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搜索 Codex AI ，共找到 18 条记录

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AI辅助视频编辑工作流

affaan-m/everything-claude-code

这是一个完整的、多阶段的AI辅助视频编辑工作流。它覆盖了从原始素材采集、AI结构化规划，到确定性剪辑、程序化合成、AI素材生成，以及最终的人工润色等所有环节。适用于Vlog、教程或企业视频的构建。

智能体技能优化与诊断

skill-optimizer

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于对AI智能体的技能库进行全面的诊断和优化。它通过分析历史会话记录和静态技能文件，从8个维度为每个技能打分。它可以识别低触发率、用户反应不佳和流程未完成等问题，生成优先级的优化报告（P0/P1/P2），从而显著提升智能体的决策能力和可靠性。

AI协议别名加载工具

这是一个用于代码模型的CLI别名工具，用于实现特定的“mama协议”。它负责加载并遵循一套结构化的协议，在保持严格的验证要求的同时，将可见的叙事风格切换为“中国妈妈唠叨模式”。该工具还会管理配置文件，确保在修改`~/.pua/config.json`时保留原有设置。

动态多智能体工作流引擎

open-dynamic-workflows

sickn33/antigravity-awesome-skills

Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎，用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段：首先规划任务，将其分解为可并行执行的子任务；其次，调度多个AI编码智能体并行工作；最后，通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。

跨模型任务派发与评审

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个强大的插件，允许用户在Claude Code内部，将任务派发给外部的AI命令行工具（如Codex或Gemini）。它支持多模型工作流，用户可以获取第二意见、交叉验证分析或委托侧任务。插件的核心价值在于，它不会简单回显结果，而是综合提炼，并在不同模型意见间进行批判性综合和仲裁。

AI智能体复杂任务编排指南

delegating-to-agents

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南全面介绍了如何高效地将复杂的、多步骤的工作任务分配给不同的专业AI智能体（如Codex、Pi、Claude、Hermes）。它详细涵盖了上下文保留、TUI命令行交互的最佳实践、可靠的轮询技巧，并指出了根据任务性质（编码、设计等）选择最佳智能体的策略，是高级AI工作流自动化的核心参考手册。

编排自定义AI智能体框架

该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架，支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制，默认处于模拟运行（Dry-run）模式，不会修改调用仓库根目录，确保了开发流程的确定性和可控性。

AI辅助视频编辑工作流

这是一个完整的、多阶段的AI辅助视频编辑工作流。它覆盖了从原始素材采集、AI结构化规划，到确定性剪辑、程序化合成、AI素材生成，以及最终的人工润色等所有环节。适用于Vlog、教程或企业视频的构建。

Codex任务委派

feiskyer/claude-code-settings

将编程、代码审查和计划审查任务委派给OpenAI Codex CLI，具备沙箱控制和安全边界。支持自主执行、多种模式和安全的审查处理。

统一记忆管理

通过本地 ECC 记忆库在 Claude、Codex 等 AI 智能体之间共享持久化上下文和任务交接。用于保存工作状态、转移上下文、恢复任务或搜索共享项目知识，支持不同智能体间的协作与状态管理。

议会多模型外部评审

council-multi-model

在议会工作流生成综合草案后，可选添加一次外部 Codex 批评性评审。适用于高影响、模糊的决策，通过独立模型尝试打破共识。发送压缩评审包前需获得用户明确同意，如实标注跨提供商或同提供商关系，外部调用在沙箱中执行，不可用时标记评审缺失。

基于历史对话评估智能体配置

alirezarezvani/claude-skills

该工具能够通过分析本地的实际对话历史记录（如Claude Code/Codex会话），对AI智能体的性能和配置进行评分。它根据效率和代码质量等标准进行评分，并基于实际证据草拟出改进建议，最后生成一份完整的本地报告。所有数据处理均在本地进行，确保用户隐私。

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