OpenTag
OpenTag 是一個模型無關的 AI 協作者，用於團隊聊天，您可以在 Slack 或 Microsoft Teams 中 @提及它，以將任務路由到 80 多種模型，透過連接的工具執行實際操作，並在討論串中回覆證據——而不僅僅是摘要。
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產品資訊
更新時間：2026年08月31日
什麼是 OpenTag
OpenTag 是一款以團隊為中心的 AI 隊友，旨在融入現有的工作環境中，主要包括 Slack 和 Microsoft Teams。它不是一個獨立的聊天機器人，而是在您的頻道和討論串中運作，具有共享的上下文和權限，協助團隊回答問題、起草輸出和完成操作任務。其核心區別在於模型無關的路由：OpenTag 可以在 80 多種模型中進行選擇，並且只在需要時「使用」前沿模型，旨在降低整體模型開支，同時保持高品質。
OpenTag 的主要功能
OpenTag 是一個與模型無關的 AI 協作者，它存在於團隊協作執行緒中（特別是 Slack 和 Microsoft Teams）。您可以在對話中提及/標記它，它會將請求路由到適當的模型（透過 Conifer 從 80 多個模型的龐大池中選擇，僅在需要時使用前沿模型），在限定於連接工具的沙盒環境中執行工作，並在同一個執行緒中附帶證據/收據回覆。它還能從重複的請求中學習以建議自動化，維護一個從真實團隊討論中獲取資訊的自我更新維基，並且設計用於團隊範圍內使用，其權限遵循請求使用者，因此隊友無需共用憑證。
適用於 Slack 和 Teams 的執行緒內 AI 協作者: 在您的團隊已經協作的地方工作：在執行緒中提及 @opentag，它會在上下文中回應，直接將結果返回到同一個對話中，而不是將使用者推送到單獨的 UI。
跨 80 多個模型的模型無關路由: 自動為任務選擇最合適的模型（透過 Conifer），對於例行工作使用更便宜/更快的模型，並在必要時升級到 Claude/GPT/Gemini 級模型，以減少總體開支。
具有範圍工具存取的沙盒運行: 每次運行都在自己的機器/環境上執行，是沙盒化的，僅限於您連接的工具，並在完成後被銷毀——支援更安全的「做真實工作」姿態。
人工審批與基於證據的輸出: 旨在顯示收據並在有人簽核之前暫停會影響外部系統的操作；「應用」僅在適配器配置為執行該操作時出現。
來自重複請求的自動化建議: 當 OpenTag 檢測到重複請求（例如，多次相同的週一報告）時，它會主動提議排程並負責該工作流程，只需簡單的是/否批准。
來自真實執行緒的自組織團隊維基: 將分散的頻道決策和操作手冊轉化為活頁，這些頁面會在政策變更時更新，保留機構知識並減少人員流動期間「部落知識」的損失。
OpenTag 的使用案例
銷售與營運的重複性報告: 從連接的系統自動生成每週的銷售管道/客戶獲取成本/預測摘要，並在團隊批准建議的自動化後，按計畫將其發佈到正確的 Slack 頻道。
客戶支援與營運手冊: 將不斷變化的政策（退款閾值、升級規則、入職步驟）從支援/營運執行緒中擷取到一個始終保持最新的維基中，並以有來源的上下文回答問題。
工程師隨叫隨到與事件分類: 在事件頻道中，總結上下文，從連接的工具（例如，整合的 GitHub/Zendesk/監控）中提取相關資訊，提出下一步行動，並保留所做工作的可審計記錄。
財務與帳單追蹤: 透過起草訊息、追蹤狀態並在執行緒中發佈更新來協調發票追蹤或收款工作流程，然後將重複的手動追蹤轉換為排程自動化。
跨職能專案協調: 將正在進行的專案討論轉化為結構化知識（決策、負責人、時間表），並協助跨工具執行例行協調任務，而無需客製化的工作流程配置。
優點
模型無關路由可以透過對大多數工作使用較小的模型來降低成本，同時在需要時保留對前沿模型的存取。
直接在團隊協作工具（Slack/Teams）中工作，減少上下文切換，並將結果與原始執行緒綁定。
基於重複行為的自動化建議減少了手動工作流程設定的需求，並鼓勵逐步採用。
缺點
設定和有效性取決於連接正確的工具/適配器；如果沒有適當的頻道成員資格或配置，它可能會顯得「損壞」，儘管行為正確。
由於它可以執行操作，組織可能需要仔細的權限設定、批准和治理，以符合內部安全/合規要求。
積極開發意味著更快的變革；介面/SDK 組件和操作細節可能會隨時間演變。
如何使用 OpenTag
