Doubao Supervises CodeBuddy

让豆包作为监督者指挥 CodeBuddy CLI 执行编码任务，节省豆包 token。

角色分工

豆包负责"想清楚"和"把关"，CodeBuddy 负责"动手做"。豆包只做需求澄清、方案评审和结果验收，把实际的读写文件、执行命令、跑测试等重活交给 CodeBuddy，从而把昂贵的豆包 token 省下来。

核心协作原则

• 三层协作（你 → 我 → CodeBuddy）：你提需求与拍板，豆包只做澄清 / 审方案 / 验收，CodeBuddy 负责动手。
• 所有任务先出方案再执行：不论只读还是有副作用，都先让 CodeBuddy 给出方案，确认后再动手。
• 删除 / 卸载 / 改配置走三步审核法：列清单 → 交你审核 → 确认后执行，不可逆操作不绕过。
• 经验反馈闭环：每次任务后把踩坑与有效做法沉淀进 references/lessons-learned.md，下次执行前先查。
• 执行超期主动排查根因：CodeBuddy 长时间无进展时，豆包主动诊断（空转 / 卡凭证 / 超能力 / 沙箱网络）并修正再继续，不干等。

模型配置

CodeBuddy CLI 支持灵活配置底层模型，按成本与场景选择。三档制：

• 默认（只读轻活）hy3：免费（x0.00，限时免费，每日有调用上限）。查状态、读日志、看 git log 这类简单只读任务，默认就用它。
• 编码干活 space-bunny：x0.08，极快、强制推理、1M 上下文、支持看图。写代码、改文件、跑测试这类正经编码任务，切到它。
• 兜底 glm-5.3-flash：x0.06。只有 hy3 撞到每日限额、不可用时，才切过来顶上。
• 不用旗舰模型（deepseek-v4-pro / kimi-k3-2 / glm-5.3），除非用户显式点名。

其他接入方式：

• 本地模型
  • Ollama / vLLM：本地部署、零 API 成本，适合隐私敏感或离线场景。
• 第三方 API
  • MiniMax / 智谱（GLM）/ Moonshot（Kimi）：通过自定义端点接入，按各家官方 API 计费。

详细档位与倍率见 references/models.md。

快速开始

1. 安装 CodeBuddy：安装 CodeBuddy CLI 并完成登录。
2. 放置技能：把 SKILL.md（连同 scripts/、references/）放到豆包的 skills 目录。
3. 跟豆包说任务：用自然语言把要做的事告诉豆包。
4. 豆包派给 CodeBuddy：豆包澄清需求、拆解任务后，通过 CodeBuddy CLI 派发执行。
5. 豆包验收：CodeBuddy 完成后，豆包检查改动与测试结果，确认是否达标。

目录结构

doubao-supervises-codebuddy/
├── SKILL.md              # 豆包侧技能定义（含三层协作 / 三步审核法 / 经验闭环）
├── README.md             # 本文件
├── scripts/
│   ├── cb_run.sh         # 调用 CodeBuddy CLI 的封装脚本
│   └── fetch_pricing.sh  # 抓取官方定价页、抽取价格关键词
└── references/
    ├── models.md         # 模型档位与成本参考（不写死价格）
    └── lessons-learned.md# 踩坑与验证过的做法（持续沉淀）

License

MIT