Myagents CLI

myagents-cli — MyAgents 产品能力的 CLI 入口

MyAgents 是带状态的 Agent 平台：Goal、Task、Record、IM Bot、MCP、Provider、插件、Skill、协作空间、Agent 网络与 Session 协作、Widget。CLI 负责产品操作；使用知识与功能边界查 /myagents-docs，登录、入网和开放 Agent 等没有 CLI 写入口的操作使用产品 UI。

这个 skill 不只是"管理工具"，它是 MyAgents 产品能力的执行入口。用户表达的需求只要能映射到产品能力，就该用 CLI 主动帮用户做掉，而不是给用户一堆操作步骤让他自己去 Settings 点。这份文档列出全部能力以及"什么时候应该用哪条命令"。

前置：CLI 是否可用

CLI 通过 ~/.myagents/bin/myagents 暴露，App 内 Agent 的 PATH 和调用上下文由产品注入，直接运行命令。它通过 Sidecar Admin API 操作（端口由 MYAGENTS_PORT 注入）。外部终端或 AI 需用户在「设置 → 外部调用」主动开启并取得受保护的 MYAGENTS_API_TOKEN，只允许公开命令；不要读取内部凭据来绕过授权，也不要输出 token。

• 遇到 command not found：让用户重启一次应用触发 CLI 同步
• 遇到 ECONNREFUSED：Sidecar 没起来，让用户检查应用是否在运行

使用模式

1. 探索先行：不熟的命令组用 myagents <group> --help；不知道某个 runtime 支持什么 model/permissionMode 用 myagents runtime describe <runtime>，不要靠猜
2. 按 leaf 契约预览：只有精确 leaf help 明确声明支持的命令才使用 --dry-run；不支持的 mutation 会 fail closed，不能声称已预览
3. 机器可读：加 --json 解析结构化输出
4. 按失败阶段恢复：读取错误 code 与恢复提示；只读查询可重试。写入、发送工作或接纳未知时，先查询真实状态，不能盲目重复执行。

安全规范

• 改配置前先读精确 leaf help——该 leaf 明确支持 --dry-run 时先预览；未声明支持时不要假装存在 preview
• API Key：用户在对话里明确给了你才写入；没给就引导他去 设置 → 对应页面 填，不要追问
• 明确对象与影响：删除/覆盖等操作应有具体对象与授权；用户已经明确授权时不重复确认。对象含混、超出授权或会中断未说明的活跃工作时，先澄清。

生效时机

• 配置写入与当前 Session 实际生效是不同事实。Agent 默认值不改写已有 Session identity；Provider、权限、MCP、Skill 与 Plugin 由对应 Runtime 在自己的边界应用。
• builtin MCP/扩展通常在后续对话边界更新；DSH 与 Managed Codex 按支持的 extension admission 更新，不能承诺全部 Plugin 组件通用。查看 status、skill list --verbose 与实际工具状态，再说明下轮、新 Session 或重启要求。
• reload 请求产品重新读取配置，不能保证当前执行轮立即更换工具，也不能把另一 Session 的状态当验证。

命令速查 + 何时使用

AnyDoc 本地文档转换

MyAgents 内置 AnyDoc 本地文档转 Markdown/OCR 能力。先运行 myagents anydoc --help；需要详细使用说明时加载 /myagents-anydoc。

本地附件语音识别

MyAgents 能把当前 Workspace 内的单个本地音频或视频附件提交给 App-owned 离线异步转写任务。先运行 myagents speech --help；需要完整 Session 隔离、输入格式与任务生命周期说明时加载 /myagents-speech-recognition。Session 与 Workspace 由产品自动绑定，不自行传参。

MCP 工具（mcp）

myagents mcp list                                       # 看用户配了哪些 MCP
myagents mcp show <id>                                  # 看某个 MCP 的完整配置（command/args/env/headers）
myagents mcp add --id <id> --type <stdio|sse|http> ...  # 新增
myagents mcp remove <id>                                # 删除
myagents mcp enable <id> --scope <user|project|both>    # 启用
myagents mcp disable <id> --scope <user|project|both>   # 禁用
myagents mcp test <id>                                  # 实际握手测试连通性
myagents mcp env <id> set KEY=val [KEY2=val2 ...]       # 设环境变量（覆盖）
myagents mcp env <id> get [KEY ...]                     # 读环境变量
myagents mcp env <id> delete KEY [KEY2 ...]             # 删环境变量
myagents mcp oauth discover <id>                        # 探测 MCP server 是否支持 OAuth + 拿到 metadata
myagents mcp oauth start <id> [--clientId X --clientSecret Y --scopes "..." --callbackPort N]
                                                        # 启动 OAuth 授权流程（会打开浏览器）
myagents mcp oauth status <id>                          # 看授权状态（已授权 / token 是否过期）
myagents mcp oauth revoke <id>                          # 撤销授权

