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Claude Code 如何接 Cloudflare GLM 5.2？完整命令與避坑整理

Claude Code 如何接 Cloudflare GLM 5.2？完整命令與避坑整理

by | 7 月 20, 2026 | Agent, AI, API, Tool

Cloudflare Workers AI 拿來接 Claude Code 的做法很簡單：Cloudflare 跑模型，LiteLLM 在本機當轉接橋，Claude Code 只需要改 Anthropic 相關環境變數，就能把請求送到本機 proxy。

這篇整理的是一個比較務實的路線。它不是要你把所有模型成本都消失，而是讓你知道免費額度在哪裡、帳單風險在哪裡、命令怎麼下、哪些設定一定要看清楚。

先講結論

Cloudflare Workers AI 有免費額度，官方價格頁寫明 Free plan 每天有 10,000 Neurons，GLM 5.2 目前也在 Cloudflare Workers AI 模型列表裡，可以透過 Cloudflare API 呼叫。這代表你可以把 Claude Code 的模型入口改成本機 LiteLLM proxy，再由 LiteLLM 轉送到 Cloudflare 的 @cf/zai-org/glm-5.2。

但「免費」不是「無限」，Cloudflare 的計費單位是 Neurons，免費額度用完後會受到方案限制，更重要的是，Cloudflare AI Gateway 也能接外部模型，如果你把 OpenAI 或 Anthropic 這類外部模型接進去，那就不再是 Cloudflare Workers AI 的免費模型邏輯，帳單會回到外部供應商那邊。

Claude Code 透過 LiteLLM proxy 接 Cloudflare Workers AI GLM 5.2 的架構圖
Claude Code 只改成本機 Anthropic 入口，真正的模型請求由 LiteLLM 轉到 Cloudflare Workers AI。

這個架構在解什麼問題

Claude Code 很好用，但長時間寫程式、重構、跑測試、修錯時，模型成本會變得很有感。若只是一些低風險任務，例如產生腳手架、改小工具、做簡單 demo、先跑一輪想法，Cloudflare Workers AI 的免費額度可以拿來當低成本緩衝層。

這和 用 Claude Code 搭配 LM Studio 與 Ollama 的思路很像，只是這次不是跑本地模型，而是把免費雲端額度接進本機開發流程。若你的工作流已經在用 Claude Code、Codex 和 skill 組合工作流，這種 proxy 入口會很有彈性。

完整操作命令

下面命令以 macOS 或 Linux 為主。你需要先有 Cloudflare 帳號，並在 Cloudflare dashboard 取得 Account ID 和 API Token。API Token 建議只給 Workers AI 需要的最小權限，不要用過度寬鬆的全域 token。

0. 安裝 Claude Code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

1. 用 curl 單測 GLM 5.2

先確認 Cloudflare 端可以呼叫模型。把 `你的ACCOUNT_ID` 和 `你的API_TOKEN` 換成自己的值。

curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/你的ACCOUNT_ID/ai/run/@cf/zai-org/glm-5.2 \
  -H "Authorization: Bearer 你的API_TOKEN" \
  -d '{"messages":[{"role":"user","content":"用一句話介紹你自己"}]}'

2. 安裝 uv

LiteLLM proxy 用 uvx 跑，可以固定 Python 3.12，避開較新 Python 版本造成的編譯問題。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. 驗證 LiteLLM 能跑

uvx --python 3.12 --from 'litellm[proxy]' litellm --version

4. 建立 cf-config.yaml

建立 `cf-config.yaml`。`你的ACCOUNT_ID` 有兩處要換。`cf-glm-5.2` 給 Claude Code 主要模型用，`cf-small` 給較輕量任務用。

model_list:
  - model_name: cf-glm-5.2
    litellm_params:
      model: openai/@cf/zai-org/glm-5.2
      api_base: https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/你的ACCOUNT_ID/ai/v1
      api_key: os.environ/CLOUDFLARE_API_TOKEN
  - model_name: cf-small
    litellm_params:
      model: openai/@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8
      api_base: https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/你的ACCOUNT_ID/ai/v1
      api_key: os.environ/CLOUDFLARE_API_TOKEN

litellm_settings:
  use_chat_completions_url_for_anthropic_messages: true

5. 啟動 LiteLLM 翻譯橋

這個終端視窗要保持開啟。Claude Code 之後會連到 `localhost:4000`。

export CLOUDFLARE_API_TOKEN=你的token
uvx --python 3.12 --from 'litellm[proxy]' litellm --config cf-config.yaml --port 4000

6. 新開視窗測 proxy

curl http://localhost:4000/v1/models -H 'Authorization: Bearer sk-1234'

7. 把 Claude Code 指到本機 proxy

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:4000
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-1234
export ANTHROPIC_MODEL=cf-glm-5.2
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=cf-small

接著啟動 Claude Code，若跳出自訂 API 設定就選是。進入後用 `/status` 確認 Base URL 指向 `localhost:4000`。

claude

8. 把設定寫進 shell profile

如果你確定要長期使用，可以把上面四行 `ANTHROPIC_` export 加到 `~/.zshrc` 或 `~/.bashrc`。我會建議先手動跑幾次確認沒有問題，再寫進 profile。

Windows PowerShell 寫法

PowerShell 不用 `export`，改用 `$env:`。

$env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:4000"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-1234"
$env:ANTHROPIC_MODEL="cf-glm-5.2"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="cf-small"

