HiveClaude
Coordinates multiple Claude Code agents to work collaboratively on projects with role-based task management, shared state, and automated code review.
README
HiveClaude
Coordina múltiples instancias de Claude Code para que trabajen juntas en un mismo proyecto.
HiveClaude es un broker MCP local que conecta varios agentes Claude Code entre sí. Cada agente tiene un rol (orquestador, coder, reviewer, etc.), comparte estado en una pizarra común, se coordina con tareas, bloqueos de archivos y mensajes directos — todo sin salir del terminal.
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Tu proyecto │
│ │
│ agents/orchestrator/ agents/coder-backend/ ... │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ Claude Code │ │ Claude Code │ │
│ │ CLAUDE.md │ │ CLAUDE.md │ │
│ │ .mcp.json ─────┼────┼─── .mcp.json │ │
│ │ hooks/ │ │ hooks/ │ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ └──────────┬───────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────┐ │
│ │ hive broker │ :7432 │
│ │ /mcp /ping │ │
│ │ SQLite + BB │ │
│ └───────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Por qué usar HiveClaude
Mejor calidad de código — el reviewer realmente funciona
Un solo agente que implementa y luego "revisa" su propio código es el mismo modelo con el mismo sesgo. El reviewer de HiveClaude es una instancia separada que llega al código sin saber cómo fue construido — igual que un code review real. Detecta cosas distintas porque no cargó la historia de implementación.
Contexto enfocado — menos degradación en proyectos largos
Un agente único que trabaja en un proyecto grande acumula contexto de todo: frontend, backend, tests, errores pasados, caminos descartados. La calidad baja conforme el contexto crece. Con agentes especializados, cada uno carga solo lo que necesita. El coder-backend no sabe nada de CSS. El reviewer no sabe cómo se implementó la función. Eso mantiene la calidad estable.
Paralelismo real en trabajo delimitado
Mientras coder-backend implementa la API, coder-frontend ya construye los componentes. El broker gestiona las dependencias — frontend no empieza hasta que backend pasa QA, pero si son independientes corren al mismo tiempo. Para proyectos con partes bien separadas, el tiempo total se reduce.
Para quién tiene sentido
| Escenario | Vale la pena |
|---|---|
| Proyecto con backend y frontend desacoplados | Sí |
| Quieres QA obligatorio en cada tarea | Sí |
| Feature grande con subtareas independientes | Sí |
| Script pequeño o tarea de 10 minutos | No — un solo agente es más rápido |
| Todo depende de todo secuencialmente | No — el paralelismo no ayuda |
⚠️ Aviso
- Beta: v0.6 — coordinación adaptativa completa + QA verificación activa + self-review imposible. Tests estables. Úsalo en proyectos reales con precaución.
- Costo: cada agente consume tokens de forma independiente — 4 agentes activos equivale a 4x el consumo normal de Claude Code
- Permisos: el flag
--yoloelimina las confirmaciones de Claude Code — revisa bien el plan antes de aprobarlo
Prerequisitos
- Node.js 22+ (usa
node:sqlitebuilt-in) - Claude Code instalado (
npm install -g @anthropic-ai/claude-code) - npm 10+
Instalación
Opción A — Desde el repositorio (desarrollo local)
git clone https://github.com/andrewcorpdesing-coder/hiveclaude
cd hiveclaude
npm install
npm run build
npm run link:local # registra 'hiveclaude' globalmente via npm link
Opción B — Desde npm
npm install -g hiveclaude
Quick Start
Forma rápida — un solo comando
cd mi-proyecto
hiveclaude init
hiveclaude run "implementa autenticación JWT"
hiveclaude run arranca el broker, abre terminales para los agentes principales (orchestrator, coder-backend, coder-frontend, reviewer) y encola la tarea en un solo paso. Cada agente empieza solo al presionar Enter en su terminal.
