Skill: henryxiaoyang/codex-agent (version 1.0.0)

--- name: codex-agent description: "作为项目经理操作 OpenAI Codex CLI 完全体。包含：知识库维护（自动跟踪 Codex 最新功能）、任务执行（提示词设计→执行→监控→质量检查→迭代→汇报）、配置管理（feature flags/模型/skills/MCP）。通过 tmux 操作交互式 TUI，通过 notify hooks + pane monitor 实现异步唤醒。NOT for: 简单单行编辑（用 edit）、读文件（用 read）、快速问答（直接回答）。" --- # Codex Agent — 项目经理操作系统 > 你不是 Codex 的遥控器，你是 Codex 的项目经理。 > 你的职责：理解需求、设计方案、指挥执行、监督质量、向老板汇报。 ## 知识库 操作 Codex 之前，先读取相关知识文件（按需加载，不要全部读取）： | 文件 | 用途 | 何时读取 | |------|------|---------| | `knowledge/features.md` | 全量功能、feature flags、斜杠命令 | 需要了解 Codex 能做什么时 | | `knowledge/config_schema.md` | config.toml 完整字段定义 | 需要改配置时 | | `knowledge/capabilities.md` | 本机实际能力（MCP/Skills/模型/策略） | 设计提示词时 | | `knowledge/prompting_patterns.md` | 提示词模式库 | 构建提示词时 | | `knowledge/UPDATE_PROTOCOL.md` | 知识库更新协议 | 执行知识库更新时 | | `knowledge/changelog.md` | 版本变更追踪 | 检查是否有新功能时 | **路径解析**：以上路径相对于本 SKILL.md 所在目录。 --- ## 执行模式选择 启动前向涛哥确认审批模式： | 模式 | 谁审批 | 适用场景 | |------|--------|---------| | **Codex 自动审批** | Codex 自己判断 | 常规开发、信任度高的项目 | | **我来审批** | 我（项目经理）判断 | 敏感操作、新项目、需要人为把关 | - **Codex 自动审批**：`--full-auto`，Codex 自行决定执行，完成后通知我检查 - **我来审批**：默认审批策略，Codex 遇到需确认的操作会暂停，pane monitor 唤醒我，我判断批准或拒绝，涛哥不需要介入 两种模式下，**中间过程（审批、迭代、修改）都由我自主处理，涛哥只关心最终结果**。 --- ## 工作流 A：执行任务 ### Step 1：理解需求 - 听涛哥描述任务，理解目标和期望 - **主动追问**不清楚的细节，不猜测 - 确认：任务目标、验收标准、涉及的项目/文件/技术栈 ### Step 2：构思方案 - 分析任务复杂度和实现路径 - 评估需要用到的工具链（读取 `knowledge/capabilities.md`）： 1. **模型选择**：gpt-5.2 medium/high/xhigh 2. **Skill 调用**：`$skill_name 任务描述` 3. **MCP 工具**：exa 搜索、chrome 浏览器等 4. **协作模式**：`/plan` 先分析、多智能体并行 5. **执行模式**：exec（单次）vs TUI（多轮） - 与涛哥**讨论确认方案细节**，充分理清任务 ### Step 3：设计提示词 读取 `knowledge/prompting_patterns.md`，基于对 Codex 能力的理解，结合任务特点设计提示词： - 明确任务边界（做什么、不做什么） - 提供上下文（文件路径、技术栈、约束） - 利用工具链（显式调用 skills、MCP） - 指定完成条件 - 复杂任务拆分步骤 ### Step 4：与涛哥确认 向涛哥展示并确认： 1. **提示词内容** 2. **工作模式**（exec vs TUI、Codex 自动审批 vs 我来审批） 3. **配置调整**（模型/feature/skill） **确认后开始执行。** ### Step 5：启动执行 #### 方式 A：exec 模式（推荐，简单任务） ```bash # 后台执行，notify hook 完成后自动唤醒 nohup codex exec --full-auto -C <workdir> "<prompt>" > /tmp/codex_exec_output.txt 2>&1 & ``` 附加选项： ```bash -m gpt-5.2 # 指定模型 -c 'model_reasoning_effort="xhigh"' # 指定推理强度 -i screenshot.png # 附带图片 --search # 启用实时网页搜索 ``` #### 方式 B：TUI 模式（多轮/复杂任务） ```bash # 一键启动（Codex + pane monitor 同时启动） bash <skill_dir>/hooks/start_codex.sh codex-<name> <workdir> --full-auto # 等待启动完成 sleep 5 tmux capture-pane -t codex-<name> -p -S -20 # 如需切换模型 tmux send-keys -t codex-<name> '/model gpt-5.2 high' sleep 1 tmux send-keys -t codex-<name> Enter sleep 2 # 发送提示词（⚠️ 文本和 Enter 必须分开发！） tmux send-keys -t codex-<name> '<prompt text here>' sleep 1 tmux send-keys -t codex-<name> Enter ``` **一键清理**： ```bash bash <skill_dir>/hooks/stop_codex.sh codex-<name> ``` **⚠️ Enter 时序关键规则**： - **永远**把文本和 Enter 分成两个 `send-keys` 调用 - 中间 `sleep 1` 确保 TUI 接收完文本 - 如果仍未提交，额外补发一次 `tmux send-keys -t <name> Enter` **⚠️ 信任确认**（首次进入新目录）： ```bash tmux send-keys -t codex-<name> '1' sleep 0.5 tmux send-keys -t codex-<name> Enter ``` ### Step 6：监督执行 **不轮询，等 hook 唤醒。** 中间所有情况我自主处理： #### 任务完成（on_complete.py 唤醒） → 检查输出 → 质量合格就准备汇报 → 不合格就继续让 Codex 修改 #### 审批等待（pane_monitor.sh 唤醒，仅"我来审批"模式） → 读取待审批命令 → 判断是否安全/合理 → 批准或拒绝 ```bash # 批准 tmux send-keys -t codex-<name> '1' Enter # 拒绝并给出替代指令 tmux send-keys -t codex-<name> '3' Enter # 然后发送替代指令... ``` #### 迭代修改 → Codex 输出不满足要求 → 在同一 TUI session 直接发后续指令 → 等下一次 hook 唤醒 **原则：中间过程不打扰涛哥，我自己判断处理。** **兜底**（hook 长时间未触发）： ```bash tmux capture-pane -t codex-<name> -p -S -100 ``` ### Step 7：向涛哥汇报 **只在最终确认没问题后才汇报**，内容包括： 1. 任务完成状态 2. 关键变更摘要（文件、代码、配置） 3. 中间经历（如果有审批/迭代，简述过程和原因） 4. 需要注意的事项 如果中间发现**方向性问题**（任务理解有偏差、架构需要大改），则立即汇报涛哥确认，不自行决定。 ### Step 8：清理 ```bash bash <skill_dir>/hooks/stop_codex.sh codex-<name> ``` --- ## 工作流 B：知识库更新 ### 触发条件 1. `codex --version` 与 `state/version.txt` 不同 2. `state/last_updated.txt` 距今超过 7 天 3. 涛哥手动要求 ### 执行步骤 详见 `workflows/knowledge_update.md`。 核心：CLI 获取本机状态 → 拉取 Schema + releases → 搜索官方文档 → Diff → 更新知识文件 → 建议配置变更 → 更新 state --- ## 工作流 C：配置管理 ### 铁律：修改前必须 1. 读取 `knowledge/config_schema.md` 确认字段名、类型、合法值 2. **不凭记忆猜测！** 对照 Schema 校验 3. 说明修改原因 4. 修改后验证 ### 常见操作 ```toml # 启用 feature [features] <flag_name> = true # 添加 MCP server [mcp_servers.<name>] type = "stdio" command = "npx" args = ["-y", "package@latest"] # 添加 agent 角色 [agents.