若要永久保存，放進 PowerShell 的 `$PROFILE`。Windows 跑 AI Agent 時，環境隔離也很重要，可以延伸看 Windows 跑 AI Agent 為什麼要用 WSL。

保命提醒：不要把外部模型當免費額度

最容易出事的地方，是把 Cloudflare Workers AI、Cloudflare AI Gateway、OpenAI、Anthropic 混在一起。這篇的低成本前提，是 Cloudflare config 裡的模型走 `@cf/` 開頭，例如 `@cf/zai-org/glm-5.2`。這類模型用的是 Cloudflare Workers AI 額度。

如果你把 Gateway 接到 GPT 或 Claude，那些請求可能會回到 OpenAI 或 Anthropic 的帳單。Cloudflare 只是通道，不代表外部模型突然免費。真正要保命，就是把模型名稱、api_base、API key 來源逐一檢查，並在 Cloudflare 後台看用量。

官方價格頁目前寫得很明確：Free plan 每天 10,000 Neurons，Paid plan 也有每天 10,000 Neurons 免費額度，超出後依 Neurons 計費。免費方案超出額度通常是操作失敗，不是自動無限跑。這點比「無限免費」四個字重要太多。

省額度的三個做法

第一，任務分層。小任務用 `cf-small`，複雜推理再用 `cf-glm-5.2`。第二，讓 Agent 先輸出計畫再執行，避免一次丟太長上下文。第三，把重複流程寫成腳本或 skill，減少模型反覆讀同一批資料。

這也是我一直看好的方向：不要只追求模型本身，而是把模型接到穩定工具鏈。像 Playwright CLI 讓 Codex 操作瀏覽器，或 讓 Agent 自己搜尋和使用 skills，本質上都是把昂貴推理留給真正需要判斷的地方。

我會怎麼用

我不會把這套當成主力模型的完全替代品，而是當成低成本實驗層。適合拿來跑 demo、試 prompt、生成小工具、做簡單 code review、補文件、處理一次性腳本。真正重要的架構決策、複雜除錯、長上下文專案，還是要保留更強模型或本地大模型選項。

如果你已經在用 Codex 和 ChatGPT Work 這類 AI 代理工作流，這套 Cloudflare Workers AI + LiteLLM 的做法可以當成另一個模型入口。它的價值不是讓你省到零，而是讓你有更多成本可控的實驗空間。

延伸資源

FAQ

Cloudflare Workers AI 接 Claude Code 真的免費嗎？

不是無限免費。Cloudflare Workers AI 有每日免費 Neurons 額度，超出後會依方案限制或計費。要把它當成低成本額度，不要當成沒有上限的模型。

為什麼需要 LiteLLM？

LiteLLM 在本機當 proxy，把 Claude Code 發出的 Anthropic 入口請求轉成 Cloudflare Workers AI 可接受的 OpenAI 相容請求。

最容易踩到哪個帳單風險？

最容易把 Cloudflare AI Gateway 接到外部 GPT 或 Claude，卻以為仍在用 Cloudflare 免費 @cf 模型。設定時要確認模型名稱是 `@cf/` 開頭，並檢查 API key 來源。

這套適合取代主力 Claude 嗎？

不建議直接取代。它比較適合低成本實驗、簡單任務、小工具和批次工作。複雜架構、長上下文和高風險任務，仍應保留更強模型。

OfficeCLI 是什麼？讓 AI Agent 操作 Word、Excel、PowerPoint

OfficeCLI 是什麼？讓 AI Agent 操作 Word、Excel、PowerPoint

by | 7 月 20, 2026 | AI, skills, Tool

OfficeCLI 把 Word、Excel、PowerPoint 這三種常見文件，變成 AI Agent 可以穩定讀取、修改、驗證和預覽的工程接口。

以前要讓 AI 幫你處理 Office 文件，常見做法是丟給 Python 套件，例如 python-docx、openpyxl、python-pptx。這些工具很有用，但每種格式各自一套 API，版面問題也很難用純文字確認。OfficeCLI 的方向則比較像給 Agent 一支專門的文件手臂，用 CLI 和 JSON 把文件操作標準化。

先講結論

OfficeCLI 是 iOfficeAI 開源的 Office 文件命令列工具，主打給 AI Agent 使用。它可以建立、讀取、修改和驗證 docx、xlsx、pptx，不需要安裝 Microsoft Office，也不需要額外 runtime，官方定位是 single binary。

我會把它放在 Playwright CLI 同一類思路裡，Playwright CLI 是讓 Agent 操作瀏覽器，OfficeCLI 則是讓 Agent 操作文件，兩者共同點都是把原本依賴 GUI 或複雜 library 的任務，改成可重複、可檢查、可寫進 skill 的 CLI 工作流。

OfficeCLI 讓 AI Agent 讀取修改驗證和修正 Office 文件的流程圖
OfficeCLI 的價值在於讓 Agent 形成讀取、修改、驗證、修正的文件處理閉環。

為什麼 Agent 需要 OfficeCLI

文件不是只有文字，Word 有段落、樣式、頁首頁尾、註腳、目錄和追蹤修訂。

Excel 有公式、表格、樞紐分析、條件格式和資料驗證。P

owerPoint 有投影片、形狀、圖表、圖片、動畫和轉場。這些東西如果只轉成純文字，Agent 很容易看漏版面和結構。

OfficeCLI 的關鍵設計，是把文件轉成 Agent 能理解的結構化輸出，也能渲染成 HTML 或 PNG，這讓 Agent 不只知道文件裡有什麼文字，也能檢查排版結果。對需要交付正式報告、簡報、表格的人來說，這個 render → look → fix 的迴圈非常重要。

