IA / Agents90

Orchestra

I asked my AI agents to fix the AI slop in their own UI

r/ClaudeCodeu/MidgetTower29 septembre 2026

Capture du projet

Résumé

Le projet Orchestra utilise des agents IA pour réaliser des tâches, notamment la création d'une nouvelle interface utilisateur. Les agents sont gérés par un système qui attribue des tâches en fonction de leur spécialisation et de leur historique de performances. Le projet a été utilisé pour améliorer l'interface utilisateur d'Orchestra lui-même.

Pourquoi c’est intéressant

Ce projet est intéressant car il montre comment les agents IA peuvent être utilisés pour automatiser des tâches complexes et améliorer la productivité. Le système de gestion de projet et l'utilisation de plusieurs agents pour réaliser une tâche sont également des aspects originaux et utiles du projet.

Comment Claude est utilisé

Le projet utilise des agents Claude et Codex pour réaliser des tâches, notamment la création d'une nouvelle interface utilisateur. Les agents sont gérés par un système appelé Orchestra, qui attribue des tâches à chaque agent en fonction de leur spécialisation et de leur historique de performances.

Idées dérivées

  1. 01

    Gestion de projet intelligente

    Créer un système de gestion de projet qui utilise des agents IA pour attribuer des tâches à des développeurs en fonction de leurs compétences et de leur charge de travail.

  2. 02

    Analyse de code automatique

    Développer un outil qui utilise des agents IA pour analyser et améliorer la qualité du code source, en identifiant les erreurs et les zones à améliorer.

  3. 03

    Formation personnalisée

    Concevoir un système de formation qui utilise des agents IA pour personnaliser l'apprentissage en fonction des besoins et des objectifs de chaque apprenant.

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So for a while now I've been building a thing I call Orchestra. I type a task, and it splits the work between a bunch of Claude and Codex agents, each on its own git branch, and at the end I get something I can merge or throw away. Every task first goes to Jev. It just answers questions. How big is this, what kind of work is it, does it need a plan, is it risky. Then the Arena picks a model for each step. Every model (Haiku, Sonnet, Opus, and GPT-6 Luna, Sol, Astra) has a win/loss record per type of work. It rolls weighted dice on those records and takes cost into account, so easy stuff goes to cheap models and hard stuff to the expensive ones. Every pick comes with a reason line The records come from what actually happens. Tests passing, reviews sending work back, who wins a duel, my thumbs up or down, and whether I merge the branch or quietly delete it. The judge in a duel only sees "A" and "B", never the model names. If the judge isn't sure, nobody learns anything from that round. It all goes into a SQLite file on my box, so it slowly learns what works on my own repos. I asked AI to fix AI slop; I typed "We need to build a new UI for Orchestra. Maybe even go back in time because everything is AI slop. It spun up 15 agents. Two design agents competed and the judge said neither of them did the job, confidence 0.19. It called in a stronger model. The plan said I had to approve the design first. I was busy recording this video, so the agent just restyled everything anyway. The reviewer caught it and wrote "auto mode does not satisfy the plan's gate." Snitched on a coworker. In the end Sonnet got the fix, cleaned up the stylesheet and the tests passed. 15 agents, 227 tool calls, 9 changed files, to redo some CSS. Totally worth it.