Workflow Skill Router v2.1.0 正式支援 Claude Code：同一份 Skill Tree，Claude Code 和 Codex 都能用

安安～我是ChiYu～

Workflow Skill Router 從第一版開始就只給 Codex 用。可是這陣子我待在 Claude Code 的時間越來越長，手上的 Skills 兩邊都有裝，麻煩就來了：在 Codex 寫好的工作流程，換到 Claude Code 就不算數，每個任務開頭又得重新交代一次「這個階段由誰主導」。

同一套 Skills、同一個人、同一個專案，只因為換了工具就要重講一遍規則，這件事我忍不了太久。

今天（2026 年 11 月 1 日） v2.1.0 正式發布，Workflow Skill Router 有了自己的 Claude Code Plugin。兩行指令就能裝，跑的是和 Codex 版同一套本機 MCP Server 與 Python Runtime，你的個人 Skill Tree 兩邊共用。

• GitHub 原始碼： https://github.com/eric861129/Workflow-skill-router
• v2.1.0 Release： https://github.com/eric861129/Workflow-skill-router/releases/tag/v2.1.0
• 繁體中文文件： https://huangchiyu.com/Workflow-skill-router/zh-tw/
• Claude Code 安裝指南： https://huangchiyu.com/Workflow-skill-router/zh-tw/guides/install-claude-code/

如果你還不知道 Workflow Skill Router 是什麼，一句話：它在 AI Agent 開始動手前，先幫目前這個階段挑一個主導 Skill，只補上這個階段真的需要的輔助 Skill，再把路由攤開給你看。完整的設計想法寫在上一篇 Workflow Skill Router V2 正式版 ，這篇只講 Claude Code 這一塊。

先講版本：v2.1.0 起正式支援 Claude Code

這段放最前面，免得大家裝錯版本。

Claude Code 版的 Plugin manifest 現在有寫 version，Claude Code 看到版本變了就會提示你更新。想手動更新，執行：

claude plugin update workflow-skill-router@workflow-skill-router

v2.1.0 除了 Claude Code，還帶了兩個變動，這篇不展開，簡單交代：

• Workflow Memory，預設關閉。 新增 8 個 MCP 工具，可以記錄完成的路由、提出可審查的 Profile 更新，也能回滾和清除。要自己在 policy 裡打開才會開始記錄，沒有背景學習，也沒有 telemetry。工具數從 12 個變成 20 個。
• 分類器看得懂繁體中文了。 新的 deterministic-objective-v2 認得常見的繁中修復、需求、跨專案和保留進度的說法，也會忽略「不要長時間執行」這類否定句。

沒有另寫一套：同一個 Runtime，多認得一個 Host

做 Claude Code 版的時候，我最不想做的就是 fork 一份 Router 出來各自維護。兩套路由規則只要放著不管幾個月，一定會開始各講各的。

所以 Claude Code Plugin 裡面裝的東西，跟 Codex Plugin 幾乎一模一樣：

• MCP Server：同一份 server.bundle.mjs，由 Claude Code 透過 node ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/mcp/server.bundle.mjs 啟動。
• Python Runtime：同一份 workflow_skill_router.pyz，負責分類任務、比對 Profile、保存計畫與同意紀錄。
• Router SKILL：這是唯一改寫的部分。Claude Code 版的 SKILL 用 Claude Code 的工具名稱描述同一套路由規則，也寫明 Claude Code 對話裡列出的 Skills 只代表「看得到」，不代表已經啟用；寫檔、執行指令這些權限，仍由 Claude Code 自己的 permission mode 決定，Skill 同意不等於工具權限。

這兩份共用的檔案不是手動複製的。scripts/sync-claude-plugin.py 會從 Codex Plugin 和標準 Skill 逐位元組複製過來，CI 再用 --check 確認兩邊沒有走鐘。

flowchart TB
    subgraph CX["Codex Plugin"]
        S2["Codex 版 Router SKILL"]
        M2["MCP Server + Python Runtime<br/>HOST=codex"]
    end
    subgraph CC["Claude Code Plugin"]
        S1["Claude Code 版 Router SKILL"]
        M1["MCP Server + Python Runtime<br/>HOST=claude-code"]
    end
    M2 -- "sync-claude-plugin.py<br/>逐位元組複製，CI 檢查" --> M1
    M1 --> Data["共用的本機資料目錄<br/>個人 Profile、計畫、同意紀錄"]
    M2 --> Data

那 Runtime 怎麼知道自己是被誰叫起來的？靠一個環境變數：WORKFLOW_SKILL_ROUTER_HOST。Codex 是預設值 codex，Claude Code Plugin 的 .mcp.json 則會把它設成 claude-code。

