一位 Reddit 用戶用四句話描述了他的編碼工作流：以低成本模型 GLM-5.1 驅動 OpenClaw 負責任務拆解與分派，將 Claude Code 與 Codex 分別用於前端與後端實作。本文逐層說明這套分工的機制與成本邏輯。
這套工作流由四個獨立工具串接而成。各元件有明確的職責範圍，也有已知的限制。
OpenClaw 是開源的 AI 助理框架，部署於本機，可常駐 Telegram、Discord 或本地終端機。核心功能是調度其他工具：接收指令、拆解任務，再將子任務分派給指定的編碼代理（Claude Code、Codex、Gemini 等），全程透過 PTY 子程序操控，並以 git worktree 隔離各代理的 Git 分支。
驅動 OpenClaw 進行思考與規劃的模型。智譜 AI 的旗艦模型，在 Claude Code 評測框架裡得分 45.3（相當於 Claude Opus 4.6 的 94.6%），定價 $0.95/M 輸入 token、$3.15/M 輸出，約為 Claude Sonnet 4.6 的三分之一。用於「分派指令、寫計畫、彙整結果」等高頻低深度任務時，可有效降低整體成本。
Anthropic 官方的 Agentic Coding CLI，桌面版額外提供視覺 diff、本地檔案讀寫與 Cowork 背景代理。前端、UI、CSS 及設計相關程式碼的品質優於 Codex。已知問題：有時會在任務尚未完成時即回報「production-ready」，需搭配其他模型進行 review 確認。
OpenAI 的 CLI 編碼代理，接 GPT-5 系列模型。後端與系統程式碼可靠，處理大型 codebase 時不易偏離範疇。UI 輸出以功能為優先，視覺設計品質有限。在此工作流中僅負責後端任務。
以下為 Reddit 引文的視覺化呈現：從指令進入 OpenClaw 開始，任務如何被拆解、分派至各代理，以及結果如何合流回傳。
兩個代理的輸出特性不同。Codex 後端程式碼可靠，較少偏離規格；Claude Code 前端與 UI 品質較高，但有時提前宣告完工。依此特性分配任務可降低整體修正成本。
OpenClaw 的「規劃、分派、彙整」階段消耗大量 token，但這類任務不需要頂級模型能力。以 GLM-5.1 承擔此層，可節省 60–70% 的調度成本，將 Claude 與 Codex 的用量集中於實際程式碼生成。
| 模型 | 輸入 / M token | 輸出 / M token | 用途 | 相對 Claude Sonnet |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.1 (Z.ai) | $0.95 | $3.15 | OpenClaw 大腦 · 任務拆解、分派、彙整 | 省 70% |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | Claude Code · 前端實作 | 基準 |
| GPT-5.x (Codex) | $5.00 | $25.00 | Codex · 後端與系統實作 | 高 1.6× |
| Claude Opus 4.7 | $5.00 | $25.00 | (此工作流未使用) | 高 1.6× |
採用 GLM Coding Plan 月費制（$10–$60 不等）後，OpenClaw 的執行成本可轉為固定支出。對每日執行大量代理任務的用戶，月費制通常優於按 token 計費。
以下整理自 r/ClaudeCode、r/LocalLLaMA、OpenClaw Discord 及 OpenClaw GitHub 討論串中出現頻率較高的建議。
Claude Code 完成前端任務後，將 commit 交給 Codex 執行 code review。Codex 能識別 Claude 宣告完工但實際未完成的情況，此流程在 r/ClaudeCode 討論中被稱為 "Codex babysitting Claude"。
兩個代理不應共用同一分支。OpenClaw 預設以 git worktree 隔離，前端與後端 PR 各自合流，merge conflict 由 orchestrator 統一處理。
OpenClaw 操控 Claude Code 與 Codex 時，以 pty:true 將其作為 headless 子程序執行：送指令、讀 log、在被 prompt 時回應。避免以 GUI 模式啟動。
Claude Code 與 Codex 均支援先產出 plan 再等待核准。可在 orchestrator 端以 GLM 自動審核計畫，僅在 GLM 判定需要升級時才通知人工介入。
