Paperclip: execute uma pequena equipe de agentes de IA (Claude Code + Codex) sem caos

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Autoria: AICodeKing · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Paperclip: Run a Small AI Agent Team (Claude Code + Codex) Without the Chaos · Canal: AICodeKing · 10:21 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Aplicações empresariais de IA, Automação de tarefas e workflows, Claude Code, Modelos de IA

Resumo

Paperclip é um app open source para organizar equipes de agentes de IA, distribuir tarefas e acompanhar o trabalho em um painel. O vídeo mostra como configurar uma equipe pequena para criar um app de notas, com etapas de coordenação, implementação e revisão. Também aborda custos, limites de orçamento, heartbeats, tarefas recorrentes, skills compartilhadas e permissões de ferramentas. A recomendação é começar com uma tarefa que realmente exija coordenação e verificar os resultados antes de ampliar a autonomia da equipe.

Pontos-chave

• Paperclip organiza o trabalho dos agentes, mas os agentes conectados continuam responsáveis por executar tarefas como programação.
• Uma equipe inicial pode ter um coordenador, um agente de implementação e um agente de revisão, cada um com responsabilidades claras.
• Tarefas, atualizações, bloqueios e etapas de aprovação ajudam a acompanhar o trabalho e revisar os resultados.
• Worktrees isoladas podem separar as alterações de cada tarefa, mas ainda é necessário revisar e combinar as mudanças.
• O exemplo de configuração cria um app de notas local com armazenamento persistente e testes para as ações principais.
• Paperclip permite registrar gastos e definir orçamentos, mas atrasos na contabilização podem impedir que os limites correspondam exatamente à cobrança do provedor.
• Heartbeats por timer ficam desativados por padrão; rotinas podem executar tarefas recorrentes com agendamento ou gatilhos de webhook.
• Skills compartilhadas ajudam a reutilizar procedimentos, enquanto as permissões de ferramentas do Paperclip não controlam automaticamente todos os comandos de shell do agente.
• O vídeo recomenda começar com uma equipe pequena e evitar criar uma estrutura organizacional completa para tarefas simples.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:01	O que é Paperclip e como organiza agentes	O vídeo apresenta o Paperclip como uma camada de organização para agentes, com tarefas, projetos, hierarquias e adapters para diferentes ferramentas.
03:06	Configuração e exemplo de app de notas	O apresentador descreve a configuração local e uma equipe pequena para planejar, implementar e revisar um app de notas.
06:14	Revisões, custos e automações	O vídeo trata de aprovações, acompanhamento de gastos, heartbeats, rotinas recorrentes e skills compartilhadas.
08:49	Permissões e para quem Paperclip é indicado	O apresentador explica os limites das permissões de ferramentas e recomenda experimentar Paperclip quando há tarefas que realmente exigem coordenação.

Citações

Alguém precisa acompanhar o objetivo, explicar quem é responsável por quê e verificar quanto tudo isso está custando. — 00:32

Um coordenador e alguns agentes com funções claras seriam um ponto de partida muito mais sensato. — 02:35

Um agente dizer que terminou é apenas o começo da revisão do trabalho. — 06:14

Eu executaria uma tarefa pequena, analisaria o uso e então decidiria quanto espaço dar a cada agente. — 07:15