{
  "mcpServers": {
    "workflow-skill-router": {
      "command": "node",
      "args": ["${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/mcp/server.bundle.mjs"],
      "env": {
        "WORKFLOW_SKILL_ROUTER_HOST": "claude-code"
      }
    }
  }
}

這個值寫錯會怎樣？我拿 cursor 試了一下，Runtime 直接拒絕啟動：

unsupported WORKFLOW_SKILL_ROUTER_HOST: 'cursor'; expected one of claude-code, codex

這是故意的。Host 決定 Router 要去哪裡讀 workspace 設定，Host 不明的時候，寧可在讀任何 workspace 檔案之前就停下來，也不要猜一個位置去讀。

兩行安裝，再花一分鐘確認它真的接上了

安裝前要有的東西

• 支援 Plugin 的 Claude Code
• 啟動 Claude Code 的 PATH 上有 Node.js 24 以上
• Python 3.11 以上

Plugin 已經包含編好的 MCP bundle 和 Python Runtime，沒有 package.json，所以安裝時不會跑 npm，也不會幫你安裝或下載其他 Skills。

安裝

在 Claude Code 裡執行：

/plugin marketplace add eric861129/Workflow-skill-router
/plugin install workflow-skill-router@workflow-skill-router

習慣在 shell 操作的話，也可以這樣：

claude plugin marketplace add eric861129/Workflow-skill-router
claude plugin install workflow-skill-router@workflow-skill-router

確認有接上

1. 執行 /mcp，確認 plugin:workflow-skill-router:workflow-skill-router 是連線狀態。
2. 開新對話，問 Claude Code：「顯示 Workflow Skill Router 的狀態，並說明目前環境可以使用哪些能力。」 回答應該來自 get_router_status，並顯示 bundled-local-r0。

如果 /mcp 顯示 server 啟動失敗，通常是 Claude Code 找不到 Node.js，或 Runtime 找不到 Python 3.11 以上的版本。這時 SKILL 會退回 skill-only-fallback：路由指引還在，但沒辦法保存狀態，它也不應該宣稱有保存。

想離線確認 Runtime 本身沒問題，可以在 repository checkout 的根目錄直接跑內附 Runtime 的 doctor：

WORKFLOW_SKILL_ROUTER_HOST=claude-code python plugins/claude-code/workflow-skill-router/runtime/workflow_skill_router.pyz doctor

Windows PowerShell 的寫法：

$env:WORKFLOW_SKILL_ROUTER_HOST = "claude-code"
python plugins/claude-code/workflow-skill-router/runtime/workflow_skill_router.pyz doctor

我在自己的 Windows 環境（Node.js 24、Python 3.14）跑過，輸出節錄如下：

{
  "host": "claude-code",
  "runtime_profile": "bundled-local-r0",
  "runtime_status": "core-ready",
  "telemetry_enabled": false
}

看到 "host": "claude-code" 就代表 Runtime 認得現在是 Claude Code。

跟 Codex 版差在哪？大部分一樣，四個地方要注意

這四個裡面，我覺得最實用的是第二個。

個人 Profile 放在 Plugin cache 外面的資料目錄（Windows 是 %LOCALAPPDATA%\Codex\workflow-skill-router）。你在 Codex 裡裝好的 Personal Routing Profile，裝完 Claude Code Plugin 就直接生效，不用再匯入一次。反過來，移除或更新 Plugin 也不會把你的 Profile、計畫和同意紀錄一起清掉。

Workspace Profile 的讀取順序則是為了「兩邊都用」的專案設計的：

my-repo/
├── .codex/
│   └── workflow-skill-router.json   ← 兩邊共用時，放這一份就好
└── .claude/
    └── workflow-skill-router.json   ← 只有 Claude Code 要走不同流程時才加

我的建議是先只放 .codex/ 那一份。等哪天真的發現 Claude Code 要走不一樣的流程，再加 .claude/ 的版本。兩份設定一旦存在，就得兩份都維護；在真的需要之前，維持一份比較省事。

換到 Claude Code，路由規則一條都沒變

裝好以後，Router 在 Claude Code 裡的行為跟 Codex 版是同一套規則。拿 repo 內附的 workspace Profile 範例來看，一個屬於 api domain 的請求，例如 「Deliver the api contract, implementation, and tests」，會排出這樣的分階段計畫：

只有目前階段的 Skills 會生效，進到下一個階段再重新路由。規劃 API 合約的時候，Claude Code 不需要先把實作和測試的 Skills 都搬進 Context。

你自己點名的 Skill 也一樣優先。像這樣講：

Use api-designer only. Ask before adding support.

