一句目标，自动拆解
把复杂目标变成有序步骤。CodeBee 按任务类型与能力选择实现者、规划者和评审者，自动接力推进。
OPEN SOURCE · MULTI-AGENT WORKBENCH
把目标交给一支AI 小队。把成果握在手里。
在 CodeBee，把 Codex CLI、Claude Code、Gemini CLI 等智能体接入同一个工作台。规划、执行、验证、评审与修订有序衔接，进度、用量和成果随时可查。
MIT 开源许可 Windows · macOS · Linux Python 3.8+
YOUR LOCAL AI TOOLCHAIN
把现有的 CLI，编排成一支队伍。
不绑定单一模型。CodeBee 发现并调度你已经安装的 AI CLI，让不同工具在同一个任务里分工协作。
01
先规划，再执行，最后交叉评审。每个 CLI 都有明确位置，不是简单堆在一起。
01PLAN
CODEX CLI规划中枢
02BUILD
CLAUDE CODE深度执行
03RESEARCH
GEMINI CLI并行探索
04BUILD
QWEN CODE快速实现
05RESEARCH
KIMI CODE长上下文
06BUILD
OPENCODE开放模型
07BUILD
AIDER终端协作
08BUILD
Cline代理执行
09PLAN
Roo Code任务拆解
10BUILD
Goose自动化代理
11BUILD
Amazon Q CLI云端工程
12REVIEW
GitHub Copilot CLI代码建议
13REVIEW
Cursor Agent代码审查
14REVIEW
Windsurf交叉验证
1 个统一工作入口
5 步从目标到交付
100%本地可见记录
∞可组合的蜂群角色
01 / BUILT FOR REAL WORK
不止生成答案。
让工作真正向前。
从一个输入框开始，直到产物、报告和下一步行动都准备妥当。
执行结果有据可查
接入测试与验证命令，再由不同模型交叉评审。发现问题就修复或换将，结果和变更都有记录。
本地运行，数据归你
CodeBee 在自己的电脑上运行，任务数据保存在本地。CLI、模型供应商和工作目录由你掌控。
02 / ONE HIVE, MANY MISSIONS
一支蜂群，
覆盖每种工作。
按清晰的任务场景理解产品，同时把选择权留给你：切换任务类型，查看对应的执行路径与交付标准。
- 01读取项目上下文
- 02并行实现与测试
- 03交叉评审并交付
03 / THE HIVE LOOP
分工协作，步步有回音。
智能体可以自动推进；需要你决策的地方，CodeBee 会留给你确认。
01
描述目标
用一句话讲清楚想要的成果。
02
规划分工
拆成步骤并选择合适的 CLI。
03
执行验证
并行工作、运行检查、记录产物。
04
评审修复
交叉挑错，按结果修正和重试。
05
交付成果
查看报告、文件与代码变更。
04 / MULTI-CLI ORCHESTRATION
不是一个 AI，
是一支会协作的队伍。
CodeBee 不替你押注某一家模型，而是把本机可用的 CLI 组织成一条可观察、可验证、会自我修正的生产线：规划、执行、评审、守卫各司其职，结果沿着上下文自动接力。
01 你的目标→02 CodeBee 路由→03 多 CLI 并行→04 质量闸门
01PLAN
蜂后 · 编排者
理解目标、拆解计划、判断任务难度，决定这一轮该交给谁。
02REVIEW
侦察蜂 · 规划 / 评审
从不同模型族引入第二双眼睛，按维度评分，指出真正需要返工的问题。
03BUILD
工蜂 · 执行者
调用本机已安装的 Codex、Claude、Qwen、OpenCode、Aider 等 CLI，直接完成工作。
04VERIFY
守卫蜂 · 验证器
运行测试、检查命令与变更对比；失败就自动修复，必要时换将重做。
主模型失败？自动切到下一位。跨厂商模型链支持主模型 → 备选 → 再备选；不达标不静默放行，需要你拍板的事项进入「待裁决」。
LIVE MISSION / 发布一个新功能4 AGENTS ACTIVE
规划蜂Claude Code · 已完成
任务拆解 08/08执行蜂群Codex + Qwen · 并行中
3 个分支运行中评审蜂Gemini CLI · 等待产物
质量门禁 02守卫蜂本地测试 · 自动接管
待验证规划蜂交付计划执行蜂群提交产物评审蜂返回意见守卫蜂通过 / 重试
05 / INSIDE CODEBEE
真实工作界面，
每一处都看得见。
从任务创建到蜂巢执行，从模型管理到成果交付。
05 / WHY CODEBEE
少一点来回沟通，
多一点真正交付。
把重复的拆解、切换和检查交给蜂群；你只需要定义方向，CodeBee 帮你把每一步变成可见、可复用的成果。
从一句话开始
不用先学会复杂配置，先说清楚目标，再逐步调整执行方式。
每一步都有证据
任务日志、文件变更、测试结果和评审意见，全部留在本地工作流里。
今天就能跑起来
支持 CLI 与桌面预览版，选择适合你的方式，马上开启第一支蜂群。
准备好让 AI 像团队一样工作了吗？立即开始
06 / FAQ
开始之前，
先回答几个问题。
第一次接触 CodeBee？这里整理了安装、模型、数据和使用方式的常见答案。
CodeBee 适合什么人？+
适合希望把多个 AI CLI 组织成稳定工作流的开发者、创作者和研究者。你不需要更换现有工具，只需要让它们在同一个任务里协作。
需要先安装哪些 AI 模型？+
CodeBee 本身不绑定单一模型。安装你常用的 Codex CLI、Claude Code、Gemini CLI、Qwen Code 等工具即可；已安装的 CLI 会被发现并按任务调度。
我的代码和任务数据会上传吗？+
CodeBee 采用本地优先设计，任务记录和工作目录保存在你的电脑上。具体模型调用是否经过云端，取决于你所使用的 CLI 及其服务商设置。
可以只使用一个 CLI 吗？+
可以。多智能体协作是 CodeBee 的优势，但不是强制要求。你可以从一个 CLI 开始，之后再逐步加入规划、执行或评审角色。
支持 Windows、macOS 和 Linux 吗？+
支持。命令行版本面向 Windows、macOS 和 Linux，桌面预览版会根据系统与芯片提供对应安装包。
遇到问题应该去哪里反馈？+
欢迎前往 GitHub 提交 Issue 或参与讨论，也可以通过页面底部的邮箱联系维护者。
05 / GET STARTED
把蜂巢装进你的终端。
通过 npm 安装后，在终端运行 codebee 即可启动本地工作台。
桌面预览版 v0.1.114按系统与芯片选择对应安装包
$ npm install -g codebee
$ codebee
# your local hive is ready
✳ CodeBee running at http://127.0.0.1:8765