claude-octopus

让8个AI同时干活,交叉验证,提前发现盲区。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 415 🐛 待处理 23 👀 关注 23
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 4417
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。

项目预览

claude-octopus 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队nyldn
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Shell
技术栈/模型ai-agents,ai-orchestration,claude-code,claude-code-plugin,codex,copilot,developer-tools,double-diamond,gemini,multi-ai,multi-llm,ollama
GitHub 星标★ 4417
上线时间2026-01-15 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积19.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

claude-octopus 是一个多 AI 模型协作编排工具,旨在解决单一 AI 模型在复杂任务中的盲区问题。它允许用户在同一任务中同时调用多达 8 个不同的 AI 模型(如 Claude、Gemini、Codex、Copilot 等),覆盖研究、设计和编码等场景。项目采用双钻模型(Double Diamond)方法论,通过多模型交叉验证和结果对比,帮助开发者在交付前发现潜在缺陷和遗漏。其核心能力包括:任务分发与并行执行、多模型结果聚合与差异分析、以及基于 Shell 的轻量级集成,可无缝嵌入现有开发流程。该工具特别适合需要高可靠性和多角度审视的关键任务,能显著降低因单一模型偏见导致的风险。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4417

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 6 步

环境要求

  • Claude Code CLI(需支持 plugin 子命令)
  • Node.js 与 npm(用于安装 mcp-server 依赖)
  • 至少一个外部提供商的凭据(如 Codex、Copilot、Antigravity 走 OAuth 订阅,或 Qwen、Perplexity、OpenRouter
  • 可选:Anthropic 兼容网关地址

安装与启动步骤

  1. 1添加插件市场

    先把 nyldn-plugins 市场加入 Claude Code,Octopus 通过该市场分发安装。

    claude plugin marketplace add https://github.com/nyldn/plugins.git
  2. 2安装 Octopus 插件

    从市场安装 octo 插件,装好后才能使用 /octo 系列命令。

    claude plugin install octo@nyldn-plugins
  3. 3安装 MCP 依赖

    进入插件的 mcp-server 目录执行 npm install,路径以你本机实际安装位置为准。

    cd ~/.cursor/claude-octopus/mcp-server && npm install
  4. 4运行诊断命令

    检查安装路径、版本、清单、技能加载与自动更新状态,确认环境正常。

    octopus doctor config
    octopus doctor skills
    octopus doctor updates
  5. 5配置兼容网关

    使用 Anthropic 兼容网关时需显式开启模型发现,否则 /model 无法发现网关模型。

    export ANTHROPIC_BASE_URL=https://your-gateway.example/v1
    export CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1
  6. 6查看运行成本

    跑昂贵任务前用 /octo:costs 看会话预估,跑完用 /octo:usage 看各提供商实际花费。

    /octo:costs
    /octo:usage

关键配置

配置项必填说明示例
ANTHROPIC_BASE_URL否Anthropic 兼容网关地址,仅在走网关时设置。https://your-gateway.example/v1
CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVE否Claude Code v2.1.129+ 开启 /v1/models 模型发现。1
skillOverrides否Claude 设置项,可把冷门技能设为 name-only 以降低上下文占用。name-only

如何确认成功

执行 octopus doctor config 能正常打印安装路径、版本与清单,且 /octo 系列命令可调用。

常见问题

Q:插件更新失败怎么办?

A:按 README 的干净重装流程:先 claude plugin uninstall claude-octopus 和 octo,删除 ~/.claude/plugins/cache/nyldn-plugins/octo,移除并重新添加市场,再安装 octo@nyldn-plugins。

Q:设置网关后 /model 看不到模型?

A:Claude Code v2.1.129+ 需要显式 opt-in,请先 export ANTHROPIC_BASE_URL 与 CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1。

Q:怎么预估一次运行要花多少钱?

A:运行前用 /octo:costs 查看会话成本预估,项目超 1 美元会在派发前提示;运行后用 /octo:usage 查看实际花费明细。

Q:技能太多导致上下文占用高?

A:可用 Claude 设置里的 skillOverrides,把不常用技能设为 name-only 或 user-invocable-only,保持可安装但减少上下文加载。

注意事项

  • README 中 Quickstart 的第 1 步被截断,本教程的安装路径取自 README 给出的干净重装命令,请以实际仓库最新说明为准。
  • Claude Octopus 是独立开源项目,与 Anthropic 无关联、未获其背书或赞助。
  • README 中的成本表为示例性 Token 估算(费率核对于 2026-09-04),不含提供商工具费用,大额支出前请核对官方价目表。
  • 诊断机制无法让过旧的安装自行修复,早于该机制的版本需要手动更新一次。

核心亮点

  • 同时调用8个主流AI模型,覆盖Claude、Gemini、Codex等,交叉验证结果,减少单一模型偏见
  • 基于双钻模型设计,系统化覆盖研究、设计、编码全流程,提升任务完成质量
  • Shell实现轻量易集成,可快速接入现有开发工具链,无需复杂配置

不足之处

  • 多模型并行调用可能带来较高API成本,对预算敏感用户不友好
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 关键代码审查,用多模型交叉验证逻辑漏洞
  • 产品设计方案多角度评估,避免思维定式
  • 复杂研究任务,聚合不同AI的调研结果

替代项目

ChatDev、AutoGen、MetaGPT

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