何时用：

• "帮我接个 X 工具" → mcp add → mcp enable --scope both → mcp test
• "看下 playwright 配的啥" → mcp show playwright
• "Notion MCP 怎么登录" → mcp oauth discover 看支持的 scopes，再 mcp oauth start
• "X 工具用不了，是不是登录过期了" → mcp oauth status <id>，过期就重跑 oauth start
• "给 fetch 加个 API Key 环境变量" → mcp env fetch set FETCH_API_KEY=sk-xxx

CLI 工具注册表（tool） — PRD 0.2.36，实验室开启后可用

这是实验功能，默认关闭。使用前先运行 myagents tool --help：

• 如果 help 提示去「设置 → 关于&反馈 → 实验室 → CLI 工具注册表」开启，说明当前会话不能创建、注册或管理用户 CLI 工具；不要继续尝试 tool-creator / myagents tool add，转而完成一次性任务或请用户打开实验开关。
• 如果 help 返回完整 list/add/remove/env 用法，才按下面流程处理。

注册的 CLI 工具会投 shim 到 ~/.myagents/bin/（全 runtime + 终端的 PATH 上）， description 自动注入所有新 session 的上下文——未来的 AI 会自己发现并使用它。 写一个新工具用 tool-creator skill（钉死 Agent-CLI 契约：非交互 / 退出码 / --json / readme 子命令 / ≤800 字 description）；这里只管注册与管理。

myagents tool list                       # 注册表总览（含 enabled 状态 + 缺失 env key）
myagents tool add <dir>                  # 注册（dir 须含 tool.json + 入口脚本；不在
                                         #  ~/.myagents/tools/ 下会自动拷入）[--dry-run]
myagents tool info <name>                # 看 manifest + enabled + 缺失 env
myagents tool enable <name>              # 进新 session 的上下文
myagents tool disable <name>             # 从上下文隐藏（shim 仍在 PATH，可手动调）
myagents tool remove <name> [--purge]    # 反注册（--purge 连工具目录一起删）
myagents tool env <name> set KEY=val     # 设 per-tool 环境变量（API key；工具启动时读）
myagents tool env <name> get             # 读（值已脱敏）
myagents tool env <name> delete KEY      # 删

何时用：

• 用户说"把这个脚本/能力注册成工具、以后直接用" → 先走 tool-creator skill 把它规范化，再 tool add
• "我有哪些自己的工具" → tool list
• 工具报缺 API key（退出码 3）→ tool env <name> set KEY=<用户提供的值>
• 注册名撞系统命令会被打回（~/.myagents/bin 在 PATH 前列，重名会遮蔽系统命令）→ 换带领域前缀的名字
• 注册成功后 MUST 在回复中告知用户：工具名 + 干什么 + 可在 设置 → 工具箱 管理

官方图片理解工具（vision）

这是 MyAgents 内置官方 CLI 工具，不属于 MCP，也不属于用户注册 tool 实验功能。它用于在当前会话启用“图片理解”工具时，让不支持多模态的主模型把本地工作区图片交给用户在「设置 → 工具箱」里配置好的读图模型分析。

myagents vision readme
myagents vision analyze --image <path> [--image <path> ...] [--prompt "what to inspect"]
myagents vision analyze --image <path> --prompt-file <workspace-relative-text-file>
myagents vision analyze --image @myagents_files/screenshot.png --prompt "Extract the error text and UI state"

约束：

• 只接受当前 MyAgents 工作区内的本地图片路径；不要传 URL。
• --prompt 是短指令；长/多行/含引号的检查指令写进当前 workspace 内的文本文件，再用 --prompt-file。
• --prompt-file 路径也按当前 workspace 安全解析；不要传 URL、symlink 或 workspace 外路径。
• 如果报“not enabled / not configured”，让用户在「设置 → 工具箱」启用图片理解并选择支持图片输入的模型。

