组建你的 AI 开发团队：Claude 澄清需求 + Gemini 设计原型 + Codex 并行编码

TLDR

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

为什么选择 4.0 工作流

工作流演进历史

从单后端到多 Agent 协作，AI 开发工作流经历了四代演进：

1.0 工作流（MCP Server）：

形态：单一 Codex 后端 + MCP 协议
问题：上下文消耗高、长时间运行不稳定
适用：简单任务、单次调用

2.0 工作流（Skills）：

形态：Skills 系统 + 直接脚本调用
改进：渐进式加载、启动速度提升 5 倍
问题：手动规划任务、缺乏标准化流程

3.0 工作流（Dev Workflow）：

形态：/dev 命令 + 单一后端
改进：自动化任务规划、强制测试覆盖率
问题：单一后端限制、无法根据任务类型优化

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：

Skill	后端	功能	自动激活关键词
`product-requirements`	Claude	交互式需求澄清、PRD 生成	requirements, PRD, feature spec, 需求
`prototype-prompt-generator`	Gemini	UI/UX 原型设计 prompt	prototype, design, UI, mockup, 原型
`codeagent`	Codex/Claude/Gemini	多后端代码执行	通过 `/dev` 命令或手动调用

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：

{
  "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	模型	优势	适用场景
Codex	GPT5.2	代码生成质量最高	复杂重构、架构设计
Claude	Sonnet 4.5 / Opus 4.5	代码理解强	需求分析、代码审查
Gemini	Gemini 3 Pro	多模态能力强	快速原型、文档生成

后端选择策略：

# 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：

# 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：

# 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：

thread_xxxxx  (Codex)
019a7247-...  (Claude/Gemini)

恢复会话：

# 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：

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
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：

# 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：

# 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：

# 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：

# 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：

uv tool install codex

配置 ~/.codex/config.yaml：

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：

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

2.2 配置 Claude（Anthropic）

安装 Claude Code CLI：

# 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：

export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"

2.3 配置 Gemini（Google）

安装 Gemini CLI：

pip install google-generativeai

设置 API Key：

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：

git clone https://github.com/cexll/myclaude && cd myclaude
bash install.sh

Parallel tasks:

codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: task1
backend: codex
---CONTENT---
task content
EOF

Backends

Backend	Command	Description
codex	`--backend codex`	OpenAI Codex (default)
claude	`--backend claude`	Anthropic Claude
gemini	`--backend gemini`	Google Gemini
EOF

### 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：

Skill	后端	功能	触发方式
`product-requirements`	Claude	需求澄清和 PRD 生成	自动激活（关键词：requirements, PRD, feature spec）
`prototype-prompt-generator`	Gemini	UI/UX 原型设计	自动激活（关键词：prototype, design, UI）
`codeagent`	Codex/Claude/Gemini	多后端代码执行	手动调用或通过 `/dev` 命令

