你用过AI编程助手吧？Claude Code、Cursor、通义灵码，你用过几个？
但我问你一个问题：你同时开过几个？
大部分人的用法是：开一个AI助手，让它写代码，等它写完，看看，再让它改。一个一个来。
今天这个项目，就是让你同时开五个AI助手，每个都在干活，然后你挑最好的那个用。
以前你是怎么干活的
想象一下这个场景：
你接到一个任务：给项目加一个导出Excel的功能。你打开Claude Code，把需求打进去，然后等着。AI开始写代码，你盯着屏幕看。写完了，你跑一下，发现报错了，再把错误信息贴给AI，让它改。改完再跑，又有问题。再改。
一个功能，来回折腾半小时。这半小时里，你大部分时间在等。
而且你心里可能还有个念头：万一Claude写得不好呢？要不换Codex试试？但你已经等了半天了，换一个又得从头来。
这就是现在大多数人的状态：一个AI助手，串行干活，等它写完再看下一个。
Orca的做法：同时开五个，谁写得好用谁
Orca的思路很简单：既然等一个AI这么慢，那我同时开五个不行吗？
你把同一个任务，同时派给五个AI助手：一个用Claude Code，一个用Codex，一个用Gemini CLI，一个用通义灵码，一个用Qwen Code。五个AI同时开始写代码，你在一个界面里看着它们干活。
半小时后，五个AI都写完了。你看看哪个写得最好，就用哪个。剩下四个删掉。
就像招五个实习生同时做同一个方案，最后你选最好的那份。
它是怎么做到互不干扰的
你可能会问：五个AI同时改同一个项目，不会改乱吗？
不会。Orca用了一个叫"git worktree"的技术。
什么是git worktree？简单说，就是同一个项目，复制出五个独立的副本，每个副本跑在自己的目录里。AI A在副本A里改代码，AI B在副本B里改代码，它们互相对方看不见。
就像同一个房子，你隔出五个独立的房间，每个实习生在自己房间里画图，画完拿出来给你看。你选好的那份，再搬到主卧里。
这样就不会出现"AI A刚改完一个函数，AI B又把它改回去了"这种混乱。
一个任务派给五个AI，效率真的高吗
听起来很美，但你可能会想：五个AI同时跑，那不是五倍的时间、五倍的钱吗？
对，也不对。
时间上：五个AI同时跑，你只需要等最慢的那个。以前串行跑要5倍时间，现在只要1倍时间。
钱上：确实是五倍的API消耗。但Orca的用户通常这么干——
探索阶段用便宜的模型：开三个分支，都用便宜的小模型，快速试错。看到哪个方向对了，再开一个分支用最强的模型精修。
就像你招五个实习生，三个用刚毕业的，两个用有经验的。先让便宜的试方向，方向对了再让贵的做精修。
这么算下来，成本不是简单的五倍，而是"探索成本降低了，精修成本不变"。
它和Cursor有什么区别
有人会问：Cursor不也是AI编程工具吗？它和Orca有啥不一样？
区别很大。
Cursor是一个"AI编辑器"——它是一个写代码的软件，里面内置了AI助手。你在Cursor里写代码，AI帮你补全、帮你改。它是一个工具。
Orca不是编辑器，它是一个"管理台"——它自己不写代码，它是帮你管理你已经有的那些AI编程助手。你用Claude Code写代码，用Codex写代码，用通义灵码写代码，Orca把它们都管起来，让你在一个窗口里同时看到它们干活。
打个比方：Cursor是一个厨师，你去他的餐厅吃饭。Orca是一个美食街管理处，你可以同时让五个厨师做菜，然后你选最好吃的那盘。
所以它们不是竞争关系，是互补关系。你可以用Cursor写代码，同时用Orca管理好几个AI助手。
一个真实的使用场景
举个例子，假设你要做一个"用户登录"功能。
你在Orca里建五个分支：
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分支1：让Claude Code做，用JWT方案
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分支2：让Codex做，用Session方案
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分支3：让Qwen Code做，用OAuth方案
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分支4：让DeepSeek做，用最简单的用户名密码方案
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分支5：让Gemini做，用企业级SSO方案
五个AI同时开始写。半小时后你来看：
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Claude写的JWT方案，代码干净，但token刷新逻辑有点复杂
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Codex写的Session方案，简单直接，但不适合分布式部署
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Qwen写的OAuth方案，功能完整，但依赖第三方服务
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DeepSeek写的最简方案，够用，但安全性一般
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Gemini写的SSO方案，企业级，但你的项目根本用不上这么复杂的
