多工作流融合 x10 倍效率提升：多模型 Agent 编排 + Hooks Loop-尧图网络科技

do：多模型 Agent 编排 + Hooks Loop

官方纯血 AI 中转站：https://dogcoding.cn/

把 /dev、/omo、ralph-loop、/feature-dev 四套工作流融合成一个、多 Agent 并行、多模型后端的功能开发编排器。

TL;DR

一句话启动：/do 实现用户登录功能，剩下的交给 AI
7 阶段完整覆盖：Discovery → Exploration → Clarification → Architecture → Implementation → Review → Summary
多 Agent 并行：code-explorer、code-architect、code-reviewer、develop 各司其职
多模型后端：分析用 grok-code，架构用 opus4.5，代码用 gpt5.2，按任务特性分配最优模型，可以自定义配置
Loop 机制保障：Stop Hook 阻止意外退出，确保流程完整执行

为什么做这个融合？

继 /dev /omo 之后一直在思考如何将这些好用的工作流融合起来，够快够智能够好用

需要 dev 的快、简单
需要 omo 的多模型 agent 编排
需要 ralph-loop 能够保证任务最终完成
需要主动沟通确定方案

基于上面的内容我突然想到把他们全部融合在一起不就好了吗，于是就有了 do。

Do 的核心参考来源：

这不是重新发明轮子，而是把四个好轮子装到一辆车上。

核心设计：编排者不写代码

这个设计来自 omo 的核心理念。do 的第一条铁律：

Claude Code 只负责编排，所有代码变更必须委托给 codeagent-wrapper 中的 Agent。

这不是因为 Claude Code 写不了代码，而是因为：

职责分离：编排者专注流程控制，执行者专注代码质量
模型专长：不同 Agent 可以用不同后端（Codex、Claude、Gemini）
可追溯性：每个 Agent 的输出都有独立日志和上下文

# 这是编排者的正确姿势 codeagent-wrapper --agent develop - . <<'EOF' ## Original User Request /do 添加用户登录功能 ## Context Pack - Code-explorer output: [Phase 2 分析结果] - Code-architect output: [Phase 4 架构方案] ## Current Task 实现登录功能，遵循现有模式 ## Acceptance Criteria 端到端可用；测试通过；diff 最小化 EOF

7 阶段工作流详解

Phase 1: Discovery - 理解需求

目标：搞清楚要做什么。

不是直接开干，而是先用AskUserQuestion问清楚：

• 用户可见的行为是什么？
• 范围边界在哪？
• 验收标准是什么？

然后调用code-architect生成需求清单和澄清问题。

codeagent-wrapper --agent code-architect - . <<'EOF' ## Current Task Produce requirements checklist and identify missing information. Output: Requirements, Non-goals, Risks, Acceptance criteria, Questions (<= 10) ## Acceptance Criteria Concrete, testable checklist; specific questions; no implementation. EOF

Phase 2: Exploration - 探索代码库

目标：搞清楚现有代码怎么写的。

这里体现了并行优先原则——三个code-explorer任务同时跑：

codeagent-wrapper --parallel <<'EOF' ---TASK--- id: p2_similar_features agent: code-explorer workdir: . ---CONTENT--- Find 1-3 similar features, trace end-to-end. Return: key files with line numbers, call flow, extension points. ---TASK--- id: p2_architecture agent: code-explorer workdir: . ---CONTENT--- Map architecture for relevant subsystem. Return: module map + 5-10 key files. ---TASK--- id: p2_conventions agent: code-explorer workdir: . ---CONTENT--- Identify testing patterns, conventions, config. Return: test commands + file locations. EOF

三个探索任务并行执行，结果合并后传递给下一阶段。

Phase 3: Clarification - 澄清疑问（强制阶段）

目标：解决所有模糊点。

这是不可跳过的阶段。Phase 1 和 Phase 2 的输出汇总后，让code-architect生成优先级排序的问题列表，然后用AskUserQuestion逐一确认。

## 澄清问题 1. 登录失败时，错误信息是否需要区分"用户不存在"和"密码错误"？ 2. 是否需要支持"记住我"功能？ 3. 密码重置流程是否在本次范围内？

不回答不进入下一阶段。这是从 ralph-loop 学来的——宁可多问，不要猜错。

Phase 4: Architecture - 设计方案

目标：确定怎么实现。

同样是并行模式——两个code-architect同时工作，提出两种方案：

codeagent-wrapper --parallel <<'EOF' ---TASK--- id: p4_minimal agent: code-architect workdir: . ---CONTENT--- Propose minimal-change architecture: reuse existing abstractions. Output: file touch list, risks, edge cases. ---TASK--- id: p4_pragmatic agent: code-architect workdir: . ---CONTENT--- Propose pragmatic-clean architecture: introduce seams for testability. Output: file touch list, testing plan, risks. EOF

