各位佬们，这是真的巧了。
确实发现有一个和我完全重名甚至 skills 名称都一样的项目！甚至也是多模型的编排！但是理论上实现方式应该和思路还是有差异的，也邀请大家看看我的～
(之前第一次发帖子，感恩管理员勘误，本次为编辑重发版）

Coder-Codex-Gemini (CCG)

【开源】Coder-Codex-Gemini（CCG）真的巧了也叫 CCG，但这是 Coder，真的是巧合！1 【开源】Coder-Codex-Gemini（CCG）真的巧了也叫 CCG，但这是 Coder，真的是巧合！2 【开源】Coder-Codex-Gemini（CCG）真的巧了也叫 CCG，但这是 Coder，真的是巧合！3 【开源】Coder-Codex-Gemini（CCG）真的巧了也叫 CCG，但这是 Coder，真的是巧合！4

Claude + Coder + Codex + Gemini 多模型协作 MCP 服务器

Coder 可以是任意可接入 CC 的模型，如 GLM/Minimax

【核心是自动化 + 成本优势】

一句话版本：让 Claude 作为架构师调度 Coder 执行代码任务、Codex 审核代码质量，Gemini 提供专家咨询，形成自动化的多方协作闭环。

前贴一些疑问的回答：

  • Q：什么是 Coder ？是阿里的 qwen-code 吗？

  • A：不是的，Coder 不是某个新的 CLI，而是对于干 “脏活累活” 大量代码输出的 「执行角色」 统称。其实现方式是在调用这个 Coder 角色时，用环境临时修改的方式，再次启动一个 Claude code。用这个接入了如 GLM/Minimax 的 CC 来执行具体的代码任务。

    项目背景： GLM-4.7 和 Minimax-M2.1 出来后我自己都体感测试了一下，在 prompt 精准、边界清晰的情况下，其实代码输出质量是足够优秀的。但是长任务执行或者任务理解略逊一些，所以就有了做这个项目的想法。因为输出 token 往往是最昂贵的且编码过程中的输出量也是最大的。
    输出精准的 prompt 这么麻烦的事情，当然是交给 Claude 了！

  • Q：codex 不是要 WSL 吗？Windows 环境下是怎么协作的？

  • A：在当前项目中，codex 默认只作为代码 review 的角色。众所周知，codex 挖掘 BUG 的能力一流。只要不编辑代码，大多数情况下没啥问题。（之前很长一段时间，codex 直接编辑代码很容易在 Windows 环境出现乱码，后来我就没用 codex 作为主力的代码输出了，都是用作 review，有新的进展也欢迎交流呀～）

  • Q：我装了 ccswitch，可以体验这个项目吗？

  • A：ccswitch 如果启动了本地代理，那么就不太能方便地体验该项目。原理是 ccswitch 会托管所有请求 CC 的 API，会导致我们启动的 Coder 角色也被替换了 API 接入点，但同时请求模型还是 GLM/Minimax 等模型导致请求失败。如想尝试该项目，可以先关闭 ccswitch 的代理模式试试～

问题修复：

感谢佬友捉虫： 在 Windows 上执行 Step 3 MCP 安装时报错：error: unknown option ‘–refresh’
根本原因： --refresh 是 uvx 的选项，用于强制刷新包缓存以确保获取最新版本。但该选项在 uv 0.4.0 版本才被引入。如果安装的是较旧版本的 uv，就会出现此错误。
修复状态： 已修复，采用降级策略，保留 --refresh 作为默认行为，同时兼容旧版本 uv。

调用表现 & 成本情况

这里我直接放使用该 Skills+MCP 组合的 Claude 输出结论和案例供参考。

【开源】Coder-Codex-Gemini（CCG）真的巧了也叫 CCG，但这是 Coder，真的是巧合！5


输出 TOKEN 优化情况 Claude 自评估

【开源】Coder-Codex-Gemini（CCG）真的巧了也叫 CCG，但这是 Coder，真的是巧合！6


长任务阶段性调用 Codex review，代码输出交由 Coder

【开源】Coder-Codex-Gemini（CCG）真的巧了也叫 CCG，但这是 Coder，真的是巧合！7
结合 plan 模式使用，基本可以稳定长任务开发。（非 Loop 模式）