一行指令取代很多樣板程式碼

傳統 Python 套件通常要先 import library、建立物件、找到段落或投影片、設定屬性，最後再存檔，OfficeCLI 把這些操作變成像 shell command 一樣的命令。例如建立簡報、加入投影片、設定文字、讀取 outline、輸出 JSON，都可以用命令完成。

officecli create deck.pptx
officecli add deck.pptx / --type slide --prop title="Q4 Report"
officecli view deck.pptx outline
officecli get deck.pptx /slide[1] --json

這種形式對 Codex、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 這類 coding agent 很友善。Agent 不需要在不同文件格式之間背很多 Python API，只要知道 OfficeCLI 的命令和路徑規則，就能用一致方式操作三種 Office 文件。

OfficeCLI 能做哪些事

OfficeCLI 的命令不只 create 和 view。官方文件列出的核心能力包含 get、query、set、add、remove、move、swap、validate、batch、dump、merge、watch、mcp、raw 和 raw-set。這代表它不只是產生文件，也能讀取現有文件、定位元素、修改內容、驗證問題、批次處理和啟動 MCP server。

格式可做的事適合場景
Word段落、樣式、表格、圖片、註腳、目錄、追蹤修訂報告、自動合約、專案文件、審稿流程
Excel儲存格、公式、表格、排序、條件格式、圖表、樞紐分析月報、資料清理、預算表、營運儀表板
PowerPoint投影片、形狀、圖片、表格、圖表、動畫、轉場簡報初稿、銷售 deck、課程投影片、專案提案

如果你的工作已經在用 MarkItDown 把 Office 文件轉成 AI 可讀 Markdown，OfficeCLI 可以補上另一半。MarkItDown 偏向讀取和轉換，OfficeCLI 更偏向讀寫修改和驗證。

最重要的是可視化回饋

Agent 產生文件最常見的問題，是內容看起來對，但交付檔打開後版面歪掉。OfficeCLI 的 built-in rendering engine 可以把 docx、xlsx、pptx 渲染成 HTML 或 PNG，再讓 Agent 檢查畫面。這對簡報和報告特別有用，因為很多錯誤不是純文字能看出來的。

例如 Agent 做完簡報後，可以先用 `officecli view deck.pptx html` 或 `officecli watch deck.pptx` 看預覽，再用 `officecli view deck.pptx issues –json` 找問題。這會讓文件生成變成工程流程，而不是一次性產出後靠人工開檔檢查。

安裝方式

OfficeCLI 官方提供多種安裝路線。AI Agent 可以先讀 skill file，讓 Agent 自己理解如何安裝和使用。一般開發者也可以直接跑安裝腳本，或透過 npm 安裝。

curl -fsSL https://officecli.ai/SKILL.md
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/iOfficeAI/OfficeCLI/main/install.sh | bash
npm install -g @officecli/officecli

Windows 則可以用 PowerShell 安裝。它的核心好處是 single binary，文件處理不必依賴本機有沒有安裝 Office。這對伺服器、CI、Docker 或 Agent 執行環境很重要。

跟 Python 套件和 LibreOffice 怎麼選

python-docx、openpyxl、python-pptx 還是很實用，尤其是你已經有固定資料結構和成熟程式碼時，LibreOffice headless 也適合某些批次轉檔需求，OfficeCLI 的優勢，是它把三種 Office 文件收斂成同一套 CLI、JSON 和路徑模型，對 Agent 來說比較容易自我修正。

我會這樣選。如果只是固定模板套資料，Python 套件仍然簡單。如果要讓 Agent 自己讀一份未知文件、理解結構、修改局部、檢查品質，再回頭修正，OfficeCLI 會更接近 AI-native 的工作方式。如果團隊正在做 Codex 與 AI 代理工作流，這種工具就很值得放進標準工具箱。

可以怎麼接到 Codex

最務實的做法，是先把 OfficeCLI 當成專案工具使用。讓 Codex 讀文件、產生命令、執行修改，再用 validate 和 issues 做回饋。等流程穩定後，再寫成 skill。這和 讓 Agent 自己發現和使用 skills 的方向很一致。

舉例來說，可以做一個「每週報告 skill」。輸入資料來源後，Agent 先產生 Excel 摘要，再把重點轉成 PowerPoint，最後輸出 Word 報告。OfficeCLI 負責文件讀寫與驗證，Codex 負責資料整理、判斷和修正。若還需要把團隊知識一起查進來，也可以搭配 OpenWiki 這類 Agent 共用知識庫。

我的判斷

OfficeCLI 的真正價值，是把 Office 文件從「人打開 GUI 慢慢改」變成「Agent 可以讀、改、看、驗證、再修正」的循環。它不一定取代所有 Python library，但很適合補上 AI Agent 在文件處理裡最缺的一塊：穩定操作接口加可視化回饋。

如果你的工作常常要做報表、合約、簡報、月報、批次文件修改，這類工具會越來越重要。未來的文件自動化不只是產生文字，而是讓 Agent 能理解文件結構，知道自己改了哪裡，也能在交付前先檢查成果。

