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以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出
书接上回,大概2月份左右的时候整了一个在CC里与Codex进行协作的Skill:
来分享一个最近在Claude Code帮助下写的 codex-collab skill,基于 Codex 官方的 Codex App Server 协议让 CC 能够丝滑地实现对 Codex 的驱动和调用,效果如图。
[图片]
写在前面
平时写代码一直在主用 CC,偶尔也会用 Codex 来进行一些辅助的代码审查与反馈(如在 Codex 中使用 /review 命令),往往能发现一些 CC …
结果三月份的时候OAI就自己发了一个CC的plugin,当时还以为官方下场直接杀死了比赛
之前为了在cc里调用codex,还专门写了一个基于app server的skill:
没想到今天上推一看,官方直接下场杀死比赛了,直接整了一套插件,一键就能安装
[IMG_3092]
安装方式
在cc里加入插件商城:
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
安装插件:
/plugin install co…
但是实际体验下来感觉官方这个插件主要是基于slash command来交互的,而且其中rescue指令之类的感觉本质上是在给codex做宣传(确信),并没有真的想让同时用cc和codex的用户把二者结合起来使用,而且感觉最近codex生态逐步完善之后这个项目也逐渐没什么更新了。
不过读了代码之后,发现官方插件里基于Broker的实现方式在效率和优雅程度上,确实比我之前每次都开一个app-server要好的多,于是直接进行一波严肃学习,对代码进行了重构。经过几个月的迭代,也增加了一系列的新功能,比如:
- 可以直接让CC发现已有的codex thread,实现已有工作的交接
- 支持使用codex内的Auto mode来自动审核命令执行(之前的实现和官方插件都是默认不允许codex去申请执行命令权限的)
- 实现了对codex goal模式的支持,可以在设置一个目标之后持续追踪(虽然目前用下来还不知道这个功能的实际使用场景是什么,总之先加了再说)
- 支持memory的隔离,在开了记忆的情况下默认通过collab发起的thread都不会影响记忆
- 增加了一个
follow命令,可以直接在terminal里实时查看发起的codex thread的进度和输出
- 增加了自动更新功能,发布新版本后会在输出里提示CC,CC向用户确认之后才会更新本地版本
后续如果佬友们在使用过程中遇到什么问题,也欢迎留言回复或者在GitHub提Issue,最后在这里放个链接,理论上来说直接把项目链接丢给codex应该就能直接装好了(
如果项目有帮助,也欢迎佬们点个star收藏一下