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claude-runner

claude-runner

github.com/robsonrungAgent 工作流275 次安装3 天前更新
代码仓库

关于 claude-runner

claude-runner 是通过本地已认证 Claude CLI 执行限定提示词的技能，可指定模型、力度、工具与运行约束。它会核验模型响应证据，并报告回退或验证状态，不把进程结束视为任务完成的证明。

主要功能

  1. 01通过本地 Claude CLI 执行提示词
  2. 02选择已批准的模型快照
  3. 03应用工具配置与运行限制
  4. 04检查模型凭据与结果状态

适用场景

  1. 01执行受约束的 Claude 分析任务
  2. 02核实 CLI 请求实际使用的模型
  3. 03使用已保存选项继续调用

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/robsonrung/rar-skills --skill claude-runner

安装后在 Claude Code 中输入/claude-runner确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
references/
command-reference.md
continuation.md
runtime-reference.md
scripts/
run_claude.py
tests/
test_run_claude.py

详细介绍

Claude Runner

先使用 shared/references/model-preview.md 选择分支。确定性检查无需选择模型。实际调度使用一个具体且已批准的快照；嵌套调用沿用该快照，不重新解析，也不增加工作进程。

通过本地 CLI 执行调用方限定范围的提示词。共享角色、信封键和结果处理方式见 shared/references/runner-common.md。保持席位忠实度：指出实际作答的提供方，并如实报告不可用或未经验证的席位。

原生路由

选择外部路由前，先阅读 shared/references/host-model-execution.md。如果当前宿主能在原生子 Agent 或任务线程中，按要求的工作量、隔离和回执策略调度精确选定的 Claude 模型，则使用该路由。agents/openai.yaml 是宿主 UI 元数据；它不会调度原生模型。

调用

在同一次 shell 调用中，将 SKILL_DIR 设置为此已加载技能的目录：

SKILL_DIR="<absolute path of this skill directory>";
python3 "$SKILL_DIR/scripts/run_claude.py" "<scoped prompt>" \
  --model <approved-model-id> --effort <approved-effort> --disable-fallback --json

从选定的快照中复制准确的模型和工作量。添加其角色、工具模式、回执策略和限制。仅当选定的是由运行时控制的路由时，才省略工作量标志。嵌套调用使用这些已保存的选项，不再解析默认值。此示例不授予共享源代码或使用工具的权限。

运行时边界

  • 以打印模式使用本地已认证的 claude CLI。权限检查仍会启用。
  • 分析角色默认使用 repo_read_only：仅限 Read、Glob 和 Grep，并禁用自定义项且使用空的 MCP 配置。--restrict-tools 会强制使用此配置；--tool-profile no_tools 会移除所有工具。--allow-write 或 --tool-profile write 会在调用方权限范围内保留正常写入权限。
  • 提示词和文件上下文可能会发送给配置的提供方。裸模式会改变身份验证行为；使用前请阅读运行时参考文档。
  • 包装器会转发模型和工作量。主要助手事件可以证明实际服务模型。请求标签、初始化标签、合成事件和用量标签都不能作为证明。缺少证据时应标记为未经验证；主要 ID 冲突或模型与指定模型不完全匹配时，结果判定为失败。
  • 直接调用可以在 CLI 缺失时回退一次，前提是回退仍能保留约束。工具配置和原生预算限制会阻止回退。已批准的路由会禁用回退；原生会话续接必须保留选定的执行器。

使用 --max-turns、--max-budget-usd 和 --timeout 设置原生轮数、报告成本和经过时间的限制。所有值都必须为正且有限。请求的响应长度仅供参考。

按需加载

结果

读取 agent_message 和包装器信封。检查是否成功、实际服务模型的回执、有效的执行器/提供方，以及任何回退或输出格式错误状态。仅凭进程已完成，无法证明使用了指定任务或模型。若调用方授权编辑，请报告已修改的文件。

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