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worktree

为每个Git分支建立独立的开发文件夹,复制环境配置、安装依赖并生成Prisma client,集中完成并行开发环境的准备工作。

原文查看原文说明

Set up a new git worktree for parallel development. Creates the worktree, copies .env files, installs dependencies, and generates Prisma client. TRIGGER when user asks to set up a worktree, work on a branch in isolation, or needs a separate environment for a branch or PR.

实测评分 未实测

查看安装方法

适用场景

  • 为PR准备独立开发环境
  • 从dev创建新分支
  • 将环境配置复制到新工作目录
  • 开发结束后删除worktree

中文介绍

功能

worktree使用Git的worktree机制,为不同分支建立各自的工作文件夹,准备并行开发环境。既可以使用现有分支,也可以从dev创建新分支。它会从原工作文件夹复制.env;如果没有该文件,则使用.env.default。随后安装依赖并生成Prisma client。

适用场景

适合保留当前工作、同时处理另一项修复,或为每个PR分配独立工作目录。如果未指定名称,会选择下一个可用的AutoGPT<N>。技能也包含开发结束后删除worktree的步骤。

使用示例

  • “为这个分支创建worktree,并安装依赖。”
  • “从dev创建新分支,准备相应的工作环境。”

注意事项

需要Git、Poetry和pnpm,并以autogpt_platform下的目录结构为前提。CoPilot的SDK模式无法在Claude Code内运行,因此测试时需要设置CHAT_USE_CLAUDE_AGENT_SDK=false。可选的应用启动步骤包含强制终止占用所需端口的进程。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

文档检查

AI 根据 SKILL.md 的内容检查了需要注意的操作和使用前提。评分只依据实际运行的结果(实测对比)。

安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
C需确认可选启动步骤用kill -9强制终止占用指定端口的进程,没有事前确认步骤。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足以Git、Poetry、pnpm和特定项目结构为前提,未提供这些工具的安装步骤。

不计入评分。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月23日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md2.6 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Worktree Setup

Create the worktree

Derive paths from the git toplevel. If a name is provided as argument, use it. Otherwise, check git worktree list and pick the next AutoGPT<N>.

ROOT=$(git rev-parse --show-toplevel)
PARENT=$(dirname "$ROOT")

# From an existing branch
git worktree add "$PARENT/<NAME>" <branch-name>

# From a new branch off dev
git worktree add -b <new-branch> "$PARENT/<NAME>" dev

Copy environment files

Copy .env from the root worktree. Falls back to .env.default if .env doesn't exist.

ROOT=$(git rev-parse --show-toplevel)
TARGET="$(dirname "$ROOT")/<NAME>"

for envpath in autogpt_platform/backend autogpt_platform/frontend autogpt_platform; do
  if [ -f "$ROOT/$envpath/.env" ]; then
    cp "$ROOT/$envpath/.env" "$TARGET/$envpath/.env"
  elif [ -f "$ROOT/$envpath/.env.default" ]; then
    cp "$ROOT/$envpath/.env.default" "$TARGET/$envpath/.env"
  fi
done

Install dependencies

TARGET="$(dirname "$(git rev-parse --show-toplevel)")/<NAME>"
cd "$TARGET/autogpt_platform/autogpt_libs" && poetry install
cd "$TARGET/autogpt_platform/backend" && poetry install && poetry run prisma generate
cd "$TARGET/autogpt_platform/frontend" && pnpm install

Replace <NAME> with the actual worktree name (e.g., AutoGPT7).

Running the app (optional)

Backend uses ports: 8001, 8002, 8003, 8005, 8006, 8007, 8008. Free them first if needed:

TARGET="$(dirname "$(git rev-parse --show-toplevel)")/<NAME>"
for port in 8001 8002 8003 8005 8006 8007 8008; do
  lsof -ti :$port | xargs kill -9 2>/dev/null || true
done
cd "$TARGET/autogpt_platform/backend" && poetry run app

CoPilot testing

SDK mode spawns a Claude subprocess — won't work inside Claude Code. Set CHAT_USE_CLAUDE_AGENT_SDK=false in backend/.env to use baseline mode.

Cleanup

# Replace <NAME> with the actual worktree name (e.g., AutoGPT7)
git worktree remove "$(dirname "$(git rev-parse --show-toplevel)")/<NAME>"

Alternative: Branchlet (optional)

If branchlet is installed:

branchlet create -n <name> -s <source-branch> -b <new-branch>

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