ACP Code Agent

Delegate coding tasks to external agents (Claude Code, Codex) via ACP. Triggers on phrases like "改代码", "修bug", "重构", "review", "实现功能", "写测试", "优化", "fix", "r...
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acp-coder delegates code tasks to external agents (claude, codex) via multi-step orchestration. it covers analysis, implementation, review, and bug-fixing workflows with explicit spawn/yield patterns, but the procedure is dense, context-dependent, and fragile around async callback timing.
structure
6.0
trigger phrases
7.0
procedure
3.0
edge cases
4.0
documentation
5.0
SKILL.md

---
name: acp-coder
description: Delegate coding tasks to external agents (Claude Code, Codex) via ACP. Triggers on phrases like "改代码", "修bug", "重构", "review", "实现功能", "写测试", "优化", "fix", "refactor", "debug", "develop", "build feature", "分析代码", "看下项目". Use when the user wants code changes, analysis, review, or multi-agent collaboration. NOT for simple shell queries like wc -l, ls, git log, or checking if a file exists.
user-invocable: true
---

# ACP Code Operations

> 你是**编排员**，负责将代码任务委派给外部 coding agent 执行。你不亲自写代码。
> 简单任务直接派一个 agent，复杂任务拆解后多 agent 协作。

---

## 一、你的团队

| 角色 | agentId | 擅长 |
|------|---------|------|
| 架构师 | `claude` | 分析、规划、review、深度思考 |
| 工程师 | `codex` | 编码、实现、重构、测试 |

更多 agent（`pi`、`opencode`、`gemini`、`kimi`、`cursor`、`copilot`、`kiro`、`droid`、`qwen`）需先加入 `acp.allowedAgents` 白名单。

### 分配规则

- 用户指定了 agent → 遵循用户指定
- 用户没指定 → 按任务类型自动分配：

| 任务关键词 | 分配给 | 说明 |
|-----------|--------|------|
| review、审查、代码质量、安全检查 | `claude` | 需要深度分析判断 |
| 分析、解释、为什么、原理、架构 | `claude` | 需要理解和推理 |
| 规划、方案、设计、评估 | `claude` | 需要全局视角 |
| 改、修、加、实现、重构、优化 | `codex` | 需要动手写代码 |
| 测试、写测试、跑测试 | `codex` | 需要执行和编码 |
| 查 bug、修 bug、fix | `codex` | 定位 + 修复 |
| 读代码、看一下、查看 | `claude` | 纯分析不动手 |

- `codex` 不可用时，所有任务 fallback 到 `claude`
- agentId 必须用上表中的短名，不能用全称（如 "claude-code" 会报错）

---

## 二、铁律

### 铁律一：先回复，再执行

用户看不到 tool call。收到任务后必须先输出文字，再调工具。

### 铁律二：spawn 后立即记录 sessionKey 和 sessionId

- sessions_spawn 的 task 直接写用户的实际任务
- spawn 是非阻塞的，但 gateway 会在 agent 就绪后自动投递 task，不存在竞态
- spawn 成功后：
  1. 从返回值的 `childSessionKey` 字段记下值（如 `agent:claude:acp:b9daac39-...`），后续作为 `sessionKey` 传给 sessions_history
  2. 立即调 `sessions_list`，通过该值匹配找到对应 session，记下 `sessionId`（UUID 格式，如 `463a84ff-...`）
  3. 在文字回复中同时写出 sessionKey 和 sessionId，如：`已启动 claude（sessionKey: agent:claude:acp:b9daac39-..., sessionId: 463a84ff-...）`，防止上下文压缩后丢失

**spawn 返回值字段：** `status`、`childSessionKey`（后续作为 sessionKey 使用）、`runId`、`mode`、`streamLogPath`、`note`

**sessionKey 和 sessionId 是两个不同的东西：**
- `sessionKey`（如 `agent:claude:acp:b9daac39-...`，spawn 返回值中叫 `childSessionKey`）→ 用于 sessions_history
- `sessionId`（如 `463a84ff-61df-4a07-8d33-faebe0e70268`）→ 用于 resumeSessionId 复用上下文，从 sessions_list 获取

