tlive
为Claude/Codex提供远程审批与实时监控的本地部署工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：tlive。 它的用途是：为Claude/Codex提供远程审批与实时监控的本地部署工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/tlive/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
当你出门在外，手机收到 Telegram 通知：“Claude 正在尝试执行一个工具调用：`rm -rf /tmp/*`”。你可以在通知卡片上点击“拒绝”。或者，在办公室的电脑上启动了一个长期运行的 AI 数据分析脚本，你可以通过手机上的 Web 仪表盘实时查看终端输出和进度，并在需要时输入指令继续。
介绍
tlive 解决了在本地终端使用 Claude 或 Codex 时，无法远程监控和审批工具调用的痛点。它利用 Claude 和 Codex 支持的开放钩子机制，将运行状态和审批请求推送到 Telegram、飞书或自带的 Web 仪表盘，让你可以在任何设备上查看运行情况、回复以继续对话、发送截图，甚至在需要时接管终端输入。
使用非常简单：通过 npm 全局安装后，运行 tlive setup 进行向导式配置，注册插件并设置 IM 凭据。然后启动守护进程 tlive start，它会提供 Web 访问链接和手机二维码。之后，你可以像往常一样在终端运行 Claude/Codex，tlive 会自动捕获其活动；或者使用 tlive run claude 启动一个被包装的会话，以获得更丰富的功能，如实时 Web 终端预览。
它非常适合需要在不同设备间切换、或希望对 AI 的工具调用进行人工监督的用户，例如远程办公的开发人员、进行敏感操作的研究者，或是需要向同事演示 AI 工作流程的团队领导者。
请注意，tlive v2.0 是完全重写的版本，与旧版不兼容，配置文件无法迁移。它不再作为 Agent-SDK 的 IM 桥接器，而是作为一个纯粹的监控和审批层工作。你的会话和数据始终保留在你的机器上，确保了隐私和安全。
核心特点
与同类工具相比，tlive 的核心区别在于其“供应商中立”和“非侵入式”设计：它不依赖特定订阅或 API 密钥，而是利用 Claude/Codex 自身支持的钩子机制进行集成，你的原始工作流程完全不受影响；同时，它提供了从纯监控到完全审批的两种集成级别，用户可以根据安全需求灵活切换。
注意事项
不适合仅需简单聊天、无需工具调用审批或实时监控的轻量级使用场景。
常见问题
tlive 需要 Claude 或 Codex 的付费订阅吗？
不需要。tlive 利用它们支持的开放钩子机制，与订阅或 API 密钥无关，完全在本地运行。
数据会发送到第三方服务器吗？
不会。你的会话和数据始终留在你的机器上，仅通过你配置的 IM 服务（如 Telegram）或本地 Web 服务器进行通信。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/tlive/raw/index.md 读取 tlive 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/tlive/raw/index.md（查看排版版本）