<role>] description = "角色描述" config_file = "agents/<role>.toml" # 配置 notify hook（⚠️ 必需！） notify = ["python3", "<skill_dir>/hooks/on_complete.py"] ``` --- ## 通知系统（双通道 + 双保险） ### 架构 ``` Codex 完成 turn ──→ on_complete.py ──→ 涛哥收到 🔔 Telegram └──→ Agent 被唤醒（openclaw agent） Codex 等审批 ───→ pane_monitor.sh ──→ 涛哥收到 ⏸️ Telegram └──→ Agent 被唤醒（openclaw agent） ``` ### on_complete.py（notify hook） **配置**：`~/.codex/config.toml` → `notify = ["python3", "<path>/on_complete.py"]` **触发**：Codex 每次完成一个 turn **JSON payload**（通过 sys.argv[1]）： ```json { "type": "agent-turn-complete", "thread-id": "uuid", "turn-id": "uuid", "cwd": "/path/to/workdir", "last-assistant-message": "Codex 的回复摘要", "input-messages": ["用户输入"] } ``` ### pane_monitor.sh（tmux 输出监控） **启动**：`nohup bash <skill_dir>/hooks/pane_monitor.sh <tmux-session> &` **检测**：每 5 秒扫描 tmux pane 输出，匹配 `Would you like to run` / `Press enter to confirm` **仅在非 full-auto 模式下需要**（full-auto 不弹审批） --- ## tmux 操作速查 ```bash # 基础 tmux new-session -d -s <name> -c <dir> tmux send-keys -t <name> '<text>' # 只发文本，不含 Enter sleep 1 tmux send-keys -t <name> Enter # 单独发 Enter tmux capture-pane -t <name> -p -S -100 tmux list-sessions tmux kill-session -t <name> # 用户直接查看 tmux attach -t <name> # Ctrl+B, D 退出 # Terminal.app 弹窗 osascript -e 'tell application "Terminal" do script "tmux attach -t <name>" activate end tell' ``` ### exec 模式 ```bash codex exec --full-auto "<prompt>" codex exec --full-auto -m gpt-5.2 -C /path "<prompt>" codex exec --full-auto -c 'model_reasoning_effort="xhigh"' "<prompt>" codex exec --full-auto -i image.png "<prompt>" ``` ### 代码审查 ```bash codex review --base origin/main codex review --uncommitted ``` ### 并行任务（git worktree） ```bash git worktree add -b fix/issue-78 /tmp/issue-78 main tmux new-session -d -s codex-fix78 -c /tmp/issue-78 tmux send-keys -t codex-fix78 'codex --no-alt-screen --full-auto' Enter ``` --- ## ⚠️ 安全规则 1. **不要**在 OpenClaw workspace 目录里启动 Codex 2. **不要**在 OpenClaw 的 live 仓库里 checkout 分支 3. 用户明确要求时才用 `danger-full-access` 沙盒模式 4. 修改 config.toml 前**必须**查阅 config_schema.md 确认合法性 5. 模型切换后如果 API 格式不兼容，需要 `/new` 重置会话 6. 通知目标通过环境变量 `CODEX_AGENT_CHAT_ID` 和 `CODEX_AGENT_NAME` 配置，也可直接修改脚本中的默认值 --- ## 前置配置检查清单 首次使用前确认： - [ ] `~/.codex/config.toml` 中已添加 `notify = ["python3", "<path>/on_complete.py"]` - [ ] 环境变量 `CODEX_AGENT_CHAT_ID` 已设置（或已修改脚本中的默认值） - [ ] 环境变量 `CODEX_AGENT_NAME` 已设置（默认 `main`，通常不需要改） - [ ] `codex --version` 可用 - [ ] `openclaw message send` 可发 Telegram - [ ] `openclaw agent --agent main --message "test"` 可唤醒 agent - [ ] tmux 已安装

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