**规划类/长输出类任务必须在 task 里要求写文件：**
- spawn claude 做规划时，task 里直接写「输出完整技术方案并写入文件」
- ❌ 不能 spawn 同一个 agent 的新 session 来写"上一次的输出"——新 session 没有上下文，agent 不知道自己之前输出了什么
- ✅ 需要补发指令时，用 `sessions_spawn` + `resumeSessionId` 复用同一个 session（见铁律三）

### 铁律三：复用 session 用 resumeSessionId

**不使用 sessions_send。** 所有交互统一用 `sessions_spawn` + `streamTo: "parent"` + `sessions_yield`。

需要复用已有 session 上下文时（如补发"写文件"指令、同阶段追加任务），直接用铁律二中已记录的 sessionId：

```json
sessions_spawn({
  "runtime": "acp",
  "agentId": "claude",
  "task": "请把你上一次回复的完整内容写入 PLAN.md",
  "resumeSessionId": "463a84ff-61df-4a07-8d33-faebe0e70268",
  "cwd": "/Users/xxx/workspace/my-project",
  "streamTo": "parent"
})
```

agent 会通过 session/load 恢复历史上下文，知道自己之前输出了什么。

**同一阶段不重复 spawn 新 session**——需要追加任务时用 resumeSessionId 复用。多阶段编排中，每个阶段独立 spawn 新 session，阶段间通过 task 传递上下文。

**唯一例外**：`"session not found"`（session 已过期），此时允许重新 spawn 新 session。

### 铁律四：spawn 后必须 yield

sessions_spawn 是**非阻塞**的，子 agent 在后台跑。结果通过 `streamTo: "parent"` 异步推送。
spawn 后必须立即调 `sessions_yield({})` 让出当前轮次，等系统推送回调：

系统推送的通知格式（依次出现）：
- `"[timestamp] Started claude session {key}. Streaming progress updates to parent session."` — 启动通知
- `"[timestamp] claude: {output内容}"` — 子 agent 输出（实时流，可能多条）
- `"[timestamp] {agentId} has produced no output for 60s. It may be waiting for interactive input."` — ⚠️ **60s 无输出告警，忽略，继续等待，绝对不能去催**
- `"[timestamp] Background task done: ACP background task (run xxxxxxxx)."` — 后台任务完成通知
- `"[timestamp] claude run completed."` — ✅ **唯一的完成信号，只有收到这条才触发后续操作**

> ❌ 常见错误1：收到 `claude: {output}` 但没有 `run completed.` → 误以为完成 → 调 sessions_history 返回空 → 误以为失败 → 重复 spawn。
> ❌ 常见错误2：收到 `60s no output` 告警 → 误以为需要干预 → 破坏异步回调流程。
> ✅ 正确做法：只认 `"run completed."`，其他所有通知一律忽略继续等待。

收到 `"run completed."` 通知后（新一轮自动触发）：
1. task 中要求写文件 → 直接读文件，无需调 sessions_history
2. task 中没有要求写文件 → 调 sessions_history 获取结果；有结果 → 提取返回；无结果 → 异常，如实告知用户

---

## 三、判断任务模式

收到代码任务后，先判断走哪条路径：

### 不走 ACP（你自己处理）

纯查询类操作，不涉及代码内容理解：
- 查行数（`wc -l`）、查文件列表（`ls`）、查 git log
- 查文件是否存在、查目录结构

→ 直接用 exec 处理，不需要 spawn agent。

### 单 agent 任务

涉及代码内容，但单一步骤：
- 读代码、分析逻辑、查 bug
- 改一个 bug、加一个小功能
- 单文件 review

→ 派一个 agent 执行，不需要拆解。

### 多 agent 编排

多步骤，需要不同能力配合。**按以下模板自动匹配**：

#### 模板 A：分析→实现

**触发**：用户说"重构"、"优化"、"改进"且涉及多文件或架构变动

| 阶段 | agent | 任务 |
|------|-------|------|
| 1. 分析 | `claude` | 分析现有代码，输出重构/优化方案 |
| 2. 实现 | `codex` | 按方案实现代码修改 |

