Yeachan-Heo/oh-my-claudecode · 上手攻略

  • 仓库：Yeachan-Heo/oh-my-claudecode
  • 链接：https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode
  • 分类：ai
  • 作者：Tom
  • 更新：2026-07-09

是什么

oh-my-claudecode（简称 OMC）是 Claude Code 的多 Agent 编排插件，用一句话说：让 Claude Code 从一个 AI 编码助手变成一个能调动多角色 AI 团队的"交响乐团指挥"。

它提供 19 个专业 Agent（架构师、代码审查员、安全专家、测试工程师、设计师等），以及 Team、Autopilot、Ralph、Ultrawork 等多种执行模式，通过自然语言 slash 命令或终端 CLI 来驱动。装好插件、跑一次 setup，你就拥有了一个不知疲倦的多 AI 协作工作流。

核心定位是团队优先（Teams-first）的多 Agent 编排，强调任务分发给专业角色、结果汇聚、持续迭代直到验收通过。

解决什么问题

Claude Code 很强，但有两个局限：

  1. 单 Agent 能力天花板：复杂任务（如"重构整个 Auth 模块 + 写测试 + 更新文档"）需要多角色协作，一个 Agent 上下文窗口有限，专业深度也不如专精某领域的 Agent
  2. 缺乏持久化执行保障：Agent 执行遇到问题就停止，没有 verify→fix 的自动循环，容易出现"跑了一半但没跑完"

OMC 解决这两个问题：通过多角色 Agent 分工 + 多种执行模式（尤其是带 verify 循环的 Ralph/Team），让 Claude Code 从"AI 助手"升级成"AI 团队"。

快速安装

方式一：Claude Code 插件市场（推荐）

# 在 Claude Code 里运行（一次一条命令，不能同时粘贴两条）
/plugin marketplace add https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode

# 然后运行安装
/plugin install oh-my-claudecode

方式二：npm 全局安装（CLI 用户）

npm i -g oh-my-claude-sisyphus@latest
# 安装后同时暴露 `oh-my-claudecode` 和短命令 `omc`

⚠️ 注意：npm 包名是 oh-my-claude-sisyphus，不是 oh-my-claudecode。安装后命令同时提供 oh-my-claudecode、omc、oh-my-codex 等多个入口。

Step 2：Setup

# 在 Claude Code 会话内
/oh-my-claudecode:omc-setup

# 或更简洁
/setup

# 从终端（npm 安装后）
omc setup

⚠️ 如果用 omc --plugin-dir <path> 方式运行 Claude Code，需额外加 --plugin-dir-mode 参数让 setup 找到正确的插件目录，避免重复安装。

核心用法

执行模式一览

模式 说明 使用场景
/team N:provider 协调多 Agent 团队，分阶段执行 复杂协作任务（推荐模式）
/autopilot 单 Lead Agent 全自主执行 快速端到端实现
/ralph 持久模式，verify→fix 循环直到完成 必须完成的闭环任务
/ultrawork / ulw 最大并行化 批量修复、并行重构
/ralplan 迭代式规划共识 架构决策讨论
/deep-interview 苏格拉底式需求澄清 需求模糊时
/ccg 混合 Codex + Antigravity 双模型 前后端混合任务
/omc team（CLI） tmux 终端多进程 脱离 Claude Code 的纯命令行

Team 模式（官方推荐）

# 在 Claude Code 会话内
/team 3:executor "重构 Auth 模块并补全测试"

# 启用 Claude Code 原生 Teams（需要 v4.1.7+）
# 在 ~/.claude/settings.json 添加：
{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

Team 执行流水线：

team-plan → team-prd → team-exec → team-verify → team-fix（循环）

CLI Team 模式

# 用 Codex 做代码审查
omc team 2:codex "review auth module for security issues"

# 用 Gemini 做 UI 设计
omc team 2:gemini "redesign UI components"

# 查看任务状态
omc team status auth-review

# 关闭团队
omc team shutdown auth-review

Worker 类型：claude、codex、gemini、antigravity、grok、cursor，数字 N 表示并行数量。

Autopilot（快速自主执行）

/autopilot "build a REST API for managing tasks"
# 内部自动分解任务、调用专业 Agent、执行并验证

Ralph（持久验证循环）

/ralph "fix all TypeScript errors"
# 不停诊断 → 修复 → 验证，直到所有 TypeScript 错误清零
# "The boulder never stops rolling."

