Autoprompt Skill
一个面向编码代理的多智能体技能，通过协调、执行与独立审查分层，在代理式编码任务中减少约 45% 的失败。
- Star 数
- ★ 1.2k
- 最近更新
- 19 天前
- License
- MIT
- 主语言
- JavaScript
- FA 评分
- 69/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 兼容但需适配Codex · Claude Code
- 费用
- 软件免费，模型调用费用自付
- 上手难度
- 中 · 需要几步配置
- 开始前需要
- 典型场景
- 使用 Claude Code 或 OpenCode 的开发者，在代理反复产出错误代码时，用它把失败率降下来。
- 不适合
- 需要完全离线或纯云端、无本地终端环境的团队
- 只想要轻量小任务、不愿承担约3倍时间和2倍token开销的用户
- 需要为全部宿主统一指定模型路由的团队（仅Claude Code和Codex支持）
- 源码审查
- 69/100 · 存在缺口
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Autoprompt 是一个通过 npm 分发的编码代理技能（MIT 许可，当前版本 1.0.4），仓库位于 Spielewoy/autoprompt-skill。它以子代理层级组织工作：由协调层、管理层、执行通道与独立检查组成，避免同一个代理既规划又审批和验证自己的产出。它通过安装器接入九种受支持的编码代理，包括 Claude Code、Codex、OpenCode、Kilo Code、VS Code、Prime Agent、Oh My Pi、DeepSeek Harness 和 Reasonix。在 OpenCode 1.18.7 的 Terminal-Bench 2.1 实测中，成功率从 60/89 提升到 73/89，失败数从 29 降到 16，即减少 45%、得分提升 14.61 个百分点。它运行在本地 CLI 环境，需要 Node.js 20+、Python 3.11+、Bash 4.3+，通过 mode=、max_subs= 和 agents= 等运行控制参数调整并发与模型路由。README 明确说明代价：时间和令牌消耗大约是普通运行的 3 倍和 2 倍，这些是基于用户报告的估算值而非实测数据。
用户通过 /autoprompt <目标>（Codex 用 $autoprompt，Oh My Pi 用 /skill:autoprompt）发起一次调用，并可用 mode=tokensaver（最多 6 个活动子代理）、mode=wide（打开所有就绪通道）或 mode=custom max_subs=N 控制并发。技能读取目标后进入规划、构建、审查、测试、签署与清扫的循环：协调层拆分任务，管理通道执行，独立检查层验证结果。在支持的宿主上，agents= 可将子代理路由到不同模型；不支持的宿主继承当前模型。它以失败修复加回归测试、端到端功能构建、代码库调研与模型迁移等任务为典型工作流。安装后可用 autoprompt doctor --strict 检查检测到的全部安装，autoprompt uninstall [PROVIDER] 卸载。
- 使用 Claude Code 或 OpenCode 的开发者，在代理反复产出错误代码时，用它把失败率降下来。
- 需要并行迁移大量模型或文件的团队，用
mode=custom max_subs=4限制并行度，避免机器过载。 - 希望在提交前自动获得回归测试的工程师，让技能在修复缺陷时同时补测试。
- 用 Codex 做多步功能开发（如从 API 到结算页的预订流程）的用户，用
mode=wide打开全部执行通道。 - 需要对比技术选型（如任务队列）并给出建议的开发者，用
/autoprompt compare ...做代码库调研。
如何安装或部署这个 Agent？
前置要求：Node.js 20+、Python 3.11+（以 python 暴露并安装 PyYAML）、Bash 4.3+（macOS/Linux），Git 仅用于源码安装。安装：npm install -g autoprompt-skill，然后运行 autoprompt 启动交互式安装器，选择你的编码代理并确认其路径。也可从源码安装：git clone https://github.com/Spielewoy/autoprompt-skill && cd autoprompt-skill && npm install -g . && autoprompt。安装后运行 autoprompt doctor --strict 校验所有检测到的安装。
如何使用这个 Agent？
在受支持的代理中发起显式调用：Claude Code/OpenCode 用 /autoprompt <目标>，Codex 用 $autoprompt <目标>，Oh My Pi 用 /skill:autoprompt。示例：/autoprompt fix the registration race and add a regression test；/autoprompt mode=wide build the booking flow from API to checkout；/autoprompt mode=custom max_subs=4 migrate every model。技能不会在后台自动启动，需要显式触发。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 有实测基准：OpenCode 1.18.7 在 Terminal-Bench 2.1 上失败从 29 降到 16（减少 45%），得分提升 14.61 个百分点。
- 支持九种编码代理（Claude Code、Codex、OpenCode、Kilo、VS Code、Prime Agent、Oh My Pi、DeepSeek Harness、Reasonix），并注明每个宿主的审计版本。
- 分层设计把协调、管理、执行与独立判断分开，避免同一代理自我审批和自我验证。
- 提供
autoprompt doctor、更新/修复与卸载命令，安装生命周期可校验。
- 代价显著：README 说明大约 3 倍时间和 2 倍令牌消耗，且该估算基于用户报告，未保留实测日志。
- 对非常小的任务收益可能明显不同。
- 需要 Node.js 20+、Python 3.11+、Bash 4.3+ 的本地运行环境，纯云端或图形界面环境无法直接使用。
- 仅在 Claude Code 和 Codex 上支持自定义
agents=模型路由，其余七种宿主继承当前/父模型。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将 DeepSeek 在 Terminal-Bench 2.1 上的 82.7% 官方成绩作为参考点，但指出那是 DeepSeek 自己的测试设置，不是可比的第三方运行结果。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Autoprompt Skill 当前 | 69 · 存在缺口 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 1.2k | 19 天前 | JavaScript | Codex · Claude Code |
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| AI-DLC 工作流引擎 | 49 · 缺口较多 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 5.5k | 今天 | TypeScript | Codex · Claude Code |