Um título de CEO não torna um agente bom em decidir o que construir. — 09:50

Conceitos e entidades

• Paperclip (ferramenta): App open source apresentado no vídeo para organizar equipes de agentes de IA, tarefas, projetos e revisões.
• Claude Code (ferramenta): Ferramenta de programação que pode ser conectada ao Paperclip por meio de um adapter.
• Codex (ferramenta): Ferramenta de programação mencionada como opção de agente conectável ao Paperclip.
• Gemini CLI (ferramenta): Uma das ferramentas que o vídeo cita como compatível com adapters do Paperclip.
• Cursor (ferramenta): Ferramenta citada entre as opções que podem ser conectadas ao Paperclip.
• MCP (conceito): Protocolo mencionado no contexto de integrações personalizadas de ferramentas com o Paperclip.
• Skill Studio (ferramenta): Recurso do Paperclip para editar skills, testá-las com entradas salvas, inspecionar resultados e restaurar versões anteriores.
• heartbeat (conceito): Mecanismo usado pelo Paperclip para despertar agentes, por eventos como atribuições e comentários ou por intervalos configurados.
• worktree (conceito): Cópia de trabalho isolada do Git que pode ser associada a uma tarefa para separar alterações de código.
• MIT License (conceito): Licença mencionada no vídeo para o Paperclip, que pode ser hospedado por conta própria.

Tradução completa (pt-BR)

00:01 [música] Oi, bem-vindos a mais um vídeo. Antes de começarmos, publiquei recentemente um vídeo para membros sobre como estou usando Opus 5.5; é quase um tutorial de como tirar o melhor proveito dele. Também vou ficar mais ativo com os vídeos exclusivos para membros. Então, se você gosta do que faço e quer apoiar o canal, além de receber algumas vantagens, recomendo muito que clique no botão de inscrição e escolha um nível. Os vídeos exclusivos estão disponíveis em todos os níveis, a partir do Bronze

00:32 e acima. Agora, de volta ao vídeo. Usar um agent de programação com IA é bem simples. Você dá uma tarefa, verifica o que ele faz e pede que corrija o que deixou passar. Mas, quando você tem o Clawed Code construindo algo, o Codex revisando e outro agent cuidando da pesquisa, também precisa gerenciar as transferências de trabalho. Alguém tem que acompanhar o objetivo, explicar quem é responsável por cada coisa e verificar quanto tudo isso está custando. É aí que entra o Paperclip. É um app open source para gerenciar equipes de agents de IA. Você pode

01:02 dar papéis a esses agents, organizar o trabalho deles em torno de projetos e acompanhar o que estão fazendo em um único painel. Ele até tem um organograma. Então, sim, agora seu agent de programação pode ter um gerente. A ideia de administrar uma empresa de IA parece empolgante, mas, pessoalmente, estou mais interessado em saber se isso pode tornar útil uma pequena equipe de agents sem criar ainda mais trabalho para quem a gerencia. Então, vamos direto ao assunto. O Paperclip fica acima dos agents que você conecta. O Clawed Code ou o Codex ainda fazem o trabalho de programação de fato. O Paperclip cuida da organização em torno desse trabalho. Isso inclui

01:32 atribuir tarefas, passar o trabalho de um agent para outro e manter um registro ao qual você pode voltar. Ele oferece suporte a adapters para ferramentas como Clawed Code, Codex, Gemini, CLI, Cursor, OpenCode e Pi. Também há caminhos de integração para processos personalizados e serviços HTTP. Um adapter é simplesmente a conexão que permite ao Paperclip iniciar um agent e coletar informações sobre o que aconteceu durante a execução. Você ainda precisa configurar o runtime que está usando, e gosto dessa flexibilidade. Por exemplo, posso querer um agent para implementar e outro para revisar as alterações. Posso escolher ferramentas diferentes para cada um, em vez de

02:03 construir todo o workflow em torno de um único provedor. O modelo organizacional é bem interessante. Você cria uma empresa — que a interface atual chama de organização — e isso dá à sua equipe um espaço para trabalhar. Depois, pode adicionar um objetivo e conectar projetos ao que está tentando alcançar. A configuração documentada começa com um agent CEO. A função dele é ler o objetivo, propor um plano e delegar o trabalho. Outros agents podem se reportar a ele, ou você pode criar uma hierarquia maior, com gerentes e trabalhadores. Você fica acima deles, como a pessoa que toma as

