Harness Mix:把 17 个 AI 编程智能体装进一个 Codex Desktop,任务还能无缝接力你是不是也这样:Claude Code 开一个终端、Codex 开一个窗口、Cursor 开一个编辑器……AI 编程工具越装越多,窗口切到手抽筋,上下文复制粘贴到怀疑人生?今天给大家安利一个我自己在用的开源项目——Harness Mix。一句话介绍:它是一个本地内核,把 Codex、Claude Code、Gemini 系、DeepSeek、Cursor CLI 等 17 个原生 Coding Harness 全部接入官方 Codex Desktop 的原生 UI,并且让任务在它们之间无缝接力——而会话、模型调用、工具、权限和凭据,始终归每个原生程序自己管。⭐ 项目地址:github.com/emo-xiaoyu/harness-mix(Apache-2.0 / MIT 双许可,觉得有用求个 Star ) 它解决什么问题?现在的 AI 编程赛道卷疯了,几乎每家都有自己的 CLI/Agent:OpenAI 有CodexAnthropic 有Claude CodeGoogle 有Antigravity✨DeepSeek、Grok、OpenCode、Cline、Kiro、Cursor CLI、Trae、Qoder、CodeBuddy……问题来了:每个工具都有自己的强项——A 擅长深度分析,B 写实现又快又稳,C 审代码眼光毒辣。想在它们之间切换任务?你得手动导出上下文、复制粘贴、重开终端、重新登录……现场(未提交的代码改动、Git 状态、对话历史)全丢。Harness Mix 的答案很优雅:不重造 UI,直接接入官方 Codex Desktop 的原生界面。它通过本地编译的 CLI Shim 对接桌面的 app-server 协议,把所有 Harness 统一成一个原生入口。窗口还是那个窗口,体验还是那个体验,但背后可以随时换引擎。➡️➡️✨ 核心亮点 1. 跨 Harness 任务接力(Task Handoff)这是我最喜欢的功能。一个 Harness 负责深入分析,另一个编写具体实现,再切回原 Harness 交叉复核——全程在同一个 Codex Desktop 窗口里完成:现场完整保留:对话历史、未提交代码改动、Git 状态、Review 记录全部跟着走;持久化检查点:带哈希的接力快照,自动脱敏测试证据与敏感密钥,随时暂停、随时恢复;独立会话恢复:每个 Harness 的原生 Session 独立保存,切回时调用它自己的原生恢复机制(比如 Pi 的--session、Claude 的resume);四种接力方式️:继续执行 / 执行上一方案 / 独立审查 / 重新分析。在输入框点接力角标或敲/switch就能走,丝滑得不像跨工具。 2. 多 Agent 协同编排(Agent Team)单个 Agent 不够用?直接组队:在原生输入框敲#唤起协同菜单(#pi、#claude、#codex、#dsh……),官方菜单完全保留给 Codex 原生功能,互不打架 ✌️;选中的 Agent 显示为胶囊标签,点击删除、Backspace 撤销,可视化得很舒服 ️;一个 Lead 可以组织最多 6 个并发具名成员的真正 Agent Team:Team、职责、共享任务依赖图、成员邮箱全部由 Host 持久化,成员之间可以直接通信、交接、反馈,而不是只会把并行结果丢回给 Lead ️;原生Team Workbench驾驶舱:在 Codex 内容流里查看主导者、各成员职责、任务列、进度、通信流和事件回放,成员卡片还能跳转到原生子任务 ;严谨的工程约束:主控自动注入硬约束禁止越界派发,级联取消 子任务超时熔断,不会出现Agent 失控大逃杀 ️。 3. 原生 Skills 与 MCP 统一管理17 个平台的 Skills 根目录免配置预建,打开会话自动建好,新装的 Harness 即开即用 ;在「设置 → Skills」里拖拽安装:单个SKILL.md或整个文件夹拖进去就行,自带安全路径校验 ️;Global / Project 双作用域,停用时安全移入保留目录,绝不损坏源文件 ️;MCP 扩展支持本地 stdio 和远程Streamable HTTP / SSE,自定义 Header、按 Harness 独立生效 。 4. 历史会话导入与引用一键导入Pi / Claude / Codex / CodeBuddy的原生历史,支持中断续跑 ⏯️;输入#可以引用任意旧会话,注入脱敏上下文——老任务的经验直接变成新任务的养料 ;还提供只读 MCP 工具get_session_info/list_session_messages,让 Harness 自己按需翻页读取分支、模型、用量元数据。 5. 皮肤市场(没错,还能换皮肤!)内置 HeiGe、Codex Styler、Dream Skin 等主题,亮色/暗色、背景装饰、可读性保护一应俱全。