RCFlow: Open-Source-Orchestrierer für Claude Code, Codex und OpenCode mit Multi-Session-Verwaltung

RCFlow ist ein Open-Source-Orchestrator für KI-Coding-Agenten – Claude Code, Codex und OpenCode. Er löst das Problem, 8-10 parallele Coding-Sitzungen über tmux-Fenster zu verwalten: Sitzungen, die aus dem Fokus geraten, verlorene Bestätigungen und vergessene Eingabeaufforderungen. RCFlow bietet eine einzige Benutzeroberfläche, in der jede Sitzung mit ihrem Status sichtbar ist.
Hauptfunktionen
- Hierarchische Organisation: Rechner → Projekte → Sitzungen in einer Seitenleiste. Statuspunkte zeigen an, ob Sitzungen laufen, pausiert sind, warten oder abgeschlossen sind.
- Ein Client, viele Arbeiter: Ein einzelner Client verbindet sich mit Backends auf allen Ihren Rechnern (Linux, macOS, Windows, WSL). Der Client läuft auch auf Android.
- Registerkarte Aufgaben: Schreiben Sie zuerst die Aufgabe und Beschreibung, und starten Sie dann eine Sitzung daraus.
- Vorbereitungsplan: Entwerfen Sie einen Plan für eine Funktion, bevor die Sitzung diese implementiert.
- Registerkarte Artefakte: RCFlow liest Sitzungsnachrichten, erfasst Dateipfade per Regex (konfigurierbar – verfolgen Sie .md-Dateien, .exe-Dateien, Protokolle usw.) und zeigt sie an einem Ort an.
- Worktrees, die tatsächlich funktionieren: Erstellt einen Git-Worktree, erkennt automatisch den Paketmanager (npm/yarn/pnpm/bun, pip/poetry/uv/pipenv, cargo, go mod, bundle, dotnet, maven, gradle), führt die Installation aus, kopiert standardmäßig .env (pro Projekt konfigurierbar).
- Telemetrie & Analysen: Echtzeit-Diagramme für Token-Nutzung, Latenz und Tool-Aufruf-Metriken mit Drilldown pro Sitzung und aggregiert.
- Live-Konfiguration: Ändern Sie LLM-Anbieter, API-Schlüssel, Ports und andere Einstellungen zur Laufzeit über REST. Kein Neustart erforderlich.
- Orchestrator-LLM: Eine Hilfsschicht über den Coding-Agenten (kein Autopilot), die über Anthropic, AWS Bedrock oder jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt anschließbar ist.
Installation (Linux/macOS)
curl -fsSL https://rcflow.app/get-worker.sh | sh # Backend
curl -fsSL https://rcflow.app/get-client.sh | sh # Desktop-ClientVorkompilierte Clients für Linux, macOS, Windows und Android finden Sie auf der Releases-Seite. Die neueste Version ist v0.43.0.
Technologiestack
- Client: Flutter
- Backend: Python 3.12 + FastAPI (verwaltet mit
uv) - Datenbank: SQLite (kein separater Dienst)
- Lizenz: AGPL v3
Wie es mit Claude Code kommuniziert
RCFlow verwendet die API jedes Agenten so weit wie möglich. Hinweis: Die API von Claude Code gibt bekannt, dass eine Datei bearbeitet wurde und welche Datei, aber nicht den Diff – RCFlow musste dies umgehen, um Diffs in der Benutzeroberfläche anzuzeigen.
Ehrliche Kanten
- Gelegentlicher Nachrichtenverlust in einer Sitzung, wenn die App während einer Sitzung abstürzt/neu startet (einzelne Nachrichten, nicht die gesamte Sitzung).
- Das Anhalten/Fortsetzen von Sitzungen hat versteckte Komplexität – manchmal arbeitet der Agent kurz weiter, bevor er anhält.
- Anhänge funktionieren, sind aber noch nicht ausgereift – derzeit kontextabhängiger Text, nicht als echte Dateien behandelt, die Agenten lesen/kopieren können.
Als Nächstes
Funktionen zur Ausbreitung sind in Entwicklung (Details in der Quelle).
📖 Lesen Sie die vollständige Quelle: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

NEXUS: Eine Open-Source-Agentenkoordinationsschicht für OpenClaw
NEXUS ist eine auf OpenClaw aufgebaute Koordinierungsschicht, die es KI-Agenten ermöglicht, sich gegenseitig zu entdecken, Aufgaben zu delegieren und Mikrozahlungen abzuwickeln. Sie umfasst ein Agentenregister, fähigkeitsbasierte Erkennung, Vertrauenswerte und nutzt Googles A2A-Protokoll sowie Anthropics MCP.

ETL-D MCP-Server: Deterministisches CSV-Parsing für Claude zur Vermeidung finanzieller Halluzinationen
Ein Entwickler hat ETL-D erstellt, einen Open-Source-MCP-Server für Claude Desktop, der CSVs in drei deterministischen Schichten verarbeitet, um Halluzinationen von Dezimalpunkten in Finanzdaten zu verhindern. Er verwendet Python-Parser für bekannte Formate, erreicht ~70ms Antwortzeiten mit 0 LLM-Aufrufen für 200 parallele Anfragen und nutzt LLMs nur als Fallback für hochgradig unvorhersehbaren Text.

ClawCall: OpenClaw-Fähigkeit für KI-Telefonanrufe mit Brückenmodus
ClawCall ist eine OpenClaw-Fähigkeit, die KI-Agenten ermöglicht, tatsächliche Telefonanrufe zu tätigen, Menüs zu navigieren, in der Warteschleife zu bleiben und Gespräche zu führen. Sie enthält einen Brückenmodus, der Sie zuschaltet, wenn ein Mensch abnimmt.

Qwen2-0.5B feinabgestimmt für lokale Aufgabenautomatisierung mit llama.cpp
Ein Entwickler hat Qwen2-0.5B für die Aufgabenautomatisierung feinabgestimmt, indem er LoRA auf etwa 1000 benutzerdefinierten Beispielen verwendete und ein 300 MB großes GGUF-Modell erstellte, das lokal auf der CPU über llama.cpp läuft. Das Modell nimmt Aufgaben in natürlicher Sprache entgegen, erkennt Aufgabentypen und generiert Ausführungspläne mit CLI-Befehlen und Hotkeys.