我受够了在四个 AI 编程工具之间当"复制粘贴工程师",于是写了 Roundtable

简介: Roundtable 是一款零依赖、纯本地的 AI 编程助手协作框架。让 Claude Code、Codex、Reasonix、ZCode 自动组队分工——发任务、认领、交付,全靠共享文件看板与轻量 CLI。不联网、不上传、不设服务器,1000 行 Python 实现 AI 团队自治。你,只管喝茶。

让 Claude Code、Codex、Reasonix、ZCode 自己组队干活。我?我喝茶去了。

image.png


先说说我有多崩溃

2026 年了,我电脑上蹲着四位 AI 编程大佬:

大佬 绝活
Claude Code 200k 上下文,代码审查和重构跟喝水一样
Codex GPT-5.5 驱动,复杂架构推理强得离谱
Reasonix 无头自动化 + 多模型调度,不知疲倦
ZCode 前端 UI + 中文场景,性价比卷王

理论上,我应该靠它们走上人生巅峰。

实际上,我的日常是这样的:

让 Codex 设计架构 → 把结果复制到 Claude Code 窗口 → 把 Claude 的审查意见复制回来 → 再手动丢给 ZCode 写前端 → 来回切窗口切到精神分裂

我成了什么?一个血肉之躯的 API 网关。带宽 1 req/min,延迟极高,偶尔还会情绪崩溃返回 500。

这不行。 我得让它们自己聊。


Roundtable 是什么?

一个零依赖、纯本地的 Agent 协作框架。核心就一句话:

bridge send → bridge claim → bridge done

发任务 → 接任务 → 完成。完事。

底层是 ~/.agent-bridge/ 下的一块共享文件看板,用 flock 文件锁和原子写入保证数据安全。四个 Agent 通过 CLI 或 MCP 协议读写同一块看板,不上传任何东西,Python 标准库跑一切。

架构大概长这样:

Claude Code ──┐
ZCode ────────┤── bridge CLI ──┐
Codex ────────┤                ├── ~/.agent-bridge/<项目>/
Reasonix ─────┘── bridge MCP ──┘     ├── board.json
                                     └── activity.jsonl

每个 Agent 有自己的"人设"和能力标签,bridge agents 一眼看尽。派活的时候不用猜,谁擅长什么清清楚楚。


这玩意儿怎么用?

安装:一条命令

./install.sh --auto

脚本自动检测你装了哪些 Agent,逐个注入 Hook 或 MCP 配置。幂等的,重复跑不会出事。装完重启 Agent 应用就行。

干活:三条命令

# 1. 派活:让 Codex 设计认证模块
bridge send --to codex --subject "设计 JWT 认证方案" --body "access token 15min + refresh token 7d"

# 2. Codex 收到后认领
bridge claim <task-id>

# 3. 干完汇报
bridge done <task-id> --result "方案见 docs/auth-design.md" --files docs/auth-design.md

你要是不知道派给谁,还能按技能自动路由:

bridge send --skill frontend --subject "实现登录页面"   # 自动派给 ZCode
bridge send --skill architecture --subject "设计微服务拆分"  # 自动派给 Codex

三个真实场景,看完你就懂了

场景一:全栈流水线,不用当传话筒

bridge send --to codex --subject "设计 REST API" --body "用户、订单、支付三个模块"
bridge send --to claude --subject "审查 Codex 的 API 设计" --body "关注安全性和扩展性"
bridge send --to zcode --subject "实现用户管理页面" --body "CRUD + 分页 + 搜索"

三个任务并行派出去,我切到 bridge board 看全局进度。谁干完了谁汇报,不用我盯着。

场景二:双人交叉审查

写完一段关键代码,同时丢给 Claude 和 Codex:

bridge send --to claude --subject "审查 src/auth.py" --body "关注安全漏洞" --files src/auth.py
bridge send --to codex --subject "审查 src/auth.py" --body "关注逻辑正确性和性能" --files src/auth.py

一个看安全,一个看逻辑。两份审查意见在收件箱躺着,各取所长。

场景三:需求不清?直接问,不猜

Codex 接到任务发现需求有歧义,不会瞎猜,而是:

bridge question <task-id> --body "refresh token 用滑动过期还是绝对过期?"

我收到问题,回答:

bridge answer <task-id> --body "滑动过期,每次刷新重置 7 天"

Codex 继续干活。阻塞 → 澄清 → 解除阻塞,标准团队协作流程,只不过队友是 AI。


几个有意思的设计

  • 协调者模型:第一个在项目里发任务的 Agent 自动当"队长"。队长的模型根据能力矩阵自己判断派给谁——不写死路由规则,AI 自己决策。
  • 推送唤醒:Agent 空闲了怎么办?bridge send --wake 直接无头启动它,塞一段 prompt 让它立刻检查收件箱。桌面通知也同步弹,双保险。
  • 项目隔离:每个项目绑定一个文件夹。不在同一文件夹下的 Agent 看不见彼此的看板,不会串台。
  • MCP = CLI 的薄封装bridge_mcp.py 不重复写逻辑,直接 subprocessbridge.py。CLI 和 MCP 两条路径行为 100% 一致,维护成本极低。

适合谁?

  • 同时用多个 AI 编程工具,不想当"人肉路由"的个人开发者
  • 对 MCP 协议和 Agent 间通信感兴趣的技术极客
  • 想了解"不加服务器、不加数据库"怎么做协作系统的架构爱好者

最后

Roundtable 不是什么"超级 Agent"。它就是个黏合层,一千多行 Python,MIT 协议,随便用、随便改。

我把四个 AI 编程工具变成了一个团队,然后我喝茶去了。

你也试试?

GitHub:https://github.com/xyva-yuangui/roundtable

有用的话,⭐ Star 一下,让更多人看到。

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