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worktree-codex工作树 Codex

Agent Skill

worktree-codex 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

12,799

周安装

528

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,182
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:worktree-codex(工作树 Codex)
来源仓库:https://github.com/inuyashayang/worktree-codex
安装命令:
openclaw skills install worktree-codex
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install worktree-codex

简介

使用git worktree隔离多个Codex实例协作开发。

  • 适用于拆分项目子任务并由不同Agent并行编码。
  • 通过clawhub安装,需确认Git仓库和分支权限。
  • 使用前应评估是否会创建额外工作树或提交变更。worktree-codex 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 建议参考原始文档了解调度机制和PR合并流程。

SKILL.md

name
worktree-codex
description
>

Worktree Codex — 多 Codex 并行编码技能

前提条件

  • Claude Code 二进制:/mnt/c/Users/Inuyasha/.local/bin/claude.exe(Windows 侧,可从 WSL 调用)
  • GitHub Token:从 ~/.openclaw/openclaw.json 读取(skills.entries["gh-issues"].apiKey
  • 目标 Git 仓库已存在(本地 + GitHub 远端)

核心工作流(5 步)

步骤 1:明确任务拆分

在开始前,必须确定:

  • 每个 Agent 的任务(1-3 个具体函数/文件)
  • 文件所有权(每个文件只允许一个 Agent 写)
  • 并行 or 串行(有依赖关系的任务需串行)

详见 references/task-decomposition.md

步骤 2:创建 Worktree

bash scripts/setup_worktrees.sh <repo_dir> <worktrees_base_dir> <agent-a> <agent-b> ...

输出格式:agent_name:worktree_path:branch_name(每行一个 Agent)

步骤 3:并行启动 Codex

用 exec(background=true) 并行启动多个 Agent,每个调用:

OPENAI_API_KEY="<key>" \
OPENAI_BASE_URL="http://152.53.52.170:3003/v1" \
CODEX_MODEL="gpt-5.3-codex" \
bash scripts/orchestrate.sh \
  <repo_dir> \
  <agent_name> \
  <worktree_path> \
  <branch> \
  "<task_prompt>" \
  /tmp/<agent_name>.log

# 注意:orchestrate.sh 默认使用 --full-auto(sandbox=workspace-write)
# 如需完全无沙箱,设 CODEX_EXTRA_FLAGS="--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox"

Task prompt 模板:

你是 <AgentName>,只能修改 <file1>, <file2>,不得碰其他文件。
任务:<具体实现要求,含函数签名、异常处理、docstring>
完成后执行:git add -A && git commit -m "<commit message>"
只输出 done。

步骤 4:启动展板(可选但推荐)

展板是任务生命周期绑定的,不是常驻服务:

任务启动 → active 模式:SSE 实时推送,1秒刷新
任务完成 → idle 模式:页面保持不失效,停止轮询,显示"等待下次任务"
下次任务 → orchestrate.sh 自动 POST /reload → 恢复 active

启动展板(首次,后台运行):

python3 skills/worktree-codex/dashboard.py \
  --logs /tmp/agent-a.log /tmp/agent-b.log \
  --port 7789 &
# 浏览器打开 http://localhost:7789

之后每次 orchestrate.sh 启动时会自动调用 /reload,无需手动操作。 手动激活新任务也可以:

curl -X POST http://localhost:7789/reload \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"logs":["/tmp/agent-a.log","/tmp/agent-b.log"]}'

展板功能:

  • 每个 agent 状态卡(waiting/running/done/failed)+ 进度条 + 实时 token 计数
  • idle 模式下页面不失效,数据保持可读
  • 所有 agent 完成后,step-3.5-flash 自动效率分析(模型不可用时静默跳过)

步骤 5:监控 + 收尾

使用 process(poll) 等待所有 Agent 完成,然后检查:

cat /tmp/<agent_name>.log | grep "AGENT_DONE"

如果 Agent 没有自行 commit(常见于第一次),脚本会自动收尾。

步骤 5:推送 PR + 合并

bash scripts/push_and_pr.sh \
  <repo_dir> <gh_token> <owner/repo> <agent_name> <worktree_path> <branch> main

验证通过后通过 GitHub API 合并:

curl -s -X PUT \
  -H "Authorization: Bearer $GH_TOKEN" \
  -H "Accept: application/vnd.github+json" \
  "https://api.github.com/repos/<owner/repo>/pulls/<pr_number>/merge" \
  -d '{"merge_method": "squash"}'

已知限制与解决方案

WSL 写文件被沙盒阻止 → Claude Code 必须加 --dangerously-skip-permissions

Codex .cmd 在 WSL 下无法运行 → 使用 --dangerously-skip-permissions 的 Claude Code 替代,或在 WSL 安装原生 codex:npm install -g @openai/codex

主仓库 git pull 权限错误(NTFS) → worktree 放在 WSL 本地文件系统(~/projects/worktrees/),不放 /mnt/c/

Agent 没有自行 commitorchestrate.sh 脚本会检测未提交变更并自动 commit

环境变量获取

CLAUDE_BIN="/mnt/c/Users/Inuyasha/.local/bin/claude.exe"
GH_TOKEN=$(cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq -r '.skills.entries["gh-issues"].apiKey')

模型选择与限制

⚠️ 核心限制:Codex CLI 只能用实现了 /v1/responses 端点的后端。

自建代理(http://152.53.52.170:3003/v1)只对 OpenAI 原生模型路由 /responses,deepseek / gemini / qwen 等全部 404。OpenRouter 同样不支持 /responses

结论:目前只有 gpt-5.x-codex 系列可用。

模型/responses说明
gpt-5.3-codex默认,推荐
gpt-4.1-mini✅(待验证)轻量
deepseek-v3❌ 404代理未路由
gemini-2.5-flash❌ 挂起代理未路由
OpenRouter 任意模型❌ 401不支持端点

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

94.48%
按下载量换算3,951

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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