依官方 SKILL 說明："it'll read your soul docs and get weird ideas about the org chart!"。Codex 會將 OpenClaw 的狀態檔讀入並產生錯誤推論。應在 /tmp 或專案目錄內執行。
Codex 執行後端任務時，以 Goal Task 設定明確的完成條件（例如 pnpm test passes），讓代理循環執行直到測試通過。此為 Codex 較可靠的使用模式。
所有編碼代理應以 background:true 啟動，再以 process action:log 監看執行狀況。前景 one-shot 模式會阻塞 OpenClaw 的整個 chat 通道。
GLM-5.1 的 context window 為 128K，低於 Claude 的 200K–1M。規劃任務時，以 RAG 或檔案摘要取代完整 codebase 輸入，僅提供所需的局部上下文。
將 notify route 設為 Telegram，可在離開電腦時繼續監看代理執行。以 GLM 驅動調度層，在外部執行代理的 token 成本較低。
前置需求：Node.js ≥ 18、Git、有效的 Claude Code 訂閱、Codex CLI 帳號，以及 Z.ai 的 GLM Coding Plan（最低 $10/月）。完整設定通常可在數小時內完成。
OpenClaw、Claude Code CLI、Codex CLI 三者均需在 PATH 中。建議同時安裝 Claude Code 桌面版以取得視覺 diff 功能。
# OpenClaw (Hermes Agent 也可以,看你習慣)
npm install -g @openclaw/cli
# Claude Code CLI
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# Codex CLI
npm install -g @openai/codex
codex login
在 ~/.openclaw/openclaw.json 加入 Z.ai 的 endpoint（OpenAI 相容介面），將 OpenClaw 的驅動模型切換為 GLM-5.1。
{
"provider": "zai",
"baseUrl": "https://api.z.ai/api/paas/v4",
"model": "glm-5.1",
"apiKey": "$ZAI_API_KEY"
}
在 OpenClaw 的 SKILL 目錄建立兩個 coding-agent 設定：frontend.md 指定模型為 Claude Code，工作目錄為 app/web；backend.md 指定模型為 Codex，工作目錄為 app/api。Orchestrator 依任務描述關鍵字（「UI / style / page」路由至前者，「API / route / db」路由至後者）分派任務。
設定 openclaw message send 的 notify route，確保任務失敗時能收到 Telegram 通知，避免代理在背景靜默中止而未被察覺。
透過 Telegram 向 OpenClaw 送出指令，例如：「新功能：會員 Dashboard。前端使用 shadcn 元件，後端需有 /api/me 路由與 JWT 驗證。」OpenClaw 以 GLM-5.1 拆解任務，建立兩個 worktree，分別將前端任務派給 Claude Code、後端任務派給 Codex，各自完成後合流至 main branch，並回傳 diff 連結。
# 你只下這一句,剩下的事 OpenClaw 自己分
新功能: 會員 Dashboard
- frontend: shadcn 元件, 響應式, 暗色模式
- backend: /api/me 路由, JWT 驗證, Redis cache
合流前加入一道審核：Orchestrator 將 Claude Code 的 commit 交給 Codex 執行 review。Codex 識別問題後，可自行修正或回傳 Claude Code 處理。此反向流程在 Reddit 討論中出現頻率較高。
以下問題在社群實戰回報中出現頻率較高，建議在設定前先行了解。
這位 Reddit 用戶將多個 AI 工具組織為分工明確的系統：以 OpenClaw 作為調度層，以 GLM-5.1 承擔高頻低成本的規劃任務，以 Claude Code 和 Codex 各自執行前端與後端實作。每個元件的配置對應其已知的能力邊界。這種以角色分工取代單一全能助手的架構，可降低成本、提高輸出可預測性。
此工作流在 r/ClaudeCode、OpenClaw GitHub 及 Hacker News 的相關討論中均有具體案例。