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：

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

完整的端到端工作流演示

场景：开发一个社交媒体应用的”用户个人主页”功能

阶段 1：需求澄清（Claude + product-requirements skill）

# 用户输入（在 Claude Code 中）
"我需要为社交媒体应用创建用户个人主页功能的 PRD"

# product-requirements skill 自动激活
# Claude 通过交互式问答澄清需求：

Q1: 目标用户群体？
  - 普通用户
  - 创作者/KOL
  - 企业账号

Q2: 核心功能优先级？
  - 个人信息展示（高）
  - 内容时间线（高）
  - 关注/粉丝列表（中）
  - 数据统计（低）

Q3: 技术约束？
  - 响应式设计（移动端优先）
  - SEO 优化需求
  - 性能指标（LCP < 2.5s）

输出：生成结构化 PRD 文档（.claude/specs/user-profile/requirements.md）

# 用户个人主页功能需求文档

## 1. 功能概述
为社交媒体应用提供用户个人主页，展示用户信息、发布内容、社交关系。

## 2. 用户故事
- 作为普通用户，我希望查看自己和他人的个人主页，了解用户信息和内容
- 作为创作者，我希望个人主页能吸引粉丝，展示我的创作内容
- 作为访客，我希望快速了解用户的关键信息和热门内容

## 3. 核心功能
### 3.1 个人信息展示（优先级：高）
- 头像、用户名、简介
- 认证标识（如创作者认证）
- 社交数据（粉丝数、关注数、获赞数）

### 3.2 内容时间线（优先级：高）
- 按时间倒序展示用户发布的内容
- 支持筛选（全部/图片/视频）
- 无限滚动加载

### 3.3 关注/粉丝列表（优先级：中）
- 展示关注和粉丝列表
- 支持搜索和筛选

## 4. 技术要求
- 响应式设计（移动端优先）
- SEO 优化（SSR/SSG）
- 性能指标：LCP < 2.5s, FID < 100ms
- 可访问性：WCAG 2.1 AA 标准

## 5. 验收标准
- [ ] 个人主页加载时间 < 2 秒
- [ ] 移动端和桌面端体验一致
- [ ] SEO 友好（meta tags、结构化数据）
- [ ] 测试覆盖率 ≥ 90%

阶段 2：原型设计（Gemini + prototype-prompt-generator skill）

# 用户输入（在 Claude Code 中）
"基于 PRD 生成用户个人主页的原型设计 prompt"

# prototype-prompt-generator skill 自动激活
# Gemini 生成详细的设计 prompt

输出：生成原型设计 prompt（.claude/specs/user-profile/prototype-prompt.md）

# 用户个人主页原型设计 Prompt

## Design System
- **平台**: 移动端优先（响应式）
- **风格**: 现代简约、社交媒体风格
- **设计系统**: Material Design 3.0
- **主色调**: #1DA1F2（蓝色，类似 Twitter）
- **字体**: Roboto（英文）、Noto Sans SC（中文）

## 页面结构

### 1. Header 区域
**组件**: Profile Header
- 背景图（16:9，可自定义）
- 头像（圆形，120x120px，左下角覆盖在背景图上）
- 用户名（24px，粗体）
- 用户 ID（@username，16px，灰色）
- 认证标识（蓝V，显示在用户名右侧）
- 简介（16px，最多 160 字符，可展开）
- 社交数据（水平排列）：
  - 关注数 | 粉丝数 | 获赞数
  - 可点击查看详情

### 2. Action Bar
**组件**: Profile Actions
- 关注/已关注按钮（主按钮，蓝色）
- 消息按钮（次要按钮，灰色描边）
- 更多操作（...菜单）

### 3. Tab Navigation
**组件**: Material Tabs
- 标签：全部 | 图片 | 视频
- 选中状态：底部蓝色下划线

### 4. Content Feed
**组件**: Post Card List
- 每个 Post Card 包含：
  - 用户头像（40x40px，圆形）
  - 用户名 + 发布时间
  - 内容文本（最多 3 行，超出显示"展开"）
  - 媒体内容（图片/视频预览）
  - 互动数据（点赞、评论、分享）
- 无限滚动加载