02:35 decisões finais. Ainda assim, se eu estivesse criando um app básico, manteria a equipe pequena no começo. Provavelmente não preciso de seis agents gerentes discutindo o que o agent de frontend deve fazer. Um coordenador e alguns agents com funções bem definidas seriam um ponto de partida muito mais sensato. O workflow de delegação do Paperclip permite que esse coordenador crie tarefas e as atribua aos agents que se reportam a ele. Os agents publicam atualizações enquanto trabalham, e os bloqueios podem subir pela hierarquia, permitindo acompanhar como o pedido original se transformou em partes menores de trabalho. Essas tarefas são uma parte importante da

03:06 experiência. Cada issue pode conter o resumo, comentários e atualizações de progresso. Você pode filtrar o trabalho por itens como status ou responsável e abrir uma tarefa bloqueada para ver do que ela precisa. Também há um mecanismo de checkout que impede execuções concorrentes de reivindicarem a mesma tarefa. Isso é útil, mas duas tarefas diferentes ainda podem envolver o mesmo código. Você também precisa pensar em como os espaços de trabalho delas estão configurados. Para isso, o Paperclip tem um recurso experimental de espaço de trabalho isolado. Quando ativado e configurado, ele pode dar à tarefa sua própria árvore de trabalho do Git e branch, criando uma cópia de trabalho separada para as alterações de código, embora você ainda precise revisar e combinar as alterações depois. Agora, vamos ver como eu configuraria um pequeno exemplo. Digamos que queremos um app de notas em que seja possível criar, editar e excluir uma nota, e manter as notas mesmo depois de atualizar a página. É um resultado específico que podemos verificar sem transformar o primeiro experimento em um projeto enorme. Primeiro, você vai precisar do Node versão 24.11 ou mais recente. Para a configuração local rápida, abra o terminal e execute npx paperclipip AI at latest onboard-s. Paperclip AI é escrito como uma palavra só no

03:37 comando, e vou deixar o comando exato junto com os links abaixo. aceite as opções padrão da configuração e inicie o paperclipip localmente. Ele usa um banco de dados Postgrql incorporado, então você não precisa configurar um servidor de banco de dados separado nessa primeira execução. Você também vai precisar do runtime do agent que quer conectar. Se estiver usando um adapter local do Cloud Code ou do Codex, confira se essa CLI está instalada e autenticada na máquina que executa o paperclip. Você não necessariamente precisa comprar acesso à API separado. A documentação dos adapters também oferece suporte ao login de assinaturas existentes dessas ferramentas, além da configuração com chaves de API.

04:08 A conta usada depende do adapter e da configuração dele. Então, confira isso antes de começar a executar tarefas. Depois de entrar no paperclip, dê um nome à organização e configure o primeiro agent. Escolha o adapter, o modelo e o diretório de trabalho. Em seguida, use o ambiente de teste para verificar a conexão. Faço isso antes de adicionar o restante da equipe. Se o primeiro agent não conseguir executar, adicionar mais quatro só vai dar mais quatro coisas para solucionar. Depois, eu adicionaria o objetivo do nosso app de notas e deixaria o escopo claro. Algo como: crie um app local de notas com armazenamento persistente, inclua testes para as principais

04:40 ações e forneça instruções para executá-lo. Eu também diria que contas e pagamentos estão fora do escopo desta primeira versão. Para a equipe, usaria o coordenador para organizar o trabalho, um agent de programação para implementá-lo e um agent de revisão para conferir o resultado. Esses são exemplos de funções. Você pode escolher outros modelos ou ferramentas, dependendo do que já tem disponível. Quando o coordenador propuser uma estratégia, eu a leria antes de aprovar. Se ele quiser criar um serviço de backend e um sistema de autenticação para essa demonstração minúscula, eu pediria uma revisão. Mantenha

