codex-fleet 快速入门

codex-fleet 快速入门

一句话卖点: 不是用一个 Agent 做所有事——派出一支 Agent 舰队同时攻多个目标

这是什么?适合谁?

codex-fleet 是 Claude Code Skill 集合，将 Codex Worker 像舰队一样并行派生和批量管理。核心理念：不是用一个 Agent 做所有事，而是派出一支 Agent 舰队同时攻多个目标。 通过 codex exec 后台派生编排，实现多 Worker 并行执行任务。Claude Code 作为指挥中心，Codex Worker 作为执行单元，后台并行 + 结果汇总。从单 Agent 串行到多 Agent 并行的效率跃升。 与 CrewAI、AutoGen 等多 Agent 框架的关键差异：codex-fleet 是 Claude Code 的轻量级 Skill，不需要额外的框架安装；专注于 Codex Worker 的并行管理而非通用多 Agent 编排；韩文为主但功能通用。 适合使用 Claude Code + Codex 的开发者，尤其是需要并行处理多个独立任务的场景。不适合不使用 Codex 的用户。

准备工作

1. 安装 Claude Code
2. 安装 Codex（OpenAI 的 CLI 编程工具）
3. 配置 Codex Worker 的 API key 和运行环境
4. 了解 codex exec 的基本用法

3步快速上手

第1步: 安装 codex-fleet Skill

从 https://github.com/kimsh-1/codex-fleet 克隆仓库，将 Skill 文件复制到 Claude Code 的 Skills 目录。或直接在 Claude Code 中加载 Skill。

第2步: 配置 Worker 池

定义 Worker 池的规模和每个 Worker 的角色。例如：3 个前端 Worker、2 个后端 Worker、1 个测试 Worker。codex-fleet 会自动管理 Worker 的生命周期。

第3步: 派发并行任务

在 Claude Code 中使用 fleet 命令派发并行任务。例如：“fleet: 前端 Worker 实现登录页面，后端 Worker 实现登录 API，测试 Worker 编写 E2E 测试”。三个 Worker 并行工作，Claude Code 汇总结果。

常见踩坑

1. Codex Worker 需要独立的 API key——每个 Worker 消耗独立的 token 配额
2. 并行任务可能冲突——多个 Worker 同时修改同一文件会导致冲突
3. Worker 间通信——codex-fleet 不提供 Worker 间直接通信，需要 Claude Code 协调
4. 资源消耗——并行运行多个 Worker 会显著增加 token 消耗
5. 任务粒度——太小的任务不适合并行（调度开销大于执行时间）
6. 错误处理——某个 Worker 失败后，其他 Worker 不会自动感知

初级用法

1. 前后端并行开发：前端 Worker 做 UI，后端 Worker 做 API，同时进行
2. 多文件重构：将需要重构的文件分配给不同 Worker 并行处理
3. 批量测试生成：多个 Worker 同时为不同模块生成测试用例
4. 多语言翻译：不同 Worker 分别翻译不同语言的文档

高级玩法

1. 动态 Worker 分配：根据任务复杂度动态调整 Worker 数量和角色
2. 流水线模式：Worker A 输出 → Worker B 输入 → Worker C 最终处理
3. 竞争模式：多个 Worker 同时解决同一问题，取最优结果
4. 舰队监控：实时查看每个 Worker 的状态、进度和 token 消耗

小技巧

1. 为不同类型的任务预设 Worker 模板，快速启动
2. 设置每个 Worker 的 token 预算上限，防止单个任务失控
3. 优先将独立任务并行化，有依赖的任务保持串行
4. 在任务描述中明确每个 Worker 的输出格式，便于汇总
5. 定期清理空闲 Worker，释放资源