Cadre pour les coéquipiers IA dans Slack, entièrement opéré depuis Claude Code

Nitaybz a construit et open-sourcé ginnie-agents, un framework pour faire fonctionner des agents IA autonomes en tant que coéquipiers Slack. Chaque agent a sa propre identité Slack, application, avatar et salon. Pas d'interface utilisateur séparée ni de configuration manuelle — la configuration et les opérations se font entièrement via Claude Code.
Fonctionnalités principales
- Mémoire à trois niveaux : règles (toujours chargées, définies par l'utilisateur), playbook (toujours chargé, motifs distillés) et un journal des épisodes que l'agent consulte à la demande
- Routines cron que l'agent possède et peut modifier en direct
- Horaires de travail et limites (lecture seule/écriture appliquées au niveau du SDK)
- Utilisateurs connus avec visibilité sélective
SOUL.mdoptionnel pour la personnalité et les particularités- Chaque agent fonctionne dans son propre conteneur Docker éphémère, isolé de l'hôte et des autres agents
- Mode Socket Slack — pas d'URL publique ni d'IP statique nécessaire, fonctionne derrière un NAT
- Livré avec Watcher, un démon qui vous envoie des messages privés avec des boutons interactifs pour les mises à jour du framework, les erreurs d'écouteur, les avertissements de capacité mémoire, ainsi que la commande slash
/watcher
Configuration
Clonez le dépôt et ouvrez-le dans Claude Code. Utilisez ensuite des commandes en langage naturel comme :
"configure-moi"
"crée un agent pour gérer les tickets de support"
Le framework propose neuf compétences couvrant l'ensemble du cycle de vie : setup, create-agent, update-framework, doctor, manage-known-users, manage-routines, manage-work-hours, logs, setup-watcher.
Prérequis
- Claude Code avec abonnement Max
- Docker
- Node 22+
- Espace de travail Slack avec la possibilité de créer des applications
Dépôt : github.com/nitaybz/ginnie-agents
Nitaybz fait fonctionner son entreprise de maison intelligente Ginnie sur ce framework et l'utilise depuis des mois avant de l'open-sourcer. Les retours sont particulièrement bienvenus sur les compétences — là où se situe la friction d'adoption.
📖 Lire la source complète : r/ClaudeAI
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