05:11 a primeira versão local e concentre-se no comportamento que solicitamos. O fluxo de aprovação também inclui as contratações propostas. Você pode inspecionar a função na configuração antes de adicionar outro agent e pedir alterações se a proposta não fizer sentido. Assim, a equipe pode sugerir do que precisa, enquanto você ainda decide se vale a pena. Para a tarefa de implementação, eu configuraria uma etapa de revisão e pediria ao revisor que verificasse o app de verdade. Ele consegue criar e editar notas? Excluir uma delas remove o item certo? Atualizar a página preserva os dados? Essas verificações dão ao revisor algo concreto para avaliar. O Paperclip pode exigir essa etapa de revisão

05:43 quando o agent de programação tenta encerrar a tarefa. Ele encaminha a issue ao revisor, e as alterações solicitadas podem devolvê-la ao agent original. Você também pode configurar uma etapa de aprovação final. Acho que esse é um dos recursos mais úteis aqui. Um agent dizer que terminou é apenas o início da revisão do trabalho. Para este exemplo, eu gostaria de ver o app em execução e inspecionar os resultados dos testes antes de considerá-lo pronto. Esse é o workflow que eu usaria para uma demonstração. A qualidade do app final ainda precisa ser testada. Agora, vamos falar do custo, porque uma equipe de agents pode ficar cara bem rápido. O Paperclip em si é gratuito para hospedar por conta própria e usa a licença MIT. O uso dos modelos,

06:14 as assinaturas existentes e quaisquer custos de hospedagem são separados. Conectar vários agents não dá acesso ilimitado aos serviços por trás deles. Você pode acompanhar os gastos informados e definir orçamentos no nível da empresa, do agent ou do projeto. Há limites de alerta e interrupções obrigatórias configuráveis, para que você possa decidir quando o trabalho deve pausar, em vez de deixar tudo continuar rodando sem controle. Mas há um detalhe: a aplicação dos limites usa os gastos registrados, e o envio de relatórios de uso ou o trabalho já em andamento podem atrasar a interrupção. Portanto, eu não trataria a configuração de orçamento como

06:44 —

07:15 garantir que a fatura do provedor chegue exatamente a esse valor. Pessoalmente, eu executaria uma tarefa pequena, verificaria o uso e então decidiria quanto espaço dar a cada agent. O valor que você vai gastar depende dos modelos e da quantidade de trabalho que eles fazem. Um revisor que fica indo e voltando com quem implementa também aumenta o uso, mesmo que o próprio app seja relativamente simples. E isso nos leva aos heartbeats. O Paperclip os usa para acordar os agents e deixá-los trabalhar. Atribuições e comentários podem acionar execuções, e você também pode configurar um intervalo. Os heartbeats por temporizador vêm desativados por padrão para agents novos, o que

07:47 acho uma escolha sensata. Se um agent acorda a cada poucos minutos só para descobrir que não há nada a fazer, você está criando atividade sem obter muita coisa em troca. Eu o deixaria esperando por trabalho, a menos que haja um motivo específico para ele verificar algo regularmente. Para tarefas recorrentes, existem rotinas. Por exemplo, você poderia fazer um agent preparar um resumo semanal do trabalho concluído ou verificar as issues recebidas todas as manhãs. Você define a tarefa, atribui um agent e adiciona um agendamento ou um acionador de webhook. Cada execução gera um trabalho rastreável que você pode inspecionar depois. Esse é um recurso que eu provavelmente usaria bastante. Com um relatório recorrente, quero saber se

08:17 ele foi executado e para onde foi o resultado. Anexá-lo a uma tarefa facilita o acompanhamento quando algo está faltando. Agora, também há skills compartilhadas. Você pode escrever um procedimento uma vez e disponibilizá-lo aos agents que precisam dele. Para nosso app de notas, isso poderia ser uma lista de verificação de revisão explicando quais evidências coletar antes de aprovar uma alteração. O Skill Studio permite editar essas instruções, testá-las com entradas salvas, inspecionar as saídas e restaurar versões anteriores. Assim, se uma alteração na sua lista de verificação piorar as revisões, você tem como comparar o comportamento

