OpenRig Skill：把 Claude Code 和 Codex 变成一个协作团队的编排框架

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-10-01 88 阅读

OpenRig Skill：把 Claude Code 和 Codex 变成一个协作团队的编排框架

用 Claude Code 写过代码，再用 Codex 写过代码——但有没有想过，让它们像真正的团队一样，一个负责写、一个负责 review？OpenRig 就是做这件事的工具。它是一个多智能体编排框架，用 YAML 定义团队拓扑，用 CLI 和 tmux 在本地同时启动和管理 Claude Code 与 Codex，让它们协同工作、相互审查，而不是各自为战。

功能与原则

OpenRig 的核心是一个「harness + rig」双层抽象：harness 负责包装单个模型（Claude Code 对应 Claude，Codex 对应 GPT），rig 则把多个 harness 组织成团队。它不修改底层 agent 的行为，而是管理它们之间的关系——谁负责什么任务、如何通信、如何恢复崩溃。

设计原则：
– 本地优先：所有 agent 运行在本地机器上，通过 tmux 管理会话，数据不离开你的环境
– YAML 即拓扑：用声明式配置文件定义 pod（工作组）、seat（具体 agent 席位）和它们之间的边
– Owner/Checker 模式：内置 Claude owner + Codex checker 的标准协作模板，模拟真实代码审查流程
– 零供应商锁定：不需要注册任何额外账号，直接用你已有的 Claude Code 和 Codex 登录

认可度

截至 2026-10-01，OpenRig 在 GitHub 已有约 2421 stars，今日增长 +317，登上 GitHub 今日热门榜。累计 forks 约 176 个。项目于 2026-04-01 创建，维持着活跃更新节奏。

链接

GitHub：https://github.com/mvschwarz/openrig

原作者

mvschwarz（Max Schwarz），独立开发者，专注于 AI 编程工具链基础设施。X/Twitter：@_feralmachine，项目官网 openrig.dev。

介绍

OpenRig 起源于一个朴素的问题：当一个人同时用 Claude Code 和 Codex 时，它们的会话散落在各自的终端标签页里，没有共享上下文、没有相互感知，协作无从谈起。OpenRig 改变了这一点——它把两个 agent 塞进同一个 tmux 会话管理体系里，用队列通信，用 TUI 实时展示每个席位的状态。

安装后，你选择一个 YAML 模板（三种预置：双 Codex、双 Claude、或 Claude+Codex 混合），然后一条命令 rig up 就能把整个团队拉起来。owner 席位的 agent 接收任务、写代码、检查结果，然后把候选项扔给 checker 席位的 agent 做独立审查。整个过程有完整的日志和状态记录，开发者可以随时通过 rig tui --shared 进入共享仪表盘，实时看到每个 agent 在做什么。

生产级使用场景下，OpenRig 支持多 pod 拓扑（多个工作组并行）、跨 pod 广播（rig broadcast）和打字保护（防止你的手动输入被 agent 命令覆盖）。Slack 集成也内置了——可以把任务结果直接推送到频道。

特点

  • 多模型同框：Claude Code（Anthropic）和 Codex（OpenAI）运行在同一个 rig 里，共享队列和上下文
  • 声明式拓扑：用 YAML 定义团队结构，支持 pod/seat/edge 三级组织，可快照、可恢复
  • 内置 Owner/Checker：开箱即用的代码审查模板，owner 写代码、checker 独立审查结果
  • TUI 实时仪表盘：用 rig tui --shared 看到所有席位的状态、输出和任务队列
  • tmux 深度集成：会话持久化、崩溃恢复、手动接管 agent 输入（typing guard 保护你的光标）
  • 权限分层：per-seat 权限模式，从 floor 到 full_bypass，可审计、可回滚
  • Slack 集成：任务完成或需要人工介入时自动推送通知到频道
  • 零额外账号：直接复用现有的 Claude Code 和 Codex 认证，不强制订阅新服务

使用方法

前置要求
– Node.js 22 或 24
– tmux
– macOS 或 Linux（Windows 原生不支持，WSL2 未测试）
– 已登录 Claude Code（claude auth login）或 Codex（codex login），或两者都有

安装

npm install -g @openrig/cli
rig setup --dry-run   # 预览安装计划
rig setup             # 执行安装（会写入 ~/.tmux.conf 等配置）

启动团队（三种预置模板）

# 双 Codex agent
starter=first-project

# 双 Claude agent
starter=first-project-claude

# Claude owner + Codex checker（推荐）
starter=first-project-mixed

cd /path/to/your/repository
rig up "$starter" --cwd .      # 启动 rig
rig tui --shared                # 打开共享 TUI 仪表盘

分配任务

rig send "dev-owner@first-project-mixed" 
  'Implement a user authentication module. Track the task in the queue and return its ID. Keep it local, verify the behavior, ask dev-check in this rig to check the exact candidate.'

查看状态

rig ps --nodes --rig "first-project-mixed"   # 查看所有席位状态
rig queue list --destination "dev-owner@first-project-mixed" --limit 1000

使用场景与人群

适用场景
– 团队或个人需要在同一个项目里同时利用 Claude 和 GPT 的不同能力
– 希望对 AI 生成的代码进行系统化的第二方独立审查
– 多名开发者共享一台开发机，需要各自终端里的 agent 相互感知
– 需要把 AI coding agent 纳入已有的 tmux 工作流，不引入重型基础设施

目标用户
– 深度使用 Claude Code 和 Codex 的开发者
– AI 工程团队，测试 agent 协作模式的可靠性
– 研究多智能体系统但希望先在本地快速实验的工程师

输入与输出案例

案例 1：给 React 组件加一个深色模式切换

输入：

rig send "dev-owner@first-project-mixed" 'Add a dark mode toggle to the Header component. Use CSS variables. Return the task ID.'

输出：

Task queued with ID: task-7f3a
[dev-owner] Implementing dark mode toggle via CSS variables...
[dev-checker] Reviewing candidate for CSS variable usage correctness...
[dev-checker] Approved. No issues found.

案例 2：审查一个 PR 的安全问题

输入：

rig send "dev-owner@first-project-mixed" 'Run a security audit on the auth module. Check for SQL injection, XSS, and CSRF. Report findings with severity.'

输出：

[dev-owner] Scanning auth module...
  - SQL injection: PASS (parameterized queries confirmed)
  - XSS: MEDIUM (unvalidated user input in error messages)
  - CSRF: LOW (token validation present)
[dev-checker] Independent review of findings...
  [dev-checker] Concurs on MEDIUM finding; suggests additional input sanitization.

GitHub: https://github.com/mvschwarz/openrig

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