Router 會讓 api-designer 主導。如果它覺得需要額外的輔助 Skill，會先提出 proposal 問你；你說不要，路由就維持只有 api-designer，而且這個決定會記在本機。

還有一點我很在意：計畫裡寫了某個 Skill，不代表 Claude Code 裡真的裝了它。每個計畫中的 Skill 都會先標成 intended-unverified，等確認環境裡真的可用才算數。少了就直說少了，不會偷偷拿別的 Skill 頂替。

這次的發布評測：用 Claude 模型跑了 36 次

上一版的評測全部來自 GPT 系列模型，所以 v2.1.0 發布前，我讓 Behavior gate 改用 Claude 模型跑。這也是 v2.1.0 正式的發布評測，結果記錄在 維護者簽核 裡。

設定是這樣：

• 模型：claude-sonnet-5-5，Claude Code 2.1.309，推理設定用 Claude Code 預設值。
• 規模：6 個路由案例，每個案例分成「不加 Router」和「加 Router」兩組，各跑 3 次，總共 36 次、42 個 model turn。
• 隔離方式：每個 turn 都開一個全新的 Claude Code --print 行程，不給工具、不載入 MCP Server、不讀使用者設定，也不保留對話狀態。
• 原始碼：跑在凍結的 release commit 上，跑完之後原始碼和 release notes 都不能再改。

前兩列是這次最主要的結果：加上 Router 之後，Claude 在這 6 個案例裡每次都排出完全符合的最終路由，三次重跑也都一樣；不加 Router 只有三分之二。

但這組數字一樣要配著限制看：

• 完整契約沒有過。 兩組都沒有任何一次 attempt 通過完整契約。加 Router 那組通過的 3 個 turn，全部在需要使用者同意的那個案例；其他沒過的地方，都卡在模型自己回報的 evidence code，不是那 6 個最終路由欄位。
• evidence code 的落差兩組一樣。 同樣的 miss 在不加 Router 的那組也有，在前一個 commit 重跑也一樣，所以簽核把它歸為模型自我回報詞彙的限制，不算到 Router 頭上。
• 只測了一種設定。 只跑了 Sonnet 5.5 和 Claude Code 預設的推理設定，Codex 模型沒有在 v2.1.0 上重新評測。2026-10-19 那次 GPT 模型的探索性比較是單次執行、舊版原始碼，不能和這次直接相比。
• 很多事沒有量到。 這次沒有驗證 Skill 真的被啟用，沒有量到 Token 變少，也沒有量到開發成果變好。之前的探索性測試裡，完整載入指令套件會讓輸入 Token 多出約 26–28%。

所以現在能說的是：在這 6 個案例上，Claude Sonnet 5.5 加上 Router 以後，最終路由排得更穩、更一致。至於它能不能讓整個開發任務做得更好，還沒有資料。

另外提醒一個邊界：Plugin 的完整功能只在會載入本機 MCP Server 的地方才有，也就是 Claude Code 的終端機、IDE 和桌面版的 Code 分頁。在 claude.ai 的一般對話裡，只有 Skill 會載入，以 skill-only-fallback 運作，沒有可保存的狀態。

哪些人現在可以裝？

同時在用 Claude Code 和 Codex 的人，最值得現在就裝。原本只活在 Codex 裡的 Personal Routing Profile，現在 Claude Code 也讀得到，這就是這次更新最主要的價值。

Skills 已經裝了一大堆、常常要重新交代誰主導的人，也可以拿幾個真實任務試跑。先從一條最常用的流程寫成 Profile 開始，不用一次把所有流程都搬進來。

只用 Claude Code、Skills 只有三、四個的人，老實說，一份寫清楚的 CLAUDE.md 可能就夠了。不需要為了看起來比較專業，替自己多加一層要維護的東西。

如果你裝了，遇到 Node.js 或 Python 找不到、/mcp 連不上，或路由跟你預期的不一樣，歡迎到 GitHub Discussions 或 Issues 告訴我。附上你的作業系統、安裝方式、預期的路由和實際結果，我會比較好追。

接下來還沒有答案的有兩件事：完整契約為什麼過不了，目前看起來卡在模型回報的 evidence code；還有 Codex 模型在 v2.1.0 上的表現。有新的結果，不管好壞，我都會寫出來。

延伸閱讀與下載

• Workflow Skill Router GitHub Repository
• v2.1.0 Release Notes 與下載
• v2.1.0 維護者簽核（評測結果與限制）
• Claude Code 安裝指南
• PR #116：新增 Claude Code Plugin
• Personal Routing Profiles 文件
• 上一篇：Workflow Skill Router V2 正式版：把 SKILL 路由變成可驗證的 Codex 控制層