### 5. Empty State
**组件**: Empty State Illustration
- 插画：空空的个人主页图标
- 文案："该用户还没有发布内容"
- 如果是自己的主页："发布你的第一条内容吧！"+ CTA 按钮

## 交互规范

### 手势交互
- 下拉刷新（Pull to Refresh）
- 向上滚动加载更多
- 点击头像：查看大图
- 长按 Post Card：显示快捷操作菜单

### 动画效果
- Tab 切换：滑动动画（Material Motion）
- 内容加载：骨架屏（Skeleton）
- 关注按钮：点击后缩放动画 + 状态变化

## 响应式断点
- 移动端：< 768px（单列布局）
- 平板：768px - 1024px（单列布局，增大间距）
- 桌面端：> 1024px（居中布局，最大宽度 600px）

## 可访问性
- 所有交互元素支持键盘导航
- 图片提供 alt 文本
- 色彩对比度符合 WCAG 2.1 AA
- 支持屏幕阅读器

## Figma/设计工具提示
- 使用 Auto Layout 创建响应式组件
- 创建 Component Variants 处理不同状态
- 使用 Variables 管理颜色和间距
- 创建 Prototype 展示交互流程

阶段 3：并行开发（Codex + codeagent + /dev 命令）

# 在 Claude Code 中执行 /dev 命令
/dev "基于 PRD 和原型设计，实现用户个人主页功能"

# /dev 命令自动执行 6 步工作流：
# 1. 需求澄清（已有 PRD，跳过）
# 2. Codex 分析代码库
# 3. 生成开发计划（dev-plan.md）
# 4. 任务拆分和后端分配
# 5. 并行执行任务
# 6. 测试验证（90% 覆盖率）

dev-plan.md 生成（自动）：

## 任务列表

### Task 1: 数据模型设计
**后端**: codex
**文件**: prisma/schema.prisma
**内容**:
- User 模型扩展（头像、简介、背景图）
- UserStats 模型（粉丝数、关注数、获赞数）
- Post 模型（用户发布内容）

### Task 2: API 端点实现
**后端**: codex
**文件**: src/api/user-profile.ts
**依赖**: Task 1
**内容**:
- GET /api/users/:userId/profile
- GET /api/users/:userId/posts
- PUT /api/users/:userId/profile（更新个人信息）

### Task 3: 前端组件实现
**后端**: gemini（UI 任务自动检测）
**文件**: src/components/UserProfile/
**依赖**: Task 2
**内容**:
- ProfileHeader.tsx
- ProfileActions.tsx
- PostCard.tsx
- ContentFeed.tsx

### Task 4: SEO 优化
**后端**: gemini
**文件**: src/pages/profile/[userId].tsx
**依赖**: Task 3
**内容**:
- SSR/SSG 配置
- Meta tags 生成
- 结构化数据（JSON-LD）

### Task 5: 集成测试
**后端**: codex
**文件**: tests/integration/user-profile.test.ts
**依赖**: Task 2, Task 3, Task 4
**内容**:
- API 集成测试
- 前端组件测试
- E2E 测试（Playwright）
- 目标覆盖率：≥90%

并行执行（自动）：

# codeagent-wrapper 自动调用
codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: data_model
backend: codex
workdir: ~/projects/social-app
---CONTENT---
根据 PRD 实现数据模型设计...

---TASK---
id: api_endpoints
backend: codex
workdir: ~/projects/social-app
dependencies: data_model
---CONTENT---
实现 API 端点...

---TASK---
id: frontend_components
backend: gemini
workdir: ~/projects/social-app
dependencies: api_endpoints
---CONTENT---
实现前端组件...

---TASK---
id: seo_optimization
backend: gemini
workdir: ~/projects/social-app
dependencies: frontend_components
---CONTENT---
实现 SEO 优化...

---TASK---
id: integration_tests
backend: codex
workdir: ~/projects/social-app
dependencies: api_endpoints, frontend_components, seo_optimization
---CONTENT---
编写集成测试...
EOF

输出：

======================================
Parallel Execution Summary
======================================
Total tasks: 5
Successful: 5
Failed: 0

Task Results:
[✓] data_model (backend: codex, session: thread_abc123) - 45s
[✓] api_endpoints (backend: codex, session: thread_def456) - 68s
[✓] frontend_components (backend: gemini, session: 019a7247-...) - 52s
[✓] seo_optimization (backend: gemini, session: 019a8358-...) - 38s
[✓] integration_tests (backend: codex, session: thread_ghi789) - 85s

Test Coverage: 93.2% (≥90% ✓)

工作流总结

4.0 工作流的端到端优势：

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
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）
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%）

