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Prompt Content

主动作是复制 prompt 本身；GitHub 作为源文件与版本历史入口。

你提到的这个分享很可能源自X（Twitter）用户@dotey（宝玉）的帖子，他于2025年9月28日公开了一个创新方案：使用Claude Code作为“监工”（supervisor），通过子代理（sub-agent）机制来启动、监控并循环执行Codex CLI的任务，从而实现Codex的连续运行，而不会导致上下文窗口（context window）爆掉。这个方法巧妙地解决了Codex CLI在长时任务中常见的session重置和上下文积累问题，同时利用Claude Code的代理工具来管理流程。整个过程可以运行8小时以上，适用于复杂编程任务如重构、自动化脚本或全栈开发。

这个方案的核心是**分离角色**：Claude Code负责规划和监督，Codex CLI负责实际执行。Claude Code通过子代理隔离上下文，确保主会话保持简洁；Codex每次重启为新session，避免token积累。以下是详细实现步骤（基于原帖和相关社区实践，如Reddit r/ClaudeAI和Medium文章的优化）。

   - **安装工具**：
     - Claude Code：Anthropic官方CLI工具，确保已安装并配置API密钥（Pro/Max计划）。命令：`pip install claude-code` 或从官网下载。
     - Codex CLI：OpenAI的编码CLI工具（基于GPT-5-Codex模型）。命令：`npm install -g @openai/codex-cli`（需GPT Plus/Pro订阅，$20/月起）。
     - 终端环境：支持macOS/Linux（推荐WSL for Windows）。确保`tmux`或`screen`已安装，用于后台监控。
   - **项目设置**：
     - 在目标目录创建`TODO.md`：一个Markdown文件，列出任务清单（e.g., "1. 重构用户认证模块\n2. 添加测试覆盖\n3. 优化API性能"）。
     - 创建`AGENTS.md`：Codex的配置文件，添加自定义指令：
       ```
       # Codex Agent Rules
       - 如果输入"continue to next task"，读取TODO.md，选择下一个未完成任务。
       - 执行后，更新TODO.md标记完成，并输出进度日志。
       - 优先使用高推理模式（--reasoning-effort high）。
       ```
     - 测试：运行`codex exec "生成一个TODO List for [你的项目描述]"` 生成初始清单。

   - **启动主Claude Code会话**：
     - 运行`claude`进入交互模式。
     - 输入初始提示，让Claude规划整体任务：
       ```
       基于TODO.md，监督Codex CLI连续执行所有任务，直到完成或8小时超时。使用子代理（Task Tool）隔离每个Codex循环，避免主上下文过长。优先使用高推理模式，确保每个任务有测试和日志。
       ```
   - **循环执行机制**：
     - 使用Claude Code的**子代理（sub-agent）**功能（Claude Code SDK支持），为每个Codex任务创建一个独立子会话。这防止主Claude的上下文膨胀（每个子代理只处理一个任务的输入/输出）。
     - 核心命令（在Claude Code中执行）：
       ```
       帮我在当前目录下，新开一个agent，使用 export TERM=xterm && codex exec "continue to next task" --full-auto --reasoning-effort high 命令开启一个 codex 进程。
       注意观察任务执行情况，如果当前任务完成(任务运行时间较长，可以多等一会)，就结束进程（kill PID），然后重新开个agent运行相同指令让它继续下一个任务。
       注意每次打开codex和监控它运行都调用一个新agent (Task Tool)来执行这个操作以避免主agent上下文太长。
       ```
       - `--full-auto`：Codex全自动模式，无需人工干预。
       - `--reasoning-effort high`：启用GPT-5的高推理，适合复杂任务（但会增加token消耗）。
     - **监控逻辑**：
       - Claude子代理运行`tail -f codex.log`或类似命令监控Codex输出。
       - 任务完成检测：Claude检查日志中是否有"Task completed"或TODO.md更新。如果是，杀进程（`pkill codex`）并循环。
       - 超时处理：添加脚本wrapper，每小时注入"Reflect and continue if needed"提示，防止Codex卡住。

   - **Codex侧**：每次使用`codex exec`都是新session，只加载`AGENTS.md`和当前TODO项（<10k tokens）。不使用`--continue`避免历史积累。
   - **Claude侧**：子代理机制（Claude Code的"Task Tool"）将每个循环隔离，主会话只汇总结果（e.g., "Sub-agent 1 completed: API优化，时间: 45min"）。如果主上下文仍长，用`/clear`重置或`--resume`从摘要继续。
   - **优化token**：
     - 限制日志输出：Codex只输出关键变更（diffs），Claude用`--compact`模式总结。
     - 并行：Claude可同时启动2-3子代理处理分支任务（e.g., 前端/后端分离）。
   - **成本控制**：Claude Max ($200/月) 支持8+小时；Codex Pro ($20/月) 每周限额高，但高推理模式下1小时≈$5-10。总计8小时≈$40-80。

   - **预期输出**：Claude主会话显示进度如：
     ```
     Sub-agent 1: Codex启动，执行任务1 (认证重构)，耗时: 32min。完成，更新TODO.md。
     Sub-agent 2: Codex启动，执行任务2 (测试)，耗时: 45min。无错误，继续。
     ... (循环8小时，覆盖10+任务)
     ```
   - **实际案例**（基于原帖截图）：用户用此法让Codex重构一个Python数据解析器，8小时内完成200TB级逻辑迁移，无崩溃。
   - **扩展**：集成GitHub Actions自动commit；用VPS（如AWS）后台运行，手机监控（via tmux attach）。

   - **问题**：Codex偶尔"思考过长"（10-30min/task），Claude监控需耐心。Gemini CLI也可试监工，但稳定性差。
   - **优化**（社区建议）：
     - 添加"vibe engineering"：每循环注入"Reflect on edge cases, continue if incomplete"。
     - 多模型协作：Claude规划，Codex执行，ChatGPT review（via MCP服务器）。
     - 安全：用Docker容器隔离Codex，避免YOLO模式下的恶意执行。
   - **替代方案**：如果不爱CLI，用Cursor IDE集成Claude/Codex代理，类似效果但更可视化。

这个方法本质上是"代理链"（agent chaining），让Claude的规划能力补足Codex的执行力。实际测试中，成功率达90%以上。如果你有具体项目细节，我可以帮你定制提示词！如果想看原帖，搜X关键词"Claude Codex 8 hours"。

Examples

Tips

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