Forma manual — control total
# 1. Inicializar en tu proyecto
cd mi-proyecto
hiveclaude init
# 2. Arrancar el broker en background
hiveclaude start
# 3. Crear directorios de agentes con prompts, hooks MCP y ramas git
hiveclaude scaffold
# 4. Abrir terminales por rol
hiveclaude exec --launch orchestrator coder-backend reviewer
# 5. El orquestador presentará un plan en su terminal.
# Cuando esté listo, apruébalo desde cualquier terminal:
hiveclaude approve
Flujo de trabajo
1. Planning Protocol
El orquestador nunca ejecuta sin plan aprobado. El flujo es siempre:
orquestador recibe tarea
↓
hace preguntas al usuario si necesita claridad
↓
presenta plan estructurado en su terminal:
- SCOPE / OUT OF SCOPE
- FILES que se tocarán
- TASKS con rol y dependencias
- ASSUMPTIONS
↓
espera aprobación (hive_wait)
↓
hiveclaude approve ←── tú desde la CLI
↓
crea tareas y notifica a los workers
Puedes ver el plan en cualquier momento:
hiveclaude plan # muestra el plan actual (draft o aprobado)
hiveclaude approve # aprueba el plan — el orquestador empieza a crear tareas
hiveclaude reject "texto" # rechaza con feedback — el orquestador revisa y re-presenta
2. Ejecución y QA
Los workers toman tareas via hive_get_next_task. El DAG de dependencias es automático — cuando una tarea es aprobada por QA, el broker desbloquea las dependientes y notifica a los agentes del rol correcto con un evento task_available. No hace falta coordinación manual.
El reviewer opera solo a través del pipeline QA:
- Recibe evento
task_submitted_for_qa - Llama
hive_get_pending_reviewspara ver la cola - Aprueba o rechaza con
hive_submit_review - Nunca reclama tareas normales — solo revisa
3. Fin de sesión
Cuando todas las tareas están completadas, el broker emite automáticamente sprint_complete a todos los agentes. Cada uno llama hive_end_session y para. El orquestador guarda el contexto en knowledge.session_log para que la próxima sesión retome sin re-explorar el proyecto.
Comandos CLI
| Comando | Descripción |
|---|---|
hiveclaude init [nombre] |
Crea .hive/ con config, .mcp.json en la raíz y modelos por defecto |
hiveclaude start |
Arranca el broker como daemon (PID en .hive/broker.pid) |
hiveclaude stop |
Para el broker |
hiveclaude restart [--keep-blackboard] |
Para, limpia estado y arranca de nuevo |
hiveclaude status |
Estado del broker, agentes online, sesiones activas |
hiveclaude agents |
Lista agentes conectados con rol y estado |
hiveclaude tasks [--status <estado>] |
Lista tareas (pending, in_progress, completed…) |
hiveclaude prompt <rol> [-i id] [-o path] |
Imprime o guarda el system prompt para un rol |
hiveclaude scaffold [--force] |
Crea agents/<rol>/ con CLAUDE.md, .mcp.json, hooks y ramas git. --force sobreescribe CLAUDE.md existentes |
hiveclaude exec [roles…] [--launch] [--yolo] |
Imprime los comandos claude a ejecutar por rol (o abre terminales con --launch) |
hiveclaude run [tarea] [--roles roles…] [--yolo] |
Arranca broker + agentes en un solo comando, opcionalmente encolando una tarea |
hiveclaude task "descripción" |
Encola una tarea para el orquestador sin reiniciar agentes |
hiveclaude plan |
Muestra el plan actual del orquestador (draft o aprobado) |
hiveclaude approve |
Aprueba el plan — el orquestador empieza a crear tareas |
hiveclaude reject "feedback" |
Rechaza el plan con feedback — el orquestador lo revisa |
hiveclaude cleanup [--db] [--blackboard] [--branches] [--all] |
Resetea estado del broker |
Roles disponibles
| Rol | Responsabilidad |
|---|---|
orchestrator |
Planifica, coordina el trabajo, crea tareas tras aprobación del usuario |
coder-backend |
Implementa lógica de servidor, APIs, base de datos |
coder-frontend |
Implementa UI, componentes, estilos |
reviewer |
Revisa código en el pipeline QA, aprueba o rechaza con feedback |
architect |
Define estructura, toma decisiones de diseño de alto nivel |
researcher |
Investiga librerías, APIs externas, mejores prácticas |
devops |
Gestiona infraestructura, CI/CD, despliegues |
No necesitas usar todos los roles — arranca con orchestrator + 1-2 coders.
