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Zandereins/hydra

Multi-Head-Code-Review-Fähigkeit für Claude Code – 6 KI-Berater (Opus + Codex), 5 Peer-Reviewer, Vorsitz-Synthese. Basierend auf Karpathys LLM-Council-Methodik.

Was ist hydra?

Diese Fähigkeit implementiert eine verteilte Code-Review-Architektur für Claude Code, die auf Karpathys LLM-Council-Methodik basiert. Sie orchestriert mehrere KI-Modelle (6 Berater wie Opus und Codex, 5 Peer-Reviewer) mit einem Vorsitzenden-Modul, das die Ergebnisse synthetisiert. Dies führt zu einer umfassenderen und ausgewogeneren Code-Bewertung, reduziert individuelle Modellverzerrungen und verbessert die Code-Qualität durch vielfältige Perspektiven. Die Fähigkeit eignet sich besonders für Entwickler und Teams, die CI/CD-Prozesse mit Multi-Modell-Validierung kombinieren möchten.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add Zandereins/hydra

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Dokumentation

Was macht hydra?

Multi-Head-Code-Review-Fähigkeit für Claude Code — 6 KI-Berater (Opus + Codex), 5 Peer-Reviewer, Vorsitz-Synthese. Basierend auf Karpathys LLM-Council-Methodik.

Funktionsweise

Diese Fähigkeit organisiert einen KI-Rat (Council), der aus mehreren Rollen besteht:

  • 6 KI-Berater: Jeder Berater (wie Opus oder Codex) analysiert den Code unabhängig und gibt Feedback.
  • 5 Peer-Reviewer: Die Berater fungieren auch als Peer-Reviewer, die die Arbeit der anderen überprüfen.
  • Vorsitz: Ein separates Modul fasst alle Rückmeldungen zusammen und erzeugt eine endgültige Synthese mit priorisierten Verbesserungsvorschlägen.

Verwendung

Um die Fähigkeit zu aktivieren, laden Sie sie in Ihrem Claude Code-Setup. Nach der Aktivierung können Sie einen Code-Block oder ein Repository zur Analyse übergeben.

# Beispiel: Aktivierung mit einem Code-Snippet
claude code:review --skill hydra

Unterstützte Plattformen

  • Claude Code (primäre Plattform)
  • Kompatibel mit anderen KI-Codeassistenten über die Agent-Spezifikation

Vorteile

  • Verbesserte Genauigkeit: Mehrere Modelle reduzieren individuelle Fehler.
  • Breitere Perspektive: Unterschiedliche Modelle heben verschiedene Aspekte hervor (Sicherheit, Lesbarkeit, Performance).
  • Automatisierte Synthese: Kein manuelles Zusammenführen von Feedback nötig.

Lizenz

Siehe LICENSE-Datei im Repository.

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Bitte lesen Sie CONTRIBUTING.md für Details.


Fähigkeit basierend auf Karpathys LLM-Council-Methodik

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