LDR 推荐AI编码助手API服务平台：https://nicecode.cc/

不用再单打独斗了！通过 4.0 工作流的多 Agent 协作系统（基于 codeagent-wrapper），你可以组建一支 3 人 AI 开发团队：Claude 作为产品经理（澄清需求、生成 PRD）→ Gemini 作为设计师（生成原型设计）→ Codex 作为工程师（并行编码、测试）。一条 /dev 命令，启动端到端自动化开发工作流。

核心亮点：

  • 3 个 AI Agent 协作开发：Claude (需求) + Gemini (设计) + Codex (编码)

  • Skills 自动激活：说"我需要 PRD"自动触发 Claude，说"生成原型"自动触发 Gemini

  • 并行执行：后端、前端、测试同时开发，效率提升 3-5 倍

  • 强制质量保证：90% 测试覆盖率，标准化交付

  • 配置时间：5 分钟即可启动你的 AI 团队

4.0 工作流（Multi-Agent）（⭐ 当前版本）：

  • 形态：多 Agent 协作 + Skills 自动激活 + 并行执行

  • 突破：Claude（需求）+ Gemini（设计）+ Codex（编码）协作

  • 技术：基于 codeagent-wrapper 5.2 实现

  • 优势：端到端自动化、成本优化、质量保证

从单后端到端到端工作流的演进

传统方案（codex-wrapper）：

  • 局限：仅支持 Codex（OpenAI）

  • 问题：无法根据任务类型选择最优模型

  • 流程：手动需求分析 → 手动拆分任务 → 串行开发 → 手动测试

  • 适用：简单场景、单一技术栈

4.0 工作流（codeagent-wrapper + Skills System）：

  • 突破：支持 Codex、Claude、Gemini 三种后端

  • 优势：自动化端到端工作流、智能后端分配、并行执行

  • 流程：Claude 澄清需求 → Gemini 设计原型 → Codex/Gemini 并行开发 → 自动测试验证

  • 适用：生产级开发、复杂功能开发、团队协作

4.0 工作流的七大核心能力

1. Skills 自动激活系统（🆕 4.0 核心特性）

三大核心 Skills：

自动激活机制：

当用户输入包含特定关键词时，Claude Code 通过 skill-rules.json 自动匹配并激活对应 skill：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
{
  "product-requirements": {
    "patterns": ["requirements?", "PRD", "product spec", "feature spec", "需求"],
    "trigger": "auto",
    "backend": "claude"
  },
  "prototype-prompt-generator": {
    "patterns": ["prototype", "design", "UI", "mockup", "wireframe", "原型"],
    "trigger": "auto",
    "backend": "gemini"
  }
}

优势：

  • 零学习成本：用户无需记忆命令，自然语言即可触发

  • 智能路由：根据任务类型自动选择最优后端

  • 无缝集成：与 /dev 命令配合，形成完整工作流

2. 多后端支持

支持的 AI 后端：

后端选择策略：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 全局指定后端（所有任务使用同一后端）
codeagent-wrapper --backend claude "分析代码库架构"

# 任务级后端选择（不同任务使用不同后端）
codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: analysis
backend: claude       # 使用 Claude 做分析
---CONTENT---
分析代码库架构和依赖关系

---TASK---
id: implementation
backend: codex        # 使用 Codex 做实现
dependencies: analysis
---CONTENT---
根据分析结果实现功能
EOF
2. 统一的 API 接口

所有模式统一调用

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 单任务模式
codeagent-wrapper --backend claude "任务描述"

# 从 stdin 读取（支持长文本）
codeagent-wrapper --backend gemini - <<'EOF'
多行任务描述
EOF

# 恢复会话
codeagent-wrapper --backend codex resume <session_id> "继续任务"

# 并行执行
codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
...
EOF
3. 灵活的并发控制

环境变量配置：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 限制并发任务数（推荐：8）
export CODEAGENT_MAX_PARALLEL_WORKERS=8

