Многопоточность для AI-задач. Разделяйте сложные задачи на параллельные ветки, подключайте разные модели и провайдеров — и собирайте результат в один понятный output.
Решение
ParallelClaw разбивает задачу на независимые ветки и собирает результат.
Независимые подзадачи идут одновременно: поиск, сбор pricing, extraction. Результат собирается в единый output.
Разные модели под разные роли: дешевая для чернового сбора, сильная reasoning-модель для синтеза.
Несколько провайдеров ради надежности, цены, fallback-логики. Не зависите от одного endpoint.
Несколько reasoning-путей работают над задачей. Система сравнивает ответы — подход Self-Consistency.
Кейсы
Ценность параллелизма растет там, где задача имеет много независимых частей.
Поиск игроков, сбор сайтов, pricing extraction, сравнение позиционирования — все параллельно.
Потоки на research, outline, draft, headline options, fact-check и repurposing под каналы.
Параллельный сбор источников, игроков, трендов, рисков в один документ.
Профиль компании, продукта, сигналов рынка, рисков и аргументов "за/против".
Сбор альтернатив, pain points, отзывов с верификацией и ранжированием.
Гипотеза, подтверждения, контраргументы — несколько потоков проверяют друг друга.
Установите плагин и начните запускать AI-задачи в несколько потоков уже сегодня.
GitHub →