Selección de modelo por rol
hiveclaude exec # imprime comandos (no abre nada)
hiveclaude exec orchestrator:opus coder-backend:sonnet reviewer:haiku # override por rol
hiveclaude exec --launch orchestrator coder-backend reviewer # abre todos en una sola ventana (tabs)
hiveclaude exec --launch --yolo orchestrator coder-backend reviewer # sin prompts de permisos
--launch abre una sola ventana de Windows Terminal con paneles divididos y --dangerously-skip-permissions activado para que los agentes corran sin prompts. Layout adaptativo:
- 3 agentes (el caso típico): orquestador a la izquierda (altura completa), workers apilados a la derecha
- 2 agentes: lado a lado
- 4+ agentes: apilados horizontalmente
En macOS abre tabs en Terminal.app. En Linux abre una ventana por agente como fallback.
| Rol | Modelo sugerido | Por qué |
|---|---|---|
orchestrator |
Opus | Planificación, DAG de tareas, decisiones de alto nivel |
architect |
Opus | Diseño de sistemas, trade-offs técnicos complejos |
coder-backend |
Sonnet | Implementación con buen balance calidad/costo |
coder-frontend |
Sonnet | Idem |
reviewer |
Sonnet | Necesita razonamiento pero no tanta profundidad |
researcher |
Haiku | Búsquedas, recopilación de información |
devops |
Haiku | Scripts, configuración, tareas repetitivas |
Cómo funciona
Conexión MCP
Cada directorio agents/<rol>/ contiene un .mcp.json que apunta al broker:
{
"mcpServers": {
"hivemind": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:7432/mcp"
}
}
}
Claude Code lo detecta automáticamente al abrir ese directorio.
Herramientas MCP disponibles para los agentes
| Herramienta | Quién la usa | Descripción |
|---|---|---|
hive_register |
Todos | Registrarse en el broker (primera llamada obligatoria) |
hive_wait |
Todos | Bloquea hasta que el broker tenga eventos — cero tokens mientras idle |
hive_heartbeat |
Workers | Keep-alive de locks durante trabajo activo (cada 55s) |
hive_send |
Todos | Mensaje directo a otro agente o broadcast |
hive_list_agents |
Todos | Ver agentes online y su estado |
hive_create_task |
Orchestrator | Crear tarea con prioridad, dependencias y rol asignado. estimated_duration_minutes alimenta el scheduler CPM (default: 60 min) |
hive_get_next_task |
Workers | Obtener la siguiente tarea disponible (no disponible para reviewer) |
hive_update_task_progress |
Workers | Reportar progreso en una tarea |
hive_complete_task |
Workers | Marcar tarea como completa con evidencia de verificación |
hive_get_task |
Todos | Ver detalle de una tarea |
hive_list_tasks |
Todos | Listar tareas con filtros |
hive_blackboard_read |
Todos | Leer estado compartido (dot-notation: project.meta) |
hive_blackboard_write |
Todos | Escribir en la pizarra compartida |
hive_declare_files |
Workers | Declarar archivos que este agente va a modificar |
hive_request_lock |
Workers | Solicitar bloqueo exclusivo o compartido sobre archivos |
hive_release_locks |
Workers | Liberar bloqueos al terminar |
hive_get_pending_reviews |
Reviewer | Ver tareas esperando revisión QA |
hive_submit_review |
Reviewer | Aprobar o rechazar con feedback específico |
hive_merge_branch |
Orchestrator | Mergear rama hive/<rol> a main tras QA |
hive_add_dependency |
Orchestrator | Añadir dependencia entre dos tareas existentes (detección de ciclos) |
hive_auto_plan |
Orchestrator | Persistir plan + auto-aprobar si risk=low (proyecto conocido + modo flowing) |
hive_verify_task |
Reviewer | Ejecutar checks automáticos antes de aprobar: tsc, file_exists, exec, http shape validation |
hive_end_session |
Todos | Guardar resumen de sesión antes de parar |
hive_audit_log |
Todos | Consultar registro de auditoría |
Eventos del broker (recibidos via hive_wait)
| Evento | Quién lo recibe | Qué significa |
|---|---|---|
task_available |
Workers del rol correcto | Una tarea bloqueada quedó desbloqueada — llamar hive_get_next_task |
sprint_complete |
Todos | Todas las tareas están completadas — llamar hive_end_session |
task_submitted_for_qa |
Reviewer | Una tarea fue enviada a QA |
task_approved |
Worker asignado + Orchestrator | El reviewer aprobó la tarea |
task_rejected |
Worker asignado + Orchestrator | El reviewer rechazó la tarea con feedback |
agent_joined |
Todos | Un nuevo agente se conectó |
lock_granted |
Worker en espera | El archivo solicitado está disponible |
lock_contention_notice |
Worker que tiene el lock | Otro agente espera ese archivo |