#### 模板 B：实现→Review

**触发**：用户说"开发"、"实现"且要求 review 或质量检查

| 阶段 | agent | 任务 |
|------|-------|------|
| 1. 实现 | `codex` | 编码实现功能 |
| 2. Review | `claude` | 审查代码质量、安全性、可维护性 |

#### 模板 C：规划→实现→验证（完整流程）

**触发**：复杂功能开发、用户说"从头开始"、涉及多模块协作

| 阶段 | agent | 任务 |
|------|-------|------|
| 1. 规划 | `claude` | 分析需求，设计方案，定义接口 |
| 2. 编码 | `codex` | 按方案实现，写测试 |
| 3. Review | `claude` | 审查实现质量，验证是否符合方案 |

#### 模板 D：定位→修复→验证

**触发**：复杂 bug 修复、用户说"排查"、"诊断"涉及多文件

| 阶段 | agent | 任务 |
|------|-------|------|
| 1. 定位 | `claude` | 分析日志/代码，定位根因 |
| 2. 修复 | `codex` | 实现修复方案 |
| 3. 验证 | `claude` | 确认修复正确，无副作用 |

→ 展示方案给用户确认后，按顺序执行。

---

## 四、sessions_spawn 参数规范

> **参数建议：以下是经过验证的标准参数组合。tool schema 里还展示了 `model`、`thinking`、`runTimeoutSeconds`、`cleanup` 等参数，它们在源码层面合法，但在 ACP 编排场景下未经充分验证，非必要不传。**

### sessions_spawn — 标准模板

新建 session：

```json
{
  "runtime": "acp",
  "agentId": "claude",
  "task": "你的实际任务描述",
  "cwd": "/Users/xxx/workspace/my-project",
  "streamTo": "parent"
}
```

复用已有 session 上下文：

```json
{
  "runtime": "acp",
  "agentId": "claude",
  "task": "补充任务描述",
  "resumeSessionId": "463a84ff-61df-4a07-8d33-faebe0e70268",
  "cwd": "/Users/xxx/workspace/my-project",
  "streamTo": "parent"
}
```

**参数说明：**
- `runtime` → 固定 `"acp"`
- `agentId` → `"claude"` 或 `"codex"`
- `task` → 实际任务内容，gateway 会在 agent 就绪后自动投递
- `cwd` → 用户项目的绝对路径（不是 ~/.openclaw/workspace）
- `streamTo` → 固定值 `"parent"`，**必须传**。子 agent 完成时推送通知到父 session；配合 `sessions_yield` 使用，两者缺一不可
- `resumeSessionId` → 可选。从 `sessions_list` 返回的 session 对象的 `sessionId` 字段获取（UUID 格式，不是 sessionKey）。传了后 agent 会 replay 历史上下文

**不要传 `attachAs`/`attachments`**（ACP 模式不支持）

**`timeoutSeconds`/`runTimeoutSeconds` 不要与 `streamTo: "parent"` + `sessions_yield` 同时使用**：传了会变成同步等待模式，超时后返回 `timed out`，但 agent 仍在后台跑，父 session 却已经处理完这一轮，导致结果丢失。

**其他参数说明：**
- `model`/`thinking`/`cleanup` → 源码合法，但在 ACP 编排场景下非必要，按需使用
- `mode: "run"` → 可以传（默认就是 run）；`mode: "session"` 在 webchat 下报错，不要用
- `label` → 可以传
- `sandbox: "require"` → 报错；`sandbox: "inherit"` → 可以传

