- 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：
- 提示词内容
- 工作模式（exec vs TUI、Codex 自动审批 vs 我来审批）
- 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）
# 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：
-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）
# 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 <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）：
tmux send-keys -t codex-<name> '1'
sleep 0.5
tmux send-keys -t codex-<name> EnterStep 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
# 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）：
tmux capture-pane -t codex-<name> -p -S -100Step 7：向涛哥汇报
只在最终确认没问题后才汇报，内容包括：
- 任务完成状态
- 关键变更摘要（文件、代码、配置）
- 中间经历（如果有审批/迭代，简述过程和原因）
- 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 <skill_dir>/hooks/stop_codex.sh codex-<name>工作流 B：知识库更新
触发条件
codex --version与state/version.txt不同state/last_updated.txt距今超过 7 天- 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
- 读取
knowledge/config_schema.md确认字段名、类型、合法值 - 不凭记忆猜测！ 对照 Schema 校验
- 说明修改原因
- 修改后验证
常见操作
# 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]）：
{
"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
# 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
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
codex review --base origin/main
codex review --uncommitted并行任务（git worktree）
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
- 不要在 OpenClaw workspace 目录里启动 Codex
- 不要在 OpenClaw 的 live 仓库里 checkout 分支
- 用户明确要求时才用
danger-full-access沙盒模式 - 修改 config.toml 前必须查阅 config_schema.md 确认合法性
- 模型切换后如果 API 格式不兼容，需要
/new重置会话 - 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