Мультиагентные шаблоны разработки ИИ для opencode.

##Что это такое?

Готовый к использованию шаблон для настройки рабочих процессов разработки ИИ с несколькими агентами ** с открытым кодом. Вместо того, чтобы делать все, работа делегируется специализированным агентам, каждый из которых оптимизирован для своей роли.

Агенты

Основные агенты

Агент, роль, ключевая черта [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто] Оскар, Оркестр, Координаторы, делегаты, синтезирует — никогда не делает работу сам. | Scout | Исследователь + Планировщик | Копает глубоко в кодовые базы, создает действенные планы реализации | | Ivan | Implementor | Пишет код, запускает тесты, точно следует спецификациям | Jester | Truth-Teller (по умолчанию) | Вызов предположениям, находит слепые пятна (призванные к рискованным изменениям)

###Варианты Джестера

Агент, модель, пример использования [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто]

• • • • • • • • Клод Опус | Продавец правды по умолчанию | jester opus | Claude Opus | Explicit Opus variant | jester qwen | Qwen3 Coder | Кодово-ориентированный анализ | | jester grok | Grok | Альтернативная перспектива

Оркестровая модель

** Почему эта модель? **

opencode-agents

Multi-agent AI development templates for opencode.

What Is This?

A ready-to-use template for setting up multi-agent AI development workflows with opencode. Instead of a single AI assistant doing everything, work is delegated to specialized agents—each optimized for their role.

The Agents

Core Agents

Jester Variants

The Orchestrator Pattern

User Request
    │
    ▼
  Oscar ─────────────────────────────┐
    │                                │
    ├──→ Scout (research + plan)     │
    │         │                      │
    │         ├──→ Jester (challenge)│ ← optional
    │         │                      │
    │         ▼                      │
    └──→ Ivan (implement) ──→ Done ◄─┘

Why this pattern?

• Context efficiency — Oscar stays lean, delegating heavy lifting to specialists
• Separation of concerns — Research, planning, and implementation are distinct phases
• Quality gates — Jester provides adversarial review for risky changes
• Parallel execution — Independent tasks can run simultaneously

Jester Consensus Pattern

For high-stakes decisions, run all three Jester variants in parallel and synthesize their feedback:

Oscar
  │
  ├──→ @jester_opus ──┐
  ├──→ @jester_qwen ──┼──→ Synthesize → Decision
  └──→ @jester_grok ──┘

When to use Jester Consensus:

• Major architectural decisions — Changing core abstractions, adding new patterns
• Risky refactors — Changes touching >5 files or critical paths
• Diverse perspectives needed — When you want multiple AI viewpoints on a problem
• Breaking ties — When the team is stuck or going in circles

How it works:

1. Oscar dispatches the same question to all three Jesters in parallel
2. Each Jester analyzes independently using their underlying model
3. Oscar synthesizes the responses, looking for:
   • Agreement — All three flag the same issue = high confidence
   • Disagreement — Different concerns = explore each angle
   • Unique insights — One Jester sees something others miss = investigate

Most of what any single Jester says is noise, but consensus across models is signal.

Installation

1. Install opencode