08:49 e voltar atrás. Gosto mais disso do que ficar colando repetidamente as mesmas instruções longas em conversas diferentes. Embora as instruções ainda precisem ser boas: compartilhar uma lista de verificação vaga com todos os agents só vai espalhar a mesma confusão pela equipe. O Paperclip também tem conexões com serviços, incluindo ferramentas de apps e integrações personalizadas de MCP. Para conexões com ferramentas compatíveis, você pode controlar quais agents têm acesso e definir as ações como permitidas, pedir confirmação primeiro ou desativadas. Há uma distinção importante aqui. Esses controles de ação se aplicam às chamadas feitas pelo gateway de ferramentas do Paperclip. Eles não controlam automaticamente todos os comandos de shell que um agent de programação pode executar. Então, eu verificaria as permissões do ambiente de execução e

09:19 as credenciais como parte da configuração da equipe, especialmente antes de dar acesso a um projeto real. Agora, para quem eu recomendaria isso? Se você já tem vários agents trabalhando em tarefas relacionadas e está gastando tempo coordenando-os, acho que vale a pena experimentar o Paperclip. O histórico de tarefas e as passagens para revisão são as partes em que eu me concentraria. Primeiro, se você usa principalmente um único agent de programação para solicitações curtas, talvez ache desnecessária a configuração organizacional. Eu não criaria uma estrutura empresarial inteira só para renomear algumas variáveis. Comece com uma tarefa que realmente exija coordenação e veja se a estrutura extra ajuda. E eu não levaria muito a sério a ideia de uma empresa autônoma. O título de CEO

09:50 não torna um agent bom em decidir o que construir. Você ainda precisa de um objetivo útil, instruções sensatas e alguém disposto a examinar o resultado com atenção. No geral, gosto da direção do Paperclip. Ele é open source. Funciona com vários agents e oferece um lugar para gerenciar o trabalho que, de outra forma, ficaria espalhado por várias sessões. Para mim, o primeiro teste seria saber se aquela pequena equipe que trabalha no app de notas consegue produzir um resultado que eu possa verificar, a um custo que me agrade. Se conseguir, então eu começaria a dar mais responsabilidades a ela. No geral, é bem legal. Enfim, me contem o que vocês

10:21 acham nos comentários. Se gostou deste vídeo, considere fazer uma doação pela opção Super Thanks [música] ou se tornar membro clicando no botão de inscrição. Além disso, deixe um joinha [música] neste vídeo e inscreva-se no meu canal. Vejo vocês no próximo. Até lá, tchau. >> [música] [música]

Transcrição original

[00:01] [music] Hi, welcome to another video. Just before we start the video, I have recently posted a video on the membership about how I am using Opus 5.5 and it is almost a tutorial of how to get the best stuff out of it. I am also going to become more active on the membersonly video now as well. So, if you like what I do and want to support the channel and also get some perks along the way, then I’d highly recommend you to hit the join button and choose a level. The exclusive videos are available on all the tiers from bronze

[00:32] and above. Now back to the video. So running one AI coding agent is pretty straightforward. You give it a task, check what it does, and ask it to fix whatever it missed. But once you have clawed code building something, codeex reviewing it, and another agent handling research, you also have to manage the handoffs. Someone has to keep track of the goal, explain who’s responsible for what, and check how much all of this is costing. And that is where Paperclip comes in. It’s an open- source app for managing teams of AI agents. You can

[01:02] give those agents roles, organize their work around projects, and follow what they’re doing from one dashboard. It even has an org chart. So yes, your coding agent can now have a manager. Now, the whole idea of running an AI company sounds exciting, but personally, I’m more interested in whether this can make a small team of agents useful without creating even more work for the person managing them. So, let’s get right into it. So, Paperclip sits above the agents you connect. Clawed code or codeex still does the actual coding. Paperclip handles the organization around that work. That includes

