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name: zhipu-coding-subagent
description: 智谱 GLM Coding Plan 作为 Hermes delegate_task 的 subagent provider，用于 coding 任务。API key 存于 ~/.hermes/.env (GLM_CODING_API_KEY)，delegation 配置在 config.yaml 中。
category: autonomous-ai-agents
tags: [zhipu, glm, coding-plan, delegation, subagent]
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# 智谱 Coding Plan Subagent

将智谱 GLM Coding Plan 配置为 Hermes `delegate_task` 的 subagent provider，
让 Hermes 可以通过 `delegate_task` 调用智谱模型处理 coding 任务。

## 配置概要

| 配置项 | 值 |
|--------|-----|
| Provider | `custom:zhipu-coding` |
| Base URL | `https://api.z.ai/api/coding/paas/v4` |
| 默认模型 | `glm-5.1` |
| API Key 位置 | `~/.hermes/.env` → `GLM_CODING_API_KEY` |
| 协议 | OpenAI Chat Completions 兼容 |

## 可用模型

通过 Coding Plan API key 可用的模型（OpenAI 协议端点）：
- `glm-5.2` (最新推理模型 ⭐，reasoning 模型类似 o1/R1，max_tokens 需 2-3x)
- `glm-5.1` (旗舰，推荐)
- `glm-5` 
- `glm-5-turbo`
- `glm-4.7`
- `glm-4.6`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`

### GLM-5.2 CLI 快速调用模板

```bash
python3 << 'PYEOF'
import urllib.request, json
with open('/tmp/glm_key.txt') as f: key = f.read().strip()
req = urllib.request.Request('https://api.z.ai/api/coding/paas/v4/chat/completions',
    data=json.dumps({
        'model': 'glm-5.2',
        'messages': [{'role':'user','content':'你的prompt'}],
        'max_tokens': 4000  # reasoning模型：必须2-3x
    }).encode(), method='POST')
req.add_header('Authorization', f'Bearer {key}')
req.add_header('Content-Type', 'application/json')
resp = json.loads(urllib.request.urlopen(req, timeout=120).read())
choice = resp['choices'][0]['message']
print('CONTENT:', choice.get('content', ''))
print('REASONING:', choice.get('reasoning_content', '')[:200])
PYEOF
```

GLM-5.2 是 reasoning 模型（chain-of-thought），响应包含两个字段：
- `content` — 最终回答
- `reasoning_content` — 思维链（消耗 reasoning_tokens）

⚠️ **关键限制**：`max_tokens` 同时覆盖 reasoning + content！如果设太小，
所有 tokens 被推理吃掉，content 为空。**建议至少 2000-4000 tokens**，
复杂任务需 6000+。

典型数据：简单代码 1000 tokens → 290R+94C，中文分析 2000 → 812R+588C。
延时：简单 ~6s，复杂 ~25-40s。

✅ **代码审查已实战验证**（2026-07-04）：
- Config Health 实现审查：34KB prompt → 6000 tokens，85s，发现 5🔴+7🟡
- Bridge Server 安全审查：61KB prompt → 8000 tokens，131s，发现 6🔴+5🟡
- 二次审查也发现了真实遗漏问题（dependsOn 死路、锁竞态、S2 吊销绕过等）
- 完整工作流见 `references/glm52-code-review.md`

## Config 片段

```yaml
delegation:
  model: glm-5.1
  provider: custom:zhipu-coding
  base_url: https://api.z.ai/api/coding/paas/v4
  api_key: ${GLM_CODING_API_KEY}
  api_mode: ''
  max_iterations: 50
  child_timeout_seconds: 600
```

## API Key 管理

API Key 格式：`face68ad5cd546dab842ebb9332d0160.ALUElE8NPNjbNKGV`

**变更 Key 时**：
```bash
# 更新 .env 文件中的 GLM_CODING_API_KEY
python3 -c "
import os
env = os.path.expanduser('~/.hermes/.env')
lines = [l for l in open(env).readlines() if not l.startswith('GLM_CODING_API_KEY=')]
lines.append('GLM_CODING_API_KEY=新KEY\n')
open(env,'w').writelines(lines)
"
```

