ethanplusai/codex-on-crack

解决的问题

消除了手动在不同 AI 模型之间切换，或在每个提示中反复解释项目上下文和 CLI 设置的需要。它允许用户协调多个模型共同完成单一任务，充分利用不同模型在规划、实现和审查方面的各自优势。

工作原理

系统使用一个「主控」Codex 模型来协调工作并管理工具。该主控模型可以将任务委派给「原生工作模型」（通过 Codex Router 配置）或 Claude Code 客户端（专门针对 Opus 5.5）。工作流程通常遵循以下顺序：主控模型制定计划，工作模型执行实现，主控模型审查结果。系统包含三个核心技能——crack-plan、crack-setup 和 crack，分别用于处理规划、工作模型配置和执行。

适用人群

希望结合高推理能力模型用于规划、快速且成本更低的模型用于实现的 Codex 开发者和高级用户，或希望将 Claude Code 的执行能力集成到 Codex 工作流中的用户。

主要亮点

• 多模型协调：在一次对话中协调不同模型（例如，使用 Opus 5.5 进行规划，使用 DeepSeek V4.1 Flash 进行实现）。
• 集成审查流程：主控模型在最终确认前验证工作模型生成的成果。
• 可视化监控：可选的 MCP App 面板提供代理交接、工具活动和每轮运行时间的实时视图。
• 灵活配置：支持从单模型工作到复杂主控-工作-审查链的各种配置。