Deep Interview（需求澄清）

/deep-interview "我想做一个股票分析工具"
# 苏格拉底提问，暴露隐藏假设，量化需求的清晰度维度
# 确保你真的知道要做什么之后才开始写代码

19 个专业 Agent

OMC 内置 19 个专业 Agent，分三类：

构建与分析流： explorer、analyst、planner、architect、debugger、executor、code-simplifier

审查车道： security-reviewer、code-reviewer、critic

领域专家： document-specialist、test-engineer、designer、writer、qa-tester、scientist、git-master、tracer

所有 Agent 自动匹配最优模型层级（架构/分析用 Opus，标准工作用 Sonnet，简单查询用 Haiku）。

Skill 系统（可积累经验）

OMC 能从会话中提取可复用模式，形成.omc/skills/下的技能文件：

# 在 Claude Code 会话内
/skill list       # 列出已有技能
/skill add        # 添加新技能
/skillify         # 从本次会话提取高质量模式为技能

技能文件示例（.omc/skills/fix-proxy-crash.md）：

---
name: Fix Proxy Crash
description: aiohttp proxy crashes on ClientDisconnectedError
triggers: ["proxy", "aiohttp", "disconnected"]
source: extracted
---
Wrap handler at server.py:42 in try/except ClientDisconnectedError...

技能自动注入：下次遇到匹配的任务时，OMC 自动把相关技能加载进上下文，无需手动调用。

典型适用场景

场景 推荐模式
大型重构（跨多个模块） /team 3:executor
需要人工审批的发布流程 /ralph（verify 循环）
竞品技术调研 /deep-interview 先澄清 → /team 调研
批量 Bug 修复 /ultrawork
架构设计评审 /ralplan 或 /team
安全代码审查 omc team 2:codex
文档和代码同步更新 /ccg（Codex + Antigravity 双轨）
需求模糊的探索性项目 /deep-interview 先

坑与注意

  1. Marketplace 插件更新不会自动同步：运行 /plugin marketplace update omc 手动更新，再跑 /setup 刷新配置。旧版本可能导致与新版 CLI 不兼容。

  2. Claude Code 原生 Teams 需要实验性 Flag：没有在 ~/.claude/settings.json 里加 "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"，/team 会警告并降级到非 Team 执行。

  3. npm 安装有 better-sqlite3 警告：这是 prebuild-install@7.1.3 的上游已知警告，不影响功能，勿误以为是安装失败（见 issue #2913）。

  4. CI/CD 不能用 slash 命令：/autopilot、/ralph 是会话内交互命令，CI 场景用 omc setup、omc ask、omc session search 等确定性 CLI 命令。

  5. Worktree 模式是实验性功能：v4.4+ 支持原生 Team Worktree，但需要在 .claude/settings.json 开启 opt-in。

  6. .omc/ 目录是本地运行时状态：默认 .gitignore 忽略，只有 .omc/skills/ 可选择提交以跨机器共享。.omc-workspace marker 可以让多个独立仓库共享同一个 .omc/ 状态根。

  7. /goal 是 Claude Code 原生命令，不是 OMC 命令：行为参考 Claude Code 官方文档，不要自己猜测 OMC 会对 /goal 做特殊处理。

  8. /swarm 已废弃：v4.1.7 后移除，所有场景改用 /team。

与同类对比

OMC Claude Code（原生） Mastra Multi-agent Agent 系统
定位 Claude Code 增强插件 单 Agent IDE 助手 全栈 AI 应用框架 独立多 Agent 框架
使用方式 Claude Code 内 slash 命令 CLI TypeScript 代码 Python/JS
多 Agent ✅ 19 个专业 Agent ❌ ✅（自己组合） ✅
与 Claude Code 集成 ✅ 深度 N/A ⚠️ 需自行集成 ❌
Skill 积累 ✅ 会话提取 ❌ ⚠️ ❌
执行保障 ✅ verify-fix 循环 ❌ ⚠️ ⚠️
Team 协作 ✅ 原生 Teams ❌ ❌ ⚠️

一句话总结：OMC 是专门为已经重度使用 Claude Code 的开发者准备的"能力放大器"——不需要换工具，只要装个插件，就能从单 Agent 升级到多 Agent 交响乐团。

一句话推荐结论

如果你每天都在用 Claude Code 写代码，花 5 分钟装好 OMC 能让你的 AI 编程从"一个人问 AI"升级成"指挥一个 AI 团队"——尤其适合架构重构、安全审查、多模块并行开发这类一个人扛不住、多个专业 Agent 协作才快的场景。