# 自定义超时（默认 2 小时）
export CODEX_TIMEOUT=3600000  # 1 小时

并发策略：

  • 独立任务：同一层并行执行

  • 依赖任务：按拓扑排序串行

  • 失败处理：失败任务阻塞所有依赖它的任务

4. 智能的权限管理

Claude 后端：

  • 默认：--dangerously-skip-permissions（自动化友好）

  • 禁用：export CODEAGENT_SKIP_PERMISSIONS=true

Codex/Gemini 后端：

  • 默认：启用权限检查

  • 跳过：export CODEAGENT_SKIP_PERMISSIONS=true

5. Session 管理

Session ID 格式：

ounter(lineounter(line
thread_xxxxx  (Codex)
019a7247-...  (Claude/Gemini)

恢复会话：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 恢复之前的会话继续工作
codeagent-wrapper resume thread_abc123 "继续实现剩余功能"

# 指定后端恢复
codeagent-wrapper --backend claude resume 019a7247-... "优化代码"
6. 高测试覆盖率推荐

每个任务推荐：

  • 实现功能代码

  • 编写单元测试（90% 覆盖率目标）

  • 运行测试并报告覆盖率

  • 修复失败的测试

环境配置：从零到生产

前置要求

操作系统：

  • macOS / Linux：原生支持

  • Windows：推荐 PowerShell + install.bat（一键安装），或使用 WSL1

Windows 用户推荐方案：

  1. PowerShell + install.bat（推荐）：

  • 原生支持，无需虚拟化

  • 一键安装脚本，配置简单

  • 直接访问 Windows 文件系统

  1. WSL1（备选）：

  • 内存占用低（400-500MB，WSL2 需要 2-4GB）

  • 文件性能好（直接访问 /mnt/d/workspace）

  • 兼容性强（除 C++ 编译外无已知问题）

必需工具：

  • Python 3.8+

  • Git

  • Go 1.21+（编译 codeagent-wrapper）

  • AI CLI 工具（根据选择的后端）：

    • codex（如果使用 Codex）

    • claude（如果使用 Claude）

    • gemini（如果使用 Gemini）

第一步：安装 codeagent-wrapper

方式 1：一键安装脚本（推荐）：

macOS / Linux：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 克隆仓库
git clone https://github.com/cexll/myclaude.git ~/myclaude
cd ~/myclaude

# 执行安装脚本
python3 install.py --module dev

# 安装过程：
# [1/5] 检查依赖（uv, codex）
# [2/5] 安装 codex-wrapper
# [3/5] 配置 Claude Code Skills
# [4/5] 安装 dev-workflow 命令
# [5/5] 验证安装

Windows PowerShell：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 克隆仓库
git clone https://github.com/cexll/myclaude.git $HOME\myclaude
cd $HOME\myclaude

# 执行安装脚本
.\install.bat

# 脚本会自动：
# - 检查 Python 和 Git
# - 安装 codeagent-wrapper
# - 配置 Claude Code Skills
# - 安装 /dev 命令
# - 验证安装

方式 2：从源码安装：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 克隆仓库
git clone https://github.com/cexll/myclaude.git ~/myclaude
cd ~/myclaude

# 编译 codeagent-wrapper（需要 Go 1.21+）
cd skills/codex
go build -o codeagent-wrapper main.go

# 移动到 PATH
sudo mv codeagent-wrapper /usr/local/bin/

# 验证安装
codeagent-wrapper --version

方式 3：使用预编译二进制：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
# 从 GitHub Releases 下载
curl -L https://github.com/cexll/myclaude/releases/latest/download/codeagent-wrapper-$(uname -s)-$(uname -m) -o codeagent-wrapper

# 添加执行权限
chmod +x codeagent-wrapper

# 移动到 PATH
sudo mv codeagent-wrapper /usr/local/bin/

第二步：配置 AI 后端

2.1 配置 Codex（OpenAI）

安装 Codex CLI：

  •   
    ounter(line
uv tool install codex

    配置 ~/.codex/config.yaml：

  •   
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
model = "gpt-5.2"
model_reasoning_effort = "xhigh"
model_reasoning_summary = "detailed"
approval_policy = "never"                # 自动执行
sandbox_mode = "workspace-write"         # 允许写入
disable_response_storage = true
network_access = true

