在使用 Codex、Claude Code、OpenHands 这类 AI Agent 工具时，Agent 经常需要和 GitHub 打交道，例如：

• 克隆一个开源仓库；
• 查看项目的 Issue、Pull Request；
• 创建分支、提交修改；
• 根据仓库内容分析代码；
• 帮你生成 Pull Request 或 Release 说明。

如果只依赖浏览器操作，AI Agent 很难稳定地完成这些任务。GitHub CLI（Command Line Interface，简称 gh） 就是为了解决这个问题：它把 GitHub 的常用网页操作搬到了命令行里，让人和 AI Agent 都可以通过终端直接操作 GitHub。

MATLAB Agentic Toolkit 是 MathWorks 推出的开源工具包，用于将 Codex、Claude Code、GitHub Copilot、Gemini CLI 等 AI 编程 Agent 连接到本地 MATLAB。

安装后，AI Agent 不再只是根据训练数据“猜测”MATLAB 代码，而是可以调用本机 MATLAB，运行代码、检查报错、执行测试，并根据真实结果继续修改程序。

Codex、Claude Code、Cursor、OpenClaw、Hermes 都被称为 Agent，但它们并不是同一类产品。

简单来说：

• Codex、Claude Code：在终端中编写和修改代码；
• Cursor、Devin Desktop：集成 Agent 的代码编辑器；
• Devin、OpenHands：可以独立处理开发任务的软件工程 Agent；
• ChatGPT Agent、Manus：处理网页、文档和办公任务；
• OpenClaw、Hermes Agent：长期运行的个人 AI 助手。

很多人使用 Codex 时，仍然沿用普通聊天机器人的方式：提出一个问题，ai将代码改好，下一次又重新提出问题描述问题再改代码。这种方式适合零散问题，却没有充分利用 Codex 能够读取项目、修改文件、运行命令、调用工具和验证结果的特点。

更合适的思路是把 Codex 当作一名受规则约束的项目协作者：先让它理解项目和任务，再让它执行、验证并汇报。本文梳理 AGENTS.md、任务提示、状态文档、Agent Skills、MCP、子 Agent、Worktree、Hooks 与 Automations 的分工，并给出一套可以逐步落地的工作流。