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OpenRig adversarial-review模板实战指南让两个独立审查Agent互相制衡快速提升代码质量【免费下载链接】openrigMulti-agent harness that runs Claude Code and Codex together as one system项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrigOpenRig 是一个多 Agent 编排框架multi-agent harness能把 Claude Code 和 Codex 当作同一个系统来运行。本文带你实战内置的adversarial-review 模板两个互不通气的独立审查 Agent 加一位编排者交叉制衡地审查代码质量。为什么需要对抗式审查单个 AI 审查者容易自说自话——它认可自己的判断也认可自己的遗漏。而 OpenRig 的思路很巧妙让两个独立的审查者各自分析同一段代码分歧本身就是线索。正如模板的官方描述Disagreements surface real issues分歧会暴露真实问题。adversarial-review 团队3个Agent的角色分工打开模板定义文件 rig.yaml整个团队只有 3 个成员却分工清晰成员角色运行时职责lead编排者orchestratorClaude Code分派任务、汇总两份审查结论r1独立审查者Claude Code独立完成第一轮代码审查r2独立审查者Codex独立完成第二轮代码审查这个结构有两个值得注意的设计双运行时制衡r1 跑在 Claude Code 上r2 跑在 Codex 上。两个模型有各自的知识盲区和判断偏好由不同大脑来审查独立性比同一个模型审两遍强得多。编排者只汇总不站队lead通过delegates_to边分别委托 r1 和 r2见 rig.yaml 的 edges 定义最后只负责综合两份发现把分歧点标注出来交给你判断。两位审查者的行为合同由角色指导文件定义。r1 和 r2 都引用同一个 independent-reviewer 角色说明只做基于证据的独立评估报告具体、有源码支撑的缺陷Clean review need not manufacture findings干净的审查不必硬造问题。而 编排者角色说明 则要求它在波次边界发起一次审查、如实交接或挂起不以流程量冒充产品进展。如何启动 adversarial-review 团队一键准备环境要求 Node.js 22/24 tmuxmacOS 或 Linux。先克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrig cd openrig npm install -g openrig/cli rig setup --dry-run # 先查看安装计划再应用导入并启动模板模板库已内置在 docs/reference/rig-spec.md 的目录表中登记你可以在仓库的demo/参考布局demo/rig.yaml 中同样包含 r1/r2 双审查席位的revpod里学习实际写法。启动后打开共享 TUI 即可总览全队状态rig up first-project --cwd . --plan # 先预览启动计划 rig tui --shared派发一次对抗式审查给编排者一条明确的审查指令即可发送消息不会自动建队列由 Agent 自行记录任务并回传 IDrig send leadfirst-project 对 指定文件或最近一次改动 发起对抗式审查分别请 r1 和 r2 独立分析汇总两份发现并标出分歧点。 rig queue list --destination leadfirst-project --limit 1000在哪里查看两个Agent的审查结论审查进行中和结束后有两条查看路径共享 TUIrig tui --shared打开总控视图每个席位卡片上都显示运行时、模型、上下文占用和状态cmux 终端在拓扑图中点开目标节点的 CMUX 按钮直接看到该 Agent 的完整对话过程——r1 和 r2 的各自说辞一目了然分歧处高亮比对。实战要点清单✅独立性是关键r1/r2 各自独立分析不要提前把一方的结论透露给另一方✅分歧优先看两边结论一致的地方通常可靠结论冲突的地方往往藏着真实缺陷✅审查要有边界角色文件要求明确的审查任务才进入空闲队列不会凭空制造审查工作✅干净就承认干净独立审查者不硬凑问题避免噪音淹没真信号。相关路径与延伸阅读文件说明rig.yamladversarial-review 模板拓扑定义agent.yaml独立审查者 Agent 清单role.md独立审查者的工作合同demo/rig.yaml包含 rev 审查 pod 的完整示例 rigdemo/README.mdNorth Star Demo 拓扑与运行说明README.md项目安装与首跑完整指南从 3 个 Agent 的最小对抗式审查到 demo 目录里 8 节点的完整生产线OpenRig 用同一套 YAML 拓扑语言描述一切。如果你想让AI 审 AI成为每次合码前的标准动作adversarial-review 模板就是最短的起点。 【免费下载链接】openrigMulti-agent harness that runs Claude Code and Codex together as one system项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrig创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 OpenRig adversarial-review模板实战指南：让两个独立审查Agent互相制衡，快速提升代码质量