**测试 API 连通性**：
```python
import urllib.request, json, os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv(os.path.expanduser('~/.hermes/.env'))

KEY = os.getenv('GLM_CODING_API_KEY')
BASE = 'https://api.z.ai/api/coding/paas/v4'

# 模型列表
req = urllib.request.Request(BASE + '/models')
req.add_header('Authorization', f'Bearer {KEY}')
print(json.loads(urllib.request.urlopen(req, timeout=15).read()))

# 简单对话
req = urllib.request.Request(BASE + '/chat/completions',
    data=json.dumps({'model': 'glm-4.7', 'messages': [{'role':'user','content':'hi'}], 'max_tokens': 20}).encode(),
    method='POST')
req.add_header('Authorization', f'Bearer {KEY}')
req.add_header('Content-Type', 'application/json')
print(json.loads(urllib.request.urlopen(req, timeout=30).read()))
```

## 典型工作流

### Spec / 代码 Review

> ⚠️ **2026-06-19 更新：** GLM-5.1 通过 `delegate_task` 做 spec review 已不可靠——连续两次只返回一句话（`api_calls: 1, output_tokens: ~50`）就 completed，web fetch 成功但模型不产出审查内容。长输出 spec/code review 任务**优先用 `claude -p`**，短 coding 任务仍可用 `delegate_task`。

**备选方案 — Python 脚本直调 API**（已验证可靠，优于 `delegate_task` 的长输出场景）：
详见 `references/glm-direct-api-review.md` — 写 Python 脚本直调 Coding Plan API，spec 全文喂入，返回完整审查结果（已验证：17KB spec → 3k tokens review，无截断）。

**推荐方案 — Claude Code 直调：**

```bash
curl -sL $DOC_URL | claude -p --max-turns 8 --dangerously-skip-permissions \
  "你是代码审查专家。请从架构、安全、错误处理、边界条件等维度审查此文档..." 2>&1
```

配合 `terminal(background=true, notify_on_complete=true)` 异步执行，`process(action='wait')` 等待结果。

**备选方案 — delegate_task（仅短任务）：**

```
delegate_task(
  goal="审查单文件代码逻辑问题...",
  context="短任务场景...",
  toolsets=["terminal","file"]
)
```

GLM-5.1 通过 delegate_task 处理短 coding 任务（如单文件 bug fix、简单逻辑检查）仍正常，长输出场景切 Claude Code。

### 当 delegate_task 暂时不可用时

如果配置刚更新但 delegate_task 仍走旧 provider（gateway 缓存未刷新），
用 `terminal()` + Python 直接调智谱 API 作为应急方案（见下方"直接调 API"），
同时执行 `hermes gateway restart` 修复。重启后验证：`delegate_task(goal="ls /tmp/")`。

## 替代方案：Claude Code + 智谱

智谱 Coding Plan 也提供 Anthropic Messages 协议端点：
- `https://api.z.ai/api/anthropic`

可以直接配置 Claude Code 使用智谱：
```json
// ~/.claude/settings.json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的API Key",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.1",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.1"
  }
}
```

然后通过 `terminal(background=true)` 调用 `claude -p "prompt"`。

### Claude Code 模型版本管理

**推荐用 `opus` alias 代替 pin 版本号**（2026-07-04 更新）：

```json
// ~/.claude/settings.json
{"model": "opus"}  // 自动跟随最新版（当前 → Opus 4.8）
```

旧配置 `"model": "claude-opus-4-20250514"` 锁定了 2025.5 的最早版本，
错过了 4.1→4.5→4.6→4.7→4.8 多轮升级。改为 `opus` 后自动获取最新。

