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在本地调用多模型评审与构建检查流程,完成结构化分析、综合与代码迭代
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"local-fusion MCP server" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请用 local-fusion 的 panel-judge-synthesizer 流程评审这份技术方案:先让多个模型分别分析优缺点,再做交叉裁决,最后输出统一结论、风险清单和改进建议。
一份综合多模型观点的结构化评审报告,包含结论、分歧点、风险与建议。
请使用 local-fusion 的 build/check loop 修改这个功能模块:先提出实现方案,再生成代码变更,并在每轮检查失败后根据报错继续修复,直到构建和测试通过。
可运行的代码修改结果,以及每轮修复原因、检查结果与最终通过状态说明。
请调用 local-fusion,让多个模型分别解读这组研究笔记与数据摘要,并输出统一的研究结论、证据依据、可能偏差和后续验证建议。
一份整合多模型分析的研究总结,适合后续决策或报告撰写。
通过多模型协同推理与裁判汇总,生成更高质量的复杂问题答案