12k
All articles

Что такое Orca? Десктопная IDE для ИИ-агентов программирования

Узнайте, как Orca запускает ИИ-агентов для программирования параллельно в отдельных Git worktree, сравнивает изменения и упрощает проверку, а также когда хватит tmux.

OpenReplay Team
OpenReplay Team
Что такое Orca? Десктопная IDE для ИИ-агентов программирования

Orca — бесплатное десктопное приложение от Stably AI под лицензией MIT. Оно запускает параллельно уже привычные вам консольные агенты программирования, такие как Claude Code, Codex, OpenCode и Pi, причём каждый агент работает в собственном git worktree.

Если вы уже запускаете двух агентов в паре панелей tmux, то знаете, как это обычно выглядит: worktree создаётся вручную, какая-то панель теряется из виду, а диффы приходится сравнивать, листая два терминала одновременно. Orca собирает весь этот цикл в одном окне. В статье разберём, что такое Orca, что она даёт по сравнению с терминалом, как на практике выглядит сравнение двух агентов и в каких случаях терминала по-прежнему достаточно.

Ключевые выводы

  • Orca не содержит собственной ИИ-модели. Она запускает CLI каждого агента, и агент работает по вашей существующей подписке.
  • Для каждой задачи в Orca создаётся настоящий git worktree, ответвлённый от ветки по умолчанию в репозитории, если вы не выберете другой ref.
  • По умолчанию Orca запускает агентов с флагами обхода разрешений, например --dangerously-skip-permissions для Claude Code. В настройках это можно переключить в режим Manual.
  • Запуск двух агентов с одним и тем же промптом означает, что вы платите за двух агентов и расходуете квоты обоих.
  • Если вы редко запускаете больше одного агента одновременно, tmux и созданные вручную worktree покрывают большую часть возможностей Orca.

Что такое Orca IDE?

Orca — это десктопная среда для параллельного запуска нескольких консольных агентов программирования, причём собственного ИИ в ней нет. В документации она определяется как десктопная IDE для параллельной работы нескольких ИИ-агентов программирования, а на главной странице проекта её называют «средой разработки для агентов» (agent development environment, ADE). Исходный код и лицензия MIT доступны в репозитории stablyai/orca.

Orca не размещает у себя и не поставляет в комплекте никаких ИИ-моделей. Каждый запущенный ею агент работает по собственной подписке. Документация прямо говорит об этом: агентов и подписки на Claude, Codex или OpenCode вы приносите свои. Git Orca тоже не заменяет. Каждый worktree — это настоящий git worktree, и вы в любой момент можете перейти в него через cd и работать обычным git. Если такая модель изоляции вам в новинку, сначала прочитайте статью об использовании git worktree с ИИ-агентами программирования.

На странице поддерживаемых агентов перечислены Claude Code, Codex, OpenCode, Pi, Gemini, Cursor CLI и другие, а кроме того, Orca может запускать любой другой консольный агент. Десктопное приложение работает на macOS (Apple Silicon и Intel), Windows и Linux.

Что Orca даёт по сравнению с обычным терминалом?

Orca добавляет общий интерфейс для задач, которые в противном случае пришлось бы настраивать самостоятельно: создание worktree, раскладку панелей, ревью диффов и работу с git-хостингом. В README перечислены основные возможности:

  • Parallel Worktrees: отправьте одну задачу нескольким агентам, каждый из которых работает в собственном worktree, затем сравните результаты и оставьте лучший.
  • Terminal Splits: располагайте терминалы агентов в разделённых панелях в одном окне.
  • Design Mode: кликните по элементу во встроенном браузере Chromium, чтобы отправить его HTML, вычисленные CSS-стили и обрезанный скриншот активному агенту одним вложением. Если доступна dev-карта исходников (source map), вместе с ними передаются файл исходного кода и номер строки.
  • GitHub & Linear: работайте с ревью, issues и Actions на хостинге, а также с задачами Linear, не выходя из приложения. Для merge request в GitLab доступен такой же процесс ревью, а для задач Jira предусмотрена отдельная панель.
  • Annotate AI Diffs: комментируйте отдельные строки диффа агента и отправляйте эти комментарии обратно этому агенту.
  • SSH Worktrees: запускайте агентов на удалённой машине по SSH. Агенты и git worktree работают на удалённой машине, а редактор, дифф и интерфейс остаются на вашем ноутбуке. О серверной части читайте в статье о настройке удалённой машины для агентной разработки.
  • Mobile Companion: бета-приложение для iOS и Android, позволяющее следить за агентами, проверять расход лимитов и переключать аккаунты с телефона.
  • Orca CLI: Orca CLI позволяет управлять запущенным приложением из любой оболочки, например с помощью orca worktree create, а также управлять встроенным браузером.

