← к ленте

Релиз Claudexor: мультиагентный CLI для управления подписками и харнессами

A@abstractDLAI-инженер
1 мес

Опенсорс-инструмент Claudexor объединяет Claude Code, Codex и Cursor в единый интерфейс для оптимизации расходов и параллельного использования агентов.

Опенсорсю Claudexor Харнесс-агностик CLI, приложение, набор плагинов и MCP, объединяющий в себе Claude Code, Codex и Cursor. Можно добавлять сколько хотите харнессов и подписок. Каждая модель и агент бесят меня по-своему: GPT - аутист-перфекционист, Opus - пофигист, пропускающий кучу багов, Gemini/GLM - креативные булочки, но сильно отстают от фронтира. Ещё я устал бегать между агентами когда лимиты заканчиваются, поэтому связал все подписки в одно место чтобы эта штука по-умному их расходовала. И главное, она позволяет одновременно использовать все харнессы сразу. Добавил несколько любимых плюшек, чтобы работали из коробки: ревью-лупы, Best-of-N и т.п. Например, планирование можно провести через Claude Code, а имплементацию в режиме goal запустить на Codex. Киллер-фича: можно добавить несколько подписок Claude Code, и они будут автоматически переключаться с сохранением контекста. Codex и Cursor тоже. Теперь вместо $15k в месяц на токены уходит $1200. У меня сейчас по три подписки Claude Code, Codex и Cursor тут. Удобнее всего подключить Claudexor как плагин к вашему любимому агенту и использовать его в текстовом режиме в форматах:
«Перед выполнением плана прожарь его через Claudexor в мультихарнесс-режиме»
или
«После завершения работы проведи мультимодельное ревью через Claudexor и исправляй замечания».
Лично я чаще всего использую его в Claude Code. Чтобы установить, просто киньте ссылку на GitHub любому вашему агенту, и они сами разберутся. MIT-лицензия. PS. Буду активно дорабатывать, так что не стесняйтесь кидать issues, фидбек и PR-ы. GitHub, dmg, npm

Кратко (AI)

Разработчик представил Claudexor — CLI-инструмент с открытым исходным кодом, который объединяет подписки на Claude Code, Codex и Cursor. Система позволяет динамически переключаться между агентами, использовать их параллельно и оптимизировать расходы на токены за счет умного распределения нагрузки.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