Orc: Open-Source Multi-Project-Orchestrator für KI-Codierungsagenten

Orc ist ein Open-Source-Multi-Projekt-Orchestrator für Claude Code und andere agentenbasierte CLIs, der entwickelt wurde, um KI-Codierungsagenten über alle Projekte auf Ihrem Rechner hinweg zu koordinieren. Er verwendet bash, tmux und git worktrees, um mehrere parallel laufende Instanzen zu verwalten.
Hauptmerkmale
Das Tool behandelt häufige Probleme beim Betrieb mehrerer Claude Code-Instanzen: Merge-Konflikte, doppelte Arbeit, fehlende Review-Schleusen und Token-Verbrauch durch Koordinationsaufwand. Orc verfolgt einen einfacheren Ansatz im Vergleich zu anderen Lösungen und verwendet ein mentales Modell, das direkt auf die Arbeitsweise echter Softwareteams abgebildet ist.
Funktionsweise
Sie beschreiben die Arbeit, und der Projekt-Orchestrator erkundet automatisch Ihre Codebasis, zieht Projektkontext (Struktur, Konventionen, bestehende Spezifikationen) ein und plant dann. Anschließend setzt er Ziele zusammen, unterteilt diese in Beads (fokussierte Arbeitseinheiten) und startet Entwickler in isolierten git worktrees.
Jede Arbeitseinheit durchläuft eine zweistufige Review-Schleife:
- Kurzzyklus-Entwickler-Review für jeden Bead, bevor er in den Ziel-Branch gemergt wird
- Optionaler Langzyklus-Ziel-Review für das vollständige Ergebnis, bevor es ausgeliefert wird
Sie steuern beide Review-Typen, indem Sie Ihr eigenes Review-Tool einbinden oder Standards in einfachem Englisch beschreiben:
[review.dev]
review_instructions = "Focus on security: check for SQL injection, XSS, and auth bypass."
Schnittstelle und Kompatibilität
Die tmux-Sitzung wird in eine verwaltete TUI orchestriert. Jedes Ziel erhält sein eigenes Fenster mit dem Ziel-Orchestrator links und Entwicklern plus temporären Reviewern rechts gestapelt. Sie können alle laufenden Arbeiten sehen, zu jedem Agenten navigieren und eine Sitzung übernehmen, um damit zu arbeiten oder sie komplett zu übernehmen. Statusanzeigen in jedem Fenster bieten einen Überblick auf einen Blick.
Orc ist vollständig kompatibel mit spezifikationsgetriebener Entwicklung – zeigen Sie auf Ihre Spezifikationen und der Orchestrator arbeitet damit.
Technische Details
- Claude Code ist der Standard-Agent mit einem First-Class-Adapter (--append-system-prompt für Prompt-Lieferung, Slash-Befehle werden unter ~/.claude/commands/orc/ installiert)
- Funktioniert auch mit OpenCode, Codex, Gemini CLI oder jeder benutzerdefinierten Binärdatei
- YOLO-Modus überspringt alle Bestätigungsschleusen, eskaliert aber weiterhin bei Merge-Konflikten und blockierten Entwicklern
- Koordination erfolgt über dateibasierte Signale, nicht über Agent-zu-Agent-Konversation – null Token werden für Orchestrierungsaufwand verbraucht
- Laufzeitumgebung ist bash, tmux und git
- Zustand wird in drei Dateien gespeichert
- Einrichtung dauert fünf Minuten
Das Tool ist verfügbar unter https://github.com/spencermarx/orc.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

TechDebtMCP v2.0.0: MCP-Server für die Analyse technischer Schulden in 14 Sprachen
TechDebtMCP v2.0.0 ist ein MCP-Server, der Claude mit Codebasen verbindet, um technische Schulden in 14 Programmiersprachen zu finden, zu messen und zu priorisieren, darunter JS/TS, Python, Java, Swift, Kotlin, Go, Rust, C/C++, C#, Ruby und PHP.

OpenGalatea MCP-Server verbindet Claude mit Prusa 3D-Druckern
OpenGalatea ist ein Open-Source-MCP-Server, der es Claude ermöglicht, Prusa-3D-Drucker über PrusaLink zu steuern, sodass natürliche Sprachbefehle zum Durchsuchen von Printables.com, zum Schneiden von Modellen und zum Verwalten von Druckaufträgen verwendet werden können.

Skillware ergänzt um einen synthetischen Datengenerator mit Entropiebewertung für lokales Modell-Fine-Tuning.
Skillware hat einen neuen synthetischen Datengenerator-Skill veröffentlicht, der zlib-Kompressionsverhältnis-Heuristiken nutzt, um die Ausgabevielfalt zu bewerten und so Modellkollaps vorzubeugen. Das Tool funktioniert sofort mit Ollama, unterstützt Gemini/Anthropic für hochwertige Reasoning-Batches und gibt JSON-Batches für .jsonl-Fine-Tuning-Pipelines aus.

SLayer: Eine quelloffene semantische Schicht für KI-Agenten, die aus Abfragen lernt
SLayer ist eine leichte, einbettbare semantische Schicht, die es KI-Agenten ermöglicht, Datenbanken abzufragen, Modelle zu verwalten und aus Interaktionen über MCP, REST, CLI oder Python zu lernen.