“只在真正需要决策时才 ping 你”——这个细节比浮层本身更重要。我用 AI 智能体处理真实客户电话，真正省时间的事不是盯着仪表盘看，而是只在异常情况才触发的通知。大多数监控工具把什么都倒给你，让你淹死在其中；标准应该是默认静默，只有需要人类决策来改变结果时才发出信号。
PH 用户
用了哪些模型？关于安全性有什么能说的吗？
PH 用户
好奇实际使用时，当智能体需要短暂接管屏幕时，点击穿透是怎么工作的？
PH 用户
让后台智能体感觉有用而不是侵入性，最大的挑战是什么？
PH 用户
始终置顶的覆盖层概念很巧妙，但我一直碰到同样的思维模型问题——如果智能体做的工作我信得过，那为什么还需要它浮在屏幕上？价值主张似乎是“运行智能体 + 做别的事”，但覆盖层本身又带来了注意力负担。游戏角度是个不错的演示，但我不确定那是真正的工作流。我认识的跑 AI 编码智能体的大多数人，希望在它运行时切换到一些有生产力的事，而不是玩游戏——对于这种场景，简单的托盘通知就够了。多智能体标签页比标题用例更有趣。“边运行边玩游戏”和真正的并行工作场景之间，实际使用比例是怎样的？
我一直遇到的问题是：我把任务交给我的 AI 编程智能体……然后只能干坐着看终端。像个保姆一样守着。智能体在那吭哧吭哧干活，而我本来可以继续推进下一个功能——或者打把游戏。
所以我做了 Backgrind：一个始终置顶的浮层，能在任何应用上运行你的智能体（Claude Code、Cursor，或者我的内置零配置智能体 Grindy），甚至在全屏游戏上也可以。它只在真正需要你做决策的时候才会 ping 你。启动它，走开，等它拍拍你肩膀再回来。
一开始只是个简陋的“让我在游戏上看到终端”的 hack，后来发展成真正的产品：多智能体标签页、语音、Build/Plan、点击穿透、本地优先（你的登录信息、你的历史记录——没有需要新信任的东西）。支持 macOS & Windows。
所以现在我和我的智能体们一起干活了。🚀