何时用：

• 当前主模型不支持图片，但会话里出现截图 / 图片附件，并且系统提示里说明 vision 工具可用。
• 用户要求“看这张图 / 截图里写了什么 / 读一下错误信息”，先 vision analyze 拿文字观察，再基于观察继续回答。

模型 Provider（model）

myagents model list                                     # 看所有 Provider、验证状态、主模型与模型清单
myagents model add --id <id> --name <显示名> --base-url <url> --models <m1,m2,...> [其它]
myagents model remove <id>                              # 删除自定义 Provider（内置的删不掉）
myagents model set-key <id> <apiKey>                    # 设 API Key
myagents model set-default <id>                         # 设为默认 Provider
myagents model verify <id> [--model <某个具体模型>]      # 实际发一条测试消息验证

何时用：

• "帮我配 DeepSeek" → 内置 Provider 直接 model set-key deepseek <key> → model verify
• "我要用一个新厂商" → 详见下方 §配置模型服务流程
• "把默认改成智谱" → model set-default zhipu
• "我之前加的那个废 Provider 删了吧" → model remove <id>

Agent + Channel（agent）

myagents agent list                                     # 发现本机和同账号在线设备的可调用 Agent
myagents agent create --workspacePath /absolute/path    # 把既有目录幂等注册成 Project-backed Agent
myagents agent current --json                          # 只看当前 Agent/workspace/Session
myagents agent list --active                            # 只列出未归档 Agent 工作区
myagents agent list --archived                          # 只列出已归档 Agent 工作区
myagents agent show <id>                                # 看某 Agent 的 effective 默认（runtime/model/permissionMode）
myagents agent enable <id>                              # 启用本机 Agent 主动能力，非网络开放或 Channel 开关
myagents agent disable <id>                             # 暂停主动能力，不关闭显式 Session 协作
myagents agent archive <id>                             # 归档 Agent 工作区，并暂停 proactive Channel
myagents agent unarchive <id>                           # 取消归档；若归档前是 proactive，会恢复启用
myagents agent set <id> <key> <value>                   # 改本机单个字段；合法 JSON 会解析，否则保留字符串
                                                        # key 仅限 enabled/runtime/runtimeConfig/providerId/model/permissionMode
                                                        # id / channels 用专用命令；未知 key 会在写盘前拒绝
myagents agent channel list <agentId>                   # 列出某 Agent 的所有 Channel
myagents agent channel add <agentId> --type <平台> --<凭证flag> ...
                                                        # 添加 Channel（telegram / feishu / dingtalk / openclaw:xxx；先查 help）
myagents agent channel remove <agentId> <channelId>     # 删除 Channel
myagents agent runtime-status                           # 看本机 Channel 运行状态，非 Agent 网络在线状态

何时用：

• "我那个 Agent 现在啥配置" → agent show <id>，按 runtime 正确解析过 effective 值
• "把这个本地目录注册成 Agent 工作区" → agent create --workspacePath <绝对且已存在的目录>；不创建目录，不初始化 Git/模板
• "把 Agent X 的 model 改成 Y" → agent set X model '"Y"'（注意 JSON 字符串要双层引号）
• "把 permissionMode 改成 plan" → agent set X permissionMode '"plan"'
• "项目结束了，先收起来" → agent archive <id>；需要恢复时用 agent unarchive <id>
• "飞书 Bot 在线吗" → agent runtime-status；agent list 的网络发现不证明 Channel 在线
• 配 Channel 详见下方 §配置 Agent Channel 流程

agent show 读 Agent 的执行默认，agent set 写本机单个字段。只使用 canonical key；provider / permission 不是 alias，分别用 providerId / permissionMode。Provider/model/permission 会校验后同步 Project 镜像和运行中的 Channel；已有 Session 仍由自己的生命周期管理。权限值先查 runtime describe 和 leaf help，不复用旧 Codex 模式映射。复杂 Channel 改动走 agent channel；这些写命令不管理远端 Agent。

Agent Runtime 发现（runtime）

myagents runtime list                                   # builtin/dsh/claude-code/codex 的装机情况 + 版本
myagents runtime list --json                            # 机读：installed/version/path
myagents runtime describe <runtime>                     # 某 runtime 的 model 清单 + permissionMode 枚举
myagents runtime diagnose codex [--workspacePath PATH]  # Codex 的 auth/features/MCP/apps/effective-env 快照（issue #194）
myagents diagnose runtime codex                         # 同上的 sugar 写法
myagents diagnose runtime dsh                           # 资源校验、当前进程/模型/权限/代理/扩展，不启动新 Session