| ECC 工程智能体工作台 | 66 · 存在缺口 | Agent 插件 / 技能免费版 + 付费版 | ★ 286k | 2 天前 | JavaScript | Codex · Claude Code |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
适配器测试显示子代理派发有白名单、深度与父边校验、任务绑定哈希复验并默认失败关闭，运行控制为显式 `/autoprompt` 触发，交互式安装/卸载/doctor 提供确认与恢复路径；CI 使用 SHA 固定的 actions 且只授予最小权限。扣分点：安装器会改写各编码代理的本地配置，但源码中未见逐项变更清单或用户对具体写入内容的确认机制；敏感数据处理（遥测、日志、令牌）完全没有文件提及。
package. 声明零运行时 npm 依赖，仅要求 Node 20+/Python 3.11+/Bash 4.3+/PyYAML 并在 requirements 中列出；CI 在三档 Node 与 Windows 上跑测试，测试规模庞大且覆盖契约与生命周期。扣分点：错误信息与降级行为只能在测试夹具中间接推断（如 codex 探针超时、绑定校验失败），没有面向用户的失败信息文档，`doctor --strict` 的具体行为未展示。
支持表逐个列出 9 家供应商及审计版本号，另附自定义代理兼容指南与自定义模型指南；mode=/max_subs=/agents= 的能力边界按供应商明确标注（不支持路由的标 ✕），并说明 Codex/Oh My Pi 的不同触发语法。扣分点：受众与场景主要面向已使用这些编码代理的开发者，对小任务场景仅在脚注承认'差异很大'，未系统说明不适用的场景。
文档结构清晰：目录、安装、基准、控制、工作流、示例、FAQ、许可证齐备，FAQ 文档化到独立文件，MIT 许可证全文在库，安装/更新/卸载/检查命令完整。扣分点：仓库中没有 CHANGELOG，版本号 1.0.4 只能从徽章和 package. 推断，变更历史不可追溯；CONTRIBUTING/SECURITY/SUPPORT 仅以链接提及，维护者与更新承诺无法从所给文件核实。
声称 45% 失败减少（29→16）有对应一次 OpenCode 实测数据支撑，同时坦承约 3 倍时间、2 倍 token 的代价为'规划估算而非实测'，且明确 DeepSeek 分数不可直接比较——这种成本-收益披露较为诚实。扣分点：收益数据只有单次单供应商实测，无多环境复现；未保留时间与 token 日志，输出可用性（实际产出质量）无法从静态文件确认。
基准方法与'证据边界'有专门文档链接，实测数字与估算数字在文中明确区分（这是显著优点，fact/inference 分离给满分）；基准请求模板和审计说明提供追溯路径。扣分点：单一来源自查，无第三方复现或独立佐证，基准文档本身未在所给文件中，'45%' 的口径只能信 README 的转述，跨源佐证薄弱。
- 安装器会写入各编码代理的本地配置与技能文件，安装前建议在隔离环境中先行检查写入内容，并确认 `autoprompt uninstall` 能完整回滚。
- '45% 失败减少'仅来自单次 OpenCode 实测，成本约为 3 倍时间与 2 倍 token（为估算值），小任务上收益可能为负，请在自己的工作负载上小规模验证。
- 发布者未经企业注册表核验，身份未知；请在受控环境中审计安装脚本后再在生产项目中启用。
- 敏感数据处理（日志、令牌、遥测）在所给文件中完全未提及，处理私有代码的组织应自行评估数据流向。
最近版本
来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录，说明为上游原文摘录，未经本站改写或测试。
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v2.1.0 v2.1
发布说明摘录
Native Windows runtime support without WSL2 or a VM. - Fix OpenCode npm executable shims and PowerShell argument forwarding (#28). - Add native Windows admission, including Claude Code 2.1.270 (#27). - Complete platform fixes and x64/ARM64 verification across Windows, macOS, and Linux. - Isolate Windows Codex credentials and enforce activation-bound network and process cleanup. Windows Codex requires an administrator-started controller and an initialized official sandbox. Codex checks cover activation, sandbox enforcement, and cleanup; live-model missions were not tested. …在 GitHub 查看 ↗ -
v2.0.0 v2.0
发布说明摘录
Autoprompt v2 brings the Codex v2 workflow to all 11 supported providers, including Grok Build and Hermes, with model and effort controls, bounded subagents, and installer lifecycle support. Download the package or your platform’s installer kit below. The standalone installers fetch this exact v2 release. Installation instructions and diagrams are updated in English, Chinese, Korean, Spanish, and Arabic. …在 GitHub 查看 ↗ -
v1.0.4 Autoprompt Skill 1.0.4
发布说明摘录
Autoprompt Skill 1.0.4 Autoprompt turns one explicit goal into a closed plan, build, test, review, repair, and verification loop. Highlights - 45% fewer failures in the published Terminal-Bench 2.1 run: 29 failures fell to 16 - State-aware CLI scans nine coding agents, reports installed versions, and offers install, update, repair, doctor, and uninstall flows - Older Codex installs are detected and updated in place - Explicit invocation keeps the orchestration loop isolated from ordinary coding requests …在 GitHub 查看 ↗
常见问题
装了 Autoprompt 之后我还需要写提示词吗？
它的自主性边界在哪？
实际开销有多大？
我的编码代理受支持吗？
为什么它不在后台自动运行？
/autoprompt <目标> 显式触发。