延伸資源

FAQ

OfficeCLI 是什麼？

OfficeCLI 是給 AI Agent 和開發者使用的 Office 文件 CLI，可以建立、讀取、修改和驗證 Word、Excel、PowerPoint 文件。

OfficeCLI 需要安裝 Microsoft Office 嗎？

不需要。官方主打 single binary，不依賴本機 Office 安裝，適合伺服器、CI 和 Agent 執行環境。

OfficeCLI 和 python-docx、openpyxl 差在哪裡？

Python 套件適合固定程式流程。OfficeCLI 更適合 AI Agent，因為它提供一致的 CLI、JSON 輸出、路徑式元素定位、文件驗證和 HTML 或 PNG 預覽。

Codex 可以用 OfficeCLI 嗎？

可以。Codex 可以透過終端執行 OfficeCLI 命令。若把常用流程寫成 skill，就能讓 Codex 更穩定地處理報告、簡報和表格。

Orca ADE 是什麼？讓 Codex、Claude Code 多 Agent 並行開發

Orca ADE 是什麼？讓 Codex、Claude Code 多 Agent 並行開發

by | 7 月 20, 2026 | AI, Tool

Orca 是 AI coding agent 的控制台，它把 Codex、Claude Code、OpenCode、Pi 這些 CLI agent 放進同一個開發環境，並且用 Git worktree 把每個任務隔離開來。這對已經開始同時使用多個 AI 編程工具的人很關鍵。

單一 Agent 的時代，問題通常是模型會不會寫，多 Agent 的時代，問題變成誰負責哪個分支、誰改了哪些檔案、怎麼比較成果、怎麼把最好的解法合回主線，Orca 想解的是後面這一段。

先講結論

Orca 是 stablyai 開源的 AI Development Environment，官方用法是把 Codex、Claude Code、OpenCode、Oh My Pi(OMP) 或其他 CLI agent 並排跑起來，每個 Agent 都在自己的 Git worktree 裡工作，最後由使用者比較差異、審查結果，再決定要合併哪一版。

我會把 Orca 看成 OpenWork 這類 OpenCode 工作台 的更完整版本，OpenWork 偏向把本地 Agent 工作桌面化，Orca 則更強調多 Agent orchestration、worktree 隔離、手機 companion、任務恢復和差異審查。

Orca 多 Agent 透過 Git worktree 隔離並行開發的流程圖
Orca 的核心不是多開終端，而是讓每個 Agent 有隔離環境，最後可以比較成果再合併。

Orca 解決的是多 Agent 失控問題

只跑一個 Codex 或 Claude Code 時，管理成本還可以接受，但當你同時讓三個 Agent 嘗試三種解法，麻煩就來了，檔案會互相覆蓋，終端輸出會混在一起，分支會弄亂，最後還要靠人回頭找哪一版比較好。

Orca 的做法是把每個 Agent 放進獨立 worktree。你可以把同一個 prompt 丟給多個 Agent，讓它們各自改一份程式碼，互不干擾。這很適合用在 bug 修復、重構、UI 改版、測試補齊和規格探索。

這和 用 Superpowers 建立 AI 開發紀律 的方向很接近。差別是 Superpowers 偏向規範和方法，Orca 偏向把這些工作流做進工具介面。

支援哪些 Agent

官方 README 的說法很直接：只要是能在 terminal 裡跑的 CLI agent，就可以放進 Orca。目前官方列出的包含 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、OpenCode、OpenClaude、OMP、Hermes Agent 等。這表示 Orca 不是綁定單一模型，而是把現有工具收進同一個 cockpit。

AgentOrca 裡的角色適合任務
Codex通用 coding agent改程式、跑測試、整理專案
Claude Code強推理與長任務重構、架構判斷、需求拆解
OpenCode本地或自訂模型入口低成本實驗、本地 agent 工作流
OMP、Hermes 等其他 CLI agent特定工具或特定模型路線

如果你已經在用 Codex 與 ChatGPT Work 的 AI 代理工作流，Orca 的價值會更明顯。它不是要取代 Codex，而是讓 Codex 可以和其他 Agent 同場協作。

Parallel Worktrees 是核心

Orca 最重要的功能是 Parallel Worktrees。你可以把同一個需求發給多個 Agent，讓它們各自在不同 Git worktree 裡完成任務。完成後再比較 diff、測試結果和實作品質。這比在同一個 working tree 裡輪流叫不同 Agent 改檔安全很多。

我會把它想成「平行探索」。不是每個 Agent 都要成功，而是讓不同模型或不同 prompt 策略同時試錯。最後人做判斷，挑一個最好的版本進主線。這比盲信單一 Agent 更符合真實工程工作。

Terminal Splits 和任務恢復

Orca 也把多面板和多終端做進介面。Terminal Splits 讓你可以把多個 Agent、測試、伺服器和 logs 並排放著看。對前端專案、後端 API、資料庫 migration 這類需要同時觀察多個輸出的任務，這會比一直切 tab 順很多。

任務恢復也很重要。AI coding agent 常常不是一次跑完，尤其遇到長時間編譯、測試失敗、rate limit 或你臨時離開電腦。Orca 把任務狀態集中管理，讓你能回到原本的 Agent session，而不是重新猜它剛剛做到哪裡。

