codemux

AI 编码工作流引擎 —— 多模型多路复用。

统一管理 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等多个 AI 编码工具，在一个终端中完成 规划 → 编码 → 审查 → 测试 的完整开发循环。

为什么需要 codemux

• 省钱：直接调用已订阅的 CLI 工具（Claude Code Max、ChatGPT Plus/Codex），不需要额外 API key
• 统一上下文：切换模型时项目记忆不丢失，所有角色共享同一份上下文
• 自动化工作流：状态机驱动的开发流程，自动提示下一步操作
• 智能路由：自然语言输入自动识别意图，三层路由策略（关键词 → LLM → 降级）

快速开始

# 安装
git clone https://github.com/zhouboyang-lab/codemux.git
cd codemux
pip install -e .

# 启动交互式终端
codemux

进入 REPL 后：

codemux [idle]> plan 实现一个简单的 TODO 应用
>> 正在规划...

codemux [已规划]> write
>> 正在编码...

codemux [编码中]> review
>> 正在审查代码...

也可以直接输入自然语言：

codemux [idle]> 帮我设计一个用户登录模块
>> [planner] (AI: 用户描述了一个需要规划的新功能) 处理中...

命令

命令	说明
plan <描述>	规划任务，拆解需求
write [指令]	编写/修复代码
review	审查代码
debug <错误信息>	调试 bug
improve [指令]	优化代码
test	编写测试
doc	编写文档
status	查看当前状态
tasks	列出所有任务

也支持单次命令模式：codemux plan "实现登录功能"

架构

codemux/
  cli.py          # Click CLI 入口 + REPL 启动
  repl.py         # 交互式终端
  engine.py       # 核心调度引擎
  router.py       # LLM 意图识别路由（三层策略）
  roles.py        # 7 个角色定义 + Prompt 模板
  state.py        # 工作流状态机
  context.py      # 上下文管理（.codemux/ 目录）
  models.py       # 数据模型
  adapters/
    base.py         # 适配器抽象基类
    claude_code.py  # Claude Code CLI 适配器
    codex.py        # OpenAI Codex CLI 适配器
    gemini.py       # Google Gemini CLI 适配器

工作流状态机

idle → plan → write ⇄ review → test → done
                ↑                  ↓
              debug ←──────────────┘

• 每个状态有明确的可用操作
• 支持多轮 write，支持 review 后直接 test
• 状态持久化到 .codemux/tasks/ 目录

三层意图路由

1. 关键词匹配（毫秒级）：明确的关键词直接命中，不调 LLM
2. LLM 分类（3-10s）：模糊输入通过 claude -p 做意图识别
3. 降级兜底：LLM 不可用时回退到关键词弱匹配或默认 writer

适配器

通过 subprocess 调用 CLI 工具，当前支持：

适配器	命令	状态
Claude Code	claude -p	可用
Codex CLI	codex --quiet	预留
Gemini CLI	gemini	预留

前置要求

• Python >= 3.10
• 至少安装以下一个 CLI 工具：
  • Claude Code（推荐，需要 Claude Max 订阅）
  • Codex CLI
  • Gemini CLI

License

MIT