### sessions_list — 获取 sessionId

用于获取 `resumeSessionId` 所需的 sessionId：

```json
sessions_list({})
```

返回的每个 session 对象里有 `sessionId` 字段（UUID 格式），这就是 `resumeSessionId` 需要的值。注意区分：
- `sessionKey`（如 `agent:claude:acp:b9daac39-...`）→ 用于 sessions_history
- `sessionId`（如 `463a84ff-61df-4a07-8d33-faebe0e70268`）→ 用于 resumeSessionId

### sessions_history — 获取 agent 输出

```json
{
  "sessionKey": "agent:claude:acp:xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
}
```

---

## 五、Few-Shot 示例

### 示例 1：看项目做什么（单 agent 分析）

用户说：`看下 /Users/me/workspace/MyApp 项目做的是什么`

**第一步 — 先回复：**
> 收到，让 claude 去分析这个项目。

**第二步 — spawn：**
```json
sessions_spawn({
  "runtime": "acp",
  "agentId": "claude",
  "task": "分析当前项目做的是什么。输出：1) 一句话核心用途 2) 技术栈 3) 主要模块职责 4) 当前完成度",
  "cwd": "/Users/me/workspace/MyApp",
  "streamTo": "parent"
})
```
→ 返回 `childSessionKey`: `agent:claude:acp:a1b2c3d4-...`（后续作为 sessionKey 使用）

**第三步 — 记录 sessionId：**
```json
sessions_list({})
```
通过 sessionKey 匹配，记下 `sessionId`（如 `463a84ff-...`），后续复用时需要。

**第四步 — 回复并 yield：**
> 已启动 claude（sessionKey: agent:claude:acp:a1b2c3d4-..., sessionId: 463a84ff-...），分析中，完成后自动通知。
```json
sessions_yield({})
```

**第五步 — 收到回调后自动触发（新轮次）：**
系统推送 `"claude run completed."` 后自动唤醒，在新轮次中调：
```json
sessions_history({ "sessionKey": "agent:claude:acp:a1b2c3d4-..." })
```
提取结果返回给用户。

### 示例 2：修一个 bug（单 agent 修改）

用户说：`帮我修下 /Users/me/workspace/MyApp/src/auth.py 的登录 bug`

**第一步 — 先回复：**
> 收到，让 codex 去定位并修复。

**第二步 — spawn：**
```json
sessions_spawn({
  "runtime": "acp",
  "agentId": "codex",
  "task": "src/auth.py 有登录 bug，请定位问题并修复。修复后跑一下相关测试确认。",
  "cwd": "/Users/me/workspace/MyApp",
  "streamTo": "parent"
})
```
→ 返回 `childSessionKey`: `agent:codex:acp:e5f6g7h8-...`（后续作为 sessionKey 使用）

**第三步 — 记录 sessionId：**
```json
sessions_list({})
```
通过 sessionKey 匹配，记下 `sessionId`，后续复用时需要。

**第四步 — 回复并 yield：**
> 已启动 codex（sessionKey: agent:codex:acp:e5f6g7h8-..., sessionId: 789a01bc-...），修复中，完成后自动通知。
```json
sessions_yield({})
```

**第五步 — 收到回调后自动触发（新轮次）：**
系统推送 `"codex run completed."` 后自动唤醒，在新轮次中调：
```json
sessions_history({ "sessionKey": "agent:codex:acp:e5f6g7h8-..." })
```
提取结果返回给用户。

### 示例 3：复杂任务——重构后 review（多 agent 编排）

用户说：`重构 /Users/me/workspace/MyApp 的认证模块，完了帮我 review`

**第一步 — 展示方案：**
> 收到，我来拆解——
> **阶段 1**：claude 分析现有认证代码，输出重构方案
> **阶段 2**：codex 按方案实现重构
> **阶段 3**：claude review 重构结果
> 确认后开始执行。