实战案例：实现用户认证功能

场景描述

为 Express.js 后端添加用户认证，使用多后端策略：

需求分析：Claude（代码理解强）
架构设计：Codex（架构设计质量高）
功能实现：Codex（代码生成质量最高）
文档生成：Gemini（多模态能力强）

完整执行流程

阶段 1：需求分析（Claude 后端）

codeagent-wrapper --backend claude - <<'EOF'
分析现有代码库，提取用户认证相关的需求和约束：

1. 识别当前使用的 Web 框架和版本
2. 识别数据库类型和 ORM
3. 检查现有认证实现
4. 识别架构模式（RESTful/GraphQL、分层结构等）
5. 列出技术栈限制和依赖

输出格式：
- 技术栈：框架、数据库、现有认证
- 架构模式：API 设计、分层结构
- 核心需求：需要实现的功能列表
- 技术约束：版本兼容性、安全要求
EOF

# 输出示例：
# 技术栈：
# - 框架：Express.js 4.18
# - 数据库：PostgreSQL + Prisma ORM
# - 现有认证：无
#
# 架构模式：
# - RESTful API
# - 分层架构（routes → controllers → services → models）
#
# 核心需求：
# 1. Email + 密码注册登录
# 2. JWT Token 认证
# 3. bcrypt 密码加密
# 4. 登录失败限制（5 次/小时）

阶段 2：并行执行（多后端策略）

# 设置并发限制
export CODEAGENT_MAX_PARALLEL_WORKERS=8

codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: database_model
backend: codex
workdir: ~/projects/my-app
---CONTENT---
创建 User 数据库模型：
- 使用 Prisma 定义 User 模型（id, email, password, createdAt）
- 添加 email 唯一索引
- 生成并运行迁移脚本
- 编写模型验证测试（覆盖率 ≥90%）

要求：
- 遵循 KISS 原则，保持简单
- 使用 Prisma 最佳实践
- 测试所有边界情况

---TASK---
id: auth_service
backend: codex
workdir: ~/projects/my-app
dependencies: database_model
---CONTENT---
实现认证服务（依赖 database_model 完成）：
- register(email, password) - bcrypt 加密（salt rounds = 10）
- login(email, password) - 验证并生成 JWT
- generateToken(userId) - 7 天过期
- verifyToken(token)
- 编写单元测试（覆盖率 ≥90%）

要求：
- 使用 jsonwebtoken 库
- 错误处理清晰
- 测试正常和异常场景

---TASK---
id: api_endpoints
backend: codex
workdir: ~/projects/my-app
dependencies: auth_service
---CONTENT---
实现 API 端点（依赖 auth_service）：
- POST /auth/register
- POST /auth/login
- 使用 express-validator 验证输入
- 编写集成测试（覆盖率 ≥90%）

要求：
- RESTful API 设计
- 适当的 HTTP 状态码
- 清晰的错误响应

---TASK---
id: middleware
backend: codex
workdir: ~/projects/my-app
---CONTENT---
实现中间件（独立任务）：
- JWT 验证中间件
- 登录失败限制中间件（express-rate-limit，5 次/小时）
- 编写中间件单元测试（覆盖率 ≥90%）

要求：
- 可复用的中间件设计
- 清晰的错误消息
- 测试各种场景

---TASK---
id: documentation
backend: gemini
workdir: ~/projects/my-app
dependencies: api_endpoints, middleware
---CONTENT---
生成用户认证功能文档（依赖 API 和中间件完成）：
- API 文档（端点、请求/响应格式、错误码）
- 安全最佳实践说明
- 使用示例（curl/JavaScript）
- 部署注意事项

要求：
- Markdown 格式
- 包含代码示例
- 清晰的说明

EOF

执行流程说明：

第一层（并行执行）：

database_model（Codex）：无依赖，立即执行
middleware（Codex）：无依赖，立即执行

第二层（等待第一层完成）：

auth_service（Codex）：依赖 database_model

第三层（等待第二层完成）：

api_endpoints（Codex）：依赖 auth_service

第四层（等待第三层完成）：

documentation（Gemini）：依赖 api_endpoints 和 middleware

输出示例：

======================================
Parallel Execution Summary
======================================
Total tasks: 5
Successful: 5
Failed: 0

