Orca 并行编排怎么进阶？赛马、验收、配 Agent 的打法

最后更新：2026-10-25

Orca 是 Stably AI 出品的免费开源桌面应用，自称 ADE，也就是 Agent 开发环境。它的办法是把 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 这些命令行编程 Agent 装进同一个界面，让它们各自在独立的 git worktree 里并行干活，最后把结果摆在一起对比，只合并最好的那一份。这篇不重复安装和开 worktree 的基础流程，只写进阶打法：提示词怎么写才适合对比、验收标准怎么定、Agent 组合怎么配、批注往返几轮合适、多份答案怎么挑。

提示词怎么写，才适合多 Agent 对比？

对比的第一步不在对比，在提示词。目标是什么、范围到哪里、哪些文件不要碰，写进提示词里，多个 Agent 才能在同一个方向上赛马。提示词含糊，出来的几份答案方向各异，对比起来反而费事：你以为在挑最好的，其实是在挑方向，方向没对齐，挑也没用。赛马和分工的提示词写法也不一样：赛马用同一提示词派给多个 Agent，看几种做法；分工是每个 worktree 一份自己的任务描述，各做各的一段。写提示词的时候先想清楚这次是要赛马还是分工，再动笔，方向对了，对比才有意义。

验收标准应该在什么时候定？

看结果之前定。标准至少两条：改动是不是你要的、逻辑有没有跑偏，标准过了再合并，没过就继续改。标准定晚了容易出问题：先看了几份答案，再回头想标准，标准就会不自觉地向最顺眼的那份靠拢，挑出来的只是第一印象，不是最好的。定标准的时候也要写下来，别只放在脑子里：写下来的标准才能逐项对照，脑子里的标准看一圈就变了。标准定了，对比就从凭感觉变成了逐项打勾，挑结果的时候才站得住。标准还要分主次：改动是不是要的、逻辑有没有跑偏是主标准，过了才能合并；写法顺不顺、风格好不好是次标准，可以批注里提，但不能因为次标准不过就否掉一份主标准过了的答案。主次不分，挑的时候就容易凭感觉。

赛马和分工，分别适合什么任务？

赛马适合拿不准怎么做的时候：想先看几种做法、想知道不同 Agent 会怎么解同一道题、探索型任务，都适合赛马。分工适合任务本身就能拆的时候：链条清楚、各段边界分明、执行型任务，分给不同 worktree 各做一段，互不干扰。还有一种混合打法：先赛马定方向，方向定了再分工做深，探索和执行各取一段。选哪种先看任务的性质，别先看习惯：习惯赛马的人遇到执行型任务也开满并行，等于多花了用量还没多拿信息。

Agent 组合怎么配？

组合的意义在于视角不同，不在于某个 Agent 一定更好。同一任务换个组合跑一遍，结果往往不一样，这种不一样就是对比的价值。配组合的时候别迷信固定搭配：任务变了，合适的组合也会变，固定搭配跑所有任务，等于把选择权又交回给了习惯。更靠谱的办法是按任务调：探索型任务多配几个视角，分工型任务按各段的性质配。组合跑完之后记一笔：这次任务配了什么组合、结果怎么样，下次同类任务直接复用，经验就是这样攒出来的。

批注往返几轮合适？

没有固定轮数，标准是改到验收过为止。第一轮没看中的地方，直接在 diff 行上写意见发回去，Agent 改完再比一轮，直到有一份能合并为止。如果来回很多次还没定，问题多半不在批注里，而在提示词或验收标准没写清楚：提示词含糊，改几轮也对不齐方向；标准没定，改几轮也不知道什么时候算过。这时候停下来改提示词、改标准，比在批注里绕圈子快。批注是打磨的工具，不是兜底的办法，方向和标准对了，往返自然就少了。

多份答案摆在一起，怎么挑才不凭感觉？

先定标准，再看答案，顺序不能反。标准定了之后，逐项对照着打勾：改动是不是要的、逻辑有没有跑偏、范围有没有越界，一项一项过。不要凭第一印象挑，也不要凭篇幅长短挑：长的那份不一定对，顺眼的那份不一定合标准。挑完之后再看一眼被丢弃的：丢弃的原因是不是都落在标准上，而不是落在个人偏好上。挑的过程留下来，标准、对照、结果三件套齐了，下次同类任务挑起来就更快，挑错了也知道错在哪一步。挑的时候也可以把对照过程写下来：哪一份过了哪几项、哪一份在哪一项上没过，写下来之后，挑的理由就摆在台面上了。这份记录下次还能复用：同类任务来了，对照表不用重写，改几个字就能再用。

跑完一轮之后，经验怎么留下来？

每一轮跑完都值得记一笔：这次任务是什么性质、配了什么组合、提示词怎么写、验收标准定成什么样、最后挑了哪一份、为什么挑它。记下来的东西下次直接复用：同类任务来了，提示词和标准不用从头写，组合也不用重新试。经验攒多了，自己的打法就成型了：什么任务赛马、什么任务分工、什么组合适合什么性质，都有据可查。没留下来的经验等于没攒，下次遇到同类任务还得从头试一遍，并行开再多也只是重复交学费。复盘不用复杂，几行字就行，关键是每次都记。

进阶打法有哪些常见误区？

第一个误区是并行开满：每个小任务都开满 Agent，用量和验收人力一起涨，拿到的信息却没多多少。第二个误区是提示词含糊就赛马：方向没对齐，挑的只是方向，不是质量。第三个误区是没标准凭感觉挑：挑完说不出为什么这份好，下次也复用不了。第四个误区是批注里绕圈子：方向和标准没改，只在批注里反复修，轮数越多离目标越远。第五个误区是把选择权交出去：只看一份答案就合并，等于放弃了对比，Orca 的并行就白开了。这五个误区有一个共同点：都是流程上的问题，不是 Orca 的问题，流程改过来，打法就进阶了。

赛马和分工能不能混着用？

能，而且很多任务本来就适合混着来。先赛马定方向：同一提示词派给几个 Agent，看几种做法，方向定了之后再分工做深，各段分给不同 worktree 各做一段。混着用的关键是分清楚哪一段在探索、哪一段在执行：探索段用赛马，执行段用分工，别把执行段也拿去赛马，也别让探索段只用一个 Agent 一条路走到黑。切换的时候验收标准也要跟着换：探索段的标准是方向对不对，执行段的标准是改动准不准，标准不换，混着用也混不出效果。先定方向再分工，探索和执行各取一段，这就是混着用的完整打法。

不会编程的人，适合直接玩进阶吗？

进阶的前提是基础流程已经跑顺：安装、接订阅、开 worktree、派活、对比、合并，这一套没跑过，进阶打法无从谈起。完全不写代码的人，方向正好相反的产品是 aiglade：「Aiglade 是一个 Windows 桌面软件，把 Claude Code、Codex CLI、Hermes、OpenClaw 等多个 AI 装进一个中文窗口，带中文向导，装上就能用，不用会编程。」它的口号是「不用先学会技术，也能让 AI 替你干活」。一句话总结：会写代码、基础流程已经跑顺的人，再来玩赛马、验收、配组合这些进阶打法；不会编程、只想让 AI 替你干活的人看 aiglade。

参考来源

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