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更新: SDD-RIPER-ONE 简单使用感受感觉好像不如 Compound Engineering 的全面有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践

Sat, 25 Apr 2026 08:55:05 GMT

小一

SDD-RIPER-ONE 简单使用感受介绍帖简单用了一段时间主要产出了一个快捷指令: GitHub Uploader ▎标准流程 create_codemap (生成代码索引地图) -> build_context_bundle (整理需求上下文) -> sdd_bootstrap 这里如图说需求开始下面是自动的 -> Research -> (Innovate, 可选) -> Plan -> Execute -> Review 手动 archive 归档沉淀首次执行计划和…

更新: SDD-RIPER-ONE 简单使用感受

感觉好像不如 Compound Engineering 的全面

有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况

▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践

https://github.com/huisezhiyin/sdd-riper/issues/4

原消息

AI 合集合集群组恰饭联系推广

#AI #AgenticCoding #AI #编程 #开发工作流 #工程协作 #Spec #驱动 #GitHub #Python #SDD

SDD-RIPER-ONE 简单使用感受介绍帖简单用了一段时间主要产出了一个快捷指令: GitHub Uploader▎标准流程create_codemap (生成代码索引地图) -> build_context_bundle (整理需求上下文) -> sdd_bootstrap 这里如图说需求开始下面是自动的 -> Research -> (Innovate, 可选) -> Plan -> Execute -> Review手动 archive 归档沉淀首次执行计划和 review_execute 之后修改了计划, 都需要手动 Plan Approved 确认执行▎感受官方没有跟 Compound Engineering 一样的 Codex Prompts, 也没把 skills 拆出来. 当然你也可以自己生成或者用任何快捷输入工具方便你每次调用...review 的时候没有 ce:review 开好多个 subagent 从不同角度 review 来得爽自带的只有 review_spec 和 review_execute, 其实感觉好像不如 ce:review 全面有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况生成的文档信息里可能包含隐私, 公开仓库感觉不太适合带着一起上传...▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践

Thu, 23 Apr 2026 04:05:01 GMT

小一

SDD-RIPER: 面向 agentic coding 的轻量级 AI Agent Harness • 以最小 Spec 作为任务真相源，围绕目标、边界、验证和可恢复上下文组织协作流程 • 通过 Checkpoint、Approval、Validation 和 Reverse Sync 建立可观察、可回退、可接手的控制面 • 内置 sdd-riper-one-light 与标准协议入口，适合日常开发、复杂重构、团队治理与交接场景 https://github.com/huisezhiyin/sdd…

SDD-RIPER-ONE 简单使用感受

介绍帖

简单用了一段时间主要产出了一个快捷指令: GitHub Uploader

▎标准流程
create_codemap (生成代码索引地图) -> build_context_bundle (整理需求上下文) -> sdd_bootstrap 这里如图说需求开始

下面是自动的

-> Research -> (Innovate, 可选) -> Plan -> Execute -> Review

手动 archive 归档沉淀

首次执行计划和 review_execute 之后修改了计划, 都需要手动 Plan Approved 确认执行

▎感受

官方没有跟 Compound Engineering 一样的 Codex Prompts, 也没把 skills 拆出来. 当然你也可以自己生成或者用任何快捷输入工具方便你每次调用...

review 的时候没有 ce:review 开好多个 subagent 从不同角度 review 来得爽
自带的只有 review_spec 和 review_execute, 其实感觉好像不如 ce:review 全面

有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况

生成的文档信息里可能包含隐私, 公开仓库感觉不太适合带着一起上传...

▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践

https://github.com/huisezhiyin/sdd-riper/issues/4

AI 合集合集群组恰饭联系推广

#AI #AgenticCoding #AI #编程 #开发工作流 #工程协作 #Spec #驱动 #GitHub #Python

SDD-RIPER: 面向 agentic coding 的轻量级 AI Agent Harness• 以最小 Spec 作为任务真相源，围绕目标、边界、验证和可恢复上下文组织协作流程• 通过 Checkpoint、Approval、Validation 和 Reverse Sync 建立可观察、可回退、可接手的控制面• 内置 sdd-riper-one-light 与标准协议入口，适合日常开发、复杂重构、团队治理与交接场景

Wed, 22 Apr 2026 10:02:16 GMT

SDD-RIPER: 面向 agentic coding 的轻量级 AI Agent Harness

• 以最小 Spec 作为任务真相源，围绕目标、边界、验证和可恢复上下文组织协作流程

• 通过 Checkpoint、Approval、Validation 和 Reverse Sync 建立可观察、可回退、可接手的控制面

• 内置 sdd-riper-one-light 与标准协议入口，适合日常开发、复杂重构、团队治理与交接场景

https://github.com/huisezhiyin/sdd-riper

合集群组恰饭联系推广

#AI #AgenticCoding #AI #编程 #开发工作流 #工程协作 #Spec #驱动 #GitHub #Python

oh-my-codex: 为 OpenAI Codex CLI 提供更强工作流编排与运行时增强的效率层Superpowers -> Compound Engineering -> oh-my-codex (OMX)我整个人都 Harness 了不是很习惯这种方式目前我又退回 Compound Engineering 了• 在保留 Codex 作为执行引擎的前提下，补齐从需求澄清、方案规划到执行落地的一致化工作流• 通过 $deep-interview、$ralplan、$ralph、$team 等内置能力，把复杂任务拆解为可复用的技能、角色与并行执行模式• 使用 .omx 持久化保存项目指导、计划、日志与运行状态，适合需要长期上下文管理和多阶段协作的开发场景

Fri, 17 Apr 2026 02:02:27 GMT

oh-my-codex: 为 OpenAI Codex CLI 提供更强工作流编排与运行时增强的效率层

Superpowers -> Compound Engineering -> oh-my-codex (OMX)

我整个人都 Harness 了

不是很习惯这种方式目前我又退回 Compound Engineering 了

• 在保留 Codex 作为执行引擎的前提下，补齐从需求澄清、方案规划到执行落地的一致化工作流

• 通过 $deep-interview、$ralplan、$ralph、$team 等内置能力，把复杂任务拆解为可复用的技能、角色与并行执行模式

• 使用 .omx 持久化保存项目指导、计划、日志与运行状态，适合需要长期上下文管理和多阶段协作的开发场景

https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-codex

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#AI #Codex #开发工具 #工作流编排 #CLI #GitHub #工程效率 #Agent #协作

codex-cli-best-practice: 面向 Codex CLI 用户的实战最佳实践与工作流参考仓库• 系统整理了 Commands、Subagents、Skills、MCP、Hooks、AGENTS.md 等核心能力，适合快速建立对 Codex CLI 生态的完整认知• 提供从 Research → Plan → Execute → Review → Ship 的开发工作流示例，并汇总多种社区方案，便于对比不同 Agent 编排思路• 包含大量可直接借鉴的配置、提示词与落地技巧，覆盖规划、调试、代码评审、并行协作与日常使用习惯

Sat, 04 Apr 2026 10:03:18 GMT

codex-cli-best-practice: 面向 Codex CLI 用户的实战最佳实践与工作流参考仓库

• 系统整理了 Commands、Subagents、Skills、MCP、Hooks、AGENTS.md 等核心能力，适合快速建立对 Codex CLI 生态的完整认知

• 提供从 Research → Plan → Execute → Review → Ship 的开发工作流示例，并汇总多种社区方案，便于对比不同 Agent 编排思路

• 包含大量可直接借鉴的配置、提示词与落地技巧，覆盖规划、调试、代码评审、并行协作与日常使用习惯

https://github.com/shanraisshan/codex-cli-best-practice

#Codex #CodexCLI #最佳实践 #开发工作流 #Agent #Skills #MCP #AI #编程 #工程效率 #GitHub

Compound Engineering: 面向 AI 编程工作流的复利式工程插件市场如图 AI 总结的, 但是我感觉它的 brainstorm 比 Superpowers 的舒服多了...Superpowers 问的好多字好多我都不想回答• 提供从 brainstorm、plan、work、review 到 compound 的完整工程闭环，把需求澄清、实施规划、代码审查和经验沉淀串成可复用流程• 支持 Claude Code、Codex、OpenCode、GitHub Copilot、Gemini、Windsurf、Qwen 等多种 AI 编码工具，内置跨平台插件转换与安装能力• 强调“让每一次工程工作都让下一次更容易”，通过多 Agent 协作、知识固化和高质量 review 持续降低后续开发成本