Task Results:
[✓] database_model (session: thread_abc123, backend: codex) - 完成时间: 45s
[✓] middleware (session: thread_def456, backend: codex) - 完成时间: 38s
[✓] auth_service (session: thread_ghi789, backend: codex) - 完成时间: 68s
[✓] api_endpoints (session: thread_jkl012, backend: codex) - 完成时间: 52s
[✓] documentation (session: 019a7247-..., backend: gemini) - 完成时间: 25s

阶段 3：测试验证

# 运行测试套件
npm test -- --coverage

# 输出：
Test Suites: 4 passed, 4 total
Tests:       28 passed, 28 total
Coverage:    93.2% (≥90% ✓)

File                          | % Stmts | % Branch | % Funcs | % Lines
------------------------------|---------|----------|---------|--------
src/services/authService.js   |   95.2  |   92.3   |   100   |   94.8
src/controllers/authController|   91.7  |   88.9   |   100   |   91.2
src/middleware/authMiddleware |   94.1  |   90.0   |   100   |   93.8
prisma/schema.prisma          |   100   |   100    |   100   |   100

阶段 4：代码审查（Claude 后端）

# 使用 Claude 进行代码审查
codeagent-wrapper --backend claude - <<'EOF'
审查用户认证功能的实现：

审查范围：
- src/services/authService.js
- src/controllers/authController.js
- src/middleware/authMiddleware.js
- src/middleware/rateLimitMiddleware.js

审查重点：
1. 安全性：密码加密、JWT 配置、输入验证
2. 代码质量：KISS/YAGNI/SOLID 原则
3. 错误处理：边界情况、异常处理
4. 测试覆盖：是否覆盖所有场景

输出格式：
- 发现的问题（严重性：高/中/低）
- 改进建议
- 安全建议
EOF

最佳实践

1. 后端选择策略

推荐策略：

任务类型	推荐后端	原因
需求分析	Claude	代码理解强
架构设计	Claude	架构设计质量高
代码生成	Codex	代码生成质量最高
代码审查	Claude	代码理解深入
文档生成	Gemini	多模态能力强
快速原型	Gemini	生成速度快

2. Codex 配置优化

推荐 sandbox_mode 配置：

模式	权限	适用场景
`workspace-read`	只读	代码分析、审查
`workspace-write`	读写工作区	开发、重构（推荐）
`full`	读写整个文件系统	系统级任务（谨慎使用）

3. 并发控制

推荐配置：

# 生产环境
export CODEAGENT_MAX_PARALLEL_WORKERS=8

# 开发环境（资源充足）
export CODEAGENT_MAX_PARALLEL_WORKERS=16

# 资源受限环境
export CODEAGENT_MAX_PARALLEL_WORKERS=4

为什么限制并发：

防止 API 速率限制
避免系统资源耗尽
保证系统稳定性

4. 测试覆盖率策略

90% 覆盖率的实现方法：

单元测试：覆盖所有函数（100%）
集成测试：覆盖核心流程（80%）
边界测试：覆盖异常场景（70%）

不计入覆盖率的代码：

配置文件（config.js）
类型定义（types.ts）
第三方库封装（已测试）

提升覆盖率的技巧：

# 查看未覆盖的代码
npm test -- --coverage --verbose

# 让 AI 补充测试用例
codeagent-wrapper --backend codex - <<'EOF'
补充测试用例，提升覆盖率至 90%：
- 添加边界测试（null, undefined, 空数组）
- 添加异常测试（try-catch 分支）
- 添加集成测试（API 端点）
- 运行测试并验证覆盖率 ≥90%
EOF

常见问题排查

Q1: 如何选择合适的后端？

决策树：

任务类型？
├─ 需求分析/代码审查 → Claude（理解能力强）
├─ 架构设计/复杂重构 → Codex（质量最高）
├─ 文档生成/快速原型 → Gemini（生成速度快）
└─ 代码生成 → Codex（代码质量最高）