[01:32] assigning tasks, passing work between agents and keeping a record you can come back to. It supports adapters for tools like clawed code, codeex, Gemini, CLI, cursor, open code, and pi. There are also integration paths for custom processes and HTTP services. An adapter is simply the connection that lets Paperclip start an agent and collect what happened during its run. You still need to configure the runtime you’re using and I like that flexibility. For example, I might want one agent for implementation and another for reviewing the changes. I can choose their tools separately instead of

[02:03] building the entire workflow around one provider. Now, the organization model is quite interesting. You create a company which the current interface calls an organization and that gives your team a place to work. You can then add a goal and connect projects to what you’re trying to achieve. The documented setup starts with a CEO agent. Its job is to read the goal, propose a plan, and delegate work. Other agents can report to it, or you can build a larger hierarchy with managers and workers. You sit above that as the person making the

[02:35] final decisions. Although, I would keep this small initially if I’m building a basic app. I probably don’t need six management agents discussing what the front-end agent should do. A coordinator and a couple of agents with clear jobs would be a much more sensible starting point. Paperclip’s delegation workflow lets that coordinator create tasks and assign them to its reports. Agents post updates as they work and blockers can come back up the chain so you have a way to follow how the original request turned into smaller pieces of work. Now those tasks are a big part of the

[03:06] experience. Each issue can hold the brief comments and progress updates. You can filter work by things like status or assigne and open a blocked task to see what it needs. There is also a checkout mechanism that prevents competing runs from claiming the same task. That’s useful, but two separate tasks can still involve the same code. You need to think about how their workspaces are configured as well. Paperclip has an experimental isolated workspace feature for that. When enabled and configured, it can give a task its own git work tree and branch that gives coding changes a

[03:37] separate working copy, although you still need to review and combine the changes afterwards. Now, let’s walk through how I’d set up a small example. Let’s say we want a notes app where you can create a note, edit it, delete it, and keep your notes after refreshing the page. That’s a specific result we can check without turning the first experiment into a massive project. First, you’ll need node version 24.11 or newer. For the quick local setup, open your terminal and run npx paperclipip AI at latest onboard-s. Paperclip AI is written as one word in

[04:08] the command, and I’ll leave the exact command with the links below. that accepts the default setup and starts paperclipip locally. It uses an embedded Postgrql database, so you don’t have to set up a separate database server for this first run. You’ll also need the agent runtime you want to connect. If you’re using a local cloud code or codeex adapter, make sure that CLI is installed and authenticated on the machine running paperclip and you don’t necessarily need to buy separate API access. The adapter documentation supports existing subscription login for these tools as well as API key setups.

[04:40] Which account gets used depends on the adapter and its configuration. So check that before you start running tasks. Once you’re in paperclip, give the organization a name and configure the first agent. Choose its adapter model and working directory. Then use test environment to check the connection. I do that before adding the rest of the team. If the first agent can’t run, adding four more is just going to give you four more things to troubleshoot. Then I’d add the goal for our notes app and make the scope clear. something like build a local notes app with persistent storage, include tests for the main

[05:11] actions, and provide instructions for running it. I’d also say that accounts and payments are outside the scope of this first version. For the team, I’d use the coordinator to organize the work, a coding agent to implement it, and a review agent to check the result. Those are example roles. You can choose different models or tools depending on what you already have access to. Now, when the coordinator proposes a strategy, I’d read it before approving. If it wants to build a back-end service and an authentication system for this tiny demo, I’d request a revision. Keep

[05:43] the first version local and focus on the behavior we asked for. The approval flow also covers proposed hires. You can inspect the role in configuration before adding another agent and request changes if the proposal doesn’t make sense. So, the team can suggest what it needs while you still decide whether that is worth doing. For the implementation task, I’d configure a review stage and have the reviewer check the actual app. Can it create and edit notes? Does deleting one remove the right item? Does refreshing preserve the data? Those checks give the reviewer something concrete to judge. Paperclip can enforce that review step