你一看，你的项目是个内部小工具，不需要SSO，也不需要OAuth。Session方案够用了。你选Codex写的那个分支，合并到主分支，其他四个删掉。
整个过程，你花了半小时，拿到了五个方案的对比，然后选了最合适的。以前你可能只让一个AI写，写完才发现方案不对，再换方案重写，折腾一下午。
国内开发者怎么用
Orca本身是免费的（MIT协议），但它只是一个"调度台"——它本身不写代码，它是帮你管理你已经有的AI助手。
第一步：装Orca。
Mac用户用Homebrew一条命令：
brew install –cask stablyai/orca/orca
Windows用户直接去官网onorca.dev下载安装包。
第二步：装你要用的AI助手。
Orca支持很多种AI编程助手，国内开发者常用的：
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Qwen Code：通义千问的命令行工具，免费额度够个人用
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通义灵码：阿里出的AI编程助手，有免费版
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DeepSeek Coder：深度求索的代码模型，国内访问快
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GitHub Copilot：微软的，国内也能用
第三步：建任务。
打开Orca，添加你的项目目录，然后建几个分支，每个分支指派一个AI助手，把任务描述贴进去就行。
关于远程运行：
Orca有个"orca serve"模式，可以把整个AI助手跑在远程服务器上，你在自己电脑上或者手机上看进度。国内开发者可以把它部署在阿里云、腾讯云的轻量服务器上，这样即使你关了电脑，AI还在跑。
手机上也有配套的App，你出门在外也能看到AI干活的进度。
要注意的坑
坑一：它默认给AI开了最高权限。
Orca启动AI助手的时候，默认带了一个"跳过所有权限确认"的参数——就是AI让你装什么包、跑什么命令，它都直接执行，不问你。
这在隔离的分支里问题不大，但如果你这个项目里有生产环境的密码、密钥，就要小心了。AI可能会读到这些敏感信息。
解决办法：在设置里把那个"跳过权限确认"的参数关掉。
坑二：五个AI写的代码，合在一起可能冲突。
虽然每个AI在自己的分支里，但两个AI可能改了同一个函数，只是改的方向不一样。你最后合并的时候，得自己判断哪个改法是对的。
Orca帮你解决了"文件不冲突"的问题，但"逻辑冲突"还得你自己解决。
坑三：真的很贵。
Orca本身不要钱，但你每开一个AI助手，都是在烧你自己的API额度。开五个分支，就是五倍的消耗。一个月下来，AI费用可能比你工资还高。
建议：先从三个分支开始试，别一上来就开十个。
坑四：不是所有AI助手都能被它管理。
Orca的状态显示（绿色=在干活，黄色=等你输入）依赖AI助手往终端里发特定的信号。有些国内AI助手可能不发这个信号，那Orca就显示不出它的状态，你只能自己盯着终端看。
它到底值不值得用
先算笔账。假设你用Claude Max，每月100美元，给你5倍的用量。如果你同时开三个分支，那每个分支只能分到原来的三分之一用量。也就是说，你开的分支越多，每个分支能跑的时间越短。
所以它不是"开得越多越好"。一般建议开3到5个分支，刚好够你做对比，又不会把API额度烧太快。
另外，Orca现在更新很快，差不多每天都有新版本。好处是bug修得快，坏处是有时候新版本会引入新问题。如果你要在正式项目里用，建议用稳定版，别追最新的。
适合的人：
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你已经在用好几个AI编程助手了，想统一管理
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你经常需要做"探索性"的工作——不确定哪种方案好，想多试几个
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你愿意为效率花钱，觉得等AI的时间比API费用贵
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你有多个项目要并行推进
不适合的人：
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你只用一个AI助手，而且它已经够好用了
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你对API费用很敏感，不想花五倍的钱
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你的项目里有很多敏感信息，不敢让AI乱跑命令
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你只是偶尔写代码，不是天天用AI编程的重度用户
我觉得这个项目最有意思的地方，不是它技术多牛，而是它代表了一种新的工作方式。
以前我们用AI，是"我提需求，AI干活，我验收"。现在变成了"我同时提五个需求给五个AI，我挑最好的那个"。
这就像从"一个老师改作业"变成了"五个老师同时改作业，我选最好的那份"。
当然，代价是你得养五个老师。
但如果你的时间比钱贵，那这个账是算得过来的。
项目地址：github.com/stablyai/orca
