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grok-runner

grok-runner

github.com/robsonrungAgent 工作流251 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 grok-runner

grok-runner 是通过本地已认证的 `grok` 命令行执行指定提示词的技能。它依据已批准的模型快照路由，并报告实际响应的模型；CLI 或席位不可用时不会改用其他模型。

主要功能

  1. 01通过本地 `grok` 命令行执行
  2. 02按批准的模型和推理力度路由
  3. 03分析默认只读
  4. 04检查实际服务模型凭据
  5. 05本地验证结构化输出
  6. 06不回退到其他模型

适用场景

  1. 01在 Grok 席位上执行指定提示词
  2. 02核实请求由哪个模型响应
  3. 03进行只读分析
  4. 04验证结构化运行器输出

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 grok-runner

安装后在 Claude Code 中输入/grok-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_grok.py

详细介绍

Grok Runner

先使用 shared/references/model-preview.md 选择分支。确定性检查无需选择模型。实际调度使用一个经过批准的具体快照；嵌套调用会使用该快照，不会重新解析或启动额外的工作进程。

通过本地 CLI 执行调用方限定范围内的提示词。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：注明实际作答的提供方，并如实报告不可用或未经验证的席位。

原生路由

在选择外部路由前，阅读 shared/references/host-model-execution.md。如果当前主机能通过原生子 Agent 或任务线程，按要求的工作量、隔离方式和回执策略调度所选的确切 Grok 模型，请使用该路由。agents/openai.yaml 是主机 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 设为此已加载技能的目录：

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

从所选快照中复制确切的模型和工作量。添加其角色、工具模式、回执策略和限制。仅当所选路由由运行时控制时，才省略工作量标志。嵌套调用使用这些已保存的选项，不会再次解析默认值。此示例不授予共享来源内容或使用工具的权限。

运行时边界

  • 使用本地经过身份验证的 grok CLI 打印模式。分析角色默认采用强制只读的计划模式。
  • --restrict-tools 会强制启用计划模式；--allow-write 会在调用方权限范围内退出该模式。提示词和文件上下文可能会发送给配置的提供方。
  • 会话保存在 ~/.grok 下；原生 CLI 不提供禁用持久化的选项。
  • 原生 modelUsage 回执会标明实际提供服务的模型。直接调用不支持的工作量值会被限制并报告；获批路由必须满足其确切计划。
  • 不允许回退。CLI 缺失意味着席位不可用，绝不能改用其他模型的答案。
  • 原生架构约束之后，会在本地检查结构化输出。退出代码为零并不意味着格式错误的输出也算成功。

按需加载

结果

读取 agent_message 和包装器信封。检查是否成功、实际提供服务的模型回执、有效的运行器/提供方，以及是否存在回退或输出格式错误的状态。进程已完成本身并不能证明使用了请求的任务或模型。如果调用方授权了编辑，请报告修改过的文件。

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