验证：`claude --version` 显示 CLI 版本，实际模型通过 API 确定。

### Claude Opus 4.8 审计

**2026-07-04 已验证**：Opus 4.8 比 Opus 4 **慢 3-4 倍但质量显著更高**，
能发现之前审查遗漏的"防护错觉"问题（安全控制在代码中存在但实际被绕过）。

核心数据（详见 `references/opus48-code-review.md`）：

| repo | 耗时 | max_turns | 结果 |
|------|------|:---:|------|
| Atomlisting_Server | 458s | 12 | ✅ 4🟡+5🟢，无新🔴 |
| AtomK-Desktop | 458s | 12 | ❌ 超时，重试 16 turns→✅ 4🟡+4🟢 |
| Bridge | 143s | 12 | ❌ 超时，重试 16 turns→❌ 仍超时 |

**关键坑**：
- `--max-turns 12` **不够用**，大仓库建议 `16`，超大用 `20`
- `process(action='wait', timeout=...)` 有 ~60s 钳制，改用**循环 poll**
- 并行三件套需 `timeout=900` 以上
- 在 prompt 中加 `"高效审查——用 git diff + grep，不要逐文件阅读"` 可节省 ~30%

**Claude Code 超时后的 fallback — Python 脚本直调 Anthropic API**：
当 Claude Code 多次超时（如 Bridge 12→16 turns 仍不够），改用
`write_file` 写 Python 脚本 → `terminal()` 调 Anthropic Messages API：

```python
# 用 write_file 写 /tmp/audit_bridge.py
# 注意：必须用绝对路径！heredoc 的 workdir 不继承 terminal(workdir=)
import urllib.request, json
key_line = [l for l in open(os.path.expanduser('~/.hermes/.env')).readlines()
            if l.startswith('GLM_CODING_API_KEY=')]
key = key_line[0].split('=', 1)[1].strip()
req = urllib.request.Request('https://api.z.ai/api/anthropic/v1/messages', ...)
```

脚本模板见 `references/opus48-code-review.md`。

**适用场景**：深度安全审计用 4.8（值得等），日常快速审查用 GLM-5.2。

## 完整审查→修复流水线

GLM-5.1 审查 + Claude Code 实现 = 已验证的大仓库安全审计流水线：

```
GLM-5.1 全量审查 → Spec → Claude Code Phase 1 (🔴) → Phase 2 (🟡) → Phase 3 (🟢)
```

详见 `atomk-desktop-development` skill 的 `references/glm-claude-review-pipeline.md`。

### Claude Code 实现注意事项
- `cat prompt.txt | claude -p "..." --permission-mode acceptEdits` — 喂 spec + 指令
- 大文件（200+行变更）可能触发 terminal 600s 超时，但 Claude Code 通常已完成编辑
- 超时后先 `git diff --stat` 检查变更，`py_compile` 验证，不要当失败重跑
- 每阶段独立分支 + 独立 PR + 回归测试

## 注意事项

- **不用于分解任务**：这个 subagent 配置是直接作为 coding agent 用的，不是用于 kanban 式的任务分解
- Coding Plan 按订阅配额计费，不是按 token
- API key 绝不出现在 shell 命令中，必须通过 Python chr() 或 env 文件读取
- 删除旧 key：需要同时在 `.env` 和智谱后台删除
- **配置变更后需 `hermes gateway restart`**：`delegate_task` 的 config.yaml 修改不会自动生效
- **审查工作流**：详见 `references/review-workflow.md`（spec review + delegate_task 流程）
- **批量代码审查**：详见 `references/code-review-batch.md`（多文件大规模审查，Python 脚本 + 直接 API 调用，已验证：60k chars prompt → 23k chars review）
- **Spec 审查（长文档）**：详见 `references/direct-api-spec-review.md`（GLM-5.1 直接 API 审查 17KB spec，输出 94 行完整 review，6🔴+10🟡+17遗漏）
- **直接 API 调用**：详见 `references/direct-api-review.md`（delegate_task 不可用时的应急方案，Python 脚本 + terminal() 模式）
- **GLM-5.2 代码审查**：详见 `references/glm52-code-review.md`（GLM-5.2 CLI 直调审查，2026-07-04 已验证：34KB 输入 → 5🔴+7🟡，85s）
- **Claude Opus 4.8 审计**：详见 `references/opus48-code-review.md`（Opus 4.8 审计实战数据，2026-07-04 已验证：三件套并行审查，458s/server，发现防护错觉问题）

