EverDock Desktop

EverDock 的出发点是：AI coding agent 正在成为 software worker，而不只是聊天界面。一个 agent 在一个 terminal 中可以手动管理，但多个 agent 跨 repository 和 server 工作时，就需要 orchestration、visibility、approval enforcement、durable session、event replay 和 cost control。产品目前正在真实 developer workflow 中试验，用于优化任务分配、长时间 agent session 监控、diff/test evidence review、风险操作审批，以及从不同设备继续工作。

现代 coding agent 可以读取 codebase、修改文件、运行 shell command、安装依赖、生成 diff、运行测试并部署软件。这种能力带来了新的运营问题：开发者需要知道哪个 agent 在做什么、运行在哪里、哪些文件被修改、执行了哪些命令、session 是否卡住、token/compute 消耗多少，以及哪些动作需要 human approval。Terminal、SSH client 和 remote desktop 解决的是机器访问问题，但还不是 AI worker 的 control plane。

Founder / Product Builder / Desktop Application Engineer

EverDock 使用 Tauri/React desktop workstation，结合 Rust core、local state、terminal/process abstraction，并规划 Runner layer 在 local machine、SSH server 或 managed server 上执行工作。产品模型围绕 Account、Space、Workspace、ExecutionTarget、WorkspaceBinding、Runner、Session、Pane、TaskRun、AgentSession、ActionIntent、Approval、Policy、Artifact、FileChange、Diff 和 Event。高风险动作应在 Runner executor 层被 enforce，而不只是 UI 中的提示，这样 approval、budget、command policy、secret access 和 audit trail 才能成为 execution boundary 的一部分。