Claude Code AFK Agent: Führen Sie Discord-gestützte autonome Arbeiter über das Teams-Plugin aus

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 15. Mai 2026🔗 Source
Claude Code AFK Agent: Führen Sie Discord-gestützte autonome Arbeiter über das Teams-Plugin aus
Ad

Ein Reddit-Beitrag beschreibt, wie Claude Code als AFK-Agenten-System konfiguriert wird – Discord-Nachrichten lesen, einen einzelnen Worker-Teamkollegen pro Aufgabe starten und Ergebnisse melden – alles ohne die programmatischen API-Limits zu erreichen. Das Setup verwendet das offizielle Channels-Plugin und den integrierten Teams-Agenten.

Setup

Aktivieren Sie den Teams-Agenten mit der Umgebungsvariablen:

CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

Installieren und konfigurieren Sie das offizielle Channels-Plugin:

/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-official
/plugin install discord@claude-plugins-official
/reload-plugins

Die Discord-Kanal-Dokumentation ist bei Anthropic verfügbar. Erstellen Sie einen Bot, fügen Sie ihn zum Kanal hinzu und weisen Sie die erforderlichen Berechtigungen zu.

CLAUDE.md – Lead-Agent-Verhalten

Die bereitgestellte CLAUDE.md definiert die Rolle des Lead-Agenten. Wichtige Regeln:

  • Der Lead arbeitet nicht. Er hört zu, delegiert und berichtet. Wenn er beginnt, Dateien zu lesen oder Befehle auszuführen, muss er aufhören und delegieren.
  • Nie mehr als einen Worker gleichzeitig starten. Stattdessen weitere Aufgaben in die gemeinsame Aufgabenliste einreihen.
  • Jede Discord-Nachricht sofort bestätigen. Mit Emojis reagieren (👀, , 🤔, , ) und mit einem Einzeiler antworten, der den nächsten Schritt angibt.
  • Status-Updates posten mit einem Symbol (starting, working, done, blocked, error), einer Kontextzeile und ggf. Zahlen.
  • Kurze Nachrichten großzügig interpretieren. Referenzen anhand der Aufgabenliste und des aktuellen Kanal-Kontexts auflösen. Bei Unklarheit eine kurze Frage stellen.
Ad

Fehlerbehandlung

  • Wenn ein Worker nicht mehr reagiert, überprüfen Sie die gemeinsame Aufgabenliste und das Postfach. Sind beide veraltet, den Worker bitten, sich zu beenden, und dann einen Ersatzworker mit einer Anweisung zum Wiederaufnehmen ab dem letzten Prüfpunkt starten.
  • Worker bei einer einzelnen Nachricht länger als eine Stunde still: Zwangsbeendigung. ⚠️ Worker 60 Min. inaktiv, wird zwangsweise beendet auf Discord posten, den Teamkollegen beenden und den Benutzer fragen, ob neu gestartet oder aufgegeben werden soll.
  • Wenn der Lead in die Arbeit abdriftet, die teilweise Ausgabe löschen und einen Worker starten, der die Aufgabe ordentlich erledigt.
  • Wenn mehrere Anfragen anstehen, die Warteschlange auf Discord posten, damit der Benutzer die Reihenfolge ändern kann.

Für wen es gedacht ist

Entwickler, die einen persistenten, Discord-gesteuerten Agenten wünschen, der autonom arbeitet, ohne programmatische Ratenlimits zu überschreiten.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Siehe auch

Queuelo: Eine schlanke Genehmigungs-API für LLM-Agenten
Werkzeuge

Queuelo: Eine schlanke Genehmigungs-API für LLM-Agenten

Queuelo ist eine einfache API-Schicht, die es LLM-Agenten ermöglicht, vor irreversiblen Aktionen zu pausieren. Agenten senden POST-Anfragen für Aktionen, Sie werden benachrichtigt, um diese zu genehmigen oder abzulehnen, und der Agent erhält die Antwort per Webhook.

OpenClawRadar
GGUF-Modell-Zusammenführungs-Skript und Workflow für Qwen3.5-35B-Varianten
Werkzeuge

GGUF-Modell-Zusammenführungs-Skript und Workflow für Qwen3.5-35B-Varianten

Ein Reddit-Nutzer hat ein Python-Skript zum Zusammenführen von GGUF-Modelldateien mit minimalem Verlust geteilt, das speziell HauhauCS' Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored-Modell mit samuelcardillos Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-Version kombiniert. Das Skript läuft auf Google Colab Free Tier und beinhaltet Quantisierungsunterstützung via llama-quantize.

OpenClawRadar
ZSE: Open-Source-LLM-Inferenz-Engine mit 3,9-Sekunden-Kaltstarts
Werkzeuge

ZSE: Open-Source-LLM-Inferenz-Engine mit 3,9-Sekunden-Kaltstarts

ZSE ist eine Open-Source-Inferenz-Engine für LLMs, die den Speicherbedarf für 32B-Modelle von 64GB auf 19,3GB VRAM reduziert und mit einem vorquantisierten .zse-Format und speichergemappten Gewichten Kaltstarts von 3,9 Sekunden für 7B-Modelle erreicht.

OpenClawRadar
SLayer: Eine quelloffene semantische Schicht für KI-Agenten, die aus Abfragen lernt
Werkzeuge

SLayer: Eine quelloffene semantische Schicht für KI-Agenten, die aus Abfragen lernt

SLayer ist eine leichte, einbettbare semantische Schicht, die es KI-Agenten ermöglicht, Datenbanken abzufragen, Modelle zu verwalten und aus Interaktionen über MCP, REST, CLI oder Python zu lernen.

OpenClawRadar