gossipcat-ai/gossipcat-ai

멀티 시약 합의 코드 검토. AI 검토자는 자신있게 거짓말. Gossipcat은 각 다른 코드를 검사합니다.

TypeScript · MCP · Claude Code · Cursor · 다중 시약

빠른 시작 · 어떻게 작동 · 이름 * 핸드북 · 공지사항

---

단일 AI 검토자, 총 신뢰와 함께, 거기에없는 버그를보고. 당신은 발견을 읽습니다, 당신은 봐, 당신은 20 분을 낭비 — 코드는 벌금이었다. 두 번째 의견, 트랙 레코드 없음, 당신이 그것을 지불 할 때까지 복도에서 실제 캐치를 말할 수있는 방법.

Gossipcat은 병렬 **에 있는 ** 빈약한 대리인을 실행하고, 각자는 ** 당신의 진짜 file:line]에 대하여 그것의 동료를 찾아내고, 어떤 생존든지 표면만. 대리인이 발견을 발명 할 때, 동료는 그것을 붙잡고 대리인의 정확도 점수 하락을 붙잡습니다 — 체계가 그(것)들의 각 일의 각 종류가 믿을 수 있는 인 시간. verdict는 소스에 대한 인용 검사에서 제공, 다른 한 모델에서 결코.

Claude Code와 Cursor 내부의 MCP 서버로 실행되며, 라이브 연산자 대시보드와 2방향 브라우저 채팅 브리지를 실행하는 오케스트라터로 이동합니다.

---

보고서 읽기

Multi-agent consensus code review. AI reviewers lie confidently. Gossipcat makes them check each other — against your actual code.

TypeScript · MCP · Claude Code · Cursor · multi-agent

Quick start · How it works · Guide · Handbook · Changelog

---

A single AI reviewer will, with total confidence, report bugs that aren’t there. You read the finding, you go look, you waste twenty minutes — the code was fine. No second opinion, no track record, no way to tell a real catch from a hallucination until you’ve paid for it.

Gossipcat runs several agents in parallel, has each one verify its peers’ findings against your real file:line, and only surfaces what survives. When an agent invents a finding, a peer catches it and the agent’s accuracy score drops — over time the system routes each kind of work to whoever is measurably reliable at it. The verdict comes from citation checks against your source, never from one model grading another.

It runs as an MCP server inside Claude Code and Cursor, with a live operator dashboard and a two-way browser chat bridge into the running orchestrator.

---

Reading a report

Your whole job is four tags: