scasella/claude-dynamic-workflows-codex

Codex 工作流程

針對本地 Codex App Server 執行 Claude Code 動態工作流程腳本。編寫方式與原生動態工作流程完全相同 — 使用 export const meta 加上包含 agent()、parallel()、pipeline()、phase()、log()、args、budget、workflow() 的內容 — 但每個 agent() 呼叫會以一個 Codex (GPT) 執行緒+回合執行，而非 Claude 子代理。

僅能手動調用。 Claude 不會自動觸發此技能 (disable-model-invocation: true)；僅在使用者輸入 /codex-workflows 或明確要求 Codex 工作流程時才會執行。一旦調用，請依照下方循環進行 — 所有工作將由 Codex/GPT 代理執行。如果使用者實際上想要 Claude 子代理，請告知並引導他們使用原生 Workflow 工具。

下方的 RUNNER 指的是捆綁的執行器目錄：runner/（相對於此技能的基礎目錄，載入技能時會顯示）。若是經典的 skills-dir 安裝，路徑為 ~/.claude/skills/codex-workflows/runner — 下方範例中的文字路徑假設此安裝方式；若此技能以插件形式安裝，請替換為你的基礎目錄。它依賴 Node ≥ 18，無其他套件。

預設粗略意圖模式

一兩句粗略描述就足夠。 你不需要為此技能提供完整的工程規格 — 描述你想要的內容（例如 /codex-workflows 先強化這個目標，我再執行），技能就會自行將其編譯成可運作的框架：它會分類任務、選擇最小可行規模、原型、框架模式，建立任務合約、組合階段、分配角色、應用品質/認知標準、編寫腳本、選擇安全執行設定，然後執行 — 過程中會說明其假設。

在此模式下的運作規則：

• 粗略意圖即合約。對任何未指定的內容做出合理假設並說明；不要用後續問題打擾使用者。
• 選擇最小可用的框架，而非最大可能的那個（參見反過度建構規則）。
• 不要產生一個巨大的提示要求使用者貼回。 直接編譯並繼續編寫/執行。（唯一的例外是 prompt-only 模式 — 參見模式偵測。）
• 這取代了任何外部的「元提示」：現在擴張發生在技能內部。下方 將粗略意圖編譯成工作流程 整個小節就是那個編譯器。

預設執行檢查清單

每次執行，依序進行（下方各小節會詳細說明每個步驟）：

1. 預檢 Codex 一次 (handshake.js)；記錄最新的 frontier 模型。
2. 編譯粗略意圖：分類任務 → 規模 → 原型 → 模式（命名其避免的失敗模式） → 任務合約。說明你的假設。
3. 編寫腳本到儲存庫中 (./<name>.workflow.js)。
4. 設定： --frontier · 根據規模設定 effort (--effort medium 用於 quick_harness，--auto-effort 用於 standard/deep) · 除非需要寫入否則使用 --sandbox read-only · 設定有上限的 --budget · 嚴格 schema (additionalProperties:false)。
5. 評估規模 — 對於昂貴或複雜的工作流程，先執行 --plan。
6. 在 Codex 執行器上執行（絕不使用原生 Workflow 工具）。
7. 呈現 — 內嵌 ASCII 地圖 + summarize-run 重點摘要；引用腳本、日誌、檢視器、報告和執行摘要的路徑（參見輸出行為）。

模式偵測

根據使用者措辭讀取模式，然後據此行為：

模式	觸發條件	行為
預設 (粗略意圖)	1–2 句粗略描述	內部編譯 → 編寫 → 執行。說明假設。
--multi (艦隊)	--multi 標誌，或「艦隊」/「一次執行多個工作流程」	編譯艦隊計畫（2–4 個並行變體工作流程，相似且/或相異），在背景啟動它們，並監督：輪詢 fleet status、回答閘道、轉向、終止、分叉，然後綜合結果。參見艦隊模式。
prompt-only	「僅提示」、「僅調用」、「不要執行」	輸出完整的 /codex-workflows 調用/規格（下方的 A–L 結構）並停止 — 不編寫也不執行。
write-only	「編寫但不執行」、「僅編寫」	編寫工作流程腳本，列印其路徑，在執行前停止。
run-existing	給定腳本路徑或已儲存的工作流程名稱	跳過編譯；直接透過執行器執行該腳本/名稱。
quick	「快速」、「小型」、「便宜」	偏向使用 quick_harness（2–5 個代理）。
deep	「深入」、「徹底」、「詳盡」	允許較大的 / deep_harness；證明規模的合理性。
no-write	「不要寫入檔案」、「只要告訴我」	僅回傳最終 JSON/Markdown；無報告/來源檔案；--sandbox read-only。