Miku 、原神夜景 、深空星尘 、鸣潮潮汐 ……一键预览、应用、恢复原生外观,只改视觉层,不动任何交互和执行行为。谁说生产力工具不能好看? 6. 工程细节拉满作为一个内核项目,它的较真程度令人发指(褒义):失败分类与恢复:失败回合自动归类为连接 / 登录 / 额度 / 被拒 / 服务异常五类(优先透传 Codex 的codexErrorInfo结构化错误),分不清就诚实标注 unknown,并给出重试 / 去登录 / 新建会话的动作;可配置验证门禁✅:任务级 off / advisory / required 策略,强制模式保护隔离分支的合并与推送(/gate、/verify);会话存储治理:schema v3 分片惰性加载,冷启动只读任务索引,无损紧凑存储 迁移备份;原生消息队列:完整接入 Codex 会话排队机制,增删改查、排序、插队抢占、自动排空;ChatGPT 侧边栏桥接:安全脱敏提取当前会话上下文,一键生成结构化草稿直通 ChatGPT;账户与用量隔离:Codex 多账户隔离切换,实时追踪 Token / Credits 用量。 7. 安全哲学:绝不碰你的凭据这一点必须单独强调:Harness Mix 从头到尾不读取、不存储、不代理任何账号密钥。账号、Key、权限审批全部由各原生 Harness 自己管;所有工具审批都通过respond()路由回原生协议,不代答、不伪造;能力严格在 Adaptermanifest中诚实声明,界面按真实能力渲染,不靠名称瞎猜;接力快照自动脱敏敏感信息。你的额度、你的账号、你的审批,都还是你的。 目前接入的 17 个 Harness✨ Antigravity Codex Claude Code Pi Oh My Pi DeepSeek‍ OpenCode⚡ Grok OpenClaw Hermes Qoder CodeBuddy Kiro CLI⌨️ Cursor CLI ZCode Trae Cline接入方式全部是原生协议:codex app-server --stdio、anthropic-ai/claude-agent-sdk、agyCLI stream-json、各家的 ACP / RPC / HTTP-SSE……流式输出、思考推理、工具审批、会话恢复、图片附件、原生 Skills、MCP 大多全绿 ✅(详见 README 的支持矩阵)。 注意:只有本机已安装且握手成功的 Harness 才会进入真实运行——不会假装有个不存在的 Agent 在干活,这点很对强迫症的胃口。️ 快速上手方式一:npm 安装(推荐)npminstall--globalharness-mix/cli harness-mix方式二:源码运行gitclone https://github.com/emo-xiaoyu/harness-mix.gitcdharness-mixnpminstallnpmstart几个要点:️ 支持 Windows / macOS / Linux(npm 包内置对应平台的 native Shim,macOS/Linux 也可源码构建); 首次运行会重启已打开的 Codex Desktop,这是正常的接入流程; npm 包只分发 Harness Mix 本身,各 Harness 的 CLI 需要各自安装并登录(比如npm i -g cline后cline auth); Node.js 22.19 或 24.x LTS。装好之后,打开 Codex Desktop,在工具栏和 Composer 里就能看到 Harness Mix 的原生入口,选模型即路由到对应 Harness。️ 适合谁用?多 Harness 重度用户:订阅了好几家、想取各家所长的缝合怪;代码质量偏执狂:让 A 写、B 审、C 复核,交叉验证出真知;流水线爱好者:分析 → 实现 → 审查的多段式工作流,接力不丢现场;颜值党:顺便还能给 Codex Desktop 换个 Miku 皮肤。 写在最后AI 编程工具的终局大概率不是一家通吃,而是各有所长、按需调度。Harness Mix 抓住了这个趋势:不站队、不重造轮子、不碰你的凭据,只做一件事——让 17 个原生 Harness 在一个官方原生 UI 里高效协作。这个定位,加上任务接力、Agent Team、验证门禁这些硬核功能,让它在同类项目里相当能打。如果你也被多 AI 工具切换地狱折磨过,强烈建议试一试:⭐github.com/emo-xiaoyu/harness-mix⭐觉得有帮助的话,给项目点个 Star,就是对这个开源项目最好的支持!也欢迎在 Issues 里提需求、报 Bug,或者直接贡献代码适配你喜欢的 Harness~ License:Apache-2.0 OR MIT | 平台:Windows / macOS / Linux | 本文基于 v0.2.4