Wed, 01 Apr 2026 09:01:38 GMT

Compound Engineering: 面向 AI 编程工作流的复利式工程插件市场

如图 AI 总结的, 但是我感觉它的 brainstorm 比 Superpowers 的舒服多了...
~~Superpowers 问的好多字好多我都不想回答~~

• 提供从 brainstorm、plan、work、review 到 compound 的完整工程闭环，把需求澄清、实施规划、代码审查和经验沉淀串成可复用流程

• 支持 Claude Code、Codex、OpenCode、GitHub Copilot、Gemini、Windsurf、Qwen 等多种 AI 编码工具，内置跨平台插件转换与安装能力

• 强调“让每一次工程工作都让下一次更容易”，通过多 Agent 协作、知识固化和高质量 review 持续降低后续开发成本

https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin

合集群组恰饭联系推广

#AI #编程 #工程效率 #开发工作流 #代码审查 #Agent #Claude #Code #Codex #GitHub #插件生态 #CE #CompoundEngineering

NoPUA: 用信任驱动 AI agent 的反 PUA 调试与协作技能• 面向 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等多种 AI agent 环境，提供可直接安装的 Skill / Rule，帮助模型在失败、卡住或反复无效尝试时自动切换到更稳健的工作模式• 保留“穷尽方案、先验证、主动排查、结构化升级”等工程方法论，同时避免用威胁式提示诱导模型隐瞒不确定性、跳过验证或过早宣称完成• 基于真实调试基准测试，重点提升隐藏问题发现能力与主动排查深度，适合用于代码调试、流水线排障、API 集成、运维与 AI 工作流优化

Mon, 16 Mar 2026 07:02:26 GMT

NoPUA: 用信任驱动 AI agent 的反 PUA 调试与协作技能

• 面向 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等多种 AI agent 环境，提供可直接安装的 Skill / Rule，帮助模型在失败、卡住或反复无效尝试时自动切换到更稳健的工作模式

• 保留“穷尽方案、先验证、主动排查、结构化升级”等工程方法论，同时避免用威胁式提示诱导模型隐瞒不确定性、跳过验证或过早宣称完成

• 基于真实调试基准测试，重点提升隐藏问题发现能力与主动排查深度，适合用于代码调试、流水线排障、API 集成、运维与 AI 工作流优化

https://github.com/wuji-labs/nopua

#AI #AI agent #PromptEngineering #ClaudeCode #CodexCLI #Cursor #调试效率 #工程实践 #PUA

Edict: 用三省六部机制重构 AI Multi-Agent 协作与治理• 以中书省规划、门下省审核、尚书省派发为核心流程，把制度化审查嵌入 Multi-Agent 执行链路，提升复杂任务的可靠性与可控性• 内置实时看板，支持任务流转追踪、状态审计、叫停与恢复、Agent 健康监控，解决传统框架黑盒协作难观测的问题• 支持每个 Agent 独立配置模型与 Skills，结合 Docker 一键体验和低依赖后端，适合快速搭建可演示、可扩展的协作系统

Fri, 06 Mar 2026 07:46:59 GMT

Edict: 用三省六部机制重构 AI Multi-Agent 协作与治理

• 以中书省规划、门下省审核、尚书省派发为核心流程，把制度化审查嵌入 Multi-Agent 执行链路，提升复杂任务的可靠性与可控性

• 内置实时看板，支持任务流转追踪、状态审计、叫停与恢复、Agent 健康监控，解决传统框架黑盒协作难观测的问题

• 支持每个 Agent 独立配置模型与 Skills，结合 Docker 一键体验和低依赖后端，适合快速搭建可演示、可扩展的协作系统

https://github.com/cft0808/edict

#AI #MultiAgent #多智能体 #Agent 架构 #任务编排 #工作流治理 #可观测性 #GitHub #OpenClaw