Claude Code Bridge：让多个 AI 模型在终端里组队打怪
兄弟伙些，是不是也遇到过这种情况嘛？用 Claude Code 或者 Codex 写代码，单个模型搞着搞着就钻牛角尖了，思路打不开。想多喊几个 AI 来一起商量，结果又得去折腾各种 API 配置，最恼火的是根本看不到它们之间是怎么交互的，黑盒操作搞得人心头慌。
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最近偶然刷到一个叫 Claude Code Bridge 的开源项目，简直是开发者的福音。这个项目脑洞大开，直接在终端里搞了个分屏协作系统，让多个 AI 模型同时在线干活，而且每个模型的输出都清清楚楚地摆在面前，完全透明化。
一、项目是啥子东西嘛
Claude Code Bridge 本质上是一个多模型协作的终端工具，基于 WezTerm 或者 tmux 来实现分屏功能。你可以把它理解成一个 AI 团队协作平台，Claude、Codex、Gemini 这些模型都能同时进来，各自占据一个终端窗口，独立维护自己的上下文记忆。
最巴适的是，这些模型可以随时关闭恢复，不会丢失状态。不像我们平时用聊天机器人，一关窗口啥都没得了。
项目地址在 GitHub：github.com/bfly123/claude_code_bridge
二、跟其他工具比有啥子优势
2.1 可视化程度直接拉满
传统的多模型协作基本都是黑盒操作，你输入个需求，后面怎么跑的完全不知道。Claude Code Bridge 直接把所有交互过程都摊在桌面上，左边是 Claude 在分析架构，右边是 Codex 在写具体代码，下面还有 Gemini 在做代码审查，一目了然。
2.2 守护进程机制很牛
这个项目最核心的亮点就是引入了智能守护进程层。所有的 AI 请求都通过这个统一的入口来调度仲裁，支持并行任务队列。
比如说 Claude 和 Codex 可以同时调用 OpenCode 模型来处理不同的子任务，互不干扰，而且还能跨模型协作。这种架构设计真的有点东西。
2.3 链式执行像流水线
Codex 可以自主调用命令把子任务委托给其他模型，形成一个完整的任务流水线。Gemini 的任务还支持智能中断检测，遇到问题能自动停止并恢复，保证工作流的连续性。
相比之下：
- ChatGPT/Claude Web 版：只能单模型对话，看不到交互过程
- LangChain/AutoGPT：虽然支持多模型，但都是黑盒操作，调试起来很头大
- 传统的 API 调用：需要自己写大量代码来管理状态和上下文
三、安装部署搞起来
3.1 系统要求
支持的平台非常广泛：
- Linux（主流发行版都 OK）
- macOS（开发者的首选）
- WSL（Windows 子系统）
- Windows 原生环境
3.2 一键安装脚本
项目提供了超方便的安装脚本，几条命令就搞定：
# 克隆项目gitclone https://github.com/bfly123/claude_code_bridge.gitcdclaude_code_bridge# 运行安装脚本./install.sh安装脚本会自动检测你的系统环境，安装必要的依赖，包括：
- WezTerm 或 tmux（二选一）
- Python 3.8+
- 相关的 Python 包
3.3 配置 API Keys
安装完成后需要配置各模型的 API Key：
# 编辑配置文件vim~/.claude_bridge/config.yaml配置文件模板大概长这样：
models:claude:api_key:"your-claude-api-key"model:"claude-3-sonnet"codex:api_key:"your-openai-api-key"model:"gpt-4"gemini:api_key:"your-gemini-api-key"model:"gemini-pro"3.4 启动使用
配置好了直接启动：
claude-bridge start终端会自动分屏，各个模型就位后就可以开始干活了。
四、实战场景举例
4.1 全栈开发
左边窗口让 Claude 设计数据库架构，中间让 Codex 写后端 API，右边让 Gemini 写前端组件，三个模型同步进行，效率直接起飞。
4.2 代码审查
写完代码后，可以让一个模型重构优化，另一个模型做安全审计，第三个模型写测试用例，全方位保障代码质量。
4.3 Debug 场景
遇到 bug 的时候，可以让不同的模型从不同角度分析问题，有的看日志，有的看代码逻辑，有的看架构设计，多管齐下定位问题。
五、配合 VS Code 使用更香
项目还提供了 VS Code 插件，可以直接在编辑器里调用各个模型。选中一段代码，右键选择"Send to Claude Bridge"，各个模型就会开始分析并给出建议。
这种工作流真的很顺畅，不用在多个窗口之间切来切去。
六、个人体验
我用了一段时间，最直观的感受就是效率确实提升了不少。以前让 AI 帮忙写代码，经常陷入思维定式，现在多个模型一起 brainstorming，思路会开阔很多。
而且看到各个模型的实时输出，对整个开发过程的理解也更深刻了。对于团队协作来说，这个工具的价值更大，大家可以清楚地看到 AI 是怎么一步步解决问题的。
七、注意事项
- API 成本要注意：多个模型同时跑，Token 消耗会快一些，建议设置好使用限额
- 上下文管理：虽然每个模型独立维护上下文，但还是要注意 Token 长度限制
- 网络环境：模型调用需要稳定的网络连接，建议配置好代理
写在最后
Claude Code Bridge 这个项目真的很适合那些想要深度利用 AI 辅助开发的朋友。可视化协作的设计理念很超前，守护进程机制也解决了多模型调用的痛点。
如果你经常用 AI 来写代码，或者想要体验一下多模型协作的威力，这个工具绝对值得一试。毕竟能看到 AI 的思考过程，本身就是一种很棒的体验。
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项目地址：https://github.com/bfly123/claude_code_bridge
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