7.3K Star！用 Orca 组建 AI 舰队：让 Claude Code 和 Codex 同时开工！

最近几个月，我发现自己陷入了一种"终端地狱"。

Claude Code 大火后，各家 AI 大厂都推出了自家的 Code CLI。

于是，我的桌面上出现了这样的景象：三个终端窗口并排打开，分别跑着 Claude Code、Codex 和 Gemini。

每当有一个需求进来，我就像个空中交通管制员：先给 Claude Code 发个指令，然后切换到 Codex 那边看看进度，再切回 Claude Code 检查输出，最后还要去 Gemini 那边收个尾。

这种操作模式有个致命问题——上下文切换成本太高。

我经常在切换终端的时候忘记上一个 Agent 正在做什么，或者搞混哪个分支对应哪个任务。更糟糕的是，有时候两个 Agent 修改了同一个文件，导致代码冲突，还要花时间去解决。

那有没有办法让多个 AI 编程助手并行工作，同时又能统一管理它们的产出？

直到我发现了 Orca。

项目简介

Orca 是一个开源的 AI 编排器，用一句话概括它的核心价值：让多个 AI 编程助手在隔离的工作区里并行干活，结果集中在一个界面里查看和对比。

它的设计理念很简单：每个 AI 都是一个独立的"工人"，Orca 给每个工人分配单独的工作区（git worktree），你坐在中央控制台统一调度。

有了它不用再在多个终端窗口之间手忙脚乱地切换，所有任务的进度都一目了然。

核心亮点

并行工作区：让多个 AI 同时干活

这是 Orca 最核心的功能。

你可以把一个需求同时发给多个 AI 编程助手，每个 AI 都会在独立的 git worktree 里开始写代码。它们之间互不干扰，各自在自己的分支上工作。

完成后，你可以在 Orca 的界面里直观地对比不同 AI 的产出，挑出质量最高的那份代码直接合并到主分支。

这个模式的价值在于：

• • 对比不同模型的能力：同样一个需求，Claude Code 和 Codex 可能会给出完全不同的实现方案。通过并行运行，你可以直观地看到哪个模型更适合你的场景。
• • 提高开发效率：多个任务可以同时进行，不用串行等待。比如让一个 AI 写前端代码，另一个写后端 API，第三个做代码审查。
• • 降低冲突风险：每个 AI 在独立的 worktree 里工作，天然隔离，不会出现代码冲突。

统一管理界面：告别终端切换

Orca 提供了一个统一的界面来管理所有的 AI 任务。你可以在左侧看到所有正在运行的 worktree，每个 worktree 都显示当前的状态（运行中、完成、阻塞等）。

点击任意一个 worktree，右侧会显示该 AI 的完整对话历史、代码变更和终端输出。

这种集中式管理带来的好处是显而易见的：

• • 实时追踪进度：不用切换窗口，就能看到所有 AI 的工作状态。
• • 统一上下文：所有任务都在一个界面里，不会忘记哪个任务在做什么。
• • 快速对比：可以在不同 worktree 之间快速切换，对比代码质量。

内置终端和浏览器：一站式开发体验

Orca 内置了一个基于 WebGL 渲染的终端，支持无限分屏，滚动历史在重启后依然保留。这个终端的体验据说达到了 Ghostty 的级别。

更厉害的是，Orca 还内置了一个真实的 Chromium 浏览器窗口。你可以在这个浏览器里预览网页，然后点击任意 UI 元素，Orca 会自动提取它的 HTML、CSS 结构和截图，直接注入到 AI 的提示词里。

这个功能对于前端开发来说简直是神器。以前需要手动截图、标注、复制代码的繁琐步骤，现在一键搞定。

手机 App 配套：出门在外也能跟进

Orca 提供了 iOS 和 Android 的配套 App。通过手机，你可以：

• • 监控进度：随时查看各个 AI 任务的状态。
• • 接收通知：当一个 AI 完成任务时，手机会收到推送通知。
• • 发送指令：可以远程给 AI 发送新的指令，不用坐在电脑前。

这个功能对于经常需要通勤或出差的开发者来说非常实用。想象一下，你在地铁上收到通知，知道某个 AI 已经完成了代码编写，你可以马上查看结果，或者给它发一个新的修改指令。

支持主流 AI 编程助手：开箱即用

Orca 支持几乎所有主流的 AI 编程助手，包括：

• • Claude Code
• • Codex
• • Gemini
• • OpenCode
• • Cursor CLI
• • GitHub Copilot
• • Pi
• • Grok
• • Devin

等等，还有很多其他的 CLI Agent。只要是能在终端里运行的 AI 编程工具，都可以集成到 Orca 里。

而且，Orca 提供开箱即用的安装包，不用复杂的配置就能上手。

快速上手

直接从官网下载桌面端安装包

或者 通过包管理器安装：

macOS 用户可以使用 Homebrew：

brew install --cask stablyai/orca/orca

Arch Linux 用户可以使用 AUR：

yay -S stably-orca-bin

适用场景

• • 多模型对比测试
• • 并行开发
• • 代码审查
• • 远程开发
• • 移动端监控

写在最后

在 AI 编程工具层出不穷的今天，Orca 提供了一种全新的工作方式。它不是要取代某个 AI 助手，而是要成为它们的"总控台"，让你能够充分发挥每个 AI 的优势。

如果你经常需要同时使用多个 AI 编程助手，或者想要提高代码生成的效率和质量，Orca 值得一试。

项目地址：https://github.com/stablyai/orca

官网：https://onorca.dev

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