message_received |
Destinatario | Mensaje directo o broadcast |
plan_approved |
Orchestrator | El usuario aprobó el plan vía hiveclaude approve |
plan_rejected |
Orchestrator | El usuario rechazó el plan con feedback |
new_input |
Orchestrator | Nueva tarea encolada vía hiveclaude task o hiveclaude run |
Pizarra compartida (Blackboard)
Estado compartido persistido en SQLite (.hive/tasks.db, tabla blackboard) con dual-write a .hive/blackboard.json para compatibilidad. Estructura:
project.meta — metadatos del proyecto
project.architecture — decisiones de arquitectura
project.conventions — convenciones de código
knowledge.discoveries — hallazgos relevantes
knowledge.warnings — problemas conocidos
knowledge.external_apis — contratos de APIs externas
knowledge.session_log — historial de sesiones del orquestador
state.current_plan — plan activo (draft → approved → executing → completed)
state.sprint — sprint actual
state.blockers — bloqueos activos
state.milestones — hitos del proyecto
state.pending_input — tarea encolada esperando al orquestador
agents.<id> — estado por agente
qa.findings — resultados de QA
qa.metrics — métricas de calidad
qa.pending_review — cola de revisiones pendientes
Bloqueos de archivos
Antes de editar un archivo, el agente declara qué archivos toca. Si otro agente tiene el archivo bloqueado, espera en cola y recibe lock_granted cuando queda libre. Tipos de lock: EXCLUSIVE (escritura), READ (lectura compartida), SOFT (referencia sin bloqueo).
Pipeline de QA
Las tareas completadas por workers pasan a qa_pending. El reviewer las inspecciona con hive_get_pending_reviews y antes de aprobar o rechazar ejecuta hive_verify_task — checks automáticos (tsc, file_exists, http shape validation, exec) que convierten el review de razonamiento en verificación determinista.
Al aprobar:
- La tarea pasa a
completed - El broker desbloquea automáticamente las tareas dependientes
- Los agentes del rol correcto reciben
task_availabley retoman trabajo sin intervención del orquestador - Si todas las tareas están completadas, el broker emite
sprint_completea todos los agentes
Si son rechazadas, vuelven al agente original (needs_revision) con feedback específico y accionable.
Self-review imposible: el broker rechaza con SELF_REVIEW_FORBIDDEN cualquier intento de un agente de aprobar su propia tarea — independientemente del prompt. Un agente que actúa solo nunca puede completar el ciclo completo.
El orquestador nunca crea tareas con assigned_role: reviewer. El reviewer solo opera a través del pipeline QA, no como worker normal.
Auto-heartbeat
hive scaffold genera un hook PostToolUse en cada directorio de agente. Cada vez que el agente ejecuta Write, Edit o MultiEdit, el hook dispara automáticamente un heartbeat al broker — manteniendo la sesión y los file locks vivos sin que el agente tenga que recordarlo.
Workflow de ramas git
Si el proyecto es un repositorio git, hive scaffold crea la rama hive/<rol> para cada agente. El orquestador mergea el trabajo aprobado a main:
coder trabaja en hive/coder-backend
↓
QA aprueba
↓
orchestrator → hive_merge_branch("hive/coder-backend", task_id)
↓
main siempre tiene solo código aprobado
Si hay conflictos de merge, el tool aborta limpiamente y devuelve la lista de archivos en conflicto.
Persistencia de sesión
Antes de parar, el orquestador guarda el contexto de la sesión con hive_end_session:
{
"key_decisions": ["Elegimos JWT con 1h expiry"],
"next_actions": ["Implementar DELETE /users/:id"],
"warnings": ["Migración falla si DB_URL no está en el entorno"],
"tasks_completed": ["task-1", "task-2"],
"tasks_blocked": ["task-3"]
}
Al arrancar la próxima sesión, el orquestador lee knowledge.session_log y retoma el trabajo sin re-explorar el proyecto desde cero.
Coordinación adaptativa (v0.2–v0.5)
El broker no es solo un router — es un coordinador activo que aprende y actúa.
Thompson Sampling — routing por calidad con decay temporal (v0.3)
hive_get_next_task no devuelve tareas en orden FIFO. Usa Thompson Sampling Beta(α,β) combinado con decay temporal para priorizar la siguiente tarea:
composite = θ×0.5 + decayScore×timeFactor×0.5
timeFactor = 0.2 + 0.8×e^(-age/τ)
τ varía por tipo de tarea: bugfix=12h (urgente), feature=48h, architecture=72h. Tareas antiguas salen de la cola antes de que expiren sus ventanas de relevancia. El historial persiste en .hive/tasks.db.
