使用说明

5种集成方式的详细使用教程

方式1：Command（最简单）

适用场景

✅ 新手入门
✅ 简单任务（如快速原型）
✅ 流程固定的任务
❌ 复杂工作流
❌ 需要保存中间结果

使用方法

步骤1：确认配置文件存在

ls .claude/commands/kim-team.md

如果不存在，请先完成项目安装。

步骤2：在Claude Code中使用

# 启动Claude Code
claude

# 使用Slash命令
/kim-team "实现用户登录功能"

步骤3：等待执行

Claude会自动：

分析需求（Claude自己完成）
调用Codex生成代码
调用Gemini审查代码
返回完整报告

示例

示例1：简单功能

/kim-team "实现一个计算器类，支持加减乘除"

预计时间：3-5分钟

示例2：完整模块

/kim-team "实现JWT登录功能，包含注册、登录、token刷新、密码重置"

预计时间：5-10分钟

示例3：系统设计

/kim-team "设计RESTful API接口，包含用户管理、文章管理、评论管理"

预计时间：7-15分钟

查看结果

所有中间文件保存在 .kim-orchestrator/ 目录：

cat .kim-orchestrator/result.md  # 查看最终报告
cat .kim-orchestrator/phase2_code.md  # 查看生成的代码
cat .kim-orchestrator/phase3_review.md  # 查看审查报告

方式2：Skill（最实用）

适用场景

✅ 复杂多步骤任务
✅ 需要保存中间结果
✅ 需要错误重试
✅ 工作流复用
❌ 一次性简单任务
❌ 不熟悉bash脚本

使用方法

步骤1：确认Skill配置

ls .claude/skills/kim-orchestrator/skill.yaml
ls .claude/skills/kim-orchestrator/scripts/orchestrate.sh

步骤2：直接执行脚本

# 给脚本添加执行权限（首次使用）
chmod +x .claude/skills/kim-orchestrator/scripts/orchestrate.sh

# 执行任务
./.claude/skills/kim-orchestrator/scripts/orchestrate.sh "RBAC权限系统"

步骤3：查看执行日志

脚本会实时输出日志：

[2025-12-04 12:00:00] 🚀 AI多引擎编排开始
[2025-12-04 12:00:00] 任务: RBAC权限系统
[2025-12-04 12:00:01] 🔍 检查工具安装情况...
[2025-12-04 12:00:01] ✅ codex 工具已安装
[2025-12-04 12:00:01] ✅ gemini 工具已安装
[2025-12-04 12:00:02] 📋 阶段1: 需求分析（Claude）
...

生成的文件

.kim-orchestrator/
├── phase1_requirements.json  # Claude的需求分析（JSON格式）
├── phase2_code.md            # Codex生成的代码（Markdown）
├── phase3_review.md          # Gemini的审查报告（Markdown）
├── result.md                 # 最终整合报告
└── orchestration.log         # 详细执行日志

示例

示例1：复杂功能开发

./orchestrate.sh "实现完整的用户认证模块，包含：
1. JWT token生成和验证
2. 用户注册（邮箱验证）
3. 用户登录（支持记住密码）
4. 密码重置（邮件链接）
5. 用户权限管理
6. 单元测试覆盖"

预计时间：20-30分钟

示例2：系统架构设计

./orchestrate.sh "设计一个微服务架构的电商系统，包含：
- 用户服务（User Service）
- 商品服务（Product Service）
- 订单服务（Order Service）
- 支付服务（Payment Service）
- 消息队列（RabbitMQ）
- API网关（Kong）
- 数据库设计（MySQL + Redis）"

预计时间：30-45分钟

示例3：模块重构

./orchestrate.sh "重构现有的用户模块：
1. 分离Service层和Controller层
2. 添加Repository模式
3. 实现依赖注入
4. 添加单元测试
5. 优化数据库查询性能"

预计时间：40-60分钟

查看详细报告

# 打开最终报告
cat .kim-orchestrator/result.md

# 或用VS Code打开
code .kim-orchestrator/result.md

# 查看执行日志
cat .kim-orchestrator/orchestration.log

方式3：MCP（最强大）

适用场景

✅ 长期协作项目
✅ 需要保持上下文（会话管理）
✅ 持续开发（如整天重构）
❌ 一次性任务
❌ 不懂MCP Server开发
❌ 简单任务

核心概念

MCP（Model Context Protocol）通过自定义MCP Server包装本地CLI实现上下文共享：

Claude Code (主)
    ↓ (通过MCP调用)
Codex MCP Server → Codex CLI
    ↓ (上下文共享)
Gemini MCP Server → Gemini CLI

