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OpenClaw AI 代码场景路由器

OpenClaw AI 代码场景路由器

开发编程 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_9edeacf2/openclaw-code-router。

技能介绍

痛点

多 CLI 环境里手工选型成本高：大重构、并发 bug、超长上下文、CI 批量执行，对工具要求完全不同，很容易出现工具误配、上下文溢出和改动范围失控。

路由方式

  • 任务识别：从重构、Bug 修复、测试、SDD/Harness 等场景入手。
  • 额度检查：执行前检查 token 余量，credit 不足时切换降级模型。
  • 模型推荐：按路由表给出首选与备选方案，并附带理由。
  • 错误处理：429、配额不足、API Key 报错、超时或乱码时，给出降级或重试建议。

注意点

  • 使用前需配置 .env，模板见 .env.example。
  • 内网 claude-internal、gemini-internal、codex-internal 分别映射到外网 claude、gemini、codex。
  • claude 的 TDD 闭环依赖 CLAUDE.md 与 PostToolUse hooks。
  • codebuddy 支持非交互执行，适合 CI 场景。

使用场景

  • 维护大型遗留系统，需要跨文件重构并识别循环依赖，希望自动匹配理解能力最强的 CLI 工具
  • CI 流水线要求非交互式批量执行测试，需要低 credit 消耗且支持无人值守的模型方案
  • 复杂竞态 Bug 需要精准定位并生成复现用例，期望路由到擅长并发推理的工具
  • 规格驱动开发中要按 tasks.md 逐任务执行，要求非交互批量运行并验证 spec 与实现对齐

适合人员

  • 维护大型代码库的后端工程师，需要在不同任务类型间快速切换合适的 AI 编程工具
  • 搭建 CI 流水线的技术负责人，希望为自动化测试环节找到低消耗、可批量执行的方案
  • 实践 SDD/TDD 的开发工程师，需要在 spec 编写、测试生成和批量执行间匹配不同 CLI 工具
  • 负责内外网环境切换的团队管理员，需要明确工具映射关系和 API Key 配置方式