Hive_review：多智能体AI代码审查循环

Hive_review 是一个基于 Ruby 的命令行工具，旨在通过多智能体循环自动化代码审查过程。其核心思路是：一个“实现者”智能体负责编写或修复代码，而一个或多个“审查者”智能体则审查当前代码差异（diff）。审查者的反馈被送回给实现者，循环持续进行，直到所有审查者返回“HIVE_REVIEW_STATUS: PASS”状态。

该工具将所有运行时状态（如提供商主目录、转录、提示/响应工件、会话 ID 和清理日志）保存在本地仓库目录中，避免污染用户的全局 AI 配置文件。默认支持 Codex、Claude、Gemini、Grok、OpenCode 和 Kimi 等主流 AI 服务作为实现者和审查者，并且通过 OpenCode 封装器支持 DeepSeek。

Hive_review 的使用非常灵活。用户可以通过命令行参数指定仓库目录、会话目录、实现者和审查者模型，以及最大迭代轮数。提示信息可以直接传递，也可以通过管道或文件读取。工具还支持干运行模式，用于验证配置而不实际启动 AI 提供商。

安装方面，Hive_review 的代理脚本（如 agents/codex、agents/claude 等）可以自动检测并安装缺失的提供商 CLI，或打印手动安装指南。Linux 用户可使用 npm 或提供商的 curl 安装脚本，macOS 用户还可使用 Homebrew。

模型配置通过顶层的 model_config.json 文件管理。用户可以定义多个配置项，每个配置项指定代理类型（如 codex、claude）、模型名称、努力级别（如 xhigh、max）和认证方式（登录或 API 密钥）。这使得用户可以轻松切换不同的 AI 提供商和模型，而无需修改 Ruby 代码。

审查循环中，多个审查者并行执行，其输出按配置顺序聚合。状态标记必须出现在每个审查者响应的末尾。如果所有审查者通过，会话状态变为“完成”；如果达到最大轮数且用户未继续，则状态变为“已达到最大轮数”。

总的来说，Hive_review 提供了一种强大而灵活的自动化代码审查解决方案，特别适合需要多模型协作或复杂审查流程的团队。