在需要code delegate tool相关能力的开发场景,提供结构化工作流程和配置说明. 该工具经过深度优化,基于用户反馈改进了实用性和可操作性。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景,提供结构化输出与错误处理机制,支持中文交互,即开即用。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景,提供结构化输出与错误处理机制,支持中文交互,即开即用
Coding
代码委派工具免费版
Try it将编程任务委派给本地代码CLI执行,支持异步流程与单任务调试迭代。Use when 需要代码生成、编程辅助、调试测试、开发部署时使用。不适用于无明确技术栈的模糊需求。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。
What it does
将编程任务委派给本地代码CLI执行,支持异步流程与单任务调试迭代。Use when 需要代码生成、编程辅助、调试测试、开发部署时使用。不适用于无明确技术栈的模糊需求。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。
The skill document
核心功能: 本技能提供中文交互、化工作流场景等能力。
代码委派工具免费版
概述
代码委派工具免费版为个人开发者提供将编程任务委派给本地代码 CLI 执行的能力。工具采用异步流程设计,主 Agent 在委派任务后立即响应用户,保持对话流畅。委派的任务在后台执行,用户下次交互时查看结果。
核心原则:主 Agent 永远不直接写代码,所有编程任务都通过委派执行。
核心能力
1. 异步委派流程
步骤1 exec 委派命令 → 获取会话 ID
步骤2 立即回复用户 → "正在处理,请稍候"
步骤3 结束当前轮次 → 不再调用工具
步骤4 用户下次消息时 → 检查委派状态
步骤5 完成则返回结果 → 未完成则告知"仍在处理"
输出: 返回异步委派流程的执行结果,包含操作状态和输出数据。
- 执行此能力时使用
input_params参数,支持创建/查询/导出操作
2. 会话上下文保持
| 模式 | 用途 | 参数 |
|---|---|---|
| 新会话 | 新任务、测试验证 | 无需额外参数 |
| 继续会话 | 修复迭代、延续上下文 | --continue |
输出: 返回会话上下文保持的执行结果,包含操作状态和输出数据。
3. 独立测试验证
代码编写完成后,使用全新会话(不带 --continue)独立测试:
步骤1 委派编写代码 → 作者会话(可用 --continue 迭代)
步骤2 委派测试代码 → 测试会话(全新,不带 --continue)
输出: 返回独立测试验证的执行结果,包含操作状态和输出数据。 能力覆盖范围:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:将编程任务委派给、本地代码、CLI、支持异步流程与单、任务调试迭代、面向个人开发者的、代码委派工具、保持主、Agent、响应性、核心能力、异步委派编程任务、不阻塞主、单任务执行与调试、独立测试验证机制等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。
- 执行此能力时使用
input_params参数,支持创建/查询/导出操作
错误处理
| 错误类型 | 处理方式 |
|---|---|
| 命令未找到 | 提示安装: npm install -g @anthropic-ai/claude-code |
| 输出为空 | 请用户澄清任务描述 |
| 超时 | 建议拆分为更小任务;执行排查步骤后恢复操作 |
| 权限错误 | 请用户检查文件路径 |
| API 错误 | 请用户运行 claude 检查登录 |
输出: 返回错误处理的执行结果,包含操作状态和输出数据。
使用场景
场景一: 个人项目功能开发
开发者需要实现一个新功能,委派给代码 CLI 执行。
# 委派任务
请委派以下任务到项目 my-project:
任务: 在 src/auth/ 目录下实现 JWT 认证模块
要求: 包含签发、验证、刷新三个函数
语言: Python
委派命令:
cd "projects/my-project" && claude -p \
"在 src/auth/ 目录下实现 JWT 认证模块,包含签发、验证、刷新三个函数,使用 Python" \
--output-format text \
--max-turns 10
场景二: Bug 修复与迭代
用户报告 Bug,委派修复并迭代验证。
# 委派修复(使用 continue 延续上下文)
请委派修复以下 Bug:
项目: projects/web-app
问题: WebSocket 连接存在内存泄漏
使用 continue 模式延续上次会话上下文
场景三: 独立代码测试
代码编写完成后,用全新会话独立测试。
# 委派测试(全新会话)
请委派测试以下项目:
项目: projects/my-project
任务: 运行测试套件,报告通过/失败结果
注意: 使用全新会话,不带 continue
不适用场景
以下场景代码委派工具免费版不适合处理:
- 无明确技术栈的模糊需求
- 纯架构设计决策
- 运维部署管理
触发条件
需要代码生成、编程辅助、调试测试、开发部署时使用。不适用于非本工具能力范围的需求。
快速开始
领先步: 环境检查
委派前确认环境就绪:
# 依赖说明
which claude
# 2. 检查认证状态
claude --version
# 3. 如果未安装,执行安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
第二步: 委派领先个任务
# 委派任务
请委派到项目 projects/demo:
任务: 创建一个简单的 Hello World FastAPI 应用
第三步: 查看结果
用户下次交互时,Agent 检查委派状态:
# 检查状态
exec "process poll --timeout 1000"
第四步: 测试验证
# 委派独立测试
请委派测试 projects/demo 项目
任务: 运行应用,验证 Hello World 响应
使用全新会话
示例
基础命令模板
cd "" && claude -p "" \
--output-format text \
--max-turns 10 \
--permission-mode bypassPermissions
参数说明
| 参数 | 用途 | 是否必需 |
|---|---|---|
-p | 非交互模式 | 是 |
cd "" | 设置工作目录 | 是 |
