AMD 在 Claude Code 存儲庫中提交了一個錯誤報告，他們抱怨程式碼品質，並描述了他們正在運行一個由 50+ 個 Claude Code 會話組成的陣列，使用珠子 — https://github.com/anthropics/claude-code/issues/42796。這讓人非常興奮；我很好奇這是如何做到的。結果發現，這比看起來的要簡單得多.

首先我使用珠子和一點點 bash 語言創建了一個簡單的多會話實現 —https://news.ycombinator.com/item?id=48204719. 一個 bash 環境監控珠子佇列，申請任務，並將其傳入 claude -p.

這個方法運作良好，我決定讓實現更具能力，因此我創建了 fleet — 一個用於並行運行編程代理的 Python 監管器：https://github.com/sermakarevich/fleet.

幾個核心概念：

- 珠子DB是中央化的 — 它存放在~/.fleet。不需要在每個你想運行代理的專案中初始化它。fleet bd create記錄了任務創建的當前工作目錄，代理會在那個相同的位置啟動。beads是一個git後備的問題追蹤器，為代理提供了一個具有依賴關係、狀態和優先級的任務共享隊列 — 所以多個會話可以申請、處理和交接任務，而不会互相干擾。

- 船隊支援3位程式設計師：claude、agy (Antigravity) 與 codex，而新增一位則只需幾分鐘。我廣泛測試了 claude，簡短測試了 agy，而我沒有 codex 的訂閱 — 所以它已實作但尚未測試。

- 軍隊可以生成任意多個編碼代理。設定軍隊配置 max_concurrent=10，並持續使用 fleet bd create --title "..." --description "..." 添加任務，或為每個任務指定特定的編碼器/模型：fleet bd create --coder agy --model opus --title "..." --description "..."。剛開始時，3 個並行編碼會議對我已經足夠；現在我能夠管理 10 個以上。max_concurrent=3 的默認值是為了避免觸及會議限制。

- 營隊擁有的實用 CLI 命令不多，幫助導航：

-- fleet tasks - 顯示進行中的任務，使用的編碼器，上下文消耗情況

-- fleet task <任務ID> log | 計劃 | 知識

-- fleet config show | set

這對我來說效果很好。fleet 也適合使用規範導向的方法：https://news.ycombinator.com/item?id=48231575。現在瓶頸在於 token — 我有幾個 Claude 會員，當其中一個用盡時就會輪換使用。我也清理了所有我的插件、技能和 CLAUDE.md 檔案，以停止污染上下文 — 我發現有些插件被安裝了多次，導致同樣的技能被載入兩次，將它們的 token 成本加倍了。