何时用：

• 在跑 task create-direct --runtime X --model Y --permissionMode Z 之前先 runtime describe X 把合法值查清楚——--help 只列 flag，值靠这俩命令现场查，不会因为文档漂移而错
• "我装了哪些 Agent CLI" → runtime list
• 用户问"codex 支持什么 model" → runtime describe codex
• 「@oai/artifact-tool 我从终端能调用、MyAgents 里就不行」/「Codex MCP 在 MyAgents 里看不到」/「Codex 是不是用错代理了」→ runtime diagnose codex。它 spawn 一个临时 codex app-server，跑 getAuthStatus / experimentalFeature/list / mcpServerStatus/list / app/list 四个 RPC，把 Codex 自己看到的状态原样吐出来，省得猜。effectiveEnv 节里能看到 MyAgents 注入的代理是不是真到了子进程，feature flag 是不是真生效。

每个 Runtime 有自己的 model 清单、权限模式和计划状态。DSH 模型目录查 model list；Codex 模型通过当前 Runtime 查询。不要把旧 CLI 名称、产品权限与 Runtime 原生策略混用；Codex system-cli probe 不能代替 codex-sub 的 Managed Codex 诊断。

Skills（skill）

myagents skill list [--verbose]                          # 已装 skill（全局 + 项目级）
myagents skill info <name>                              # 某 skill 的详情
myagents skill add <source> [--scope user|project] [--plugin X] [--skill Y] [--force] [--dry-run]
myagents skill remove <name>                            # 删除
myagents skill enable <name>                            # 启用
myagents skill disable <name>                           # 禁用非 Required Skill；Required System Skill 会拒绝
myagents skill sync [name ...]                           # 预览 ~/.claude/skills 的导入候选，不写入
myagents skill sync [name ...] --apply                   # 导入选定候选；新导入默认禁用，需 skill enable

skill add 输入形态（同一 resolver 全吃）：

本地来源会物化复制到 MyAgents 管理目录，不保留 source symlink；--dry-run 只解析和预览，不写目标或 staging。

不支持：.tar.gz/.tgz、GitLab、私有仓库、git SSH。

何时用：

• 用户贴 GitHub 链接或 npx skills add ... → 直接 skill add "<原文>"，resolver 自己剥前缀
• 用户给出私有本地 Skill → 保留显式 ./ / ../ 或绝对路径，直接 skill add <source>；不要先复制进 ~/.claude/skills
• "装 React 最佳实践" → skill add vercel-labs/skills --skill react-best-practices
• 报错 该仓库是 Claude Plugins 市场 → 按提示加 --plugin <name>，比如 skill add anthropics/skills --plugin document-skills 一次装 docx/pdf/pptx/xlsx
• 报错 技能 X 已存在 → 跟用户确认要不要 --force 覆盖
• 用户在 ~/.claude/skills/ 自己塞了东西 MyAgents 看不见 → skill sync 预览，再按授权 --apply 导入并启用

定时与未来自动化 Task

myagents task readme                                    # 统一自动化模型与当前命令
myagents agent current --json                          # 仅诊断当前 Agent/workspace/Session
myagents task get <taskId> --json                       # 权威配置与运行状态
myagents task run <taskId>                              # 首次启用 Todo Task
myagents task start <taskId>                            # 恢复 schedule；看回执 nextExecutionAt
myagents task stop <taskId>                             # 暂停并停止活跃执行
myagents task runs <taskId> [--limit N]                 # 看 AI 执行历史
myagents task run-now <taskId>                          # 绕过 Detector 立即执行
myagents task exit [--reason "..."]                     # 仅在允许 AI exit 的 Task run 内

定时、未来唤醒、循环执行和“满足条件才处理”是同一类 Task 意图。先加载 myagents-task-automation，由它选择普通 always 激活或 command Detector，并完成创建、回读和启动。不要让用户先选择 Cron 或 Sensor。

myagents cron ... 继续作为旧用户/脚本的兼容 alias，但不是 Agent 新建自动化的规范入口。不要调用系统 cron/crontab/at/launchctl/schtasks。

Goal 目标模式（goal）

Goal 是当前会话内的持续执行模式：宿主会在每轮完成后自动发起下一轮，直到 AI 主动标记完成/受阻，或用户在 UI 中取消。它复用当前 session 上下文，不是独立任务中心任务。

myagents goal get                                      # 查看当前 session 的 Goal
myagents goal create --objective-file goal-objective.txt --max-executions 12   # 本地任意普通文本文件；可选 deadline/max/AI exit 条件
myagents goal update --status complete                 # AI 判断目标完成时主动退出
myagents goal update --status blocked                  # AI 判断无法继续时主动退出

何时用：

• 用户明确要求进入 Goal 时，先用标准文件工具把 objective 写入本地文本文件（workspace 或系统 temp 均可），再传 --objective-file；不要把用户文本拼入 Shell 命令。可用 --deadline <ISO-8601-with-offset>、--max-executions <正整数>、--ai-can-exit <true|false> 设置已有结束条件；deadline 是最晚停止时间，不是延迟开始。
• 当前会话进入 Goal 后，你完成了用户目标 → goal update --status complete
• 你连续尝试后确认缺关键输入/外部状态，无法继续推进 → goal update --status blocked
• 用户问"现在目标是什么/状态如何" → goal get
• 不要用 goal update 表示用户取消；取消由 UI/宿主控制。

记录与任务中心（record / task）

用户要定时、未来唤醒、循环执行或满足条件才叫醒 AI 时，统一加载 myagents-task-automation。command Detector 的协议、fixture 和测试由该 Skill 按需路由到自己的 reference；这里仅保留 Task Center 的通用命令索引。

myagents record list [--kind text|audio --tag X --query X --limit N]
                                                        # 列统一记录；省略 --kind 时同时包含文字与音频
myagents record create '...'                            # 记一条文字 Record（首选：单引号包裹防 shell 注入；
                                                        # 用 #xxx 内联打 tag —— 没有 --tag flag）
myagents record create --content '...'                  # 显式 flag 形态，同样使用单引号
myagents record create --content-file <abs-path>        # 内容含多行 / CJK / shell 元字符 /
                                                        # Windows 下单引号失灵时的保底通道

myagents task list [--status X --tag X --query X --limit N --includeDeleted]
                                                        # 默认当前 workspace；JSON 是紧凑投影
myagents task get <taskId>                              # 详情 + statusHistory + 各 .md 文档路径
myagents task create-direct --name "..." \
    [--taskMdFile <path> | --taskMdContent "..."] \
    [--runtime X --providerId X --model X --permissionMode X --runtimeConfig <jsonStr> --mcpEnabledServers a,b] \
    [--executor agent --executionMode once --runMode X --tags x,y --sourceRecordId X]
                                                        # 从完整 task.md 物化普通任务（当前 workspace 可自动继承）
myagents task comments <taskId> [--limit 50 --before <cursor>]
                                                        # 读取本地线性评论时间线
myagents task comment [<taskId>] --body-file <path> [--reply-to <commentId>]
                                                        # Agent 显式写回本地 Task；执行上下文可继承 taskId
myagents task run <taskId>                              # 派发 todo 任务
myagents task start <taskId>                            # 按保留 anchor 恢复，以 nextExecutionAt 为准
myagents task stop <taskId>                             # 暂停 schedule 并停止活跃执行
myagents task runs <taskId> [--limit N]                 # 查看最近 AI 执行历史
myagents task exit [--reason "..."]                     # 仅在允许 AI exit 的 scheduled Task 内
myagents task rerun <taskId>                            # 从 blocked/stopped/done 重新派发
myagents task update-status <taskId> <status> [--message "..."]
                                                        # 状态机：todo→running→verifying→done（或 →blocked/stopped）、done→archived
myagents task append-session <taskId> <sessionId>       # 把一个聊天 session 关联到任务（任务过程中开了新会话用这个登记）
myagents task archive <taskId> [--message "..."]        # 归档（仅用户可操作；AI 走会被拒）
myagents task delete <taskId>                           # 不可恢复地移出产品使用；不删工作区脚本

create-direct 和 task list 正常会继承当前 workspace，不需要先枚举 Agent 再手工拼 workspaceId/path；只有明确跨 workspace 时才传两者。myagents agent current --json 是紧凑诊断入口，不是 happy path 前置步骤。

