用途：根据一个具体用例提示，端到端生成可投入生产的 OpenEnv 环境。例如“为 textarena 库生成一个环境”，会推导出 envs/textarena_env/ 这样的仓库路径。
主要能力：解析用例并命名环境（snake_case、简短、领域相关）；在编码前调研目标库/API，收集 reset、step 和状态序列化所需的最小接口事实，包括安装依赖、环境创建 API、动作格式、观测格式、奖励与 done 语义、特殊设置；挖掘 2-3 个现有 OpenEnv 环境作为实现模板，并阅读指定参考文档；提出影响架构的关键问题；选择环境原型（默认 typed step/reset、MCP 工具环境或特殊客户端流程）；用 CLI 搭建脚手架；按顺序实现 models.py、server/<name>_environment.py、server/app.py、client.py、openenv.yaml、README.md；最后运行验证。
使用方式：用 CLI 搭建：PYTHONPATH=src uv run openenv init <name>_env --output-dir envs。若 CLI 不可用则手动创建结构。实现时使用类型化模型，在 server/app.py 中使用 create_app(<factory_or_class>, ActionType, ObservationType, env_name=...)，并采用双导入模式。验证命令包括：PYTHONPATH=src:envs uv run python -c "from envs.<name>_env.server.<name>_environment import <ClassName>Environment"、openenv build、openenv validate --verbose、pytest，或启动 uvicorn 后 curl /health 并 openenv validate --url。
适用场景：需要设计或实现新的 OpenEnv 环境时。
限制：不进入模型训练/评估工作流；不虚构库 API；实现前必须至少阅读一个现有 OpenEnv 环境；不复制过时的清单模式或构建产物；除非环境明确支持并发会话，否则不将 max_concurrent_envs 设为大于 1。