手機遠端和語音輸入不是噱頭

Mobile Companion 乍看像附加功能，但對長時間 Agent 任務其實很實用，你可以在手機上看 Agent 是否完成，收到通知後補一句 follow-up，或遠端啟動下一個任務。這讓 AI coding 從坐在電腦前等待，變成可以非同步監看。

語音輸入也類似，很多時候我們不是缺鍵盤，而是缺一個快速把想法丟給 Agent 的入口，若搭配清楚的任務模板，語音輸入可以用來快速交代需求、補充限制或要求重跑測試。

GitHub Issue 和定時審查

Orca 官方也強調 GitHub 和 Linear 的原生整合。你可以在 app 裡看 issue、PR、project board，並從任務直接開 worktree。這讓「看任務 → 啟動 Agent → 產生改動 → review diff」變成一條線，而不是在瀏覽器、終端、IDE、Git UI 之間來回切。

定時審查 repository 是另一個有意思的方向，它適合拿來做每日或每週檢查，例如 dependency 更新、測試覆蓋率、錯誤 logs、未完成 issue、重複程式碼。這類任務不一定需要最強模型，但需要穩定排程和可追蹤結果。

和 Playwright CLI、OpenWork 怎麼搭

Orca 管的是多 Agent 和 worktree。Playwright CLI 管的是瀏覽器自動化。OpenWork 管的是 OpenCode 和本地 Agent 桌面工作台。這些工具其實不是互斥，而是分別解決 AI 開發流程中的不同層級。

我的理想組合會是：Orca 負責多 Agent 任務隔離，Codex 或 Claude Code 負責實作，Playwright CLI 負責跑 UI 驗證，Graphify 或 OpenWiki 負責專案知識。這樣 Agent 就不是聊天框，而是完整開發系統的一部分。

安裝與使用入口

Orca 官方下載入口在 onOrca.dev，支援 macOS、Windows、Linux。Windows 使用者官方 README 也提醒可以抓較新的 RC 版本，因為有 Windows fixes。手機 companion 則提供 iOS App Store、TestFlight 和 Android APK。

  • 桌面版：到 onOrca.dev/download 下載
  • 原始碼：stablyai/orca GitHub
  • 手機 companion：官方 README 提供 iOS、TestFlight 和 Android APK 連結
  • 支援 Agent：Codex、Claude Code、OpenCode、GitHub Copilot CLI、Pi、Hermes Agent 和其他 CLI agent

我的判斷

Orca 的價值，不是讓你同時叫五個 Agent 然後期待奇蹟發生。真正有用的是隔離、比較、恢復、審查和合併，多 Agent 不是數量遊戲，而是工程流程問題。

如果你只是偶爾用 Codex 改一兩個檔案，Orca 可能有點重，但如果你已經常常同時開 Claude Code、Codex、OpenCode，或想把 issue 修復、UI 測試、code review 分配給不同 Agent，Orca 就值得試，它比較像從單兵作戰進入小隊協作。

延伸資源

FAQ

Orca ADE 是什麼？

Orca 是 AI Development Environment，可以把 Codex、Claude Code、OpenCode、Pi 等 CLI agent 放在同一個介面裡並行工作。

Orca 為什麼要用 Git worktree？

Git worktree 可以讓每個 Agent 在獨立工作區修改程式碼，避免互相覆蓋檔案，也方便最後比較 diff 和測試結果。

Orca 適合所有開發者嗎？

如果只是偶爾用一個 Agent 改小檔案，Orca 可能太重。若你常用多個 Agent、需要任務隔離、差異比較、手機遠端和任務恢復，Orca 就很適合。

Playwright CLI 是什麼？讓 Codex 用 CLI 操作瀏覽器

Playwright CLI 是什麼？讓 Codex 用 CLI 操作瀏覽器

by | 7 月 15, 2026 | AI, skills

Playwright CLI 這個方向很值得注意，因為它把瀏覽器自動化從「大型工具協議」拉回成 coding agent 很擅長使用的 CLI 指令，對 Codex、Claude Code、GitHub Copilot 這類工具來說，差別不只是能不能操作網頁，而是能不能用更少上下文、更少 token、更穩定地完成重複任務。

以前要讓 Agent 操作瀏覽器，常見做法是 MCP、Chrome extension、CDP debug port，或直接寫 Playwright 程式。這些方法各有好處，但也都有代價，Playwright CLI 的取向很清楚：把常見瀏覽器操作包成簡短命令，搭配 skill 讓 Agent 知道怎麼用。

先講結論

Playwright CLI 是 Microsoft 推出的 Playwright 命令列工具，我們以前常常用他的程式庫，也有用過他的 MCP ，現在官方 README 直接寫它是 Playwright CLI with SKILLS，它可以 open、goto、click、type、snapshot、find、screenshot、console、requests、trace、video，也有 `show` dashboard 可以觀察背景裡的 browser sessions。

我會把它定位成 AI coding agent 的瀏覽器手腳，MCP 比較像完整工具層，Playwright CLI 則像可被 Agent 快速呼叫的瀏覽器 shell。大型專案裡，Agent 一邊改程式、一邊跑 UI、一邊截圖驗證，CLI 路線通常更省上下文。

為什麼 CLI 比 MCP 更省

官方 README 對這點講得很清楚，CLI 加 skill 的好處，是不需要把大型 tool schema 和冗長 accessibility tree 塞進模型上下文。Agent 只要呼叫目的明確的命令，再讀回 snapshot 或輸出檔，就能完成下一步。