用户选择后，进入实现阶段。

Phase 5: Implementation - 实现（需审批）

目标：把代码写出来。

这个阶段有个显式审批门：

用 AskUserQuestion 确认： "Approve starting implementation?" - Approve - Not yet

批准后，调用developAgent 执行：

codeagent-wrapper --agent develop - . <<'EOF' ## Context Pack - Code-explorer output: [Phase 2 全部输出] - Code-architect output: [Phase 4 选定方案 + Phase 3 答案] ## Current Task Implement with minimal change set following chosen architecture. - Follow Phase 2 patterns - Add/adjust tests per Phase 4 plan - Run narrowest relevant tests ## Acceptance Criteria Feature works end-to-end; tests pass; diff is minimal. EOF

Phase 6: Review - 代码审查

目标：抓 bug、砍复杂度。

两个code-reviewer并行工作：

codeagent-wrapper --parallel <<'EOF' ---TASK--- id: p6_correctness agent: code-reviewer workdir: . ---CONTENT--- Review for correctness, edge cases, failure modes. Assume adversarial inputs. ---TASK--- id: p6_simplicity agent: code-reviewer workdir: . ---CONTENT--- Review for KISS: remove bloat, collapse needless abstractions. EOF

审查结果出来后，用户决定：

Fix now（现在修）
Fix later（以后修）
Proceed as-is（直接过）

Phase 7: Summary - 总结文档

目标：记录做了什么。

最后一个code-reviewer调用，生成完成报告：

• 做了什么
• 关键决策和取舍
• 修改的文件路径
• 验证命令
• 后续工作（可选）

完成后输出完成信号：

<promise>DO_COMPLETE</promise>

多模型后端：按任务选模型

codeagent-wrapper 支持为不同 Agent 配置不同后端。

在~/.codeagent/models.json中：

{ "agents": { "code-explorer": { "backend": "opencode", "model": "opencode/grok-code", "description": "快速代码分析" }, "code-architect": { "backend": "claude", "model": "claude-opus-4-5-20251101", "description": "深度架构设计" }, "code-reviewer": { "backend": "claude", "model": "claude-sonnet-4-5-20250929", "description": "代码审查" }, "develop": { "backend": "codex", "model": "gpt-5.2", "description": "代码实现" } } }

什么这样分配？

Loop 机制：防止中途退出

状态文件

每次/do启动时，创建.claude/do.local.md：

--- active: true current_phase: 1 phase_name: "Discovery" max_phases: 7 completion_promise: "<promise>DO_COMPLETE</promise>" ---

每完成一个阶段，更新current_phase和phase_name。

Stop Hook

安装后会注册 Stop Hook。当 Claude 尝试退出时：

# hooks/stop-hook.sh 核心逻辑 if [ "$phases_done" -eq 0 ]; then reason="feature-dev 循环未完成：当前阶段 ${current_phase}/${max_phases}..." printf '{"decision":"block","reason":"%s"}\n' "$reason" fi

如果还没完成，Hook 会阻止退出并提示继续执行。

强制退出方式：将状态文件中active设为false。

安装与使用

前置条件

1.安装 codeagent-wrapper：

git clone https://github.com/cexll/myclaude.git bash ./install.sh

2. 配置至少一个后端 CLI：

codex（OpenAI Codex CLI）
claude（Claude Code CLI）
gemini（Gemini CLI）

安装 Skill

python install.py --module do

安装内容：

~/.claude/skills/do/- Skill 文件
Hooks 自动合并到~/.claude/settings.json

使用

# 在 Claude Code 中 /do 添加用户登录功能 /do 实现订单导出 CSV /do feature-prd.md

卸载

python install.py --uninstall --module do

自定义 Agent Prompt

Agent 提示词位于~/.claude/skills/do/agents/目录：

code-explorer.md- 代码追踪、架构映射
code-architect.md- 方案设计、文件规划
code-reviewer.md- 代码审查、简化建议

如需自定义，在~/.codeagent/agents/创建同名文件覆盖。

总结

do 是四套工作流的合体：

feature-dev的 7 阶段框架和 Agent 分工
dev的需求澄清和多后端路由
omo的智能路由和编排者不写代码原则
ralph-loop的状态持久化和防中断机制

加上 codeagent-wrapper 的多后端支持，你可以：

用一条命令启动完整的功能开发流程
让不同模型各展所长
通过并行执行提升效率
借助 Loop 机制确保流程完整

我做的工作就是把这些优秀的设计拼到一起，形成一套可复制的 AI 编排方法论。

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