claude-octopus：一個多供應商 AI 協調器，使用共識門檻與對抗性審查來消除模型盲點

它解決了什麼問題

Claude Octopus 透過協調多達九家不同的 AI 供應商交叉檢查工作、進行對抗性審查，並在交付程式碼前達成共識，來解決單一 AI 模型的「盲點」問題。它要求關鍵任務必須達到 75% 的共識門檻，從而防止單模型錯誤進入生產環境。

工作原理

系統協調多種供應商——包括 Claude、Codex、Gemini、Perplexity、Copilot、Qwen 與 Ollama——在研究階段平行執行、在範圍界定階段串行執行，或在審查階段以對抗方式執行。它遵循四階段方法論（Discover → Define → Develop → Deliver），並利用 32 種專門角色（如 security‑auditors、backend‑architects）處理特定任務。可作為 Claude Code 的插件或作為 Cursor IDE 的 MCP 伺服器整合使用。

目標使用者

此工具針對需要高保證軟體交付、對複雜架構決策進行多模型驗證，以及能從技術規格自動化產出完整軟體的開發者設計。

重點特色

• 多 LLM 委員會： 具備目標模式（advice、decision、plan、implement、review）與對抗風格的結構化討論系統。
• 暗黑工廠模式： 一條自動化管線，從規格說明開始，處理整個研究到交付的全流程。
• 共識門檻： 75% 的一致性閾值，當模型之間出現分歧時會標記，以捕捉錯誤與盲點。
• 廣泛供應商支援： 整合九家不同的 AI 供應商，包含透過 Ollama 的本地選項以及 GitHub Copilot 等訂閱制工具。
• 持久記憶： 與 claude-mem 整合，能在不同會話間記住決策與上下文。