1) 驗證 Node.js 22.14+ 已安裝: 在終端機中，執行 `node -v`。確認版本為 22.14.0 或更新。如果版本較舊，請升級 Node（例如，透過 nvm、Volta 或您的作業系統套件管理器），然後再次使用 `node -v` 檢查。
2) 安裝（或執行）已發佈的 OpenTag CLI: 使用 OpenTag 專案 (amplifthq/opentag) 中已發佈的 OpenTag CLI。如果您不想全域安裝，可以根據 CLI 的發佈方式，透過套件執行器（例如 `npx`）執行。安裝後，執行 `opentag --help` 確認其正常運作。
3) 使用 `opentag setup` 開始引導式配置: 執行 `opentag setup` 並按照互動式提示操作。在此步驟中，您將連接 OpenTag 將讀取和操作的工具，選擇一個程式碼代理執行器，並將 OpenTag 綁定到本地專案檢出。
4) 選擇您的聊天/討論串來源（入口轉接器）: 在設定過程中，選擇您將提及 OpenTag 的位置以及它將在討論串中回覆的位置。從以下選項中選擇一個（或多個，如果您的設定支援）：Slack、GitHub、GitLab、Linear、Lark / Feishu、Telegram、Discord 或 Microsoft Teams。
5) 連接所選平台並授予範圍存取權限: 按照 `opentag setup` 的提示完成平台的 OAuth/應用程式安裝步驟。OpenTag 的設計宗旨是讓權限遵循提問者，頻道保持僅限邀請，且隊友之間不互相借用存取權限。
6) 如果使用 Slack 或 Teams，請確保應用程式存在於頻道中: 特別針對 Slack，將 OpenTag 應用程式新增/邀請到任何您預期 `@opentag` 提及會起作用的頻道。如果應用程式不是頻道的成員，Slack 將不會發出 `app_mention` 事件，這可能會讓 OpenTag 即使配置正確也看起來像是壞了。
7) 選擇一個程式碼代理執行器: 在 `opentag setup` 中，選擇 OpenTag 應將工作路由到哪個程式碼代理。內建選項包括 `claude-code` 和 `codex` 等執行器，OpenTag 還可以根據您的環境路由到 Cursor 或任何代理客戶端協議 (ACP) 代理。
8) 將 OpenTag 綁定到本地專案檢出（本地優先工作流程）: 選擇 OpenTag 應在其中工作的本地儲存庫/專案目錄。預設的「最佳路徑」是在本地運行，以便程式碼工作保留在您的檢出中。如果您不想要本地守護程式，也可以在相同的聲明和回調合約上使用託管執行器。
9) 啟動本地守護程式（如果您的設定使用它）: 如果您的配置使用本地執行器/守護程式（通常稱為 `opentagd`），請按照 CLI 的指示啟動它，以便 OpenTag 可以在您的機器上聲明和執行運行。
10) 在討論串中提及 OpenTag 以使用它: 在您選擇的平台（例如，Slack 頻道討論串、GitHub 問題/PR 評論）中，提及 `@opentag` 並描述任務。OpenTag 會將提及標準化為事件，將其分派給配置的執行器，並在同一討論串中回覆，附帶證據/收據，而不僅僅是摘要。
11) 了解「應用」與「需要設定/注意」的收據: OpenTag 僅在分派器確認已配置的轉接器可以執行所請求的動作時顯示「應用」。如果轉接器未配置或缺少範圍，收據將指示需要設定或注意，並且運行在本地仍然可審計。
12) 在本地檢查運行狀態和審計追蹤: 當您有運行 ID 時，使用 `opentag status --run <run_id>` 查看本地審計追蹤，並查看該運行發生了什麼（或被阻止了什麼）。
13) 讓 OpenTag 為重複請求提出自動化建議: 如果相同的請求重複（例如，「拉取週一數據」連續三個週一），OpenTag 可以提議將其作為自動化接管。在它開始按計畫運行並將結果連同收據發佈到頻道之前，您需要明確批准（是/否）。
14) 使用 OpenTag 從真實討論串中維護一個活生生的維基: 當您的團隊在頻道中做出決策時，OpenTag 可以綜合並維護源自原始討論串的維基頁面。當決策改變時，它會修改頁面，記錄更改內容，並保留以前的版本歸檔，以便文件不會過時。
OpenTag 常見問題
OpenTag 是一個與模型無關的 AI 協作者/隊友，它在您的團隊協作的地方工作—主要是 Slack 和 Microsoft Teams。您在討論串中提及/標記它，它會在相同的上下文中返回結果。
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