Premiera / Narzędzie
84 tysiące gwiazdek dla Orki, aplikacji do wyścigu agentów w osobnych kopiach repozytorium
Orca, darmowa aplikacja od Stably AI z ponad 84 tysiącami gwiazdek na GitHubie, puszcza kilka agentów, na przykład Claude Code i Codexa, na to samo zadanie, każdego w osobnym worktree, czyli oddzielnej kopii roboczej repozytorium, dzięki czemu nie nadpisują sobie plików. Pracy to jednak nie skraca, tylko przesuwa ją z czekania na przegląd trzech gałęzi, a limit znika trzy razy szybciej. Do tego agenty startują domyślnie bez pytania o zgodę, przez co każdy z nich ma dostęp do twoich kluczy z pliku .env.
Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł. · Jak to działa
Premiera / Narzędzie · 4 min ·
Kto pracował z Claude Code albo Codexem, zna ten rytm: piszesz polecenie, agent czyta kod, edytuje pliki i odpala komendy, a ty w tym czasie czekasz. Orca, darmowa aplikacja na komputer od firmy Stably AI wydana na licencji MIT, uznaje to czekanie za główny problem i proponuje proste wyjście. Zamiast jednego agenta puszczasz trzy na to samo zadanie, każdego w osobnej kopii roboczej repozytorium, a na koniec wybierasz najlepszy wynik. Według AICoder projekt ma na GitHubie ponad 84 tysiące gwiazdek. Gwiazdki mierzą zainteresowanie, nie przydatność, i tak je czytam. Jest też aplikacja towarzysząca na telefon, na iOS i Androida, wciąż w becie, a wersja na Androida dostała aktualizację 3 października.
Moje stanowisko jest takie: Orca dobrze rozwiązuje problem, który naprawdę istnieje, czyli agentów nadpisujących sobie nawzajem pliki. Pracy człowieka jednak nie skraca, tylko ją przesuwa, z czekania na jednego agenta na czytanie trzech różnych zmian i wybieranie zwycięzcy. Przy trudnym błędzie to dobra wymiana, przy poprawce jednej linijki zwykła strata czasu i limitów.
Trzy agenty w jednym folderze to przepis na bałagan
Czytaj dalej za darmo
Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.