這也解釋了為什麼有人把原本基於 Chrome Dev MCP 的 skill 改成 Playwright Python 或 CLI 流程後，速度可以明顯變快。核心不是 Playwright 比 MCP 神奇，而是把探索階段標準化成腳本後，就不需要每次都消耗大量 token 重新推理。

Playwright CLI 和 MCP 在 coding agent 工作流中的差異圖
CLI 加 skill 適合高頻、可標準化的瀏覽器任務。MCP 仍適合需要長時間持續狀態與豐富頁面 introspection 的探索型工作。

它能做什麼

Playwright CLI 的命令很完整，已經不是只打開網頁和截圖而已。核心操作包含 `open`、`goto`、`type`、`click`、`fill`、`drag`、`hover`、`select`、`upload`、`check`、`snapshot`、`find`、`eval`。也有 console、network requests、trace、video 和 locator 生成。

這讓它不只是測試工具，也可以變成瀏覽器自動化框架。舉例來說，Agent 可以先 `open` 網頁，再用 `snapshot` 取得頁面狀態，用 `find` 找文字或元素，用 `click` 和 `fill` 操作表單，最後 `screenshot` 留存結果。這種流程很適合寫進 skill，之後重複執行。

自動發文、自動測試、社群互動

Playwright CLI 最容易落地的場景，是把每天都要重複打開瀏覽器完成的事，變成可檢查、可重跑、可留紀錄的工作流。它可以用在自動發文，例如登入 WordPress、填標題、貼上 Gutenberg HTML、上傳圖片、儲存草稿。這不一定要取代 API，而是當某些後台沒有好用 API 時，讓 Agent 仍然能用瀏覽器完成同一件事。

第二個場景是自動測試。Agent 可以開啟本機開發站、測登入流程、點選主要按鈕、檢查表單錯誤、看 console、抓 network requests、最後截圖留存。這種流程很適合接在 Codex 修改程式之後，讓它不是只改完程式就停下來，而是自己打開畫面驗證一次。

第三個場景是社群互動。以 Facebook 為例，它可以幫你打開指定頁面、整理新貼文、判斷哪些內容和你關心的主題相關，再把候選清單列出來讓你確認。確認後再執行點讚、收藏或回覆，會比完全自動亂點安全很多，也比較不容易違反平台規範。

我會把這類流程設計成「Agent 先整理，人再批准，Agent 再執行」。自動發文可以先存草稿，自動測試可以直接跑，自動社群互動則最好保留人工確認。這樣 Playwright CLI 才不是單純的瀏覽器代點工具，而是把人的判斷和 Agent 的執行力接在一起。

安裝方式

官方安裝方式很直接，Node.js 需要 18 以上。

npm install -g @playwright/cli@latest
playwright-cli --help

如果要讓 Claude Code、GitHub Copilot 等工具讀到本機 skill，可以執行。

playwright-cli install --skills

最小 demo 可以這樣跑。

playwright-cli open https://demo.playwright.dev/todomvc/ --headed
playwright-cli type "Buy groceries"
playwright-cli press Enter
playwright-cli screenshot

但 codex 他不會也一起安裝，記得將 ~/.claude/skills/playwright-cli 手動複製一份到 ~/.codex/skills/playwright-cli

Session 是實用關鍵

Playwright CLI 預設會在記憶體裡保留 browser profile，也就是說，同一個 session 裡 cookies 和 storage state 可以跨 CLI calls 保留，但瀏覽器關掉後會消失。如果需要跨重啟保留登入狀態，可以加 `–persistent`。

這對日常 Web 工具很有用。很多雲端服務沒有 API，或 API 權限很麻煩，但網頁端功能完整。只要能穩定接管已登入的 browser session，Agent 就能把一段 GUI 操作變成 CLI 流程，再逐步沉澱成可重複腳本。

playwright-cli -s=work open https://example.com --persistent
PLAYWRIGHT_CLI_SESSION=work claude .

Dashboard 讓你能接管 Agent 的手

`playwright-cli show` 是我很喜歡的一個設計。它會開啟 visual dashboard，讓你看到所有 running browser sessions，有 grid view 和 session detail，當 Agent 在背景操作時，你可以觀察它走到哪裡，也可以接管滑鼠鍵盤介入。

這比完全黑箱的自動化舒服很多，尤其是登入、二階段驗證、付款頁、複雜後台這類任務，最好不要讓 Agent 完全盲跑。Dashboard 讓人和 Agent 可以輪流掌控同一個 browser session。

跟 Chrome extension、CDP、Browser MCP 怎麼選

這幾條路線我會這樣分。Chrome extension 適合直接接你的日常瀏覽器，登入態和擴充功能都在，但穩定性和權限邊界要看實作。CDP debug port 很直接，也常被大型模型理解，但安全邊界要自己管。Browser MCP 適合需要豐富頁面 introspection 的任務，但上下文成本可能比較高。

Playwright CLI 的定位則是把常見動作變成可觀察、可重複、可腳本化的命令。它不一定取代所有方案，但很適合放在 Codex 作為 AI 代理 的日常工作流裡，需要更高階的瀏覽器自動化，也可以對照 Stagehand 的 AI 瀏覽器自動化。

真正的價值是把 GUI 操作沉澱成 Skill

一次性的瀏覽器操作不稀奇。真正有價值的是，Agent 第一次探索成功後，把流程改寫成 CLI 或 Python 腳本，下次就不用再讓模型從頭看畫面。這也是留言裡很有用的一個實測方向：原本要跑很久又吃 token 的流程，改成標準化腳本後，可以變成十幾秒完成。