创建 scheduled/recurring Task 可用 --deadline <ISO-8601-with-offset>、--maxExecutions <正整数>、--aiCanExit true|false 设置结束条件；quiet Detector 检查不消耗 maxExecutions。固定 interval 第一次 run 默认约 2 秒后产生首次 tick；要延后首次机会时传 --startAt <ISO-8601-with-offset>。Cron 等下一个墙钟点，scheduled 等 dispatchAt。

任务级 runtime/provider/model/permissionMode 覆盖：create-direct 支持仅对该任务生效的覆盖 flag，不会改 Agent 工作区默认。典型场景："实现用 Claude Code、review 用 Codex" → 创两个任务，--runtime 不一样，工作区配置不变。

task update <taskId> 清覆盖用显式 flag：--clearProviderOverride / --clearRuntimeOverride / --clearMcpOverride。注意 --mcpEnabledServers "" 不是清回继承，而是显式无 MCP。

myagents thought list/create 只为已发布脚本保留兼容，薄映射到文字 Record。新工作流一律使用 myagents record，不要主动生成 legacy 命令。

何时用：

• "看我还有啥没做完的" → task list --status running / task list
• "把这条记录派发出去" → 先将完整任务上下文写入 task.md，再用 task create-direct --taskMdFile ... --sourceRecordId <id> 创建；是否立即 task run 取决于用户已确认的动作
• "创个 review PR 的任务用 codex" → 先 runtime describe codex，再 task create-direct ... --runtime codex --model <现场模型> --permissionMode <现场权限模式>
• "任务过程中我开了个新对话登记一下" → task append-session <taskId> <sessionId>
• "把重要结果回复到本地任务" → 将正文写入文件，再用 task comment <taskId> --body-file ...；普通 assistant 输出不会自动复制到 Task
• 正在执行 Task turn 时可以省略 <taskId>，Sidecar 会从当前 Session 的精确 Task 上下文解析；收到用户 Task 评论后的后续 turn 应使用隐藏提醒里给出的显式 <taskId>，不得猜测
• "标记完成" → task update-status <taskId> done --message "..."
• "重新跑一遍" → task rerun <taskId>
• task list --json 只返回紧凑发现字段和 sessionCount，不会展开历史 sessionIds；拿到 ID 后用 task get 读取完整状态与各 .md 文档路径

验证与恢复：CLI 在转发给 Rust 前会前置校验 --runtime / --model / --permissionMode，不合法直接拒绝并带 → Run: myagents runtime describe <rt> 指引；输出会打印 overridesRequested vs overridden，传了 override 但没落到持久化态会明确提示 drift。

归档与删除：task archive 是仅用户可执行、长期可恢复的归档状态，Agent 调用会被 Task authority 拒绝。执行 task delete/remove 前在对话中向用户说明具体对象并取得确认；已有明确删除授权时直接执行，CLI 不弹界面确认框。删除不可恢复，没有 30 天恢复或 undelete 承诺；它会停止调度并清平台 Trigger state/pending activation，但内部 tombstone/审计仍用于 authority 与迁移安全，工作区脚本和脚本自持状态不归 TaskStore 删除。

MyAgents Cloud Space（space）

myagents space list --json
myagents space whoami --space <slug> --json
myagents space goal list --space <slug> --json
myagents space assignee list --space <slug> --json
myagents space issue create --space <slug> --title "..." --body-file issue.md \
  [--goal <goalId>] [--assignee agent:<id>|user:<id>] [--attachment <path> ...]
myagents space issue list --space <slug> --goal <goalId> --state todo --limit 30
myagents space issue view <issueId> --space <slug> --comments --json     # current Issue + latest 5 comments
myagents space issue update <issueId> --space <slug> --goal <goalId> --json
myagents space issue update <issueId> --space <slug> --clear-goal --json
myagents space issue update <issueId> --space <slug> --human-only false --json
myagents space issue comments <issueId> --space <slug> --json [--limit 20] [--cursor <opaque-cursor>]
myagents space issue comment get <issueId> <commentId> --space <slug> --json
myagents space issue comment <issueId> --space <slug> \
  [--body-file <path>] [--attachment <path> ...]
myagents space issue claim <issueId> --space <slug> --deliveryId <deliveryId> --create-attached \
  --workspaceId <id> --workspacePath <path> --name "..." --taskMdContent-file task.md
myagents space issue complete <issueId> --space <slug> --workspacePath <path> \
  --taskId <taskId> --body-file result.md [--attachment <path> ...] --message "completed Space issue"
myagents space issue attachment add <issueId> --space <slug> --file <path> [--file <path> ...]
myagents space attachment download <attachmentId> --space <slug> [--output myagents_files/space/file.bin]

