接税比额度税更痛：用 Claude Code 写到一半额度用完，换 Codex 继续时，用户往往要花十几分钟说明「写到哪了、改了哪些文件、下一步做什么」；细节仍会漏，下一任 AI 上来就踩坑。两个模型各自很强，最累的人是当传话筒的用户。
- Tutti = 多 AI 共享工作空间：不再让 Claude Code / Codex / Gemini「各自为政」；在 A 工具里写的需求、改的文件、讨论的方案，B 工具打开即可直接看到，免手动复制粘贴与重述。类比：从「每个 AI 一间房、人来回传话」→「公共桌子，抬头看见彼此在干什么」。
- 三大实用能力：①
@交接——在对话框@历史对话、改过的文件、其他 AI 产出的图/文档；例：Claude 写完接口后，Codex 侧@该会话即可读接口形态、目录结构与禁改区，无需再口述十分钟。② 应用产出共享——内置原型、AI 文档、PPT、生图等工具，设计稿/PRD 可被 AI 直接读取，需求→原型→页面→配图在同一空间闭环。③ 复用现有订阅——Tutti 不替代 Claude/Codex，只搭桥，不另买一套模型服务。 - 受众分层：写代码者——Claude/Codex/Gemini 切换时上下文连贯；PM/设计师——原型与文档后直接交给 AI 开发；内容创作者——脚本/配图/排版/导出少开多窗口。
- 趋势判断：Agent 缺共同记忆：工具越强、协作越碎，人变成「信息搬运工」。作者结论——Agent 之间缺的不是能力，而是共同记忆；当 AI 从单兵到团队，共享上下文与高效配合是值得关注的方向。Tutti 早期、星标不多，协议 Apache 2.0、免费、可本地部署；目标是避免用户沦为「AI 调度员」。
实操内容保留
代码/配置
（本文为产品评介，无安装命令、仓库路径或配置片段；未给出具体 GitHub 仓库 URL。）
Prompt 模板
（本文无独立 Prompt 模板。）
操作步骤（文中描述的交接心智模型）
- 在 A 工具（如 Claude Code）完成一段工作（接口/方案/文件修改）
- 切换到 B 工具（如 Codex）继续时，不要从头口述进度
- 在 Tutti 对话框用
@引用 A 的会话 / 相关文件 / 设计稿或 PRD - 让 B 直接读取共享上下文后开工；需要跨阶段时继续在同一空间挂原型、文档与生图产物
若仅用单工具、无 Tutti：仍建议自建「进度交接条」（改了哪些文件、下一步、禁碰区），但本文认为这类人工桥接正是被产品化解决的对象。
关键概念
- Tutti — 文中主角：多 AI 共享工作空间（开源、Apache 2.0）
- Claude Code — 交接场景中的「上游」编程 Agent 示例
- Codex — 交接场景中的「下游」接续 Agent 示例
- 共享记忆 — 文中「共同记忆」与知识库既有「跨工具公共知识层」同构
- AI 协作模式 — 从「人拆步让 AI 搬砖」扩展到「人避免在多 AI 间传话」
- Agent Memory — 产品内记忆 vs 跨工具共享空间的对照轴
- Gemini — 文中第三工具示例（本库可链 Gemini 若需，此处作纯文本场景名）
与其他素材的关联
- 与 2026-05-28-woshipm-ai-workshop-multi-agent-collaboration / 共享记忆：Workshop 用四份文档做跨项目稳定知识；Tutti 更偏会话与文件级实时共享工作台，解决「换工具当下」的交接，而非只沉淀 preferences/decisions。
- 与 2026-07-19-woshipm-agent-memory-design / Agent Memory：单产品记忆完整度 vs 跨工具「重新做人」税——Tutti 直接产品化后者。
- 与 2026-06-17-cc-switch-7-cli-console：CC Switch 解的是多 CLI 配置/运维碎片；Tutti 解的是多 AI 上下文与产物碎片——可互补。
- 与 2026-07-01-woshipm-multi-agent-coding-pipeline：多 Agent 管道强调 brief/文件交接协议；Tutti 把「文件交接 + 会话引用」做成统一工作空间 UX。
- 与 2026-07-15-woshipm-ai-workbench-7-days：AI 工作台是单主力环境结构化；Tutti 是跨供应商 Agent 同一桌子。
原文精彩摘录
用 Claude Code 写代码写到一半，额度用完了，想换 Codex 接着干。结果光是交代”我写到哪了、改了哪些文件、下一步要干嘛”，就花了十几分钟。更气人的是，有些细节还是漏掉了，Codex 上来就踩坑。明明两个 AI 都很强，但一到交接环节，最累的人反而是你自己。
在 Codex 里 @ 一下 Claude 刚才的会话，它就能自动读取上下文，知道接口长什么样、目录结构是什么、哪些地方不能碰。你甚至不需要说话，一个 @ 就搞定了以前十分钟都说不清楚的交接。
Tutti 指出了 AI 工作流里一个长期被忽视的问题：Agent 之间缺的不是能力，而是共同记忆。当 AI 从一个变成十个，从单兵作战变成团队协作，如何让它们共享上下文、高效配合，会是接下来最值得关注的方向之一。
让 AI 干活的目的是让自己轻松，而不是给自己找一份”AI 调度员”的新工作。