Cohub 实操：用一个 Space 从零搭一个可发布的小工具

先说结论#

如果你想试 Cohub，最快的入门路径不是看文档，而是走一遍真实的闭环：

1
创建一个 Space → 和 Agent 说需求 → 它建文件/装依赖/跑起来 → Save 存 Checkpoint → 发布成 Work

整个过程大概 20 分钟。这篇文章记录我实际跑通的步骤，包括遇到的坑。

第一步：创建 Space#

Cohub 的核心单元是 Space。你可以把它理解成「一个隔离的开发环境 + 对话 + 文件系统 + Agent」。

用 CLI 创建（cohub 是官方 CLI）：

1
# 安装（如果你还没有）
2
npm install -g @neta-art/cohub-cli
3

4
# 登录
5
cohub auth login
6

7
# 列出你的 spaces
8
cohub spaces ls
9

10
# 创建新 space
11
cohub spaces create --name "my-first-tool"

或者直接在 web 上点 New Space 也行。我建议至少 CLI 装一个，因为后面很多操作 CLI 更快。

第二步：和 Agent 提需求#

创建之后，打开 Space，跟 Agent 说你要做什么。关键是要把需求讲清楚，就像跟一个工程师同事提需求：

帮我做一个 Markdown 转 HTML 的小工具，输入一段 markdown，输出渲染后的 HTML。要能选样式主题，还要有一个预览区域。

注意几个点：

1. 说目标，不说实现。不需要告诉它用什么库，它会自己选。
2. 一次一个需求。第一轮先让它把核心功能做出来，再迭代加功能。
3. 它可以读写文件、跑命令。Agent 不是只回复文本，它会在 Space 的文件系统里创建文件、装依赖、跑 dev server。

第三步：看它干活，必要时纠偏#

Agent 开始干活后，你会看到它：

• 创建项目文件（package.json、源码等）
• 跑 npm install 装依赖
• 启动 dev server，暴露预览端口

这里有个经验：Agent 第一次做出来的东西，大概率不是你要的最终版。正常的迭代节奏是：

1
第一轮：核心功能能用
2
第二轮：你试了，提反馈（"样式太丑""这个按钮没反应"）
3
第三轮：它改，你再试

在 Cohub 里，你可以在同一个 Space 的预览区直接试它做出来的东西，不用自己本地跑。这个循环比「聊天里来回贴代码」高效得多。

第四步：Save（Checkpoint）#

当你对当前状态满意（或者到了一个里程碑），存一个 Checkpoint：

1
cohub -s <space-id> spaces checkpoints create --message "markdown-to-html v1 done"

为什么这个重要：

1. 它是不可变快照。之后再怎么改，都能回到这个点。
2. 可以 fork。从这个 Checkpoint 分支出新想法，不影响主线。
3. 是可分享的稳定基底。别人可以基于你的 Checkpoint 继续工作。

这比 git commit 更像「存档」——你随时能回到任何有意义的时刻。

第五步：发布成 Work#

这是 Cohub 和大多数 AI 工具最大的区别：Agent 的产出可以直接发布成一个公开可访问的页面（Work）。

1
# 把项目构建成静态文件后发布
2
cohub -s <space-id> spaces files ls
3

4
# 发布目录为 Work
5
cohub -s <space-id> works publish my-tool --file dist/index.html

发布后你会得到一个公开 URL，任何人打开就能用你做的工具。这个 Work 还可以：

• 配置访问权限
• 用 Work Commerce 变现（卖功能解锁/积分）
• 被 fork 和 remix

实际遇到的坑#

写在最后#

Cohub 最有意思的地方，是把「和 AI 协作做东西」从聊天里搬到了一个有文件、有环境、能发布的真实空间里。

你可以把它当：

• 快速原型工具（几分钟做个工具验证想法）
• 一个带 Agent 的完整开发环境
• 一个内容/工具的分发平台（Work）

如果你还没试过，建议按这篇的流程走一遍。从”让 AI 聊天”到”让 AI 帮你把东西做出来并发布”，这个转变，用了才知道。

• 产品：cohub.run
• CLI：npm install -g @neta-art/cohub-cli
• 生态索引：github.com/markbang/awesome-cohub