dagoSte/squadra
把 Claude Code、Codex、Cursor 等多个编码代理拉进同一套任务流程：共享任务、互相确认、改动前预检、并行跑测试、留下可追溯的证据并做独立评审，进度和决策记录在本地双语面板里。适合已经在同时用几个 AI 编码工具、希望它们协同而非各干各的开发者。仓库未取到 README，具体安装与功能细节需自行核实。
这个项目是什么
多编码代理协作编排层，用共享任务、证据链和独立评审把多个 AI 编码窗口串成一条流水线。
能用来做什么
- 让 Claude Code 与 Codex 分工改同一仓库
- 改动前自动预检并并行跑测试
- 为每次改动留下可追溯的评审证据
- 把踩过的坑沉淀成可复用技能
- 在本地面板追踪任务进度与决策
上手条件
普通人
需要技术背景
图形界面
部分功能有界面
部署
需要自己部署
API Key
需要
成本：软件本身 MIT 免费、本地运行；成本主要来自底层模型订阅或 API 调用（Claude Code、Codex、Cursor），多代理并行与评审会成倍消耗 token。
能接入：以 MCP 插件接入代理工作流，通过本地面板和命令行驱动多个编码窗口；MCP 也可挂到其他支持该协议的客户端，便于接自动化流程。
软件开发：多代理并行重构与交叉代码评审软件开发：为 AI 生成的代码建立可追溯证据链软件开发：统一团队内多个 AI 编码工具的使用规范研究：观察多智能体协作在真实仓库中的表现
商业方向与限制
可以怎么变现：面向小团队做多代理协作流程落地：定制 MCP 插件、搭建评审与证据模板、做上手培训；也可按行业预置协作技能包交付。
限制：许可证 MIT，可商用；但未取到 README，安装方式与真实完成度无法确认。需自备 Claude Code、Codex、Cursor 的账号额度，多代理并行会放大 token 消耗；项目较新、社区小，维护情况未知。
多智能体代码评审MCP开发工具本地部署
页面上的中文判断由模型基于仓库信息与 README 生成，会标注不确定性；Star 与许可证等事实来自 GitHub 官方 API。发现分析有误可以在后台重新分析该仓库。