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# Codex Agent Enhanced — 增强版项目经理操作系统

> 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...

# Codex Agent — 让 OpenClaw 替你操作 Codex 🧠

**[English](README_EN.md)** | 中文

> 你躺在床上说一句话，OpenClaw 帮你写提示词、启动 Codex、检查质量、汇报结果。全程自动，无需守着。

**这是一个 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) 专用 Skill。** 需要 OpenClaw 作为 AI agent 运行时，通过 OpenClaw 的 agent 唤醒、消息投递、cron 等能力驱动整个工作流。

## 它是什么？

一句话：**OpenClaw 代替用户操作 Codex CLI**。

Codex 是 OpenAI 的终端编程工具，很强，但需要你坐在电脑前盯着它——写提示词、等输出、审批命令、检查结果。这个 skill 让 OpenClaw 替你做这些事。

核心机制：**`codex exec` + notify hook**。

- **Exec 模式**：`codex exec --full-auto` 非交互式执行，适合 Agent 编程调用
- **Notify Hook**：Codex 完成任务时自动触发脚本，通知用户（Telegram）+ 唤醒 OpenClaw 处理

## 完全体 Codex

普通用法：你手动写提示词丢给 Codex，Codex 只知道你告诉它的东西。

OpenClaw 在发任务给 Codex 之前，会：

1. **识别本机环境**：当前装了哪些 MCP server（Exa 搜索、Chrome 控制等）、哪些 Skills、哪些模型可用
2. **根据任务选模型**：简单 bug 用快模型，架构设计用强模型，代码搜索用 code 专用模型
3. **设计提示词**：不是转发用户原话，而是基于知识库 + 提示词模式库，针对任务类型构造最优提示词——告诉 Codex 它能用什么工具、该怎么分步骤、输出什么格式
4. **开启合适的 feature flags**：比如 `multi_agent`、`web_search`、`shell_snapshot` 等，按需启用

这意味着 Codex 每次收到的都是一个**充分利用本机全部能力**的精心设计的任务，而不是用户随手写的一句话。

## 解决什么问题？

正常用 Codex 的流程：

```
你坐在电脑前 → 打开终端 → 想提示词 → 启动 Codex → 盯着输出 →
审批命令 → 不满意就重来 → 满意了收工
```

用了这个 skill：

```
你躺在床上 → 在 Telegram 里说"帮我给这个项目加个 XX 功能" →
OpenClaw 开 Codex 干活 → 中间过程自己处理 → 完事了 Telegram 通知你 →
不满意？说一句就继续改
```

**核心价值：用户当老板，OpenClaw 当员工，Codex 当工具。**

## 工作流程

```
1. 用户下任务（Telegram / 终端 / 任何渠道）
     ↓
2. OpenClaw 理解需求，追问不清楚的地方
     ↓
3. OpenClaw 设计提示词，选择执行模式，和用户确认
     ↓
4. OpenClaw...