इस प्रोजेक्ट के बारे में

ai-jury एक command-line tool है जो code changes के लिए कई AI agents को एक review panel में संगठित करता है। यह models को केवल API स्तर पर कॉल करने के बजाय native coding-agent CLIs (Claude Code, Codex, Antigravity), hosted API providers (Anthropic, OpenAI, Gemini, xAI Grok, OpenRouter, DeepSeek, Groq, और अन्य OpenAI-compatible endpoints), Ollama, llama.cpp, vLLM, या LM Studio के माध्यम से मुफ़्त local open-weight models, और Aider जैसे arbitrary CLI agents को चलाता है। प्रत्येक reviewer अपने ही environment में headless रूप से चलता है; orchestrator round structure को नियंत्रित करता है। workflow दो-round deliberation है: reviewers समान diff, PR, या issue की स्वतंत्र रूप से समानांतर में जाँच करते हैं, फिर एक-दूसरे के findings का खंडन करते हैं, जिसके बाद एक chair agent सत्यापन करके एक single verdict (APPROVE / COMMENT / REQUEST CHANGES) संश्लेषित करता है या panel vote से निर्णय लेता है। यह GitHub pull requests, local diffs, और issues (READY / NEEDS-INFO / UNCLEAR परिणामों के साथ) की समीक्षा का समर्थन करता है। उल्लेखनीय क्षमताओं में `jury init` setup शामिल है जो installed agents और local models का पता लगाता है, presets (offline, fast, balanced, thorough), live और full-transcript output, flat या pixel-art शैलियों में एक animated "theater" deliberation view, tokens दोबारा खर्च किए बिना saved runs का replay, incremental review, suggested patches, large-diff chunking, और CI gating। Output formats में markdown, JSON, SARIF, और per-reviewer keel-reviews array शामिल हैं। एक pre-commit hook और एक GitHub Action प्रदान किए गए हैं। project default रूप से security पर ज़ोर देता है: reviewers sandboxed या read-only चलते हैं, और runtime standard-library-only (Python 3.11+) है। इसमें offline demos के लिए mock mode, एक opt-in live smoke-test suite, और solo models की panel से तुलना करने वाला एक छोटा directional benchmark शामिल है। Installation Homebrew, एक curl installer, या pipx के माध्यम से उपलब्ध है, और tool को Claude Code, Codex, Antigravity, या Cursor में plugin के रूप में भी install किया जा सकता है।