一套面向 AI 创业团队的完整开发工具链：6 个开发流程 Skill + Codex Autopilot 多项目自动化引擎 + OpenClaw 智能调度层
本项目包含三大模块：
覆盖从需求调研到上线的完整开发周期，可集成到 Gemini / Codex / Claude 等 AI 编码助手中。
多项目并行的 Codex CLI 自动化监控与任务编排系统，通过 tmux + launchd 实现 7×24 无人值守开发。
通过 OpenClaw 提供上层智能调度能力，包括 cron 定时任务、Claude sub-agent 代码审查、Telegram 消息通道、以及跨 AI 引擎的协同编排。
需求调研 → 文档撰写 → 文档评审 → 开发实现 ←→ 测试设计 → 代码评审 → 发布
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requirement doc- doc- development testing code-
-discovery writing review + Bug修复 review
| Skill | 用途 | 触发示例 |
|---|---|---|
| requirement-discovery | 需求调研、RICE 评分、AI 可行性评估 | "帮我调研这个需求" |
| doc-writing | 撰写 PRD、技术方案、API 设计、任务清单 | "帮我写需求文档" |
| doc-review | 评审需求文档，发现遗漏和风险 | "评审这个 PRD" |
| development | 开发实现、Bug 修复（5 Whys 根因分析）、进度追踪 | "帮我实现这个功能" |
| testing | 测试策略、用例设计、覆盖率分析 | "帮我设计测试用例" |
| code-review | 三层防御代码评审（自动检查 → 增量审查 → 全量审计） | "review 这个代码" |
将 Skill 目录链接到你的 AI 助手：
# Gemini
ln -sf /path/to/AIWorkFlowSkill/development ~/.gemini/skills/development
# Codex (AGENTS.md 中引用)
# Claude (Skills 目录)- 创业友好 — MoSCoW 快速确定 MVP，允许合理技术债（必须记录）
- AI 原生 — 每个 Skill 包含 AI 专项检查、Prompt 规范、Token 成本控制
- SOLID 驱动 — 开发和 Review 严格遵循 SOLID 原则
- 文档闭环 — Bug 修复追溯文档，发现问题及时反馈
┌─────────────────────────────────────┐
│ Codex Autopilot 引擎 │
└─────────────────────────────────────┘
触发层 检测层 决策层 执行层
┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ launchd │───→│codex-status │───→│ watchdog.sh │───→│ tmux-send.sh │
│ (10s) │ │ .sh │ │ (1200行) │ │ (三层发送) │
└──────────┘ │ JSON状态检测 │ │ 状态机决策 │ └──────────────┘
┌──────────┐ │working/idle/ │ │指数退避/锁/ │ ┌──────────────┐
│ cron │───→│permission/ │ │compact恢复 │───→│ task-queue.sh│
│ (10min) │ │shell/absent │ └──────────────┘ │ (任务队列) │
└──────────┘ └──────────────┘ │ └──────────────┘
│
监控层 ▼ 审查层
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│monitor-all.sh│ │ Telegram │ │consume-review│
│ + token统计 │───→│ 通知/报告 │ │-trigger.sh │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
Autopilot 引擎与 OpenClaw 深度集成，形成三层协同：
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenClaw Gateway │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌────────┐ │
│ │ Cron │ │ Claude │ │ Telegram │ │ Task │ │
│ │ 定时任务 │ │ Sub-agent │ │ 通知通道 │ │ Queue │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └─────┬─────┘ └───┬────┘ │
└───────┼──────────────┼──────────────┼────────────┼──────┘
│ │ │ │
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monitor-all.sh Code Review 告警/报告 用户提交任务
(10min 报告) (双路审查) (状态推送) (Codex 空闲时派发)
OpenClaw 提供的关键能力：
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| Cron 定时任务 | 10 分钟监控报告、每日工作总结、PRD 自动验收、竞品监控 |
| Claude Sub-agent | 独立 Claude 实例执行代码审查，与 Codex 形成双路交叉审查 |
| Telegram 通道 | 实时状态推送、告警通知、任务接收（用户发 Telegram → Claude 写入队列 → Codex 执行） |
| 跨引擎协同 | Claude（审查/分析）+ Codex（编码/修复）各司其职，通过触发文件协调 |
| 对话式管理 | 通过 Telegram 与 Claude 对话，即时查询项目状态、派发任务、触发审查 |
典型协同流程：
用户 (Telegram) → "ReplyHer 有个白屏 bug"
↓
Claude (OpenClaw) → 写入 task-queue → 等待 Codex idle
↓
Watchdog 检测 idle → 从队列取出任务 → tmux send-keys 发给 Codex
↓
Codex 修复 → commit → watchdog 检测 commit 数达标
↓
触发 Claude sub-agent 代码审查 → 发现问题 → 再派给 Codex 修
↓
Review CLEAN → Telegram 通知用户 "✅ 白屏 bug 已修复"
| 脚本 | 行数 | 功能 |
|---|---|---|
scripts/watchdog.sh |
