OpenClaw + Codex/ClaudeCode Agent Swarm: The One-Person Dev Team

独立开发者用 OpenClaw + Codex/Claude Code 搭建 AI Agent 系统的完整案例。双层架构：OpenClaw 编排层持有业务上下文，Agent 执行层专注代码。8步从需求到 PR 合并，含自动监控、三 Agent Code Review、改进版 Ralph Loop（动态调整 prompt）。实测：单日 94 次提交，30 分钟 7 个 PR，月成本 $190。瓶颈是 RAM 不是 token。

acpx（openclaw 出品的 agent 控制工具）发布 0.6.0 版本，带来多项实用更新：Claude system prompt 直接控制、session pruning（自动削减上下文）、embeddable turn handles（嵌入到自定义 UI）、--no-terminal 模式、persistent session 修复、WSL cwd 路径转换、queue 稳定性提升及更清晰的报错提示。对于日常使用 Claude/Codex 进行自动化任务的同学，session pruning 和 system prompt 控制是本次最值得关注的两个功能——前者避免上下文溢出，后者让你更精细地约束模型行为。已在 GitHub 开源，有需求的开发者值得关注。

Note: this post is about building your own agents (agentic software engineering), not about using coding agents. 注意：本文讨论的是构建自己的代理（代理软件工程），而不是使用编码代理。 By now you've probably used a few agents, or at least heard of Claude Code, Codex, or OpenClaw. Ever wondered what it takes to build your own? 到目前为止，你可能已经使用过几个代理，或者至少听说过Claude Code、Codex或OpenClaw。

基于 Reddit 真实数据(Claude Code Opus 4.6 ~100小时 vs Codex GPT-5.4 ~20小时，8万行 Python/TypeScript，2800测试用例)的深度对比。发现两种截然不同的工程师人格:Claude Code 像赶工期的资深工程师，速度快3-4倍但倾向堆砌技术债务;Codex 像稳妥的5-6年经验开发者，深思熟虑但交付质量更高。作者提出实用的互补工作流:用 Claude Code 快速原型探索，Codex 重构架构补测试。核心结论:AI 编程助手是放大器而非替代品，Claude 需要技艺精湛的驾驶员，Codex 对实时介入要求更低。