Q2: 并行任务执行失败如何处理？

失败场景 1：某个任务超时

# 错误信息：
[✗] task1 (timeout after 7200s)

# 解决方案：
# 1. 增加超时时间
export CODEX_TIMEOUT=14400000  # 4 小时

# 2. 拆分大任务为小任务
codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: task1_part1
---CONTENT---
第一部分任务

---TASK---
id: task1_part2
dependencies: task1_part1
---CONTENT---
第二部分任务
EOF

失败场景 2：依赖任务失败

# 错误信息：
[✗] task2 (dependency task1 failed)

# 解决方案：
# 1. 恢复失败的任务
codeagent-wrapper resume <session_id> "修复错误"

# 2. 重新运行依赖任务
# （修改任务配置，移除失败的依赖）

Q3: Windows 环境配置问题

问题：如何在 Windows 上安装 codeagent-wrapper？

解决方案 1：PowerShell + install.bat（推荐）：

# 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

# 如果遇到执行策略限制：
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

# 验证安装
codeagent-wrapper --version

解决方案 2：使用 WSL1（备选）：

# 安装 WSL1
wsl --install --no-distribution
wsl --set-default-version 1
wsl --install -d Ubuntu-22.04

# 进入 WSL
wsl

# 在 WSL 中安装
cd /mnt/c/Users/YourName/myclaude
python3 install.py --module dev

Q4: 如何调试失败的任务？

方法 1：查看详细日志

# 启用调试模式
export CODEAGENT_DEBUG=1

# 重新运行任务
codeagent-wrapper --backend claude "任务描述"

方法 2：恢复会话并继续

# 获取 session ID（从失败输出）
# 例如：session: thread_abc123

# 恢复会话
codeagent-wrapper resume thread_abc123 "继续任务并修复错误"

高级用法

混合后端工作流

场景：复杂项目需要多个阶段，每个阶段使用最优后端

#!/bin/bash
# 混合后端工作流脚本

# 阶段 1：需求分析（Claude）
echo "阶段 1：需求分析"
analysis_session=$(codeagent-wrapper --backend claude - <<'EOF' | grep SESSION_ID | cut -d' ' -f2
分析项目需求和技术栈
EOF
)

# 阶段 2：架构设计（Codex）
echo "阶段 2：架构设计"
design_session=$(codeagent-wrapper --backend codex - <<'EOF' | grep SESSION_ID | cut -d' ' -f2
基于需求设计系统架构
Session 上下文：$analysis_session
EOF
)

# 阶段 3：并行实现（Codex）
echo "阶段 3：并行实现"
codeagent-wrapper --parallel --backend codex <<'EOF'
---TASK---
id: backend
workdir: ./backend
---CONTENT---
实现后端功能

---TASK---
id: frontend
workdir: ./frontend
---CONTENT---
实现前端功能

---TASK---
id: tests
dependencies: backend, frontend
---CONTENT---
编写集成测试
EOF

# 阶段 4：文档生成（Gemini）
echo "阶段 4：文档生成"
codeagent-wrapper --backend gemini - <<'EOF'
生成项目文档（README、API 文档、部署指南）
EOF

echo "完成！"

自定义工作流集成

与 CI/CD 集成：

# .github/workflows/ai-workflow.yml
name: AI Development Workflow

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  ai-tasks:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Setup codeagent-wrapper
        run: |
          curl -L https://github.com/.../codeagent-wrapper -o codeagent-wrapper
          chmod +x codeagent-wrapper
          sudo mv codeagent-wrapper /usr/local/bin/

      - name: Run AI tasks
        env:
          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
          CODEAGENT_MAX_PARALLEL_WORKERS: 4
        run: |
          codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
          ---TASK---
          id: code_review
          backend: claude
          ---CONTENT---
          审查最新提交的代码

          ---TASK---
          id: test_generation
          backend: codex
          dependencies: code_review
          ---CONTENT---
          为新代码生成测试
          EOF

总结

核心优势

4.0 工作流的三大突破：

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
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
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