HeterosynapticCapture — propagación de señales de calidad (v0.2–v0.3)
Cuando el reviewer rechaza con severity: "critical", la señal se propaga hacia adelante:
- La tarea rechazada recibe
quality_floor = 0.85(Tier 1) - Todas las tareas pendientes que tocan los mismos archivos reciben
quality_floor = 0.70(Tier 2) - El floor decae con cada aprobación:
floor × e^(-1/5)— ~5 aprobaciones para reducirlo a la mitad
Esto significa que un error crítico eleva el estándar para ese módulo sin intervención manual, y que la señal de error desaparece orgánicamente si el módulo luego funciona bien.
DAG de dependencias + Critical Path Method (v0.4–v0.6)
Las dependencias entre tareas son un grafo real persistido en SQLite. hive_add_dependency añade aristas con detección de ciclos (Kahn's BFS). El broker ejecuta CPM (ES/EF/LS/LF, Float=0 = crítico) en dos lugares:
- Scheduler (
getNextAvailable): ordena tareas disponibles poris_critical_path DESC, float_minutes ASC— las tareas en la ruta crítica salen primero de la cola, reduciendo makespan. El campoestimated_duration_minutesenhive_create_taskalimenta este cálculo (default: 60 min). CPM se recalcula automáticamente al crear tareas y al aprobar revisiones. - FEP health probe (
critical_path_health): solo alerta cuando tareas en estadoblockedtienen Float≈0. Bloqueos fuera de la ruta crítica no degradan el probe.
HiveCriticalityEngine — κ (salud sistémica)
El broker mide κ ∈ [0,1] sobre 3 probes (routing entropy, completion variance, review score variance). κ indica si el equipo está en la zona óptima de coordinación (borde del caos, κ ∈ [0.40, 0.60]) o drifteando hacia rigidez o caos.
Disponible en GET /admin/health. El monitor lo muestra en tiempo real.
FreeEnergyCoordinator — F con loop de aprendizaje (v0.2–v0.3)
El coordinator calcula F = Σwᵢ·Uᵢ sobre 6 probes cada N minutos (adaptativo según modo):
| Probe | Peso | Qué mide |
|---|---|---|
| critical_path_health | 0.30 | Tareas bloqueadas en ruta crítica (CPM) |
| agent_quality_trend | 0.20 | Tasa de rechazo de los últimos 10 reviews |
| lock_contention | 0.15 | Locks en cola / locks activos |
| estimate_deviation | 0.15 | Tareas que tardan >2× su estimado |
| context_budget_health | 0.12 | Agentes con tareas >2h en curso |
| human_feedback_latency | 0.08 | Tiempo esperando aprobación humana |
Cada intervención queda registrada en coordinator_interventions (SQLite). El F real 30 minutos después retroalimenta si la intervención funcionó. Con ≥30 outcomes, calibrateWeights() ajusta los pesos por gradient descent — los probes que más reducen F reciben más peso.
Cuando F ≥ 0.55 el coordinator envía eventos a los agentes relevantes. Cuando F ≥ 0.80 envía coordinator_critical_alert a todos y el orquestador detiene nuevas asignaciones.
Verificación activa del reviewer — hive_verify_task (v0.6)
El reviewer no es solo un agente de razonamiento — tiene acceso a hive_verify_task para ejecutar checks concretos antes de aprobar cualquier tarea:
| Tipo de check | Qué verifica |
|---|---|
tsc |
TypeScript compila sin errores en el directorio del proyecto |
file_exists |
El archivo fue realmente creado en la ruta esperada |
exec |
Un comando termina con el exit code esperado |
http |
Un endpoint devuelve el shape de respuesta correcto (BFS deep search: si kappa no está en la raíz, lo busca en criticality.kappa y reporta exactamente dónde está y dónde debería estar) |
Esto cierra el gap entre "el código razonablemente parece correcto" y "el código funciona". Los bugs de contrato de API — que pasan tsc --noEmit pero fallan en runtime por shape mismatches — son detectables directamente.