這和 讓 Agent 自己搜尋和安裝 skills 的方向可以接起來。Skill 不只是教學文件，而是把成功流程變成下一次可以直接使用的能力。

我會怎麼導入

第一步先拿一個低風險網站測 `open`、`snapshot`、`find`、`click`、`screenshot`。不要一開始就碰重要帳號。第二步把常用流程拆成固定腳本，例如登入後查狀態、下載報表、填表單、截圖回報。第三步才把流程寫成專案 skill，讓 Codex 或 Claude Code 在需要時自動呼叫。

如果是團隊環境，我會把 session 名稱固定，例如 `qa-app`、`admin-staging`、`docs-preview`。這樣 Agent 不會混用瀏覽器狀態，也比較容易透過 dashboard 觀察。這和 多 Agent 協作工作流 也很搭。

我的判斷

Playwright CLI 的重點不是多一個瀏覽器控制工具，而是把 Agent 做 GUI automation 的方式變得更工程化。先探索，再標準化，再變成 skill。這條路線會比讓模型每次重看整個頁面更可靠，也更省。

如果你平常會讓 Codex 幫你跑網頁測試、填後台、截圖、查 console、看 network request，Playwright CLI 很值得放進工具箱。MCP 仍有價值，但 CLI 加 skill 會是很多高頻任務更輕的解法。

延伸資源

FAQ

Playwright CLI 和 Playwright MCP 差在哪裡？

Playwright CLI 偏向簡短命令和 skill 工作流，適合高頻 coding agent 任務。Playwright MCP 更適合需要持續狀態、豐富頁面 introspection 和長時間探索的任務。

Playwright CLI 可以保留登入狀態嗎？

可以。同一個 session 內 cookies 和 storage state 會保留。如果要跨瀏覽器重啟保存，可以用 `–persistent`。

Codex 可以使用 Playwright CLI 嗎？

可以。Playwright CLI 是命令列工具，Codex 可以透過終端指令使用它。若搭配 skill，Agent 更容易知道該怎麼拆解瀏覽器操作流程。

什麼任務最適合用 Playwright CLI？

最適合可重複、可腳本化的網頁任務，例如表單操作、UI 測試、截圖驗證、console 檢查、network request 檢查和後台例行操作。

Graphify 是什麼？把專案變成 AI 可查詢知識圖譜

Graphify 是什麼？把專案變成 AI 可查詢知識圖譜

by | 7 月 15, 2026 | AI, skills, Tool

Graphify 最有價值的地方，是把「讀專案」這件事從一次性的上下文塞爆，改成可以重複查詢的知識圖譜， Codex、Claude Code、OpenCode、Cursor、Gemini CLI 這類 AI coding assistant 來說，最大的浪費常常不是寫程式，而是每次都重新理解同一個 codebase。

如果 OpenWiki 解決的是 Agent wiki 和文件記憶，Graphify 更像是把整個資料夾編譯成一張可追蹤的圖，它可以處理程式碼、SQL schema、R script、shell script、文件、論文、圖片，甚至影片和音訊，最後輸出 `graph.html`、`GRAPH_REPORT.md` 和 `graph.json`。

先講結論

Graphify 不是向量資料庫，也不是單純 RAG。官方說得很直接，它不用 embeddings，也不放 vector store，而是建立一張可以 traverse 的真實 graph，你可以問一個概念是什麼，也可以追兩個概念之間的 shortest path，或要求它回答某個問題時只返回相關 subgraph。

這對 coding agent 很重要，因為大型專案裡的關係不是只有語意相似，還有 import、call、inherit、mix in、schema、設定檔、文件註解和設計決策，Graphify 把這些關係轉成節點和邊，讓 Agent 不必每次都用 grep 或全文讀取重新猜。

Graphify 是什麼

Graphify 是一個 AI coding assistant skill，安裝後可以在支援的平台裡輸入 `/graphify .`，Codex 則使用 `$graphify`。它會掃描當前資料夾，把程式碼、文件、PDF、圖片和影片整理成知識圖譜。

官方快速開始很短，重點是 PyPI 套件名稱叫 `graphifyy`，不是 `graphify`。這點要記住，因為 README 特別提醒其他 `graphify*` 套件不是官方套件。

uv tool install graphifyy      # install the CLI (or: pipx install graphifyy)
graphify install               # register the skill with your AI assistant

之後在 AI assistant 裡執行。

/graphify .

為什麼它不是一般 RAG

一般 RAG 常見做法是切 chunk、做 embedding、進 vector store，再用語意相似度找片段。這對文件問答很好用，但對程式碼架構不一定夠。因為程式碼最重要的線索常常是顯式關係，例如某個 class 被誰繼承，某個 function 被哪裡呼叫，某個 schema 影響哪個 API。

Graphify 對 code maps 採 local-first。程式碼透過 tree-sitter AST 解析， deterministic，不需要 LLM，也不會把程式碼送出本機。文件、PDF、圖片和影片這類語義 pass 才會使用 assistant model 或你設定的 API key。

