ethanplusai/astra-flash-orchestrator

解決的問題

降低使用高階模型（Astra）執行整個軟體開發生命週期所帶來的高成本與高令牌用量。透過將大量重複性實作任務委由更快速、更便宜的模型（DeepSeek V4.1 Flash）處理，保留高成本模型在高階決策與最終審查上的運算能力，同時大幅降低API成本。

如何運作

本專案實作分層編排工作流程，Astra負責「大腦」工作，Flash負責「肌肉」工作：

1. 規劃：Astra定義範圍、設計與任務說明。
2. 實作：專用的 astra_flash_builder 角色（由 DeepSeek V4.1 Flash 驅動）執行倉儲探勘、程式碼撰寫、測試、除錯與常規QA。
3. 審查：Astra審查Flash提供的已完成修補檔與證據，決定接受工作或要求修正。
4. 整合：Astra整合工作並記錄任務檢查點。

適用對象

使用 GPT-6 Astra 與 Codex Router 安裝的 Codex 客戶端，希望在大幅降低實作循環計算開銷的同時，仍能維持高品質架構判斷的開發者。

亮點

• 極大效率提升：每1,000行程式碼的Astra輸入量最多減少98.9%，總計算成本降低97%以上。
• 原生委派機制：使用專用代理角色，而非獨立CLI工具。
• 工人主導執行：Flash自主完成從探勘到QA的完整實作循環，無需根模型持續輪詢。
• 安全優先安裝：包含受保護的安裝流程，支援乾運行、備份與還原收據，防止意外配置損壞。