[06:14] when the coding agent tries to close the task. It routes the issue to the reviewer and requested changes can send it back to the original agent. You can also configure a final approval stage. I think this is one of the more useful features here. An agent saying it finished is only the start of reviewing its work. For this example, I’d want to see the app running and inspect the test results before calling it done. That’s the workflow I’d use for a demo. The quality of the finished app still needs to be tested. Now, let’s talk about the cost because this is where a team of agents can get expensive pretty quickly. Paperclip itself is free to self-host and uses the MIT license. Your model

[06:44] usage, existing subscriptions, and any hosting costs are separate. Connecting several agents doesn’t give you unlimited access to the services behind them. You can track reported spending and set budgets at the company agent or project level. There are warning thresholds and configurable hard stops so you can decide where work should pause instead of letting everything keep running unchecked. But there is a detail here. Enforcement uses recorded spending and usage reporting or work already in progress can delay the stop. So I wouldn’t treat a budget setting as a

[07:15] guarantee that the provider bill will land exactly on that number. Personally, I’d run one small task, look at the usage, and then decide how much room to give each agent. The amount you spend will depend on the models and how much work they do. A reviewer going back and forth with an implement also adds usage, even if the app itself is fairly simple. And this brings us to heartbeats. Paperclip uses them to wake agents and let them work. Assignments and comments can trigger runs, and you can also configure an interval. Timer heartbeats are off by default for new agents, which

[07:47] I think is a sensible choice. If an agent wakes every few minutes just to discover there is nothing to do, you’re creating activity without getting much out of it. I’d leave it waiting for work unless there’s a specific reason it needs to check something regularly. For recurring jobs, there are routines. For example, you could have an agent prepare a weekly summary of completed work or check incoming issues each morning. You define the job, assign an agent, and add a schedule or web hook trigger. Each execution gives you tracked work you can inspect afterwards. That’s a feature I’d probably use quite a bit. With a recurring report, I want to know whether

[08:17] it ran and where the result went. Having that attached to a task makes it easier to follow up when something is missing. Now, there are shared skills as well. You can write a procedure once and make it available to the agents that need it. For our notes app, that could be a review checklist explaining what evidence to collect before approving a change. Skill Studio lets you edit those instructions, test them with saved inputs, inspect the outputs, and restore earlier versions. So, if a change to your checklist makes the reviews worse, you have a way to compare the behavior

[08:49] and go back. I like this more than repeatedly pasting the same long instructions into different chats. Although the instructions still need to be good, sharing a vague checklist with every agent will just spread the same confusion around the team. Paperclip also has service connections, including app tools and custom MCP integrations. For supported tool connections, you can control which agents get access and set actions to allowed ask first or off. One distinction matters here. Those action controls apply to calls going through Paperclip’s tool gateway. They don’t automatically control every shell command a coding agent can run. So, I’d check the runtime permissions and

[09:19] credentials as part of setting up the team, especially before giving it access to a real project. Now, who would I recommend this to? If you already have several agents working on related tasks and you’re spending time coordinating them, I think Paperclip is worth trying. The task history and review handoffs are the parts I’d focus on. First, if you mostly use one coding agent for short requests, you might find the organization setup unnecessary. I wouldn’t create an entire company structure just to rename a few variables. Start with a task that actually needs coordination and see whether the extra structure helps. And I’d take the autonomous company idea with a grain of salt. A CEO title

[09:50] doesn’t make an agent good at deciding what to build. You still need a useful goal, sensible instructions, and someone willing to look closely at the output. Overall, I like the direction of Paperclip. It’s open source. It works with a range of agents, and it gives you a place to manage work that would otherwise be scattered across sessions. For me, the first test would be whether that small notes app team can produce a result I can verify at a cost I’m happy with. If it does, then I’d start giving it more responsibility. Overall, it’s pretty cool. Anyway, let me know your

[10:21] thoughts in the comments. If you like this video, consider donating through the super [music] thanks option or becoming a member by clicking the join button. Also, give this video [music] a thumbs up and subscribe to my channel. I’ll see you in the next one. Until then, bye. >> [music] [music]