ImageOmO
69k

Your tool for real work.But it's an agent.

把你的 token 变成真正有价值的成果。 上万个来源的研究。一看就懂的演示。 公司事务、实验、后端、前端、编程。 你想做的任何事。

一条命令，一个工具

bun install -g omo-ai@beta
开始使用阅读宣言
OmO — 市场研究 12k 来源

$ mass ulw 12k sources → ranking model → deck

工作流 · market research, 12,000 sources

Wave 1 · 0/1 完成
Wave 2 · 0/2 完成
Wave 3 · 0/3 完成
Wave 4 · 0/3 完成
Wave 5 · 0/1 完成
  • 69k GitHub 星标
  • 3.8M+ 总下载量
  • 224.4k 月下载量

我们宁愿你永远不必读下面的内容。

我们使用这个时代的技术，只为一件事：帮你把工作做完。你不需要为技术苦读，专注于你的工作就好。用得越久，它越会成为最适合你的工具。

如果你仍然好奇，这是为你准备的。

ultrawork

ultrawork

不必学习下面的内容。觉得任务很难，就在提示词里加上 ultrawork。代理会自行判断怎么做，并推进到最好的结果。

›把季度报告改成真正读得下去的版本 ultrawork
  1. 动一行代码之前先读完整个代码库
  2. 先规划，每一步先证明再前进
  3. 在真实界面上验证结果，然后才停下
Claude · GPT · Kimi · Grok · GLM · DeepSeek

不用纠结的多模型。

把你喜爱的前沿模型和便宜的模型混着用。登录即可。每个模型都自带为它调好的系统提示词，你永远不会选错。

  • Claude Fable 5.1 Max
  • GPT 6 Astra High
  • Kimi For Coding Highspeed
  • Grok 4.6 xHigh
  • GLM 5.2
  • DeepSeek V4.1 Flash
  • Claude Opus 5 High
  • GPT 5.6 Sol Medium
  • GPT 5.6 Luna Fast
  • Claude Sonnet 5
  • GPT 6 Astra Max
  • Claude Fable 5.1 Medium

OmO 内置的调优配置

mass ulw

让数百个代理为你工作。只需一个关键词。

输入 mass ulw，整件工作就变成一张代理图：横跨数千来源的深度研究、一整套机器学习流水线、没人想做的迁移。每个部分由最合适的模型并行完成，说完成之前先经过检查。

OmO — 市场研究 12k 来源工作流

market research, 12,000 sources

wave 1/5 · 0/10 done · 7 models

排队
Wave 1 · 0/1 完成
Wave 2 · 0/2 完成
Wave 3 · 0/3 完成
Wave 4 · 0/3 完成
Wave 5 · 0/1 完成
Kibitzer

Kibitzer。你的代理不会忘记你，也不会忘记你的工作。

一个小而便宜的模型坐在昂贵的主代理旁边，从记忆里查看你做过的事，在主代理重蹈覆辙之前轻轻提醒。昂贵的模型保持敏锐，你也不必反复解释自己。

skills

高质量技能，只给你需要的那一点。

你的模型很聪明，但解决现实问题时仍有很多不知道的事。OmO 把缺失的知识做成技能，只加载当前任务需要的部分。

  • frontenddesign system, layout, motion, visual QA
  • debugginghypothesis loop, failing test first
  • ulw-researchthousands of sources, claim graph, cited report
  • data-scientistDuckDB, Polars, charts from raw files
  • git-masteratomic commits, rebase, bisect
  • ultimate-browsingJS pages, logins, screenshots
  • imagegenphotos, mockups, transparent assets
  • visual-qa375 / 768 / 1280 screenshot gate
  • ast-grepstructural search and codemods
  • review-workone reviewer, real QA evidence
  • prompt-engineeringsmallest correct edit to a prompt
  • lsp-setuplanguage servers wired for the agent
crafted

而且，你会触及的每一个方面都经过精心打造。

大多数你看不见。这正是意图。

细节见文档

  1. 代码模式工具调用

    彼此独立的工具调用放进一个小程序里一次执行，而不是一次次缓慢往返。

  2. 工具调用吸收

    几十个读取、搜索、查询调用折叠成一步。更少的轮次，更少的等待，更少的 token。

  3. 工具调用修正

    格式错误的参数在执行前被修好，一个手滑不会浪费一轮。

  4. 团队模式

    当任务大到值得拆分时，主代理会并行运营一支专家团队。

  5. 监听而非轮询

    等待构建、部署或文件是一种订阅。代理继续工作，到达时自动唤醒。

  6. 能存活的目标

    长任务带着证据设检查点，会话重启后从停下的地方继续。

  7. 一切热重载

    配置、技能、提示词实时重新加载。试一个改动不需要重启。

并且，在你的 Slack里Discord里Teams里Webex里Telegram里WhatsApp里LINE里WeChat里iMessage里Instagram里KakaoTalk里Channel Talk里Lark里

在你已经在的地方和代理对话。它以你的身份而不是机器人发消息，覆盖你使用的每一个平台。

  • Slack
  • Discord
  • Teams
  • Webex
  • Telegram
  • WhatsApp
  • LINE
  • WeChat
  • iMessage
  • Instagram
  • KakaoTalk
  • Channel Talk
  • Lark

即将支持。各消息平台正在逐一接入中。

来自用户

用户怎么说。

It made me cancel my Cursor subscription. Unbelievable things are happening in the open source community.

Arthur Guiot

If Claude Code does in 7 days what a human does in 3 months, OmO does it in 1 hour.

B, Quant Researcher

You guys should pull this into core and recruit him. Seriously. It's really, really, really good.

Henning Kilset

安装

一条命令。然后回到你的工作。

安装 OmO，打开项目，说出要做的事。设置就这么多。

bun install -g omo-ai@beta
立即安装阅读文档