EXTRACTED 和 INFERRED 是關鍵

Graphify 很值得學的一點，是它會標記每條邊的來源。`EXTRACTED` 代表關係明確存在於來源裡，`INFERRED` 代表由 Graphify 推導出來。這比單純把答案講得很肯定更重要，因為 Agent 常犯的錯不是沒有答案，而是不知道哪些是看到的，哪些是猜的。

aivi 的整理還提到第三類 `AMBIGUOUS`，代表不確定的關係要留給人工審查。這種設計很適合放進團隊工作流，因為架構理解不該只追求自動化，也要保留可審計性。

輸出檔案怎麼看

一次執行後，最核心的是三個檔案。

檔案用途我會怎麼用
graph.html互動式圖譜快速看社群、節點和跨模組關係
GRAPH_REPORT.md摘要報告讓 Agent 先讀專案重點和建議問題
graph.json完整圖資料後續 query、path、explain 不必重讀所有檔案
Graphify 把資料夾轉成可查詢知識圖譜的流程圖
Graphify 的核心流程是偵測檔案、抽取關係、建立 graph、切分社群，最後讓 Agent 可以 query、path、explain。

最適合哪些場景

我會優先用在三種情境。

第一，接手陌生 codebase，需要先知道核心節點和模組邊界。

第二，專案同時有 app code、database schema、infra script 和文件，單純全文搜尋很難看出關係。第

三，研究資料夾裡有論文、截圖、筆記和實驗程式，需要把概念關係串起來。

這和我前面整理的 OpenWiki 可以搭配。OpenWiki 偏向替 Agent 建立 wiki 記憶，Graphify 偏向把來源資料拆成可查詢 graph。兩者放在一起，就是文件記憶加關係推理。

Benchmark 怎麼解讀

官方 README 摘要裡列了幾個 benchmark。LOCOMO recall@10 是 0.497，對照 mem0 的 0.048 和 supermemory 的 0.149，差距很大。LOCOMO QA accuracy 是 45.3%，低於 supermemory 的 49.7%，但高於 mem0 的 27.3%。LongMemEval-S QA accuracy 則是 76%，官方標註和 dense RAG tied。

Graphify benchmark 摘要圖，包含 LOCOMO recall 和 QA accuracy
這些數字適合當成方向參考。Graphify 的價值不只是單點 QA，而是能把關係路徑保存下來讓 Agent 反覆查詢。

Codex 使用要注意什麼

Graphify 支援 20 個以上 assistant 平台。對 Codex 使用者來說，官方特別提到 Codex 用 `$graphify`，不是 `/graphify`。另外如果要做 parallel extraction，需要在 `~/.codex/config.toml` 的 `[features]` 下設定 `multi_agent = true`。

這點和 Codex 作為 AI 代理 的方向很搭。Codex 如果只靠當下上下文，很容易在大型 repo 裡反覆找檔案。Graphify 可以先把核心結構整理好，讓後續任務更像查地圖，而不是每次重新探路。

可以匯出到 Obsidian、Neo4j 和 MCP

aivi 的整理提到 Graphify 有很多可選輸出，包括 Obsidian、SVG、GraphML、Neo4j Cypher、直接推送 Neo4j、MCP server 和 wiki 風格 Markdown。這代表它不是只服務某一個 assistant，而是可以把 graph 變成團隊知識資產。

如果你已經有 GraphRAG 使用本地 Ollama 的經驗，可以把 Graphify 看成更偏工程專案的知識圖譜入口。它不是取代 GraphRAG，而是把 repo、文件與工程關係先整理成一個可操作的圖。

我會怎麼導入

第一步只跑 code。因為 code map 是 local-first，不需要 LLM token，風險最低。

第二步打開 `graph.html` 看社群是否合理，再讀 `GRAPH_REPORT.md`，確認 god nodes 和 surprising connections 是否真的有幫助。

第三步才把 docs、PDF、圖片或影片加進來，並明確估算語義 pass 會用到哪個模型和多少成本。

如果是私有專案，我會先禁用媒體語義分析，只讓 tree-sitter 解析程式碼。等到確定 graph 有價值，再逐步開文件和圖片。這樣比較符合安全直覺，也不會一開始就把整個公司資料夾丟進模型。

我的判斷

Graphify 的核心價值不是炫酷的圖，而是讓 Agent 對大型專案有可追溯的結構記憶。它把「讀懂專案」變成一個可重複、可更新、可查詢的輸出，而不是每次都靠模型臨場發揮。

我會把它放進 AI coding 工作流的前置步驟。陌生 repo 先 Graphify，需求進來前先看 graph report，修改前查 path，修改後用 hook 或 watch 更新圖譜。這樣 Agent 比較不會只看局部檔案就亂改。

延伸資源

FAQ

Graphify 和 RAG 有什麼不同？

RAG 常用向量相似度找片段，Graphify 建立可 traversal 的知識圖譜。它更重視 import、call、inherit、文件引用和設計決策這類關係。

Graphify 會把程式碼送到雲端嗎？

程式碼 map 是 local-first，透過 tree-sitter AST 解析，不需要 LLM。文件、PDF、圖片和影片的語義分析才會使用 assistant model 或你設定的 backend。

Codex 可以用 Graphify 嗎？

可以。官方支援 Codex，並提醒 Codex 使用 `$graphify`。若要 parallel extraction，需要在 Codex config 啟用 `multi_agent = true`。

Graphify 適合私有專案嗎？

適合先從程式碼圖譜開始，因為 code parsing 可以本地完成。若要分析文件、圖片或影片，建議先確認使用的模型和資料外送邊界。