AImanager CLI
Навык и утилита ai-collab для совместной работы Codex CLI, Claude Code и API-моделей над проектом, плюс чтение файлов в ChatGPT
- 212 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Агенты-участники по явному разрешению правят файлы и запускают команды в указанной папке, а путь к папке не заменяет изоляцию контейнера
- Компонент управления аккаунтами работает со входами и токенами Codex, Claude Code и Antigravity, а ChatGPT через MCP читает файлы на ваших машинах, поэтому ошибки в доступах и публикация портов раскрывают данные
- Выбранный текст уходит API-провайдерам, и к нему применяются их правила хранения данных
Установка
- Работает в
Ручная установка
python3 scripts/install-ai-collab.pyВыполняется из корня клона репозитория, затем ai-collab init и ai-collab doctor. Только Linux, Python 3.8 или новее. Для Claude Code укажите свой каталог через --skill-dir.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Агенты-участники по явному разрешению правят файлы и запускают команды в указанной папке, а путь к папке не заменяет изоляцию контейнера
- Компонент управления аккаунтами работает со входами и токенами Codex, Claude Code и Antigravity, а ChatGPT через MCP читает файлы на ваших машинах, поэтому ошибки в доступах и публикация портов раскрывают данные
- Выбранный текст уходит API-провайдерам, и к нему применяются их правила хранения данных
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
AImanager состоит из нескольких частей. Для агентов важны две: общий навык `multi-model-collaboration` и утилита `ai-collab`. Из текущего агента, например Codex или Claude Code, они вызывают другие CLI и API-модели: сравнить подходы, внести правки, перекрестно проверить изменения и продолжить диалог каждого участника. Координатор выдает контекст и разрешения и проверяет результат. CLI-участники работают в указанной папке, а API-модели получают только выбранный текст. Утилита ставится из корня репозитория командой `python3 scripts/install-ai-collab.py`, дальше `ai-collab init` и `ai-collab doctor`. Задачи запускаются командой `ai-collab run --model <псевдоним> --workspace <папка> --prompt <текст>`, результат берут через `ai-collab wait` и `ai-collab result`, продолжают через `ai-collab reply`. Псевдонимы моделей в примерах, такие как `opus5.5` и `gemini4`, настраиваются у вас. Четыре редактируемых рецепта описывают независимый обзор, планирование и исполнение, обсуждение исследования и письмо. Вторая часть, LabContext, дает ChatGPT через MCP читать разрешенные папки на вашем компьютере или сервере: дерево каталога, код, DOCX, XLSX, PPTX, ноутбуки и текстовые PDF. Третья часть, веб-интерфейс и десктопное приложение на Tauri, показывает входы в Codex, Claude Code и Antigravity, квоты, историю использования и восстановление сессий.
Для кого. Исследователям и разработчикам, которые работают с Codex CLI, Claude Code и API-моделями и хотят, чтобы они обсуждали и перепроверяли работу друг друга.
Подходит, если
- Падающий тест нужно сначала воспроизвести в Codex CLI, а крайние случаи проверить в Claude Code
- Дизайн эксперимента или раздел статьи хочется показать второй модели и получить замечания по контролям и альтернативным объяснениям
- После правок нужна независимая проверка другим участником, который сам перезапустит тесты
- ChatGPT должен отвечать по файлам проекта на сервере, а выгружать их каждый раз не хочется
- Требуется видеть квоты и сессии Codex и Claude Code в одном окне и копировать команды возобновления
Не подходит, если
- Вам нужен инструмент на Windows или macOS без Linux: опубликованный исполнитель ai-collab пока требует Linux и Python 3.8 или новее
- Нужен постоянный планировщик, который всегда запущен: проект намеренно обходится без него
- Нужна изоляция уровня контейнера для запускаемого кода: путь к рабочей папке не считается такой границей
- Antigravity нужен как участник совместной работы: для него пока нет отдельного адаптера, поддержка касается только учета аккаунтов
Пример запроса к агенту
Поработай с opus5.5 над этим проектом: пусть каждый независимо предложит решение, обсудите ключевые различия и внесите согласованные правкиОграничения
- Утилита `ai-collab` работает на Linux и требует Python 3.8 или новее. Остальные компоненты рабочих папок не привязаны к Linux.
- Редактирование и запуск кода выполняются только после явного разрешения. Запуск совместной работы из веба идет через необязательный мост MCP, по умолчанию выполнение там выключено.
- Подробная документация в основном на китайском, а README есть и на английском, и на русском.
- Автоматическое извлечение и обновление рецептов из итогов работы указано как планируемое и еще не реализовано.
Как отключить. Удалите навык из каталога скиллов агента (по умолчанию каталог Codex, либо тот, что вы задали флагом `--skill-dir`) и файл `ai-collab` из `~/.local/bin`. Для части LabContext остановите службы Router и Tunnel и отзовите подключение в настройках ChatGPT. Диагностика и восстановление доступны через `labcontext status`, `labcontext doctor` и `labcontext repair`.
Частые вопросы
Как установить ai-collab для Codex или Claude Code?
Из корня репозитория выполните `python3 scripts/install-ai-collab.py`, затем `ai-collab init` и `ai-collab doctor`. Добавьте `~/.local/bin` в `PATH`. По умолчанию навык ставится в каталог Codex, для другого агента задайте `--skill-dir`. После установки начните новую сессию.
Как запустить задачу у другой модели?
Команда `ai-collab run --model opus5.5 --workspace /путь/к/проекту --prompt "..."` вернет идентификатор задачи. Результат читайте через `ai-collab wait ИД --timeout 30` и `ai-collab result ИД`, а продолжение диалога идет через `ai-collab reply ИД --prompt "..."`.
Что проверяет ai-collab doctor?
Только настройку и связность, то есть готовность окружения. Корректность решения задач он не оценивает.
Может ли ChatGPT читать мои файлы без загрузки?
Да, через компонент LabContext и MCP, но только в разрешенных папках, с лимитами на размер, глубину и объем ответа. Права на произвольное выполнение чтение не дает. Стандартные развертывания слушают только loopback.
Что значит псевдоним opus5.5 в примерах?
Это пример псевдонима из личной конфигурации. Он не гарантирует доступность модели. Реальные соответствия между псевдонимами и провайдерами задаются у вас.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыОбщая основа для Claude Code, Codex, Antigravity CLI и OpenCode: жизненный цикл задачи, навыки и песочницы.
AI Agents Orchestrator
AI-Agents-Orchestrator
Плагин AI Collaboration передает задачу между Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI и Copilot через общую историю в SQLite.
TUI поверх tmux ведет сессии Claude Code, Codex и других агентов одним списком: статус, быстрые промпты, worktree и ревью диффа
Плагин для Claude Code и Codex: общая доска задач, память проекта, отчеты и панель, где видна работа агентов из разных сессий
Скиллы Claude Code, которые поручают UI Gemini через Antigravity и код Codex, с перекрестным ревью и параллельными деревьями git.
PromptOps держит Claude Code, Codex и Gemini CLI рядом по проектам и дает ведущему агенту MCP для запуска помощников
Коротко о README
Страница показывает три сценария: ChatGPT отвечает по файлам проекта, несколько моделей совместно меняют и проверяют код, одно окно управляет аккаунтами и квотами. Затем даны примеры запросов, установка через запрос к агенту, таблицы режимов и статусов, границы безопасности и ссылки на документацию.