先看真实使用场景
作者自述不是复现。 下面每条只证明作者自己写下的设备组合或动机。命令在 教程一 和 教程二，依据是官方提交
6d35d09060a901d15e31ab7ccdeedfe6696c23c5，不是这些帖子。本站旧译文仍是d2c25950。
笔记本是入口，Mac mini 负责运行
Brian Okumani Edu-Gyamfi Bawuah，@brianbawuah，在 2026-10-25 23:47:47，Asia/Shanghai，写自己原先在终端用 Claude Code，后来在笔记本使用 T3 Code，远程连接 Mac mini，并使用 iOS 应用。X1
这条帖没有连接配置，也没有性能数据。教程一的命令另以官方文档为依据。
多台已登录 Claude 的电脑，由 MacBook 统一操作
Theozera，@waytootiredd，在 2026-10-17 09:29:33，Asia/Shanghai，描述多台电脑已经登录 Claude，通过 MacBook 和手机使用 T3 Connect，并希望在远端建立项目与新线程。X2
作者把体验概括成没有逐机设置负担。官方仍要求在任务实际运行的主机准备 provider。浏览器登录 T3 Connect 不会替每台电脑完成 Claude 或其他 provider 的认证。D2
三台机器共享规则
Nimrod Nagy 的文章《My T3 Code setup: three machines, one rule file, every agent》，页面日期 2026-11-07，描述笔记本、家用 PC、办公室 Mac mini，加手机入口。他用 Tailscale HTTPS 和 Linked environments，用自建 HQ 仓库与 fleet 脚本分发规则，再让项目主线程分派子任务。W1
HQ、fleet.py 和 /fleet 是作者自己的工具，不是 T3 Code 内建。作者有的机器采用双向 Full access，脚本也包含 secret 文件分发。本课不沿用这两项。他“只用 Tailscale、不用 SSH”是个人经验；官方仍支持桌面管理的 SSH。D1
工具留在远端，客户端只负责交互
FRFlo 的《T3 Code: Full-Remote Multi-Agent Development Workflows》，页面日期 2026-11-02，更新于 2026-11-09，描述受保护入口、远端容器、持久存储和独立 worktree。W2
Escoffier Labs 的《How I Use Brigade and T3 Code to Orchestrate Work Across Three Machines》，页面日期 2026-08-01，记录两台 Linux 加一台 Windows，并用第三方工具保存验证回执。W3
容器镜像、vault、私有网关、Brigade 和 t3-fleet 不是 T3 默认功能。本章不提供它们的安装命令，也不把它们的容量限制写成 T3 的产品限制。网页日期没有可核实的时区，保留页面日历日期。
次级帖子只作线索，不扩成操作步骤：跨机需要授权的 X3，以及停止自建 fleet、转用 T3 的个人感受。那些帖子没有可复现步骤。