Design Mode повышает качество того, что передаётся агенту. Но чтобы понять, как изменение интерфейса ведёт себя у реальных пользователей после релиза (например, нажимают ли по-прежнему на кнопку с обновлённым стилем), нужно анализировать сессии в продакшене.

Как сравнить двух агентов на одной задаче в Orca?

Чтобы сравнить двух агентов в Orca, нужно выделить каждому собственный worktree, вставить в оба один и тот же промпт и просмотреть два диффа рядом. Руководство по первой сессии описывает цикл: добавление репозитория, worktree, агент, разделение панелей, дифф и отправка. Ниже — этот цикл для двух агентов, работающих с одним промптом.

Установите приложение со страницы загрузки или через пакетный менеджер:

# macOS (Homebrew): use the full tap name; bare `orca` is an unrelated Plotly cask
brew install --cask stablyai/orca/orca

# Arch Linux (AUR)
yay -S stably-orca-bin
  1. Добавьте репозиторий. Нажмите Add Repo и выберите локальную копию репозитория. Orca использует ветку по умолчанию в качестве базового ref, и каждый новый worktree ответвляется от неё, если вы не выберете другую ветку или коммит.
  2. Создайте worktree. Нажмите + и задайте имя задачи.
  3. Выберите агента. Выберите его в выпадающем списке агентов в новом терминале. Orca запустит CLI агента в нужной рабочей директории и передаст учётные данные вашей подписки.
  4. Повторите для второго агента. Создайте ещё один worktree, выберите другого агента и вставьте тот же промпт.
  5. Разделите панели. Перетащите вкладку worktree к правому или нижнему краю панели, чтобы разделить её.
  6. Сравните и прокомментируйте. Откройте режим просмотра диффа для каждого worktree. С помощью Annotate AI Diff отправьте построчные комментарии тому агенту, чей результат ближе к нужному.
  7. Сделайте коммит и push. Выполните коммит и push прямо из Orca.
  8. Удалите проигравший вариант. Orca запросит подтверждение, а затем удалит директорию worktree и его ветку. Если при массовом удалении git отказывается удалять ветку, поскольку в ней могут быть неслитые коммиты, Orca её сохранит, и вы сможете принудительно удалить её через диалог «Review N Branches».
WorktreeАгентПромпт
fix-login-raceClaude CodeТот же
fix-login-race-2CodexТот же

Перед шагом 3 учтите настройки по умолчанию. Orca запускает каждого поддерживаемого агента с заранее установленным флагом полной автономии: Claude — с --dangerously-skip-permissions, Codex — с --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox, Gemini — с --yolo. Чтобы вернуть запросы на подтверждение, переключите режим с Yolo на Manual в разделе Settings → Agents → Agent Permissions, как описано на странице поддерживаемых агентов. Агенты с пользовательскими аргументами запуска сохраняют собственные настройки.

Сценарий первой сессии заканчивается на push. Однако Orca также умеет открывать PR и отслеживать проверки прямо в интерфейсе — подробности в документации по GitHub.

Какие у Orca недостатки?

Две главные издержки перехода на Orca — высокая скорость изменений в проекте и многократное увеличение расхода лимитов агентов.

  • Проект быстро меняется. Изменения выходят часто, и сам README отсылает к changelog как к наиболее актуальному списку возможностей. Прежде чем полагаться на конкретное поведение, загляните на страницу релизов.
  • Вы платите за каждого агента. Каждый запущенный агент использует свою подписку, и параллельный запуск двух агентов расходует две квоты и два набора лимитов запросов.
  • Следите за расходом. Orca показывает расход и лимиты запросов для Claude Code, Codex и ряда других агентов.
  • Конфиденциальность. Прежде чем устанавливать Orca на рабочий компьютер, ознакомьтесь со страницей Privacy & Telemetry.

