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  1. DP Code: 面向并行开发的开源 AI 编码 GUI• 聚合 GPT、Claude、OpenCode、Gemini 等模型提供商,适合在同一工作界面内快速切换• 提供 Split Chats、Terminal、集成 Browser 和 STT,覆盖多线程协作与高频开发操作• 内置 Git 工作流,支持 Worktrees、Branches、Commit、Push 和创建 PR,代码管理更顺手

    DP Code: 面向并行开发的开源 AI 编码 GUI

    • 聚合 GPT、Claude、OpenCode、Gemini 等模型提供商,适合在同一工作界面内快速切换

    • 提供 Split Chats、Terminal、集成 Browser 和 STT,覆盖多线程协作与高频开发操作

    • 内置 Git 工作流,支持 Worktrees、Branches、Commit、Push 和创建 PR,代码管理更顺手

    https://www.dpcode.cc

    https://github.com/Emanuele-web04/dpcode

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    #开源工具 #AI #编程 #开发者工具 #并行开发 #Git #GUI #Claude #Gemini #GPT

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  2. abtop: AI 编程代理的实时监控 TUI• 集中查看 Claude Code 与 Codex CLI 会话、token 用量、上下文窗口占比和当前任务• 实时追踪速率限制、子进程、开放端口与孤儿端口,适合多项目并行开发• 支持 tmux 会话跳转、主题切换和本地只读扫描,无需 API key

    abtop: AI 编程代理的实时监控 TUI

    • 集中查看 Claude Code 与 Codex CLI 会话、token 用量、上下文窗口占比和当前任务

    • 实时追踪速率限制、子进程、开放端口与孤儿端口,适合多项目并行开发

    • 支持 tmux 会话跳转、主题切换和本地只读扫描,无需 API key

    https://github.com/graykode/abtop

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    #AI #编程代理 #ClaudeCode #CodexCLI #终端工具 #Rust #TUI

  3. Compound Engineering: 使用感受ce:brainstorm 说需求1,2,3 选选 或者补充需求它非常智能 如果不是脑暴需求 它不会无脑开始脑暴 会使用对应的 skill 然后 1 开始 ce:plan然后 1 开始 ce:work 人肉过一下 diff然后 ce:review 可以开好多个 subagent 从不同角度 review 很爽可使用提示词, 抛砖引玉

    Compound Engineering: 使用感受

    ce:brainstorm 说需求
    1,2,3 选选 或者补充需求
    它非常智能 如果不是脑暴需求 它不会无脑开始脑暴 会使用对应的 skill

    然后 1 开始 ce:plan

    然后 1 开始 ce:work
    人肉过一下 diff

    然后 ce:review 可以开好多个 subagent 从不同角度 review 很爽

    可使用提示词, 抛砖引玉

    $ce:review

    使用模型 gpt-5.4-mini 启动 subagent

    subagent 超时设大一些

    用中文回答

    每个 finding 分配一个字母, 方便指代


    如果有 findings, 我理解下 findings 是啥, 有个预期, 然后它修
    然后 ce:review
    直到没有 findings

    SDD-RIPER-ONE 简单使用感受

    Compound Engineering

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    #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

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  4. 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

    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_specreview_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

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

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  5. 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

    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

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