这套方案想解决什么问题

太痛了的痛点CCG 怎么解决
Claude 太贵只让 Claude 干 "动脑子" 的活（需求分析、任务拆解、Prompt 优化），真正写代码交给便宜模型
便宜模型容易跑偏Claude 在上游把控方向，给出精准 Prompt，下游执行者就不容易写歪
review 遗漏问题引入 Codex 做独立审核 其实现在一点也不想自己review代码了（bushi）
自动化流程全流程自动化：拆解 → 执行 → 审核 → 不过就重试
长任务支持SESSION_ID 会话复用机制，多轮对话上下文不丢失

各角色分工

角色干什么备注
Claude老板 + 架构师，负责分析需求、拆任务、写 Prompt、最终拍板只动脑，不动手写代码（如果敏捷验收发现问题还是会动手改）
Coder打工人，专门负责写代码、改代码、批量处理可以是 GLM-4.7、DeepSeek、Minimax 等任意兼容模型
Codex质检员，专门做 Code Review也能当架构顾问，复杂方案可以问它意见
Gemini外援专家（可选）需要第二意见、做前端 UI、或者想换个视角时拉进来，也可以随时喊 “叫 Gemini 帮我看一下～”

就写这么多～下面贴一个快速开始，大家随时反馈问题！

佬们觉得有用的话欢迎 Star 支持！

快速开始

1. 前置要求

在开始之前，请确保您已安装以下工具：

  • uv: 极速 Python 包管理器 (安装指南)
    • Windows: powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    • macOS/Linux: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  • Claude Code: 版本 ≥ v2.0.56 (安装指南)
  • Codex CLI: 版本 ≥ v0.61.0 (安装指南)
  • Gemini CLI（可选）: 如需使用 Gemini 工具 (安装指南)
  • Coder 后端 API Token: 需自行配置，推荐使用 GLM-4.7 作为参考案例，从 智谱 AI 获取。

重要提示：费用与权限

  • 工具授权：claude、codex 和 gemini CLI 工具均需在本地完成登录授权。
  • 费用说明：这些工具的使用通常涉及官方订阅费用或 API 使用费。
    • Claude Code: 需要 Anthropic 账号及相应的计费设置。（或三方接入）
    • Codex CLI: 需要 OpenAI 账号或 API 额度。
    • Gemini CLI: 默认调用 gemini-3-pro-preview 模型（可能涉及 Google AI 订阅或 API 调用限制）。
    • Coder API: 需自行承担所配置后端模型（如智谱 AI、DeepSeek 等）的 API 调用费用。
  • 请在正式使用前确保所有工具已登录且账号资源充足。

一键配置（推荐）

我们提供一键配置脚本，自动完成所有设置步骤：

Windows（双击运行或终端执行）

git clone https://github.com/FredericMN/Coder-Codex-Gemini.git
cd Coder-Codex-Gemini
.\setup.bat

macOS/Linux

git clone https://github.com/FredericMN/Coder-Codex-Gemini.git
cd Coder-Codex-Gemini
chmod +x setup.sh && ./setup.sh

脚本执行流程：

  1. 检查并安装 uv - 如未安装则自动下载安装
  2. 检查 Claude CLI - 验证是否已安装
  3. 安装项目依赖 - 运行 uv sync
  4. 注册 MCP 服务器 - 自动配置到用户级别
  5. 安装 Skills - 复制工作流指导到 ~/.claude/skills/
  6. 配置全局 Prompt - 自动追加到 ~/.claude/CLAUDE.md
  7. 配置 Coder - 交互式输入 API Token、Base URL 和 Model

安全说明：

  • API Token 输入时不会显示在屏幕上
  • 配置文件保存在 ~/.ccg-mcp/config.toml，权限设置为仅当前用户可读写
  • Token 仅存储在本地，不会上传或共享

提示：一键配置完成后，请重启 Claude Code CLI 使配置生效。

📌 转载信息
原作者：
FredericMN
转载时间：
2026/1/8 12:13:17

标签: Claude, MCP Server, 多模型协作, Coder-Codex-Gemini, 代码自动化

添加新评论