Auto-ejecución del orquestador (v0.5)
Cuando el proyecto tiene historial, el sistema está en modo flowing (F < 0.30), y el objetivo es de bajo riesgo (más archivos nuevos que modificados, sin tareas de arquitectura, < 4h estimado), el orquestador puede llamar hive_auto_plan con risk="low" y recibir auto_approved=true — crea las tareas sin esperar aprobación humana.
Monitor en tiempo real
Con el broker corriendo, abre en el navegador:
http://localhost:7432/monitor
Dashboard con auto-refresh cada 3 segundos.
Franja de coordinación (parte superior):
| Panel | Qué leer |
|---|---|
| Criticality κ | Zona actual (rigid / sub_critical / optimal / super_critical / chaotic) + trend (↑ rising / → stable / ↓ falling) + 3 probe bars |
| Free Energy F | Modo actual (flowing / monitoring / active / critical) + 6 probe bars con contribuciones + tiempo del último tick |
Los colores son intuitivos: verde = bien, amarillo = atención, naranja = problemas, rojo = crítico.
Tareas: el badge floor 0.85 aparece en cualquier tarea con quality_floor elevado — visible de un vistazo cuáles están marcadas por rechazos críticos anteriores.
Admin API
El broker expone endpoints REST para monitoreo externo y control desde la CLI:
GET /ping — health check
GET /admin/agents[?status=online] — listar agentes
DEL /admin/agents/:id — forzar agente offline
POST /admin/agents/:id/heartbeat — heartbeat externo (usado por hooks)
GET /admin/tasks[?status=...] — listar tareas
GET /admin/tasks/:id — detalle de tarea
POST /admin/tasks/:id/force-complete — completar tarea sin QA
GET /admin/locks — bloqueos activos y en cola
GET /admin/blackboard — snapshot completo de la pizarra
GET /admin/audit[?agent_id=&action=&result=&since=&limit=]
POST /admin/input — encolar tarea para el orquestador (usado por hiveclaude task / hiveclaude run)
GET /admin/plan — plan actual del orquestador
POST /admin/plan/approve — aprobar plan (usado por hiveclaude approve)
POST /admin/plan/reject — rechazar plan con feedback (usado por hive reject)
GET /admin/health — CriticalityReport: κ, zona, trend, 3 probes (persiste snapshot)
GET /admin/health/history[?limit=N] — histórico de snapshots de κ + calibración PCA si ≥30
GET /admin/coordinator — FepReport: F, modo, 6 probes (dispara tick, actualiza blackboard)
GET /admin/coordinator/interventions[?limit=N] — historial de intervenciones + calibración si ≥30 outcomes
Estructura de archivos generada
mi-proyecto/
├── .mcp.json ← Claude Code lo lee en la raíz
├── .hive/
│ ├── hive.config.json ← config del broker (port, models por rol)
│ ├── tasks.db ← SQLite (tareas, mensajes, locks, audit)
│ ├── blackboard.json ← pizarra compartida
│ ├── broker.pid ← PID del daemon
│ └── broker.log ← logs del broker
└── agents/
├── orchestrator/
│ ├── CLAUDE.md ← system prompt completo del rol
│ ├── .mcp.json ← apunta a http://localhost:7432/mcp
│ ├── .hive-agent-id ← ID del agente (orchestrator-1)
│ └── .claude/
│ ├── settings.json ← hook PostToolUse configurado
│ └── hooks/
│ └── post-write-heartbeat.js
├── coder-backend/
│ └── ... (misma estructura)
└── ...
# Si el proyecto es un git repo, hive scaffold también crea:
git branch hive/orchestrator
git branch hive/coder-backend
git branch hive/coder-frontend
... etc.
Cuántos agentes usar
| Configuración | Agentes | Cuándo |
|---|---|---|
| Mínima | orchestrator + 1 coder | Prototipos, features simples |
| Estándar | orchestrator + coder-backend + coder-frontend | Apps fullstack típicas |
| Con QA | orchestrator + 2 coders + reviewer | Proyectos con revisión real |
| Completa | todos los 7 roles | Solo si tienes tareas en todos los dominios activas |
Por encima de 4-5 agentes simultáneos activos, el overhead de coordinación empieza a superar el beneficio del paralelismo.
Publicar en npm
npm login # autenticarse con npmjs.org (una sola vez)
npm run release # build + publish hiveclaude
Desarrollo
npm install # instalar dependencias de todos los packages
npm run build # compilar broker + cli
npm test # correr todos los tests
npm run dev:broker # modo watch del broker
Licencia
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。