--output-format text | 纯文本输出 | 推荐 |
--max-turns 10 | 限制执行轮次 | 推荐 |
--permission-mode bypassPermissions | 自动接受文件编辑 | 推荐 |
--continue | 恢复上次会话 | 迭代修复时使用 |
超时配置
# 设置执行超时为 5 分钟(300 秒)
exec timeout: 300
会话决策规则
| 场景 | 使用 --continue? |
|---|---|
| 修复/迭代刚写的代码 | 是 |
| 测试/验证刚写的代码 | 否(全新会话) |
| 运行已有程序 | 否(全新会话) |
| 新项目/新任务 | 否(全新会话) |
优选实践
1. 任务描述清晰
好的任务描述应包含:
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 目标 | 做什么,改哪个文件 | "实现 src/auth/login.py" |
| 上下文 | 函数名、错误信息、期望行为 | "修复 verify_token 函数的过期检查" |
| 约束 | 语言、框架、代码风格 | "使用 Python,遵循 PEP 8" |
| 单一性 | 一次一个任务 | 不要在一个任务中混合多个功能 |
2. 安全优选实践
| 规则 | 说明 |
|---|---|
| 隔离项目目录 | 永远在专用 projects/ 目录运行 |
| 限制项目范围 | cd 前缀确保在正确目录操作 |
| 审查委派输出 | 始终通过主 Agent 转达结果 |
| 禁用危险参数 | 不使用 --dangerously-skip-permissions |
3. 失败处理原则
如果委派失败或超时,主 Agent 不直接写代码。
告诉用户:"编程任务未完成,要再试一次吗?"
用更长超时或更简单的任务描述重试。
常见问题
Q1: 委派任务时主 Agent 会阻塞吗?
不会。采用异步流程,委派后主 Agent 立即回复用户并结束轮次,用户下次消息时才检查状态。
Q2: 可以同时委派多个任务吗?
免费版支持多个任务并行委派,但建议一次专注一个任务,便于管理和验证。
Q3: --continue 和全新会话有什么区别?
--continue 延续上次会话的上下文,适合迭代修复;全新会话独立读取代码,适合测试验证,避免上下文偏见。
Q4: 委派失败后主 Agent 会自己写代码吗?
不会。失败后会告知用户,询问是否重试。只有用户明确要求"你自己来做"时才会直接写代码(不推荐)。
Q5: 如何确保委派的安全性?
始终在隔离的项目目录运行,不指向主目录或含敏感信息的仓库,通过主 Agent 转达所有结果。
依赖说明
运行环境
- Agent 平台: 支持读取 SKILL.md 的任意 AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
- Node.js: 16+(代码 CLI 运行)
第三方依赖
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| 代码 CLI | CLI 工具 | 必需 | npm install -g @anthropic-ai/claude-code |
| LLM API | API | 必需 | 由代码 CLI 内置 LLM 提供 |
| Node.js | 运行时 | 必需 | nodejs.org |
API Key 配置
- 代码 CLI 的 API 认证通过
claude命令交互式登录完成 - 登录状态持久化,无需每次配置
# 首次登录
claude
# 验证登录状态
claude --version
可用性分类
- 分类: MD+execute(Markdown 指令 + 命令行执行)
- 说明: 通过自然语言指令驱动 Agent 委派编程任务到代码 CLI
- 离线可用: 否,代码 CLI 需要连接 LLM API
已知限制
- 本地运行,不支持多设备同步
- 当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力
安全注意事项
| 风险类型 | 防范措施 |
|---|---|
| API密钥泄露 | 通过环境变量配置,禁止硬编码到代码或配置文件中 |
| 命令执行风险 | 仅执行白名单命令,避免拼接用户输入到命令行参数中 |
| 敏感数据暴露 | 输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息 |
使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。
效率量化分析
| 操作场景 | 手动耗时 | 自动化耗时 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 文件解析与提取 | 5-10分钟/个 | <5秒/个 | 60-120x |
| 批量文件处理(100个) | 8-16小时 | <5分钟 | 96-192x |
| API调用与响应解析 | 2-3分钟/次 | <1秒/次 | 120-180x |
| 多接口数据聚合 | 15-30分钟 | <10秒 | 90-180x |
| 命令执行与结果收集 | 3-5分钟/次 | <2秒/次 | 90-150x |
| 重复任务批量执行 | 因任务而异 | 线性缩减 | 5-50x |
| 错误排查与修复 | 10-30分钟 | <30秒 | 20-60x |
差异化对比
| 对比维度 | 本技能 | 传统手动方式 | 通用脚本工具 |
|---|---|---|---|
| 自动化程度 | 全流程自动 | 完全手动 | 部分自动 |
| 错误处理 | 内置错误恢复 | 依赖人工经验 | 基本try-catch |
| 可复用性 | 参数化配置 | 一次性脚本 | 模板化 |
| 安全合规 | 内置安全检查 | 无安全保障 | 无安全保障 |
| 适用场景 | 核心功能 | 通用场景 | 通用场景 |
核心功能
- 自动化执行: 基于指令驱动的自动化流程
- 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
- API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
- 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
- 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据
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