OpenRig adversarial-review模板实战指南让两个独立审查Agent互相制衡快速提升代码质量【免费下载链接】openrigMulti-agent harness that runs Claude Code and Codex together as one system项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrigOpenRig 是一个多 Agent 编排框架multi-agent harness能把 Claude Code 和 Codex 当作同一个系统来运行。本文带你实战内置的adversarial-review 模板两个互不通气的独立审查 Agent 加一位编排者交叉制衡地审查代码质量。为什么需要对抗式审查单个 AI 审查者容易自说自话——它认可自己的判断也认可自己的遗漏。而 OpenRig 的思路很巧妙让两个独立的审查者各自分析同一段代码分歧本身就是线索。正如模板的官方描述Disagreements surface real issues分歧会暴露真实问题。adversarial-review 团队3个Agent的角色分工打开模板定义文件 rig.yaml整个团队只有 3 个成员却分工清晰成员角色运行时职责lead编排者orchestratorClaude Code分派任务、汇总两份审查结论r1独立审查者Claude Code独立完成第一轮代码审查r2独立审查者Codex独立完成第二轮代码审查这个结构有两个值得注意的设计双运行时制衡r1 跑在 Claude Code 上r2 跑在 Codex 上。两个模型有各自的知识盲区和判断偏好由不同大脑来审查独立性比同一个模型审两遍强得多。编排者只汇总不站队lead通过delegates_to边分别委托 r1 和 r2见 rig.yaml 的 edges 定义最后只负责综合两份发现把分歧点标注出来交给你判断。两位审查者的行为合同由角色指导文件定义。r1 和 r2 都引用同一个 independent-reviewer 角色说明只做基于证据的独立评估报告具体、有源码支撑的缺陷Clean review need not manufacture findings干净的审查不必硬造问题。而 编排者角色说明 则要求它在波次边界发起一次审查、如实交接或挂起不以流程量冒充产品进展。如何启动 adversarial-review 团队一键准备环境要求 Node.js 22/24 tmuxmacOS 或 Linux。先克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrig cd openrig npm install -g openrig/cli rig setup --dry-run # 先查看安装计划再应用导入并启动模板模板库已内置在 docs/reference/rig-spec.md 的目录表中登记你可以在仓库的demo/参考布局demo/rig.yaml 中同样包含 r1/r2 双审查席位的revpod里学习实际写法。启动后打开共享 TUI 即可总览全队状态rig up first-project --cwd . --plan # 先预览启动计划 rig tui --shared派发一次对抗式审查给编排者一条明确的审查指令即可发送消息不会自动建队列由 Agent 自行记录任务并回传 IDrig send leadfirst-project 对 指定文件或最近一次改动 发起对抗式审查分别请 r1 和 r2 独立分析汇总两份发现并标出分歧点。 rig queue list --destination leadfirst-project --limit 1000在哪里查看两个Agent的审查结论审查进行中和结束后有两条查看路径共享 TUIrig tui --shared打开总控视图每个席位卡片上都显示运行时、模型、上下文占用和状态cmux 终端在拓扑图中点开目标节点的 CMUX 按钮直接看到该 Agent 的完整对话过程——r1 和 r2 的各自说辞一目了然分歧处高亮比对。实战要点清单✅独立性是关键r1/r2 各自独立分析不要提前把一方的结论透露给另一方✅分歧优先看两边结论一致的地方通常可靠结论冲突的地方往往藏着真实缺陷✅审查要有边界角色文件要求明确的审查任务才进入空闲队列不会凭空制造审查工作✅干净就承认干净独立审查者不硬凑问题避免噪音淹没真信号。相关路径与延伸阅读文件说明rig.yamladversarial-review 模板拓扑定义agent.yaml独立审查者 Agent 清单role.md独立审查者的工作合同demo/rig.yaml包含 rev 审查 pod 的完整示例 rigdemo/README.mdNorth Star Demo 拓扑与运行说明README.md项目安装与首跑完整指南从 3 个 Agent 的最小对抗式审查到 demo 目录里 8 节点的完整生产线OpenRig 用同一套 YAML 拓扑语言描述一切。如果你想让AI 审 AI成为每次合码前的标准动作adversarial-review 模板就是最短的起点。 【免费下载链接】openrigMulti-agent harness that runs Claude Code and Codex together as one system项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrig创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考