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zellijzellij 命令行

Agent Skill

zellij 用于处理浏览器自动化、网页检查和页面信息提取,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 打开页面、读取网页或验证前端流程时使用。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

70,356

周安装

2,874

GitHub Stars

1

下载量

22,532
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:zellij(zellij 命令行)
来源仓库:https://github.com/jivvei/zellij
安装命令:
openclaw skills install zellij
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 zellij

简介

远程控制交互式 CLI 会话的工具,通过发送击键和抓取窗格输出来管理终端环境。

  • 适用于自动化脚本执行、远程服务器操作或多任务并行处理等研究场景。
  • 通过 clawhub 安装并使用 openclaw skills install zellij 命令部署。
  • 需确保目标系统已安装 zellij 且具备相应权限以建立会话连接。
  • 操作前应评估安全风险,避免在敏感环境中执行未经验证的命令序列。

SKILL.md

name
zellij
description
Remote-control zellij sessions for interactive CLIs by sending keystrokes and scraping pane output.
homepage
https://zellij.dev
metadata
{"moltbot":{"emoji":"🪟","os":["darwin","linux"],"requires":{"bins":["zellij","jq"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"zellij","bins":["zellij"],"label":"Install Zellij (brew)"},{"id":"cargo","kind":"cargo","crate":"zellij","bins":["zellij"],"label":"Install Zellij (Cargo)"}]}}

zellij Skill (Moltbot)

Use zellij only when you need an interactive TTY. Prefer exec background mode for long-running, non-interactive tasks.

Quickstart (data dir, exec tool)

DATA_DIR="${CLAWDBOT_ZELLIJ_DATA_DIR:-${TMPDIR:-/tmp}/moltbot-zellij-data}"
mkdir -p "$DATA_DIR"
SESSION=moltbot-python

zellij --data-dir "$DATA_DIR" new-session --session "$SESSION" --layout "default" --detach
zellij --data-dir "$DATA_DIR" run --session "$SESSION" --name repl -- python3 -q
zellij --data-dir "$DATA_DIR" pipe --session "$SESSION" --pane-id 0

After starting a session, always print monitor commands:

To monitor:
  zellij --data-dir "$DATA_DIR" attach --session "$SESSION"
  zellij --data-dir "$DATA_DIR" pipe --session "$SESSION" --pane-id 0

Data directory convention

  • Use CLAWDBOT_ZELLIJ_DATA_DIR (default ${TMPDIR:-/tmp}/moltbot-zellij-data).
  • Zellij stores state (sessions, plugins, etc.) in this directory.

Targeting panes and naming

  • Zellij uses pane-id (numeric) to target specific panes.
  • Find pane IDs: zellij --data-dir "$DATA_DIR" list-sessions --long or use list-panes.sh.
  • Keep session names short; avoid spaces.

Finding sessions

  • List sessions on your data dir: zellij --data-dir "$DATA_DIR" list-sessions.
  • List sessions across all data dirs: {baseDir}/scripts/find-sessions.sh --all (uses CLAWDBOT_ZELLIJ_DATA_DIR).

Sending input safely

  • Use zellij action to send keystrokes: zellij --data-dir "$DATA_DIR" action --session "$SESSION" write-chars --chars "$cmd".
  • Control keys: zellij --data-dir "$DATA_DIR" action --session "$SESSION" write 2 (Ctrl+C).

Watching output

  • Capture pane output: zellij --data-dir "$DATA_DIR" pipe --session "$SESSION" --pane-id 0.
  • Wait for prompts: {baseDir}/scripts/wait-for-text.sh -s "$SESSION" -p 0 -p 'pattern'.
  • Attaching is OK; detach with Ctrl+p d (zellij default detach).

Spawning processes

  • For python REPLs, zellij works well with standard python3 -q.
  • No special flags needed like tmux's PYTHON_BASIC_REPL=1.

Windows / WSL

  • zellij is supported on macOS/Linux. On Windows, use WSL and install zellij inside WSL.
  • This skill is gated to darwin/linux and requires zellij on PATH.

Orchestrating Coding Agents (Codex, Claude Code)

zellij excels at running multiple coding agents in parallel:

DATA_DIR="${TMPDIR:-/tmp}/codex-army-data"

# Create multiple sessions
for i in 1 2 3 4 5; do
  zellij --data-dir "$DATA_DIR" new-session --session "agent-$i" --layout "compact" --detach
done

# Launch agents in different workdirs
zellij --data-dir "$DATA_DIR" action --session "agent-1" write-chars --chars "cd /tmp/project1 && codex --yolo 'Fix bug X'\
"
zellij --data-dir "$DATA_DIR" action --session "agent-2" write-chars --chars "cd /tmp/project2 && codex --yolo 'Fix bug Y'\
"

# Poll for completion (check if prompt returned)
for sess in agent-1 agent-2; do
  pane_id=$(zellij --data-dir "$DATA_DIR" list-sessions --long | grep "\"$sess\"" | jq -r '.tabs[0].panes[0].id')
  if zellij --data-dir "$DATA_DIR" pipe --session "$sess" --pane-id "$pane_id" | grep -q "❯"; then
    echo "$sess: DONE"
  else
    echo "$sess: Running..."
  fi
done

# Get full output from completed session
zellij --data-dir "$DATA_DIR" pipe --session "agent-1" --pane-id 0

Tips:

  • Use separate git worktrees for parallel fixes (no branch conflicts)
  • pnpm install first before running codex in fresh clones
  • Check for shell prompt ( or $) to detect completion
  • Codex needs --yolo or --full-auto for non-interactive fixes

Cleanup

  • Kill a session: zellij --data-dir "$DATA_DIR" delete-session --session "$SESSION".
  • Kill all sessions on a data dir: use {baseDir}/scripts/cleanup-sessions.sh "$DATA_DIR".

Zellij vs Tmux Quick Reference

Tasktmuxzellij
List sessionslist-sessionslist-sessions
Create sessionnew-session -dnew-session --detach
Attachattach -tattach --session
Send keyssend-keysaction write-chars
Capture panecapture-panepipe
Kill sessionkill-sessiondelete-session
DetachCtrl+b dCtrl+p d

Helper: wait-for-text.sh

{baseDir}/scripts/wait-for-text.sh polls a pane for a regex (or fixed string) with a timeout.

{baseDir}/scripts/wait-for-text.sh -s session -p pane-id -r 'pattern' [-F] [-T 20] [-i 0.5]
  • -s/--session session name (required)
  • -p/--pane-id pane ID (required)
  • -r/--pattern regex to match (required); add -F for fixed string
  • -T timeout seconds (integer, default 15)
  • -i poll interval seconds (default 0.5)

Helper: find-panes.sh

{baseDir}/scripts/find-panes.sh lists panes for a given session.

{baseDir}/scripts/find-panes.sh -s session [-d data-dir]
  • -s/--session session name (required)
  • -d/--data-dir zellij data dir (uses CLAWDBOT_ZELLIJ_DATA_DIR if not specified)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

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

89.62%
按下载量换算20,193

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install zellij 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。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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