AI 分析
痛点：多个并行的 Claude/Cursor AI 编程任务难以管理，重复粘贴上下文浪费 token，也没有评审与合并前的工作流。
目标用户：不采用 Jira、预算有限的小型开发团队（3-5 人，含 1 名 PM），重度使用 Claude Code / Cursor 的开发者。
证据：The goal is to make juggling all those threads in claude/cursor easier and cut down on tokens spent repeating context. / We're three developers on a tight budget and don't use Jira.
变现：按席位订阅（每人每月 5-10 美元的小团队定价），免费版限制并行 agent 数量；后续可加团队级 token 用量分析与工作流模板市场。
MVP：两周内做一个『AI 任务看板 + 手机端一键触发本机 agent CLI + 上下文片段复用库』：用浏览器/手机 PWA 推送任务给本地守护进程执行 claude/cursor CLI，任务卡片保存共享上下文，完成后附 artifacts 供评审，先只支持 Claude Code 一种。
竞品：Claude Code 自带 sessions/tasks、Cursor Background Agents、Linear + agent 集成、Terragon / Conductor / Crystal 等 AI agent 编排工具
摘要：开发者为自己 3 名工程师 + 1 名 PM 的团队自建了 agentmingo，用手机启动本机 AI 编程 agent、按自定义工作流跑并附 artifacts 供合并前评审，目标是减少在 Claude/Cursor 多个会话间切换和重复上下文的 token 消耗。帖子只是发布自荐，没有任何付费意愿原话、收入数据或其他用户的公开附和，需求验证仅停留在团队自用层面。