AI-Pair:异构 AI 团队协作

Координируйте несколько моделей ИИ для совместной работы в команде. Одна создаёт, двое проверяют — не ради дублирования, а потому что разные модели естественным образом сосредоточены на разных измерениях.

让不同 AI 模型组成团队协作。 一个创作，两个审查 — 不是为了冗余，而是因为不同模型天然关注不同维度。

Следующий шаг: Хотите превратить навыки из демонстрации в актив? Посмотрите Library Agent Skills Resource Library (включает слайды, PDF, диагностику)

Статус

Статус: Экспериментальный | 状态：实验性

— Это публичный прототип, который работает для реальных рабочих процессов, но пока не охватывает все крайние случаи. | 公开原型，可用于实际工作流，但未覆盖所有边界情况。

• Требуется код Клода + Кодекс CLI + Близнецы
• Мой основной фокус — показать, как инструменты и системы работают вместе, а не поддерживать эту кодовую базу. | 重点是展示工具和系统如何协作，而非维护这个代码库。
• Если возникнут проблемы, пожалуйста, подайте воспроизводимый случай (вход + выход + шаги для воспроизведения). | 如遇问题，请提交可复现的案例。

Почему это существует | 为什么做这个

Большинство людей используют несколько подписок на ИИ, задавая один и тот же вопрос каждому и сравнивая ответы. Это иногда полезно, но использует только одно измерение того, что могут делать разные модели — вы получаете несколько ответов на один и тот же вопрос вместо нескольких точек зрения на одну и ту же работу.

AI-Pair: Heterogeneous AI Team Collaboration

AI-Pair：异构 AI 团队协作

Coordinate multiple AI models to work together as a team. One creates, two review — not for redundancy, but because different models naturally focus on different dimensions.

让不同 AI 模型组成团队协作。一个创作，两个审查 — 不是为了冗余，而是因为不同模型天然关注不同维度。

Next Step: Want to turn Skills from demo to asset? Check out Agent Skills Resource Library (includes slides, PDF, diagnostics)

Status

Status: Experimental | 状态：实验性

• This is a public prototype that works for real workflows, but does not yet cover all edge cases. | 公开原型，可用于实际工作流，但未覆盖所有边界情况。
• Requires Claude Code + Codex CLI + Gemini CLI
• My primary focus is demonstrating how tools and systems work together, not maintaining this codebase. | 重点是展示工具和系统如何协作，而非维护这个代码库。
• If you encounter issues, please submit a reproducible case (input + output + steps to reproduce). | 如遇问题，请提交可复现的案例。

Why This Exists | 为什么做这个

Most people use multiple AI subscriptions by asking the same question to each and comparing answers. That’s useful sometimes, but it only uses one dimension of what different models can do — you get multiple answers to the same question, instead of multiple perspectives on the same work.

大部分人用多个 AI 的方式是：同一个问题分别问一遍，然后对比答案。这有时候有用，但只用到了不同模型能力的一个维度 — 你得到的是同一个问题的多个回答，而不是同一份工作的多个视角。

AI-Pair turns model differences into a structured workflow: assign each model a role that matches its strength, and let them review the same work from different angles. It’s a Claude Code Skill — a reusable instruction set that extends Claude Code’s capabilities.

AI-Pair 把模型差异变成结构化的工作流：给每个模型分配匹配其特长的角色，让它们从不同角度审查同一份工作。它是一个 Claude Code Skill — 一组可复用的指令，扩展 Claude Code 的能力。

How It Works | 工作原理

User (you) | 用户（你）
  |
Team Lead (Claude Code session) | 团队领导（Claude Code 会话）
  |-- creator (Claude Code agent) — writes code or content | 创作者 — 写代码或内容
  |-- codex-reviewer (agent → Codex CLI) — analytical review | 分析型审查
  |-- gemini-reviewer (agent → Gemini CLI) — editorial review | 编辑型审查

The workflow is semi-automatic — you stay in control at every step:

工作流是半自动的 — 每一步你都保持控制权：

1. You assign a task → creator executes | 你下达任务 → 创作者执行
2. Creator reports back → you decide whether to send for review | 创作者回报 → 你决定是否送审
3. Both reviewers analyze in parallel → consolidated report | 两个审查者并行分析 → 汇总报告
4. You decide: revise or pass → loop or next task | 你决定：修改还是通过 → 循环或下一个任务

Prerequisites | 前置条件