FastLab 是运行在个人电脑上的本地 Agent 任务台。用户从网页或飞书提交目标，Codex 或 Claude Planner 只读生成任务计划；确认后，FastLab 把子任务分发给本机 Codex/Claude，在独立 Git Worktree 中按依赖并行执行、合并并验收。
需要 Python 3.10+、Git，以及已安装并登录的 Codex CLI 或 Claude CLI。
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
mkdir -p .fastlab
cp fastlab.env.example .fastlab/fastlab.env
python server.py打开 http://127.0.0.1:8787，进入“设置”登记仓库，然后创建任务。
Windows、Planner 选择、环境文件和启动参数参考安装与配置。
- 选择仓库，填写任务目标。
- Planner 生成子任务、依赖、执行器和验收标准。
- 用户检查计划，可以直接修改子任务简介、具体要求、执行器和模型，并选择最终验收设置。
- 确认后，FastLab 并行运行无依赖子任务。
- 结果合入任务集成分支，通过验收后安全交付到目标目录。
Planner 只负责规划；并发、进程、Worktree、取消、重试、合并和验收由 FastLab 管理。详细操作参考任务流程。
失败子任务可以把本轮新增要求、执行器和模型一起提交后重试。已完成但现场仍保留的子任务可以“修改并重跑”，带着新增要求改用新会话和新模型；“继续原会话”只发送追加说明，不更换执行器或模型。所有操作只有点击对应确认按钮后才会启动。任务交付清理后应使用“继续修改”。
- 安装、Windows、Planner 和环境变量参考安装与配置。
- 创建、确认、追加、重试、验收和状态恢复参考任务流程。
- 多仓库、子目录、Git 初始化、Worktree、交付和清理参考仓库与 Git。
- Claude 命令被拦截和精确权限配置参考Claude 执行权限。
- 飞书应用、权限、长连接、白名单和机器人命令参考飞书机器人配置指南。
- 常见错误和处理方法参考常见问题。
- 当前完成情况和后续目标参考实施计划。
FastLab 是单用户、单机运行的轻量调度服务，不是 Codex App 或完整 Orca Runtime。它不提供远程 Worker、消息队列、动态 Agent 创建、外部 Skill 管理、tmux 或公网网站；网页只监听 127.0.0.1，手机通过飞书控制。
python -m unittest discover -s tests -v运行数据和本机凭证保存在 .fastlab/，不要提交。
在 FastCAS 注册公开的 device_code 客户端，允许 openid profile scope；在 .fastlab/fastlab.env 填入 FASTLAB_FASTCAS_ISSUER、FASTLAB_FASTCAS_CLIENT_ID，安装可选 Python SDK pip install -r requirements-fastcas.txt（固定 SDK 0.1.2，Python ≥3.10）。本机 HTTP 开发服务使用环回 FastCAS 时，还需 FASTLAB_FASTCAS_ALLOW_LOOPBACK_HTTP=true。打开“设置 → FastCAS 关联”，核对浏览器和本机显示的设备代码，完成 FastCAS 授权后在本机再次确认身份。
安装 ID 持久保存在本机数据库，关联记录是 FastCAS issuer、subject 和最近验证时间；设备令牌不存入任务或执行器，关联本身不能启动任务、访问仓库或绕过飞书白名单。解除关联只移除此身份映射，不删任务和 Worktree。FastCAS 未配置或离线时，本机任务仍可使用。当前关联记录仅保存在本机；中心侧安装清单和跨项目授权尚待实现。