Flottenkommandant: Open-Source-Dashboard zur Orchestrierung mehrerer Claude-Code-Agententeams

Fleet Commander ist ein quelloffenes lokales Web-Dashboard, das mehrere Claude Code Agententeams gleichzeitig über verschiedene Repositories hinweg orchestriert. Es behebt die Einschränkung, dass man nur eine Claude Code-Sitzung gleichzeitig beobachten kann, wenn man mit mehreren offenen Issues arbeitet.
Wie das Diamond Team funktioniert
Jeder Issue erhält ein "Diamond-Team" bestehend aus drei spezialisierten Agents:
- Planner — Liest den Issue, erkundet die Codebase und erstellt einen konkreten Implementierungsplan mit Architekturentscheidungen
- Dev — Erhält den Plan, setzt ihn um, schreibt Tests und pusht auf einen Branch
- Reviewer — Führt ein zweistufiges Code-Review durch (Codequalität + Planerfüllung) und sendet Feedback direkt an den Dev
Die Agents kommunizieren peer-to-peer über SendMessage. Der Planner bleibt aktiv, damit der Dev Klärungsfragen stellen kann, und der Reviewer sendet strukturiertes Feedback direkt an den Dev (nicht über den Teamleiter).
Dashboard-Funktionen
Vom Fleet Commander Dashboard aus können Sie:
- Alle Teams in Echtzeit mit Status, Sitzungsprotokollen, Token-Verbrauch und PR-Status sehen
- Teams mit einem Klick aus einem Issue-Baum starten (oder "Alle ausführen" verwenden)
- Nachrichten an jeden laufenden Agent senden
- Das Kommunikationsdiagramm zwischen den Agents beobachten
- CI/PR-Status verfolgen und automatisch mergen, wenn alles grün ist
Automatisierte Verwaltung
Fleet Commander übernimmt operative Aufgaben wie:
- Erkennung von Leerlauf/Stillstand
- CI-Überwachung
- Merge-Konflikt-Warnungen
- Abhängigkeitsbewusste Warteschlangenverwaltung
Leistungsmetriken
Aus eigener Nutzung:
- 50+ Teamläufe mit 98% Erfolgsquote (gemergter PR)
- Medianzeit bis zum gemergten PR: ~22 Minuten
- Median-Kosten pro Team: ~4$
- Das gesamte Fleet Commander Dashboard wurde größtenteils von Fleet Commander Teams erstellt, die an Fleet Commander Issues gearbeitet haben
Technischer Stack und Installation
Erstellt mit Fastify + React + SQLite + SSE. Alles läuft lokal ohne externe Dienste oder Cloud-Abhängigkeiten.
Installation via npm:
npm install -g fleet-commander-ai fleet-commander
Das npm-Paket heißt fleet-commander-ai, weil fleet-commander bereits vergeben war.
Oder aus dem Quellcode klonen:
https://github.com/hubertciebiada/fleet-commander
Fleet Commander enthält auch einen MCP-Server, sodass Sie es direkt aus Claude Code ohne die UI bedienen können.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

PocketBot: KI kompiliert Automatisierungen in JavaScript für kostengünstige, deterministische Planung
PocketBot löst API- und Hardwarekostenprobleme, indem es natürlichsprachliche Anfragen in eigenständige JavaScript-Skripte kompiliert, die nach Zeitplan ausgeführt werden, ohne LLM-Aufrufe zur Laufzeit. Das Tool nutzt KI nur einmal zum Schreiben von Code und führt dann deterministisch mit 20+ Integrationen wie Google Suite, Slack und Notion aus.

LLM-Rat-Analyse enthüllt praktische Claude-Code-Token-Optimierungsstrategien
Ein Entwickler nutzte das LLM Council Tool mit 5 Personas, um Claude Code Nutzungsmuster zu analysieren, und stellte fest, dass der standardmäßig aktivierte erweiterte Denkmodus der größte Token-Verbraucher war. Das daraus resultierende Playbook erreichte eine 60-70%ige Token-Reduktion bei gleicher oder besserer Ausgabequalität.

Claude Code-Benutzer erstellt /discuss-Befehl für schreibgeschützte Unterhaltungen
Ein Claude Code-Benutzer erstellte eine 25-zeilige benutzerdefinierte Fähigkeit namens /discuss, die schreibgeschützte Gespräche ohne Dateiänderungen ermöglicht. Der Befehl erlaubt Code-Erkundung, Recherche und Diskussion, während Änderungen verhindert werden, indem das Flag --dangerously-skip-permissions mit integrierter Sicherheit verwendet wird.

Hypura: Speicher-Ebenen-bewusster LLM-Inferenz-Planer für Apple Silicon
Hypura ist ein auf Rust basierender Inferenz-Scheduler, der Modelltensoren über GPU-, RAM- und NVMe-Ebenen verteilt, um Modelle auszuführen, die den physischen Speicher auf Apple Silicon Macs übersteigen. Es ermöglicht die Ausführung eines 31 GB großen Mixtral 8x7B auf einem 32 GB Mac Mini mit 2,2 Tok/s und eines 40 GB großen Llama 70B mit 0,3 Tok/s, wo die Standardversion von llama.cpp abstürzt.