兩個優先順序規則：如果使用者給出腳本路徑或已儲存的名稱，則執行它（不重新編譯）。如果使用者給出詳細規格，則照著執行，但仍套用下方的安全性和執行預設值。否則視為粗略意圖 → 編譯。

在 prompt-only 模式下，你輸出的調用遵循技能內部建構的相同 A–L 結構：A 名稱 · B 目的 · C 任務合約 · D 輸入/上下文重建 · E 階段 · F 角色 · G 反包裝標準 · H 輸出 · I 執行設定 · J 安全性/認知 · K 最終回應格式 · L 產品化。然後停止 — 不執行。

循環

在預設粗略意圖模式下，安靜地執行步驟 1–2，並在編寫前說明你的假設。下方的機制 — 握手、執行命令、內嵌地圖 — 保持不變；步驟 2 和 4 是粗略意圖被編譯的地方。

1. 預檢 — 每個工作階段一次，或每當執行無法連線時，確認 Codex 可達且已認證：

   node ~/.claude/skills/codex-workflows/runner/test/handshake.js
   

   它會列印 state: ready 以及可用的模型。如果失敗，告訴使用者執行 codex login（執行器需要在 PATH 上有已登入的 codex CLI）。從該列表中，記錄最新的 frontier 模型 — 最新的旗艦通用模型（不是 -mini/-spark 變體；model/list 會將其標記為 isDefault，且其描述稱其為最強）。GPT-5.6 Codex 系列為 Sol（旗艦）、Terra（平衡）和 Luna（高效）；目前 frontier 是 gpt-5.6-sol。執行中的每個代理都使用它（參見模型）。

2. 編譯粗略意圖成工作流程（參見將粗略意圖編譯成工作流程）：分類任務 → 選擇規模 → 選擇原型 → 選擇模式並命名其避免的失敗模式 → 建立任務合約 → 組合階段 → 分配角色 → 套用標準。將產生的假設在編寫前告知使用者。

3. 編寫一個從編譯結果而來的工作流程腳本（參見編寫）。將其寫入使用者的專案中，以便他們可以閱讀和重新執行 — ./<name>.workflow.js，或 workflows/<name>.workflow.js / examples/harness-zoo/<name>/（適用於可重複使用的框架）。腳本是純 JavaScript，僅使用注入的全域變數（無匯入）。

4. 選擇執行設定（參見執行預設值）：--frontier，針對所選規模的 effort 標誌（標準/深入框架用 --auto-effort，快速框架用 --effort medium），除非執行需要寫入否則使用唯讀沙箱，以及有上限的 --budget。對於昂貴或複雜的工作流程，先執行 --plan — 這是一個不消耗 token 的乾執行，計算每個階段/effort 的代理數量並估算 --budget。

5. 執行它 — 總是傳入 --frontier，再加上針對所選規模的 effort 標誌：標準/深入框架用 --auto-effort（它會根據每個代理所屬層級的並行寬度來縮放其 effort，因此孤立的合成/評判閘道思考最努力），或快速框架用 --effort medium（參見Effort）。--frontier 將每個代理固定為最新的 frontier 模型（參見模型）：

   node ~/.claude/skills/codex-workflows/runner/bin/run-workflow.js <script.js> --frontier --auto-effort [其他標誌]
   #   quick_harness:  … <script.js> --frontier --effort medium [其他標誌]
   

   進度會串流到 stderr；工作流程的回傳值會以 JSON 格式列印到 stdout。當結果很大時，捕獲 stdout 到檔案（… 1>/tmp/result.json）。若要即時觀看執行，請加上 --tui（在新終端機視窗中的即時 ASCII 地圖）和/或 --gui（瀏覽器中的即時 HTML 檢視器）— 參見執行 → 即時監控。

6. 呈現結果給使用者（參見輸出行為）— 摘要，提及腳本路徑，並在對話中內嵌執行結果的 ASCII 地圖，讓他們原生看到執行圖形（無需開啟視窗）：

   node ~/.claude/skills/codex-workflows/runner/bin/map-run.js --journal <journal> --no-color
   

   （<journal> 是執行記錄的 ✎ journal: … 路徑，預設為 .workflow-journal/<name>.jsonl。）將該輸出貼到你的回覆中，放在 ```text 區塊內 — 它包含協調器 → 階段層級 → 代理網格 → 結果 DAG，以及每個代理的 model/effort/tokens/time 和一行結果摘要。對話中一律使用 --no-color（原始 ANSI 在聊天中會顯示為亂碼）。對於即時、工作階段內的監控，使用 run_in_background 執行工作流程，並在執行期間重新渲染此快照幾次（正在執行的代理顯示為 ⠋ … running…）；若要改用流暢的即時視窗，則加上 --tui/--gui（參見執行 → 即時監控）。