何时用：

• 普通会话先 myagents space list --json 选择明确的 slug；所有 Space 业务命令都必须带 --space <slug>，不猜“默认社区”或上次使用的 Space。
• 官方社区反馈使用发现结果中 spaceKind=official 的实际 slug（当前通常为 myagents），id 可用于资源导航。official 仅为导航别名，不能替代 CLI 的 canonical slug。对话入口：myagents://open/v1/spaces 打开/聚焦 Space Tab；myagents://open/v1/spaces/official/issues 打开官方列表；详情末尾追加服务端真实 Issue ID。
• CLI 只有在当前 Session 持久化了精确的 spaceId + registeredAgentId origin 时，才以该 Registered Agent 身份执行；显式 legacy Agent ID 仅作旧调用兼容。workspace 只校验执行边界，绝不用于猜测 actor。没有 Registered Agent origin 的普通 Session 始终使用当前 User 身份；origin、Space 或 workspace 不匹配会直接拒绝，不会静默降级。身份不确定时先 space whoami。
• 需要创建、筛选或移动 Issue 时，先 space goal list --json，只复制 active data.items[].id；不要把 Goal title 或 goalPathLabel 当 ID。myagents goal ... 是本地 Session Goal Mode，myagents space goal ... 是 Cloud Space Goal，两者不是同一资源。
• issue create 不传 --goal 会进入 Inbox；已发布 Issue 用 issue update --goal <goalId> 移动，使用 --clear-goal 清回 Inbox。不要用 --goal null、--goal inbox 或空字符串表达清除。更新后用 issue view --json 核对权威 goalId/goalPathLabel。
• 具体命令参数优先运行精确 leaf help，例如 myagents space issue comment --help；这些 help 是给 Agent 的完整调用说明。
• 收到 Space delivery → 先 myagents space issue view <issueId> --space <slug> --comments --json 读取当前服务端状态；delivery trigger 只用于定位，不替代当前状态。
• trigger 的 comment 标记为截断 → 用 myagents space issue comment get <issueId> <commentId> --space <slug> --json 精确读取，不要扫描分页猜触发评论。
• subscription 通知只表示该 Issue 在路由时匹配订阅，不等于已经指派责任。读取当前 Issue 后，可以不做进一步动作、评论或更新而不 claim；只有确认该 Agent 应负责完成时，才用 claim（需要持久本地执行跟踪时再加 --create-attached）。Delivery 会由本地 connector 自动确认，不存在 Agent-facing ignore/handled/acknowledge 命令。
• assignment 表示责任已经明确交给当前 Agent；仍用 claim --create-attached 确认并建立本地 Task/Session 关联，不要 ignore 或自行取消指派。
• Issue/评论里有附件 → 用 myagents space attachment download <attachmentId> --space <slug> 下载到当前工作区，再读取本地文件。
• 需要回写结论 → space issue comment 可原子提交正文和附件；只有附件也合法。评论附件只属于该评论，不会跑到 Issue 顶部。
• 需要给已发布的 Issue 正文单独补附件 → 用 space issue attachment add，它会立即生效并触发正常的 Issue 更新投送。
• 工作完成 → 使用一次 space issue complete --taskId ... --body-file ...，它会原子完成 Cloud 结果评论 + Issue，再将 attached Task 标为 done；成功后不要再调用 task update-status done。

安全边界：

• CLI 在 Rust 内解析并持有 User/Registered Agent token；不要让用户提供 token，也不要传显式 actor。
• Space mutation 当前不支持 preview；携带 --dry-run 会在网络前返回 DRY_RUN_UNSUPPORTED。确认写入意图后按精确 leaf help 调用，不能把失败说成已经预览。
• --body-file、--taskMdContent-file 与附件只能读取当前 workspace 内的普通文件，拒绝 symlink 和 workspace 外路径；每次最多 5 个附件、每个最多 25 MB；attachment download --output 也只能写在当前 workspace 内。
• view --comments 固定最新 5 条；更早历史使用 issue comments --limit 20 --cursor <opaque-cursor>，有 nextCursor 再继续拉。