Fable Orchestrator教程：多模型分工编排编程

📌 项目日期：2026年9月 | 数据来源：GitHub官方仓库 | 星数：600+

📋 项目简介

fable-orchestrator 是一个 0.6k 星的多模型编排工具，思路是"强模型当指挥，快模型当双手"：Claude Fable 5.1 负责任务分解与代码评审（指挥），GPT-5.6 Luna 和 DeepSeek V4 Flash 负责具体实现（执行）。指挥模型专注架构正确性，执行模型高速产出，兼顾质量、速度与成本。

同类方案可参考 Orca并行Agent开发指南，Meta系Agent见 Muse Code教程。

🔧 分工模式

📦 快速开始

git clone https://github.com/codejunkie99/fable-orchestrator.git
cd fable-orchestrator

# 配置三个模型的API Key
export FABLE_API_KEY=...     # 指挥
export LUNA_API_KEY=...      # 执行A
export DEEPSEEK_API_KEY=...  # 执行B

npm install && npm run start

# 输入一个复杂需求：
> 重构用户模块：拆分service层、补全测试、迁移ORM

# 流程：Fable拆解任务树 → 分发给两个执行模型
# → 汇总结果 → Fable评审 → 不合格自动返工

💡 价值

• 贵模型省着用：只在规划与评审环节消耗
• 快模型跑腿：实现环节用便宜快速的模型
• 质量兜底：指挥模型评审不合格自动打回