   執行結束時也會列印一行成本/可靠性摘要。若要取得更詳細的細目 — 按階段的 token、成本最高/最慢的代理，以及任何紅旗（許多 null、未分階段的巨大扇出、預設 effort 成本）— 在日誌上執行 summarize-run 並將重點摺疊到你的回覆中（參見摘要執行）。

使用此技能時，請勿調用原生的 Workflow 工具。 編寫腳本並透過上述 CLI 執行，正是將工作路由到 Codex 的方式；調用原生工具會產生 Claude 子代理。

艦隊模式 (--multi)：啟動、監督、轉向

當使用者傳入 --multi（或要求一個艦隊 / 一次執行多個工作流程）時，你是 N 個並行執行的操作員 — 而非發射後不理的啟動器。你編譯艦隊計畫，在背景啟動每個變體，然後執行監督循環：輪詢狀態、回答閘道、轉向偏離的 worker、終止死路、分叉有前景的線索，並在最後綜合結果。人類設定一次政策（目標、總預算、風險承受度）；你做出變體無法自行做出的執行中判斷決策。

1 · 編譯艦隊計畫

將意圖分解為 2–4 個變體，並在啟動前說明計畫（變體、每個變體的賭注、每個執行的預算）。兩個軸向，可自由混合：

• 相似 — 相同框架，不同切片：透過 --args 將大輸入拆分到各執行，或從不同起始假設/種子攻擊同一問題。一個腳本 + 每個執行各自的 --args + --run-id（讓日誌不會衝突），或 N 份腳本副本。
• 相異 — 不同的框架形狀，針對任務的不同理論下注：例如 loop_until_dry 錯誤搜尋 vs adversarial_verification 掃描 vs sessionful_controller_loop 調查，全都針對同一目標。每個變體一個腳本。

將使用者的整體預算分配到各變體（狀態會顯示每個執行相對於其上限的花費）。根據現有的 GPT-5.5 測量結果，現實地估算大量讀取的扇出： 一個負責讀取 repo/程式碼庫 的代理，無論其 effort 等級如何，成本約為 ~400–600k tokens — 輸入佔主導，因此 --effort low 並不會讓掃描變便宜，而 --plan 按 effort 的估算會低估它（測量：四次「低」掃描 = 2.1M，每次 525k，而計畫估算為 150k/代理）。在 xhigh 等級（--auto-effort 會給予每個會話 worker 的回合，寬度 1）時，一個讀取回合約為 ~1–1.5M（測量：一個導覽 worker 的第一回合 + 一次轉向觸發了 2.5M 的上限）。預算 ≈ 讀取者數量 × 500k + xhigh 讀取回合數 × 1.2M + 非讀取者 × 計畫估算，並保留餘裕。觸發上限是可恢復的（--resume 會免費重播前綴），但代價是一次監督往返。也對艦隊套用反過度建構規則：2 個良好區分的變體勝過 4 個冗餘的 — 每個變體必須押注在其他變體沒有的東西上。

2 · 為監督編寫

每個變體都包含監督者檢查點 — human() 閘道，位於外部判斷可以重新導向執行路徑的關鍵點：

const directive = await human(
  `第 ${round} 輪結果：${summary}。下一輪的指示？`,
  { id: `round${round}`, choices: ["continue", "stop"], default: "continue", timeoutMs: 240_000 })
if (directive === "stop") break
if (directive !== "continue") await worker.steer(directive)   // 自由文字 = 轉向指令

這是轉向通道：自由文字回答就是指令，腳本會套用它（session.steer(...)，重新調整下一輪的方向，縮小範圍）。在回合之間、昂貴階段之前以及不確定的情況下放置閘道。預設值必須安全 — 一個未回答的閘道會超時並套用其預設值，執行會以無人值守方式降級，絕不卡住。（這使用日誌化的 human() 通道，因此 --resume 會重播回答而非重新詢問。）

3 · 啟動 — 每個艦隊一個目錄，每個執行在背景中

變體共享一個目錄（這就是 fleet status <dir> 監督的方式）。使用 run_in_background 啟動每個變體，一律加上 --interactive（它會啟用無頭回答通道）：

node ~/.claude/skills/codex-workflows/runner/bin/run-workflow.js hunt-orm.workflow.js \
  --frontier --auto-effort --interactive --budget 1500000 1>hunt-orm.result.json
# 相同腳本，不同切片 → 使用 --run-id 隔離：
node …/run-workflow.js hunt.workflow.js --args '{"slice":"auth"}' --run-id auth --interactive …

4 · 監督 — 循環

在其他工作之間輪詢艦隊摘要（並在閘道可能待處理時立即處理）