Codex 调用 Claude Code:搭建双 Agent 工作流实战
本文介绍了一种双 Agent 工作流方案,让 Codex 担任项目经理(主控),通过 CC Switch 代理调度 Claude Code(执行者)与 Ant Ling 的 Ling-2.6-flash 模型协作。文章详细讲解了三层架构原理、本地部署步骤及实战场景,实现了扬长避短的 AI 编程自动化,并具备成本统计和故障转移能力。
本文介绍了一种双 Agent 工作流方案,让 Codex 担任项目经理(主控),通过 CC Switch 代理调度 Claude Code(执行者)与 Ant Ling 的 Ling-2.6-flash 模型协作。文章详细讲解了三层架构原理、本地部署步骤及实战场景,实现了扬长避短的 AI 编程自动化,并具备成本统计和故障转移能力。
文章提供了详细的三层架构搭建教程,包含具体步骤和配置,实用性强;但时效性因日期较早且涉及快速变化的AI领域而稍显不足。
文章指出,使用 Codex Skills 不应像逛插件商店一样盲目安装,而应围绕核心工作流进行选择。作者推荐了三个安装阶段:第一阶段优先安装前端设计类(如 frontend-design)和浏览器验收类 Skill,以实现从“写页面”到“审页面”的闭环;第二阶段安装研究类(如 last30days)和内容类 Skill,用于产出高质量长文;第三阶段按需补全 Figma 和销售类 Skill。此外,作者建议通过自定义 AGENTS.md 来固化工作流程,提升 Agent 的执行稳定性。
这是一份面向新手的 Claude Code 与 Codex 使用路线图,涵盖了从概念辨析、环境搭建到工作流优化的核心问题。文章重点讲解了 Claude Code 的安装配置、斜杠命令(如 /init、/memory、/permissions)的使用方法,以及 CLAUDE.md 的编写技巧,旨在帮助用户建立稳定的编码代理工作流。
本文是一篇面向零代码基础读者的教程,介绍如何用立创实战派 ESP32-S3 开发板和 Claude Code/Codex 等 AI 编程工具,制作一个桌面 AI 语音聊天助手。作者借助开源项目小智 AI 实现语音识别与合成,通过分步提示词让 AI 自动完成固件备份、下载和烧录,再用手机配网并绑定 xiaozhi.me 后台,即可实现'你好 Claude'唤醒的聊天机器人。进阶部分还讲解了用 MCP 调用电脑工具、自定义唤醒词和像素形象的方法,并附有常见问题排查和恢复出厂固件的方案。
文章介绍了一套用 Codex 串起三个开源工具的完整软件复刻工作流:REA(Reverse Engineer Anything)用于逆向分析目标软件功能的实现原理;Reverse-skill 作为技能路由包,帮 AI 自动选择工具、按需搭建环境并积累经验;PentAGI 则是一支 AI 渗透测试团队,对复刻结果做安全体检。作者给出五步操作流程:安装三件套、让 REA 读懂目标功能、核对有出处的分析证据、用 Codex 重写自己的版本、用 PentAGI 做安全测试,并提供了面向不懂编程的用户的提示词模板和排错方法。
文章是开源 AI 开发工作台 Orca 的详细入门与进阶教程。Orca 是一个 ADE(Agent Development Environment),让用户在一个窗口里同时指挥多个编程 Agent(如 Claude Code、Codex、Cursor),每个 Agent 拥有独立代码副本互不干扰。作者讲解了 Orca 如何解决多 Agent 并行开发中的四大痛点:副本环境配置、任务监控、代码验收和厂商绑定,并提供了实际工作流示例,包括让三个 Agent 赛跑修复高危 bug、会话派生与跨 Agent 交接、内置浏览器精准定位 UI 元素、逐行批注验收、AI 代码归属标记,以及用 Agent 担任项目经理的编排功能。
文章面向新手讲解如何为 Claude Code 和 Codex 制作个人 Skill,解决每天重复向 Agent 解释工作流程的问题。作者介绍 Skill 的本质是一个包含 SKILL.md 的目录,依赖渐进式披露机制;提出判断任务是否值得封装为 Skill 的三个信号(重复出现、依赖专有知识、错误成本高);建议从成功协作会话中逆向工程提取 Skill,或先跑无 Skill 基线记录失败点再写规则;并详细分析三大坑:description 模糊导致不触发、把任务写成死板 SOP、SKILL.md 过长,给出 SKILL.md、references、scripts、assets 的合理拆分方式及三层验证与维护方法。
作者分享了两个月来 AI 编程实践的核心变化:并发。设计打磨从串行问多遍改为并发问多个 agent,review 并行跑多个模型,项目用 Herdr 管理一排。主工具为 Qoder CLI 和 Claude Code,用 Codex、Agy、Grok Build 做对抗性 Review。研发流程包括 Brainstorm、Save Design、Improve Design、Impl、Review 五个原子节点,作者倾向花 90% 时间打磨 design。此外还介绍了基于 skill 的定时任务编排、Robobun 复刻尝试以及 Hunk、Moeka 等轻量周边工具。
本文深入解析了Matt Pocock Skills v1.2为何在技术圈爆火,并对比了其与Superpowers等重型Harness的差异。文章详细介绍了25个Skill的六大分类、五步主流程(问清楚→写清楚→拆成小任务→实现→检查),并探讨了在更强模型出现后,显式流程的必要性。作者认为,Matt Pocock的Skills以轻量、灵活著称,强调给用户而非Agent超能力,适合追求高效、低成本的AI编程实践。文章还提供了低风险试用路径,帮助读者在不更换现有工具的前提下体验这套Skills。
本文是 Orca 的保姆级使用教程。Orca 是一个专门管理多个 Coding Agent 的 AI 工作台,本身不替代 Claude Code 或 Codex,而是负责编排调度。教程详细讲解安装步骤、如何将 Claude Code 和 Codex 接入 Orca、利用 Git Worktree 隔离不同任务让多个 Agent 并行开发,以及 Diff 审查与合并的正确流程。文章还分享任务拆分技巧、多 Agent 竞争同一任务的实践、安全注意事项,并展望从会写代码到会管理 AI 团队的能力转变。
文章指出使用 AI 直接编写网页往往导致设计模板化、缺乏质感,并介绍了 5 个用于提升网页设计水平的 Skills(taste-design, web-design, emilkowalski, magicslide, Design MD Collection)。文章提供了一个完整的工作流:从确定设计规范和参考,到生成代码及 UI 抛光,帮助独立开发者消除“AI 味”,打造高保真的产品页面。