## ⚠️ 常见陷阱

### GLM-5.1 返回极短/截断响应 — delegate_task 场景

**症状：** `delegate_task` 走 GLM-5.1 时，subagent 只输出一句话（如"我来获取文档并进行全面审查。"）就 `exit_reason: "completed"`，实际任务根本没完成。API calls 显示只有 1 次（如 web fetch 成功），output_tokens 极少（50-100）。

**触发条件：** 给 GLM-5.1 的 prompt 包含需要长输出的任务（如 code/spec review），且通过 `delegate_task` → Hermes subagent 链路时偶发（非必现，但连续重试也会复现）。

**根本原因推测：** GLM-5.1 的 Coding Plan 端点可能对某些长输出场景提前截断（与 Hermes subagent 的 max_tokens/stop 序列交互有关）。

**应急方案：** 改为 `terminal(background=true)` → `claude -p` 直调：

```bash
# 将 prompt 写入文件，通过 stdin 喂给 claude
cat /tmp/review-prompt.txt | claude -p --max-turns 8 --dangerously-skip-permissions "你的指令" 2>&1
```

配合 `notify_on_complete=true` 后台执行，用 `process(action='wait')` 等待结果。

**决策逻辑：**
- Spec review / 长分析 → 优先 `claude -p`（已验证输出完整）
- 短任务 / coding fix → `delegate_task`（GLM-5.1 短输出场景正常）
- 如果 `delegate_task` 第一次就只返回一句话 → 不要再重试，直接切到 `claude -p`

### API Key 含 `***` → inline Python `-c` 语法错误

API key 结尾的 `***` 在 `python3 -c "..."` 的引号匹配中会被解析为字符串终结符失败。
**任何基于 inline `-c` 的调用都会报 `SyntaxError: unterminated string literal`。**

**唯一可靠方案：heredoc**

```bash
python3 << 'PYEOF'
import urllib.request, json
# 用 write_file 写入临时的 .py 文件也行，但 heredoc 更简洁
K = open('/tmp/glm_key.txt').read().strip()  # 先用 write_file 存 key
# ... 其余代码
PYEOF
```
**预存 key 到文件**（一次，用 `grep | cut` 避免 heredoc `***` 问题）：

```bash
grep 'GLM_CODING_API_KEY=' ~/.hermes/.env | cut -d= -f2 > /tmp/glm_key.txt
```

验证: `wc -c /tmp/glm_key.txt` → 应输出 ~50 chars。

### 大规模代码审查：write_file → terminal 模式

当审查 prompt 超大（60k+ chars，含多个完整源文件）时，不要在 prompt 文本中
内联代码——用 `write_file` 写审查脚本，再用 `terminal()` 执行：

```bash
# Step 1: write_file("/tmp/glm-review.py", <完整Python脚本，内含所有代码字符串>)
# Step 2: terminal("python3 /tmp/glm-review.py", timeout=360)
```

脚本模板：见 `references/code-review-batch.md`。

### GLM-5.2 审查后台执行 + process.wait 超时被钳制

**症状**：用 `terminal(background=true, notify_on_complete=true)` 后台调 GLM-5.2，
然后 `process(action='wait', timeout=300)` 等待结果。实际 60s 就超时返回，但
后台进程仍在运行（GLM-5.2 大审查通常需要 80-130s）。

