Codeg 多智能体协作编程工作台
将 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi、Grok Build 等所有 AI 编程智能体会话聚合到一个可搜索的工作区，并通过 `@` 委派进行多智能体协作。
证据显示：README 声明本地优先、网络访问仅在用户触发时发生，Web/服务器模式有 token 认证，移动端 token 存储在系统钥匙串。但缺少具体实现细节，如权限模型、用户确认流程、数据流透明性、敏感数据处理、依赖安全审计、外部影响控制、回滚机制、来源归属等。因此各标准仅得 1 分，因证据不足或仅声明而无实现支持。
证据显示：项目有 CI 测试（前端 lint、vitest、构建，Rust 测试和 clippy），且测试配置详细，表明内部一致性较好。但依赖可用性未明确，失败消息仅提及部分错误分类，未全面覆盖。因此 self_consistency 得 2 分，dependency_availability 和 failure_messages 得 1 分。
证据显示：README 描述了多种使用场景（桌面、服务器、Docker、移动端），支持多种代理，有自定义代理能力，环境适配广泛。但触发精度（如 @ 提及）仅简要描述，未详细说明边界。因此 audience_and_scenarios、capability_boundaries、environment_fit 得 2 分，trigger_precision 得 1 分。
证据显示：README 结构清晰，有安装说明、多语言文档、许可证（Apache-2.0），但缺少版本变更日志、已知限制、维护责任说明。命名稳定性未明确。因此 information_architecture、install_notes、examples_and_faq、license 得 2 分，其余得 1 分。
证据显示：输出可用性（如 Office 文档、实时预览）和边际价值（多代理协作、待办事项）描述充分，但成本效益未量化，仅提及赞助商。因此 output_usability 和 marginal_value 得 2 分，cost_benefit 得 1 分。
证据显示：README 中的声明有文档链接，但未提供具体证据或测试结果。跨来源验证不足，事实与推断未明确区分。因此各标准得 1 分。
- 静态审查，未执行代码，所有结论基于文件内容，置信度低。
- 发布者身份未验证，不应基于品牌推断安全性。
- README 中的安全声明（如本地优先、token 认证）缺乏实现细节，需进一步验证。
- 依赖安全未提供审计信息，需检查依赖漏洞。
- 版本变更日志和已知限制缺失，可能影响用户决策。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Codeg（代码生成）是一个多智能体 AI 编程工作台，它将所有受支持的 AI 编码智能体（如 Claude Code、Codex、OpenCode 等）的会话聚合到一个统一的可搜索工作区，并允许主智能体在单一任务中委派给其他类型的子智能体。它提供桌面应用、自托管服务器或 Docker 容器三种运行方式，并配有原生的 iOS 和 Android 客户端，方便随时随地进行接入。内置 14 个智能体，用户可通过 ACP 兼容协议注册自定义智能体。Codeg 还提供待办事项看板，每个任务在自己的 git worktree 中运行，经用户审查后才合并到主分支。
Codeg 聚合来自所有已安装智能体的会话，支持一键导入历史会话，可搜索并恢复。用户通过 @ 提及委派任务给其他智能体，Codeg 调度这些智能体作为独立会话运行，并行处理并流式返回结果。待办事项功能为每个任务创建独立的 git worktree，自动运行，完成后进入审查队列。内置文件编辑器、差异查看和 Git 客户端（提交、拉取、合并且支持三窗合并）。支持 Office 文档（.pptx/.docx/.xlsx）的创建和编辑，并提供实时预览。支持 MCP 和技能（Skills）管理，提供自动化流程、聊天渠道（Telegram、飞书、微信）和 token 用量报告。
- 开发者需要在一个界面下同时管理多个 AI 编程智能体，并统一查看它们的会话历史。
- 团队希望让 Claude Code 起草代码，同时 Codex 进行审查，通过
@委派实现并行协作。 - 自动化后台任务，例如批量代码重构或测试生成，每个任务在独立 worktree 中运行，完成后待人工审查。
- 需要跨设备（桌面、手机）接入 AI 编程会话，在外出时审批权限或查看流式输出。
- 处理需要生成/编辑 Office 文档（如汇报 PPT、报告 docx）的任务，并希望实时预览。
- 将多个相关文件夹（如共享库、文档仓库）整合为一个工作区，供智能体统一访问。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 真正的多智能体协作：通过
@委派，不同智能体在同一任务中并行工作，且子智能体的会话可追溯。 - 统一的会话聚合：支持导入并搜索所有已安装智能体的历史会话，并可从离开的地方继续。
- 内置高级工作流：待办看板、git worktree 并行任务、自动化和灵活的 Office 文档编辑。
- 多种部署模式：桌面应用、自托管服务器、Docker，并提供开源移动客户端（iOS、Android）。
- 复杂性：功能繁多，学习曲线陡峭，特别是熟悉工作区、待办看板和高级 Git 操作。
- 依赖外部智能体 CLI：每个智能体（如 Claude Code、Codex）需单独安装和配置，Codeg 自身只负责调度。
- 需要一定的网络和系统资源：自托管服务器需要网络访问，移动端依赖 Web Service。
- 文档依赖 docs.codeg.app 的额外说明，部分高级功能（如科学研究技能）需要额外配置。
如何安装或部署这个 Agent？
桌面端：从 GitHub Releases 下载 macOS、Windows 或 Linux 安装包，按文档安装。服务器：在 Linux/macOS 上执行 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/xintaofei/codeg/main/install.sh | bash，然后运行 CODEG_STATIC_DIR=/usr/local/share/codeg/web codeg-server；Windows 上使用 PowerShell 执行 irm https://raw.githubusercontent.com/xintaofei/codeg/main/install.ps1 | iex 并设置环境变量。Docker：docker run -d -p 3080:3080 -v codeg-data:/data ghcr.io/xintaofei/codeg:latest。移动端：从 iOS App Store 或 Android APK 安装客户端，指向桌面应用的 Web Service 或自己的 codeg-server。
如何使用这个 Agent？
安装后，首次启动 Codeg，它会自动检测已安装的智能体（如 Claude Code、Codex），或按照文档在设置中注册自定义的 ACP 兼容智能体。在对话中输入 @，选择要委派的智能体，输入任务指令，即可启动多智能体协作。对于待办事项，点击“添加任务”，填写标题、描述和选择运行智能体，Codeg 会自动创建 git worktree 并运行。支持通过桌面应用、服务器或 Docker 访问；移动端需先配对（输入服务器 URL 和访问令牌）。详细操作见官方文档 docs.codeg.app。