~1200 | 主守护进程 — 状态检测、自动 nudge、权限处理、compact 恢复、任务队列调度 |
scripts/codex-status.sh |
~150 | Codex TUI 状态检测，输出 JSON (working/idle/permission/shell/absent) |
scripts/tmux-send.sh |
~230 | 三层消息发送：send-keys ≤300 / chunked ≤800 / paste-buffer >800 字符 |
scripts/monitor-all.sh |
~450 | 10 分钟全局监控 + Telegram 报告（commit、context、lifecycle） |
scripts/task-queue.sh |
~200 | 任务队列 CRUD — 支持优先级、自动完成、失败重试 |
scripts/consume-review-trigger.sh |
~420 | Layer 2 代码审查消费者（触发文件驱动） |
scripts/auto-nudge.sh |
~140 | 独立 nudge 脚本（可单独调用） |
scripts/prd_verify_engine.py |
~500 | PRD 验证引擎 — checker 插件系统，"proof of done" |
scripts/codex-token-daily.py |
~380 | Token 用量统计（从 Codex JSONL 会话提取） |
scripts/status-sync.sh |
~200 | 项目状态自动同步到 status.json |
| 机制 | 说明 |
|---|---|
| 指数退避 | nudge 间隔 300→600→1200→2400→4800→9600s，6 次后停止 + Telegram 告警 |
| 3 次 idle 确认 | 避免 API 延迟导致误判 |
| 90s 工作惯性 | 刚检测到 working 的 90s 内不 nudge |
| 手动任务保护 | 人工发送的任务 90s 内不被 watchdog 覆盖 |
| Compact 上下文快照 | compact 前保存任务状态（未提交文件、当前任务），compact 后精准恢复 |
| 原子锁 (mkdir) | macOS 无 flock，用 mkdir 实现带过期回收的原子锁 |
| 运行时文件隔离 | status.json 等运行时文件 gitignore，避免 dirty repo 阻塞 Codex |
# 1. 配置项目
cat > watchdog-projects.conf << EOF
ProjectA:/path/to/project-a:默认 nudge 消息
ProjectB:/path/to/project-b:默认 nudge 消息
EOF
# 2. 配置 Telegram (config.yaml)
telegram:
bot_token: "your-bot-token"
chat_id: "your-chat-id"
# 3. 创建 tmux session
tmux new-session -s autopilot -n ProjectA
# 在窗口中启动: codex --full-auto
# 4. 启动 watchdog
nohup bash scripts/watchdog.sh &
# 5. (可选) 设置 cron 监控
# 每 10 分钟运行 monitor-all.sh
*/10 * * * * bash ~/.autopilot/scripts/monitor-all.sh支持在 Codex 忙碌时提交任务，空闲时自动派发：
# 添加任务
bash scripts/task-queue.sh add myproject "修复登录页白屏bug" high
# 查看队列
bash scripts/task-queue.sh list myproject
# 全局概览
bash scripts/task-queue.sh summaryWatchdog 在 Codex idle 时自动从队列中取出任务并发送。
AIWorkFlowSkill/
├── README.md # 本文件
├── CONVENTIONS.md # 项目约定（Codex 必读）
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # MIT
│
├── requirement-discovery/ # Skill: 需求调研
│ ├── SKILL.md
│ └── references/
├── doc-writing/ # Skill: 文档撰写
│ ├── SKILL.md
│ └── references/
├── doc-review/ # Skill: 文档评审
│ ├── SKILL.md
│ └── references/
├── development/ # Skill: 开发实现
│ ├── SKILL.md
│ ├── references/
│ └── scripts/ # 会话管理脚本
├── testing/ # Skill: 测试设计
│ ├── SKILL.md
│ └── references/
├── code-review/ # Skill: 代码评审
│ ├── SKILL.md
│ └── references/
│
├── scripts/ # Autopilot 引擎
│ ├── watchdog.sh # 主守护进程
│ ├── codex-status.sh # 状态检测
│ ├── tmux-send.sh # 消息发送
│ ├── monitor-all.sh # 监控报告
│ ├── task-queue.sh # 任务队列
│ ├── consume-review-trigger.sh
│ ├── prd_verify_engine.py # PRD 验证
│ └── ...
│
├── watchdog-projects.conf # 项目配置
├── config.yaml # Telegram 等配置
├── prd-items.yaml # PRD 验证定义
│
├── lib/ # Phase 1-3 Python (legacy)
└── tests/ # Phase 1-3 测试 (200 tests)
| 版本 | 日期 | 更新 |
|---|---|---|
| 2.0.0 | 2026-02-12 | Autopilot 引擎: watchdog v6、三层 tmux 发送、任务队列、compact 上下文快照、PRD 验证引擎 |
| 1.5.0 | 2026-01-19 | 集成 guo-yu/skills 工具；新增危险命令阻止列表 |
| 1.4.1 | 2026-01-18 | 新增 testing skill；会话持久化与恢复 |
| 1.3.0 | 2026-01-17 | 文档管理规范；渐进式讨论快速确认 |
| 1.2.0 | 2026-01-17 | development skill Bug 修复章节 |
| 1.1.0 | 2025-01-17 | 新增 requirement-discovery skill |
| 1.0.0 | 2025-01-17 | 初始版本: 4 个核心 Skill |
MIT