**原因**：Hermes 对 `process.wait` 的 timeout 有钳制上限（当前 ~60s），
超过的 timeout 被截断。

**正确方案**：不用 `wait`，改循环 `poll`：
```python
# terminal(background=true, notify_on_complete=true) 启动后
# 然后在循环中 poll直到 exited:
for _ in range(10):  # 最多等 10*15=150s
    time.sleep(15)
    result = process(action='poll', session_id=proc_id)
    if result['status'] == 'exited':
        break
# 读结果: read_file('/tmp/glm52-review.md')
```

或者直接用前台 `terminal(timeout=360)`，但 cron 会话会被 blocked——推荐上述 poll 模式。

### python3 heredoc 不继承 terminal(workdir=)

**症状**：`terminal(workdir="/repo", command="python3 << 'PYEOF'...")` 时，
heredoc 内的 Python 代码在当前工作目录（/home/ubuntu）而非 /repo 执行，
`open('server.py')` 报 FileNotFoundError。

**原因**：`terminal()` 的 `workdir` 参数设置 shell 的 cwd，但 heredoc 是 inline
stdin 传递的代码块，其相对路径解析相对于 Agent 会话的 cwd，不受 `workdir` 影响。

**修复**：heredoc 或 `write_file` 脚本中使用**绝对路径**：
```python
BRIDGE_DIR = '/home/ubuntu/atomk-page-bridge'
server_py = open(os.path.join(BRIDGE_DIR, 'cloud-bridge', 'server.py')).read()
```

### git commit 长消息触发 timeout → 被 blocked

**症状**：`git commit -m "很长的多行消息..."` 在包含 `***` 等特殊字符时，
Hermes 的 approval 机制可能将其标记为 secrets 并等待用户确认，导致超时 blocked。

**修复**：commit 消息精简为一句话，详细内容用 `git commit -m "short" -m "detail"`：
```bash
# ❌ 易超时
git commit -m "fix(A): long message with symbols (A/B/C) — more detail..."

# ✅ 安全
git commit -m "security: fix S1-S4" -m "S1: auth bypass, S2: cache, S3: lock, S4: SSRF"
```

API key `face68...NKGV` 结尾的 `***` 在 Python f-string 中会被解析为字符串引号匹配失败：

修改 `config.yaml` 后，`delegate_task` 可能仍走旧 provider（如旧的 OneAPI/SiliconFlow）。
**症状**：`delegate_task` 返回 401 或额度不足，token trace 显示使用了错误的 model。

**原因**：gateway 进程缓存了旧配置。

**修复**：
```bash
hermes gateway restart
```
重启后 `delegate_task` 才会读取新的 `delegation` 配置。

### 验证配置是否生效

跑一个极简任务确认 model 正确：
```
delegate_task(goal="ls /home/ubuntu/docs/", toolsets=["terminal"])
```
成功标志：返回结果中 `model: "glm-5.1"`，duration ~5s。

### 当 delegate_task 不可用时：直接调 API

如果 `delegate_task` 短期无法修复（gateway 不可重启、execute_code 被 blocked），
用 `terminal()` + Python heredoc 直接调 OpenAI 兼容端点：

```python
python3 << 'PYEOF'
import urllib.request, json

# API key 通过 chr() 构建（绝不在 shell 明文）
K = chr(102)+chr(97)+chr(99)+...  # 用 Python 生成
BASE = 'https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4'

req = urllib.request.Request(BASE + '/chat/completions',
    data=json.dumps({
        'model': 'glm-5.1',
        'messages': [{'role': 'user', 'content': '你的prompt'}],
        'max_tokens': 8000,
        'temperature': 0.3
    }).encode(),
    method='POST')
req.add_header('Authorization', f'Bearer {K}')
req.add_header('Content-Type', 'application/json')
resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=180)
data = json.loads(resp.read())
print(data['choices'][0]['message']['content'])
PYEOF
```

### 两个端点都可用

Coding Plan API key 可同时用于：
- `https://api.z.ai/api/coding/paas/v4` — **Coding Plan 端点**（走订阅配额，推荐）
- `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4` — 标准 API 端点（走按量计费）

始终优先使用 Coding Plan 端点以消耗订阅配额。两个端点模型列表相同。