    设置 API Key：

  •   
    ounter(line
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
获取地址：https://nicecode.cc/
    2.2 配置 Claude（Anthropic）

    安装 Claude Code CLI：

  •   
    ounter(lineounter(line
# 下载安装
curl -L https://claude.ai/cli/install.sh | sh

    权限说明：

    codeagent-wrapper 对 Claude 默认使用 --dangerously-skip-permissions，因为：

  • 自动化工作流无法处理交互式确认

  • 所有操作在沙盒环境执行（安全）

  • 如需启用权限检查：export CODEAGENT_SKIP_PERMISSIONS=true

设置 API Key：

  •   
    ounter(line
export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
    2.3 配置 Gemini（Google）

    安装 Gemini CLI：

  •   
    ounter(line
pip install google-generativeai

    设置 API Key：

  •   
    ounter(line
export GOOGLE_API_KEY="your-google-api-key"

    第三步：配置 Claude Code（推荐）

    如果使用 Claude Code 作为主编排工具：

    安装 codeagent skill：

ounter(lineounter(line
git clone https://github.com/cexll/myclaude && cd myclaude
bash install.sh

Parallel tasks:

  •   
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: task1
backend: codex
---CONTENT---
task content
EOF

    Backends

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
### 第四步：验证安装

```bash
# 测试 Codex 后端
codeagent-wrapper --backend codex "print('Hello from Codex')"

# 测试 Claude 后端
codeagent-wrapper --backend claude "分析当前目录结构"

# 测试 Gemini 后端
codeagent-wrapper --backend gemini "生成一个简单的 README"

4.0 工作流的杀手级特性：端到端工作流

Skills System 介绍

4.0 工作流引入了三个核心 Skills，实现从需求到交付的完整自动化：

自动激活机制：

Skills 通过 skill-rules.json 配置关键词匹配规则，当用户输入包含特定关键词时，Claude Code 自动激活对应的 skill：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
{
  "product-requirements": {
    "patterns": ["requirements?", "PRD", "product spec", "feature spec"],
    "trigger": "auto"
  },
  "prototype-prompt-generator": {
    "patterns": ["prototype", "design", "UI", "mockup", "wireframe"],
    "trigger": "auto"
  }
}

工作流总结

4.0 工作流的端到端优势：

  1. 需求阶段（Claude）：

  • 自动激活 product-requirements skill

  • 交互式澄清需求

  • 生成结构化 PRD

  1. 设计阶段（Gemini）：

  • 自动激活 prototype-prompt-generator skill

  • 生成详细设计 prompt

  • 高质量原型设计（多模态能力）

  1. 开发阶段（Codex + Gemini）：

  • /dev 命令一键启动

  • 自动检测任务类型（后端 → Codex，UI → Gemini）

  • 并行执行、依赖管理

  • 强制 90% 测试覆盖率

时间对比：

  • 传统方式（串行）：8-10 小时

  • 4.0 工作流（并行）：3-4 小时（提升 60-70%）

核心优势

4.0 工作流的三大突破：

  1. 多后端支持

  • 灵活选择 Codex、Claude、Gemini

  • 根据任务类型优化后端选择

  • 任务级后端配置

  1. 统一 API 接口

  • 所有后端使用相同的 API

  • 简化学习曲线

  • 易于集成和自动化

  1. 并发控制和安全

  • 可配置的并发限制

  • 灵活的权限管理

  • 自动化友好的设计

适用场景

推荐使用 4.0 工作流：

  • 生产级项目开发

  • 需要优化后端选择的项目

  • 复杂功能开发（多任务并发）

  • 团队协作（标准化流程）

不推荐使用：

  • 简单脚本（过度工程化）

  • 原型验证（可以直接用单一后端）

  • 一次性任务（配置复杂）

生产力提升

  • 开发速度：提升 3-5 倍

  • 代码质量：测试覆盖率 ≥90%

  • 代码标准化：降低维护难度

  • 灵活性：根据需求选择最优后端

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