Rig 开源云桌面：为 AI 编程代理提供独立 Linux 环境
Rig 为每个 AI 编程代理分配云端 Linux 桌面，运行代码、dev server、测试与已登录 Chrome，让…
Show HN 上亮相的开源工具 Rig 瞄准了一个被低估的痛点：当 Claude Code、Cursor 或 Codex 这类 AI 编程代理在你的笔记本上编辑代码时，真正拖慢机器的不是模型本身，而是围绕它的「副产物」——每个分支要起一个 dev server、要开一个 Chrome 检查 UI、还要跑测试。两三个任务下来，16 GB 至 24 GB 的笔记本就开始频繁换页。Rig 的解法是把这些重活搬进云端，为每个分支配一台独立的 Linux 桌面，让本地只跑代理进程。
闲置即休眠，秒级唤醒
云桌面在 15 分钟无活动后会自动暂停，进程状态保留在内存中，暂停期间不计费，需要时约两秒即可唤醒。这套机制让用户可以同时挂起多台桌面，互不干扰，适合并行跑多个 agent 任务。
登录态一键复制
Rig 提供一条命令，将本地 Chrome、Arc、Edge、Brave、Firefox 或 Safari 的登录状态同步到云桌面，新建的桌面启动后即处于已登录状态，省去反复手动登录的麻烦。当需要输入 2FA 或完成登录时，用户可以在任意浏览器标签页接管云桌面的屏幕，操作同一台 Chrome。
支持 Computer Use 与 MCP
代理可以像人类一样「看」整块屏幕、点击、输入和按键，类似 Claude 的 computer use 能力。Rig 同时提供 rig mcp 命令，将这些能力以原生工具的形式暴露给 Claude Code，返回截图作为视觉反馈。
适用场景与边界
Rig 面向的是需要并行运行多个 AI 编程代理的开发者，尤其是本机内存紧张、又希望保持 IDE 流畅响应的团队。它把代理运行所需的重资源（浏览器、dev server、测试环境）抽离到云端，本地仅保留轻量级控制平面。对于单机跑一两个任务的轻度用户，收益相对有限；而对规模化使用 agent 的工作流，云桌面的并行与隔离能力具有实际价值。
作为 Show HN 项目，Rig 已开源并提供 45 秒演示视频与详细文档，开发者可据此评估是否纳入现有的 AI 编程工作流。