**У вас уже есть руки. АТО - это место, с которого вы летите.

Установите правила. Следите за каждым звонком инструмента. Убей беглеца. Сравните, что каждый из них сделал с вашим кодом. Многодневный. Сначала местные. МТИ.

Все три ИИ могли бы пройти по коду. Вы видите, кто это сделал, а кто только что ответил. Это кабина пилота.

За 30 секунд

** Download →** (Tauri 2.x · MIT)

demo-war-room работает без ключей API — выбирает настроенные среды выполнения, возвращается в Ollama. Первый прием за 30 секунд.

##Исследование (открытый многомодельный бенчмарк кодирования)

** Найти: верхний этаж, нижний потолок.** Мы запустили девять единичных моделей и девять координационных рецептов для задач кодирования LiveCodeBench, проверенных на загрязнение 49. Многомодельная координация не превзошла лучшую модель. Он поднимал слабые модели (~9 проблем) и замыкал пики (военные комнаты могут проиграть своему лучшему участнику). Каскады были ограничены воротами верификатора, а не сильными ближе. Полная запись, проект документа и повторный путь:

[править] [скрыто] [скрыто]

• • • • Координация нескольких моделей превосходит одну модель? Полный документ (HTML) ** | Координационный контрольный документ |

ATO — The cockpit where every AI follows your rules

Your AIs already have hands. ATO is the seat you fly them from. Set the rules. Watch every tool call. Kill the runaway. Compare what each one actually did to your code. Multi-runtime. Local-first. MIT.

$ ato review --reviewer claude --reviewer codex --reviewer gemini --against main
# illustrative output — your numbers (cost, duration, tool calls) will vary by runtime, model, and diff size

review session 7F3A1B6E · 3 reviewers · your rules: read-only, repo-scoped, killable

  CLAUDE     🔧 verified via 4 tool calls
             flagged 2 issues — XSS in src/render.ts:142, auth bypass in api/login.ts:87
             read_file ×3 · grep ×1 · 6.4s · $0.024 · 0 files written (read-only mode)

  CODEX      🔧 verified via 6 tool calls
             flagged 3 issues incl. SQL injection in db/queries.ts:64
             ← caught one claude missed by grep'ing for raw string concatenation
             read_file ×4 · grep ×2 · 7.1s · $0.004 · 0 files written

  GEMINI     ⚠️ prompt-only — didn't open the code
             flagged 2 issues from the diff alone (XSS×2, CSRF)
             5.9s · $0.001 · 0 tool calls · downweight in synthesis

  closer:    4 unique findings, 1 disputed.
             tags: security, sql-injection. cost: $0.029 total.
             every tool call, every byte read, archived to ~/.ato/local.db
             paste-ready transcript at .ato/reviews/7F3A1B6E.md

Three AIs all could have walked the code. You see which ones did, and which one just replied. That’s the cockpit.

---

In 30 seconds

# macOS
brew install willnigri/ato/ato && ato demo-war-room

# Linux
curl -fsSL https://agentictool.ai/install.sh | sh && ato demo-war-room

# Desktop app (macOS · Windows · Linux)

Download → (Tauri 2.x · MIT)

demo-war-room runs without API keys — picks your configured runtimes, falls back to Ollama. First receipt in 30 seconds.

---

Research (open multi-model coding benchmark)

Finding: higher floor, lower ceiling. We ran nine single models and nine coordination recipes on 49 contamination-audited LiveCodeBench coding tasks (execution-graded, metered receipts). Multi-model coordination did not beat the best single model. It lifted weak models (~+9 problems) and capped peaks (war rooms can lose to their own best member). Cascades were limited by the verifier gate, not the strong closer. Full write-up, draft paper, and re-run path: