全网首发:让 Codex给你24小时写代码,OpenHarness for Codex 在 Github 开源。OpenHarness更新!

OpenHarness 横幅广告

一、全网首发:OpenHarness For Codex

我们刚在 GitHub 开源了 OpenHarness For Codex

它彻底改变了人机协作写代码的模式:让你的 Agent(如 OpenClaw)扮演产品经理和测试工程师,让 Codex 充当无情的打字机。你只需要动动嘴描述需求,剩下的全部全自动闭环。

GitHub 地址:https://github.com/thu-nmrc/OpenHarness-For-Codex

为什么需要它?

回想一下你现在的"AI编程"工作流:让 AI 写代码 → 看起来不错 → 手动复制粘贴到本地 → 运行报错 → 把报错信息复制回对话框 → AI 给出修改方案 → 再复制粘贴……无限循环,纯纯的体力活。

OpenHarness For Codex 把这个循环彻底自动化了:

能力对比

没有 OpenHarness For Codex

拥有 OpenHarness For Codex

多轮迭代

纯手工复制粘贴

全自动无缝循环

错误诊断

你自己肉眼看日志

Agent 自动提取报错并喂给 Codex

服务验证

你手动敲命令运行

自动化脚本启动 + HTTP 健康检查

跨会话恢复

关掉窗口就得从头再来

心跳文件断点续传

完工标准

主观感觉"差不多行了"

机器可验证的客观评估报告

核心架构:严格的"脑手分离"

框架强制执行双角色分离原则。Agent(大脑) 负责阅读需求、设计架构、构造 Prompt、检查日志、评估质量、驱动迭代——但绝对不允许自己直接写业务代码。Codex CLI(双手) 只负责根据 Agent 构造的 Prompt 编写和重构代码——绝对不允许修改框架的状态文件。

全自动开发循环是怎么跑起来的?

你只需要在mission.md 里写下需求,然后对 Agent 说一句:"去执行这个项目"。接下来:Agent 读取需求 → 自动写出技术规格说明书 → 构造 Prompt 调用 Codex 生成代码 → 自动安装依赖并启动服务 → 外部验证脚本进行 HTTP 探测和日志分析 → 报错则自动提取日志构造修复 Prompt 继续迭代,通过则打包交付。

整个过程,你不需要复制一行代码,不需要看一眼终端报错。

快速上手

# 第一步:初始化工作区

python3 ~/.openclaw/workspace/harness/openharness-for-codex/scripts/harness_boot.py ~/my-project --init

# 第二步:在 mission.md 里用自然语言写下你的需求

# 第三步:对 Agent 说一句话

# "读取 openharness-for-codex 的 SKILL.md,然后执行 ~/my-project 里的开发任务。"

二、OpenHarness 核心更新

与此同时,OpenHarness 主体框架也迎来了一波重磅更新,重点是两个全新核心组件的加入。

新增:架构约束检查器(harness_linter.py

这是 Pillar 2 骨架的核心组件。它在 Agent 运行过程中,自动进行层级依赖检查、工具白名单校验和主观标准检测——就像一个严格的"质检员",确保 Agent 的所有行为都在预设的架构约束和安全边界内执行,防止任务跑偏。

新增:记忆进化引擎(memory_evolution.py

这是 Pillar 3 骨架的核心组件,赋予了 Agent "吃一堑长一智"的能力。它能从成功的执行轨迹中提取优秀基因,存入 SQLite 数据库,并自动更新 playbook。这意味着你的 Agent 会随着运行次数的增加,变得越来越聪明。

其他功能优化

调度配置方面,全面兼容了 cron Expression 的大小写变体及不同字段名写法,降低了定时任务配置的报错率;工作区路径废弃了硬编码绝对路径,改用 {workspace}/ 动态占位符,让项目在不同环境间的迁移更加丝滑;运行计数方面,将预置示例内容改为 HTML 注释格式,彻底解决了示例内容污染真实运行计数的问题。

立即体验:

OpenHarness For Codexhttps://github.com/thu-nmrc/OpenHarness-For-Codex

OpenHarness https://github.com/thu-nmrc/OpenHarness

ZeeLinClaw  0.2.7 Windows版本下载: https://z.l6j.cn/QrZTw2。欢迎 Star 支持、学术使用!有任何建议,欢迎在 GitHub 提交 Issue 或 PR

 

<原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/5_Ytltui6VtshjMRIDy9HQ

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