关键特性：conversationId机制让多个AI共享同一个上下文文件。

实现步骤

步骤1：创建Codex MCP Server

创建文件 codex-mcp-server.js：

#!/usr/bin/env node
// MCP Server - 包装Codex CLI，支持conversationId上下文传递

const { spawn } = require('child_process');
const readline = require('readline');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

// 会话上下文存储
const CONTEXT_DIR = path.join(process.env.HOME, '.mcp-context');
if (!fs.existsSync(CONTEXT_DIR)) {
  fs.mkdirSync(CONTEXT_DIR, { recursive: true });
}

// 监听stdin
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout
});

rl.on('line', (line) => {
  const request = JSON.parse(line);
  const { prompt, conversationId } = request;

  // 读取历史上下文
  let context = '';
  if (conversationId) {
    const contextFile = path.join(CONTEXT_DIR, `${conversationId}.json`);
    if (fs.existsSync(contextFile)) {
      const history = JSON.parse(fs.readFileSync(contextFile, 'utf-8'));
      context = history.map(item => `${item.role}: ${item.content}`).join('\\n\\n');
    }
  }

  // 构建完整提示词（包含历史上下文）
  const fullPrompt = context ? `${context}\\n\\n${prompt}` : prompt;

  // 调用Codex CLI
  const codex = spawn('codex', ['exec', fullPrompt]);

  let output = '';
  codex.stdout.on('data', (data) => {
    output += data.toString();
  });

  codex.on('close', () => {
    // 保存本次对话到上下文
    if (conversationId) {
      const contextFile = path.join(CONTEXT_DIR, `${conversationId}.json`);
      let history = [];
      if (fs.existsSync(contextFile)) {
        history = JSON.parse(fs.readFileSync(contextFile, 'utf-8'));
      }
      history.push({ role: 'user', content: prompt });
      history.push({ role: 'assistant', content: output });
      fs.writeFileSync(contextFile, JSON.stringify(history, null, 2));
    }

    // 返回结果
    console.log(JSON.stringify({
      result: output,
      conversationId: conversationId || `conv_${Date.now()}`
    }));
  });
});

同样方式创建 gemini-mcp-server.js（把codex exec改成gemini -p）。

步骤2：连接MCP Server

# 连接Codex MCP Server
claude mcp add-json --scope user codex '{
  "type": "stdio",
  "command": "node",
  "args": ["/path/to/codex-mcp-server.js"]
}'

# 连接Gemini MCP Server
claude mcp add-json --scope user gemini '{
  "type": "stdio",
  "command": "node",
  "args": ["/path/to/gemini-mcp-server.js"]
}'

步骤3：使用（整天持续开发）

在Claude Code中启动Plan Mode：

用户：重构用户模块，拆分Service层

Claude：好的，我先分析... [生成conversationId: conv_123]
       方案：拆分为UserService、AuthService、ProfileService

       现在让Codex生成UserService...
       [通过MCP调用Codex，传入conversationId: conv_123]

Codex：[读取conv_123上下文，知道要拆分Service层]
       生成UserService代码... [保存到conv_123]

Claude：代码生成完毕，让Gemini审查...
       [通过MCP调用Gemini，传入conversationId: conv_123]

Gemini：[读取conv_123，看到Claude的规划和Codex的代码]
        审查发现：UserService的依赖注入有问题... [保存到conv_123]

Claude：Codex改一下依赖注入...
       [通过MCP调用Codex，传入conversationId: conv_123]

Codex：[读取conv_123，看到Gemini的审查意见]
       已修正依赖注入问题... [保存到conv_123]

核心价值：conversationId让三个AI共享同一个上下文文件（~/.mcp-context/conv_123.json），实现真正的协作！

高级配置：多模型协作规范

如果你想让Claude Code自动按照最佳实践调用Codex和Gemini，可以在 ~/.claude/CLAUDE.md 中添加协作规范：

## 多模型协作规范

### 核心原则
Claude作为主架构师，根据以下分工调度Codex和Gemini：

1. **需求分析阶段**：将用户需求同时告知codex/gemini，进行迭代争辩、互为补充
2. **编码阶段**：向codex/gemini索要代码原型（unified diff patch），以此为参考重写生产级代码
3. **审查阶段**：完成编码后，必须使用codex review代码改动