Когда достаточно терминала и tmux?

Если вы работаете с одним агентом за раз, терминал с tmux и созданные вручную worktree покрывают большую часть возможностей Orca. Переходить на Orca имеет смысл, если вы регулярно запускаете несколько агентов параллельно и хотите видеть их терминалы, диффы, комментарии к ревью и коммиты в одном окне. Настройка с одним лишь терминалом описана в руководстве по tmux для ИИ-агентов. Примерно это Orca и автоматизирует:

git worktree add -b fix-login-race ../fix-login-race origin/main
git worktree add -b fix-login-race-2 ../fix-login-race-2 origin/main

tmux new-session -d -s race -c ../fix-login-race
tmux split-window -h -t race -c ../fix-login-race-2
tmux attach -t race
# start one agent CLI in each pane, paste the same prompt, then:
# diff against the base, including commits (run `git add -A` first to include new files)
git -C ../fix-login-race diff origin/main
git -C ../fix-login-race-2 diff origin/main

# discard the loser (Orca removes the directory and branch after you confirm)
git worktree remove --force ../fix-login-race-2
git branch -D fix-login-race-2

Замените origin/main на вашу ветку по умолчанию. git branch -D принудительно удаляет ветку без подтверждения, тогда как Orca сначала запрашивает его.

Задачаtmux + worktreeOrca
Один агент за разДостаточноИзбыточно
Запросы агентов на подтверждениеСохраняются по умолчаниюОтключены по умолчанию
Ревью диффов рядом с построчными комментариямиВручнуюВстроено
Отправка элементов интерфейса агенту по кликуНетDesign Mode
Контроль агентов с телефонаЧерез SSHМобильное приложение

Стоит ли использовать Orca?

Orca стоит того, если вы регулярно запускаете несколько агентов параллельно: нового ИИ она не добавляет, но избавляет от ручной работы по управлению агентами, за которые вы уже платите. Попробуйте сравнить двух агентов на реальном баге, предварительно проверив настройку разрешений, и оцените, экономит ли ревью диффов больше времени, чем стоит вторая подписка.

Часто задаваемые вопросы

Отправляет ли Orca мой исходный код или промпты в Stably AI?

Нет. Согласно документации Privacy & Telemetry, Orca не собирает исходный код, содержимое файлов, промпты, вывод агентов и вывод терминала. Собранные сборки отправляют анонимную телеметрию использования, привязанную к случайному идентификатору, который хранится на вашем компьютере. Её можно отключить в Settings, затем Privacy, с помощью переключателя 'Share anonymous usage data' либо задав переменную DO_NOT_TRACK=1 или ORCA_TELEMETRY_DISABLED=1.

Работает ли Orca с WSL в Windows?

Да. Для репозиториев, хранящихся внутри дистрибутива WSL, Orca запускает терминалы через wsl.exe для этого дистрибутива. Если команда wsl.exe --status выполняется успешно, Orca также предлагает WSL в качестве оболочки по умолчанию наряду с PowerShell и Command Prompt. Устанавливайте CLI каждого агента и GitHub CLI в той же среде, которую запускает Orca, — либо в WSL, либо в нативной Windows.

Может ли Orca использовать git worktree, созданные вне Orca?

Да. Worktree, созданные командой git worktree add, остаются внешними, пока вы не решите их показать. Если в репозитории они скрыты, нажмите на карточку скрытых worktree и выберите Show для нужных. После этого Orca отобразит эти существующие рабочие копии, не создавая новых. Глобальные настройки по умолчанию для внешних worktree находятся в Settings, затем General, затем Workspace.

Работают ли агенты на телефоне в мобильном приложении Orca?

Нет. Мобильное приложение — это тонкий клиент. Ваш код, оболочки и агенты остаются на компьютере, а телефон лишь показывает происходящее и передаёт обратно нажатия клавиш. Для сопряжения сгенерируйте одноразовый код в десктопном приложении и вставьте его на экране Pair в телефоне. Срок действия кодов истекает через несколько минут.

Understand every bug

Uncover frustrations, understand bugs and fix slowdowns like never before with OpenReplay — self-hosted, with full data ownership.

Star on GitHub

We use cookies to improve your experience. By using our site, you accept cookies.