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Stably Orca

作者 stablyai · stablyai/orca

在同一個儲存庫上平行執行多個程式碼 agent,並進行合併協調——適合單一 agent 不夠用的情境。

Orca 將多 agent 工作流程打包為 IDE/執行環境。你可以在各自的分支上產生平行 Claude session,然後協調合併或選取最佳輸出。

為什麼要用

核心特性

即時演示

實際使用效果

就緒

安裝

選擇你的客戶端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "stably-orca-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/stablyai/orca"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "stably-orca-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/stablyai/orca"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "stably-orca-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/stablyai/orca"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "stably-orca-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/stablyai/orca"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "stably-orca-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/stablyai/orca"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用伺服器物件陣列,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "stably-orca-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/stablyai/orca"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

claude mcp add stably-orca-skill -- git clone https://github.com/stablyai/orca

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: Stably Orca

平行嘗試多種方法

👤 Claude Code 使用者 ⏱ ~15 min intermediate

何時使用: 你不確定哪種方法有效;希望 N 個 agent 各自探索。

步驟
  1. 產生
    以相同的任務說明啟動 N 個 session。✓ 已複製
    → 每個 agent 建立分支
  2. 比較
    比對輸出差異。✓ 已複製
    → 最佳方法識別
  3. 合併
    取用最佳部分。✓ 已複製
    → 最終程式碼

結果: 以 N 倍 token 成本換取更好的方案選擇。

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

stably-orca-skill + claude-octopus

Octopus 選擇計畫;Orca 平行執行

結合 stably-orca-skill 與 claude-octopus:Octopus 選擇計畫;Orca 平行執行✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
spawn / diff / merge (詳見文件) 三種流程 1 次呼叫

成本與限制

運行它的成本

API 配額
不適用
每次呼叫 Token 數
多 session 成本
費用
免費開源;LLM 成本為 N 倍
提示
設定成本上限——平行 session 費用可能很高

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存: 每 session 的分支
資料出站: 本身無

故障排查

常見錯誤與修復

合併衝突

session 應盡量針對不重疊的路徑

替代方案

Stably Orca 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
manaflow-ai/cmux你需要終端機 UI無合併協調

更多

資源

📖 閱讀 GitHub 上的官方 README

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