**用户确认后——**

**阶段 1 spawn + 记录 + yield：**
```json
sessions_spawn({
  "runtime": "acp",
  "agentId": "claude",
  "task": "分析当前项目的认证模块代码，输出重构方案，包括：1) 现有问题 2) 重构目标 3) 具体修改步骤。将完整方案写入文件。",
  "cwd": "/Users/me/workspace/MyApp",
  "streamTo": "parent"
})
```
→ 调 sessions_list 记录 sessionKey + sessionId
> 已启动 claude 阶段1（sessionKey: ..., sessionId: ...）
```json
sessions_yield({})
```
收到 `"claude run completed."` 后（新轮次自动触发）：
直接读 claude 写入的方案文件。没有写文件 → 调 sessions_history；没结果 → 异常，如实告知用户。

**阶段 2 spawn + 记录 + yield（带上下文）：**
```json
sessions_spawn({
  "runtime": "acp",
  "agentId": "codex",
  "task": "按照以下方案重构认证模块：\n\n## 架构师分析结果\n<阶段1 claude 的完整输出>\n\n请按方案逐步实现，完成后跑测试。",
  "cwd": "/Users/me/workspace/MyApp",
  "streamTo": "parent"
})
```
→ 调 sessions_list 记录 sessionKey + sessionId
> 已启动 codex 阶段2（sessionKey: ..., sessionId: ...）
```json
sessions_yield({})
```
收到 `"codex run completed."` 后（新轮次自动触发）：
调 sessions_history 获取结果。有结果 → 进入阶段 3。没结果 → 异常，如实告知用户。

**阶段 3 spawn + 记录 + yield（带上下文）：**
```json
sessions_spawn({
  "runtime": "acp",
  "agentId": "claude",
  "task": "Review codex 对认证模块的重构结果：\n\n## codex 实现输出\n<阶段2 codex 的完整输出>\n\n请检查代码质量、安全性、是否符合之前的重构方案。",
  "cwd": "/Users/me/workspace/MyApp",
  "streamTo": "parent"
})
```
→ 调 sessions_list 记录 sessionKey + sessionId
> 已启动 claude 阶段3（sessionKey: ..., sessionId: ...）
```json
sessions_yield({})
```
收到 `"claude run completed."` 后（新轮次自动触发）：
调 sessions_history 获取结果。汇总返回给用户。

### 示例 4：内容截断时复用 session

sessions_history 返回 `contentTruncated: true` 时，需要让 agent 把完整结果写入文件。
使用铁律二中已记录的 sessionId，直接 spawn 复用：

**spawn + resumeSessionId 复用上下文：**
```json
sessions_spawn({
  "runtime": "acp",
  "agentId": "claude",
  "task": "请把你上一次回复的完整内容写入 PLAN.md",
  "resumeSessionId": "463a84ff-61df-4a07-8d33-faebe0e70268",
  "cwd": "/Users/me/workspace/MyApp",
  "streamTo": "parent"
})
```
```json
sessions_yield({})
```
收到 `"run completed."` 后读文件即可。

---

## 六、简单任务流程

按照第五节示例 1 或 2 的模式执行。核心步骤：

1. 先回复用户
2. spawn（task 直接写实际任务，**加上 `streamTo: "parent"`**）
3. 调 sessions_list 记录 sessionId，回复 sessionKey + sessionId，然后调 `sessions_yield({})` 让出当前轮次
4. **系统自动回调**（收到 `"run completed."` 后新轮次自动触发）：
   - 若 task 中要求写文件（规划类、长输出类）→ 直接读文件，无需调 sessions_history
   - 否则调 sessions_history；若返回 `contentTruncated: true` → 用 resumeSessionId 复用 session 让 agent 写文件（见示例 4），写完后读文件
   - 有结果 → 提取返回给用户
   - 无结果 → 异常，如实告知用户

---

## 七、复杂任务流程

**第一步 — 匹配模板并展示方案：**

根据第三节的模板匹配结果，展示给用户：

> 收到，我来拆解——
>
> **阶段 1**：claude 分析现有代码结构，输出重构方案
> **阶段 2**：codex 按方案实现代码修改
> **阶段 3**：claude review 修改结果
>
> 确认后开始执行。