### 模型分工

| 模型 | 擅长领域 | 限制 |
|------|----------|------|
| **Codex** | 后端逻辑、Bug定位、代码审查 | sandbox需设为read-only |
| **Gemini** | 前端设计、需求清晰化、任务规划 | 上下文仅32k，禁止后端代码 |

### 调用规范

**Codex调用**：
- 每次调用保存返回的SESSION_ID
- 使用sandbox="read-only"避免意外修改
- 擅长：后端逻辑、精准定位、Debug分析、代码审查

**Gemini调用**：
- 捕获返回的SESSION_ID用于多轮对话
- 严禁让Gemini编写复杂后端逻辑
- 擅长：需求清晰化、任务规划、前端原型（CSS/HTML/UI组件）

### 协作流程示例

1. 用户提出需求 → Claude分析
2. Claude将需求转发给Codex/Gemini讨论
3. 获取代码原型 → Claude重写为生产级代码
4. 实施修改 → Codex审查 → 迭代完善

方式4：Subagent（最灵活）

适用场景

✅ 独立模块并行开发
✅ 预算充足
✅ 追求速度
❌ 强依赖任务
❌ 预算紧张
❌ 简单任务

使用方法

在Claude Code中使用Task工具启动子智能体：

// 启动后端子智能体
Task({
  subagent_type: "general-purpose",
  prompt: `开发后端API接口，用Codex CLI生成代码

  步骤：
  1. 分析API需求
  2. 调用本地codex生成代码：bash -c "codex exec '[需求描述]'"
  3. 保存到backend/目录
  `,
  model: "sonnet"
})

// 启动前端子智能体（同时进行）
Task({
  subagent_type: "general-purpose",
  prompt: `开发前端UI组件，用Codex CLI生成代码

  步骤：
  1. 分析UI需求
  2. 调用本地codex生成代码：bash -c "codex exec '[需求描述]'"
  3. 保存到frontend/目录
  `,
  model: "haiku"  // 用便宜的模型
})

// 主Claude等待两边完成后整合

优点：并行开发，时间减半缺点：token消耗翻倍

方式5：Hooks（最自动）

适用场景

✅ 特定时机自动触发（如git commit前审查）
✅ 强制质检
✅ 不想手动执行
❌ 触发条件不固定
❌ 需要人工判断
❌ 调试期间

配置方法

编辑 .claude/settings.json：

{
  "hooks": {
    "preToolUse": {
      "Bash(git commit)": [{
        "command": "bash",
        "args": [
          "-c",
          "gemini -p \\\"请审查以下代码改动：$(git diff --cached)\\\" > .review.md && cat .review.md"
        ]
      }]
    }
  }
}

使用效果

用户：git commit -m "feat: 添加用户登录"

[Hook自动触发]
正在调用Gemini审查代码改动...

Gemini报告：
代码质量：良好
发现1个安全问题：密码传输未加密
建议：使用HTTPS或加密传输

Claude：发现了安全问题，是否继续提交？

选择建议

新手路径

从Command开始 - 熟悉流程（1-2天）
进阶到Skill - 处理复杂任务（3-5天）
按需扩展 - 根据项目需要选择MCP/Subagent/Hooks

日常开发推荐组合

简单任务 → Command（快速）
复杂任务 → Skill（可复用）
质检流程 → Hooks（自动化）
大型重构 → MCP（上下文打通）

下一步：

方式对比 - 详细对比5种方式
实战案例 - 查看真实项目案例
踩坑记录 - 常见问题解决

FilesExpand file tree

usage.md

Latest commit

History

usage.md

File metadata and controls

使用说明

目录

方式1：Command（最简单）

适用场景

使用方法

步骤1：确认配置文件存在

步骤2：在Claude Code中使用

步骤3：等待执行

示例

示例1：简单功能

示例2：完整模块

示例3：系统设计

查看结果

方式2：Skill（最实用）

适用场景

使用方法

步骤1：确认Skill配置

步骤2：直接执行脚本

步骤3：查看执行日志

生成的文件

示例

示例1：复杂功能开发

示例2：系统架构设计

示例3：模块重构

查看详细报告

方式3：MCP（最强大）

适用场景

核心概念

实现步骤

步骤1：创建Codex MCP Server

步骤2：连接MCP Server

步骤3：使用（整天持续开发）

高级配置：多模型协作规范

方式4：Subagent（最灵活）

适用场景

使用方法

方式5：Hooks（最自动）

适用场景

配置方法

使用效果

选择建议

新手路径

日常开发推荐组合