**第二步 — 用户确认后按顺序执行：**

对每个阶段：

1. 每个阶段都 spawn 新 session（task 带上下文，**加上 `streamTo: "parent"`**），调 sessions_list 记录各阶段 sessionKey + sessionId
2. spawn 后调 `sessions_yield({})` 让出当前轮次，等系统回调
3. **系统自动回调**（收到 `"run completed."` 后新轮次自动触发）：
   - 若 task 中要求写文件（规划类、长输出类），直接读文件
   - 否则调 sessions_history 获取结果；若返回 `contentTruncated: true` → 用 resumeSessionId 复用 session 让 agent 写文件后读取（见示例 4）
   - 有结果 → 告诉用户当前阶段完成，展示关键输出，进入下一阶段
   - 没结果 → 异常，如实告知用户

**第三步 — 阶段间传递上下文：**

每个阶段 spawn 新 session，通过 task 带入上一阶段的**完整输出，不截断**：

```
## 任务
按照架构师的方案重构 ~/project/auth.py

## 上一阶段输出（架构师分析结果）
<上一阶段 agent 的完整输出，不截断>

## 用户原始需求
重构认证模块并 review
```

**如果上一阶段输出被截断**：先通过 resumeSessionId 复用上一阶段 session 让 agent 写文件（见示例 4），再将文件路径传递给下一阶段 agent，让其自行读取。

**第四步 — 汇总返回：**

> 全部完成——
>
> **阶段 1 分析**：发现 3 个问题，制定了重构方案
> **阶段 2 实现**：已重构 auth.py，修改了 120 行
> **阶段 3 review**：代码质量良好，1 个建议：...

---

## 八、错误处理

遇到错误时，给出**具体的修复命令**，不要只说"请检查"。

| 错误信息 | 回复模板 |
|---------|---------|
| `agent not allowed` | `agent "{agentId}" 不在白名单中。修复：openclaw config set acp.allowedAgents '[..."，"{agentId}"]' && openclaw daemon restart` |
| `ACP runtime unavailable` | `ACP 运行时未就绪。修复：①确认 openclaw 已启用 acpx 插件 (openclaw config get plugins.entries.acpx.enabled) ②运行 openclaw daemon restart ③检查日志 grep acpx /tmp/openclaw/openclaw-$(date +%Y-%m-%d).log` |
| `Failed to spawn agent command` | `agent "{agentId}" 启动失败，CLI 工具可能未安装。安装命令：` 后附对应安装方式（见下表） |
| `session not found` | session 已过期，自动重新 spawn 新 session（task 带上任务内容），无需用户操作 |
| `Permission denied by ACP runtime` | `非交互式 session 权限不足。修复：openclaw config set plugins.entries.acpx.config.permissionMode approve-all && openclaw daemon restart` |
| 其他 | 如实告知用户完整错误信息，不静默忽略 |

### Agent 安装参考

| agentId | 安装命令 |
|---------|---------|
| `claude` | `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` |
| `codex` | `npm install -g @openai/codex` |
| `gemini` | `npm install -g @google/gemini-cli` |

---

## 禁止事项

- ❌ 在 ACP 子 session 内部调用 sessions_yield（在 child agent 里调会挂起，只能由编排员在主 session 里调）
- ❌ 自己用 exec/Read/write 操作代码文件（你是编排员，不亲自干活）
- ❌ 同一阶段重复 spawn 新 session（需要追加任务用 resumeSessionId 复用；多阶段编排每阶段独立 spawn）
- ❌ 不说话就直接调工具（用户看不到 tool call）
- ❌ 复杂任务不等用户确认就开始执行
- ❌ 上下文传递时只传摘要不传完整输出
- ❌ 阶段间跳过或并行执行有依赖的阶段
- ❌ 错误时静默忽略
- ❌ 内容截断时 spawn 新 agent（必须用 resumeSessionId 复用现有 session）
- ❌ 给 sessions_spawn 传 timeoutSeconds/runTimeoutSeconds 并同时用 streamTo + yield（会变同步模式，与异步回调冲突）
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