Orca

Orca 快速入门

一个应用同时跑五个编码 Agent，每个有独立 Git Worktree，互不踩脚——Stably AI 开源的”Agent 开发环境”。

这是什么?适合谁?

Orca 自称 ADE（Agent Development Environment，Agent 开发环境）：传统 IDE 是给”一个人打字写代码”设计的，而 Orca 是给”你指挥一群 AI Agent 写代码”设计的。它本身不内置任何模型，而是把你在用的 CLI 编码 Agent（Claude Code、Codex、Grok、Cursor CLI、OpenCode、Qwen Code 等 20+ 个）集中到一个桌面应用里，核心机制是”一个任务 = 一个 Git Worktree = 一个 Agent”——每个 Agent 在物理隔离的工作目录里改代码，天然不会互相覆盖，最后由你对比 diff、择优合并。

典型用法是”fan one prompt across five agents”：把同一个任务同时发给五个 Agent（可以混合不同厂商），各自在隔离 worktree 里跑，跑完并排比较 diff，合并最好的那份。这把”该用哪个模型”从事前猜测变成了事后 A/B 测试。

适合谁：同时跑多个 AI 编码 Agent 的独立开发者和小团队、想横向对比不同 Agent 效果的人、需要手机远程盯 Agent 跑批的人。不适合：只用单个 Agent 且对并行没需求的用户（传统 IDE + 插件就够）。

准备工作

• 设备要求：macOS（Apple Silicon / Intel，签名公证）、Windows、Linux（AppImage / .deb / .rpm）
• 账号要求：无需注册 Orca 账号；但需要你自己的 Agent 订阅或 API key（Orca 不卖模型额度，“bring your own subscription”）
• 付费要求：Orca 本体免费且 MIT 开源；费用只产生在你自己的 Agent 订阅上
• 前置知识：Git 基础（理解 branch/worktree 概念至少知道 branch）、会用至少一个 CLI 编码 Agent
• 安装：macOS brew install --cask stablyai/orca/orca；Arch yay -S stably-orca-bin；Windows 从 GitHub Releases 下载安装包；注意 Linux 下 CLI 名为 orca-ide（避免与 GNOME 屏幕阅读器冲突）

3 步快速上手

第 1 步：添加仓库

打开 Orca，侧边栏 Add Repo 指向本地已有的 Git 仓库（必须是 Git 仓库）。Orca 读取 git 状态并把默认分支作为 base ref。

第 2 步：创建 worktree 并启动 Agent

点仓库名旁的 + 创建 worktree（名字可留空，Orca 会自动用海洋生物命名），选起始 ref（默认 origin/main）。然后在 worktree 的终端里直接启动你的 Agent，例如 claude 或 codex。想对比就多开两三个 worktree，发同一个 prompt。

第 3 步：审查、注解、合并

Agent 跑完后用内置 diff 视图审查改动。可以对 diff 的具体行写 Markdown 注解、成批发回给 Agent 修改；满意后直接在应用内合并 worktree、推分支、建 PR（原生集成 GitHub 与 Linear，可从 Issue 一键建 worktree）。

预期产出：一个从任务到合并的全流程闭环，全程不用手动 git stash / git worktree add。

常见踩坑

• 现象：新 worktree 里 node_modules 全空，每次都要重新 npm install，并行优势全无。 原因：worktree 是真实目录，不含被 gitignore 的依赖；这是并行开发的第一道真实障碍。 解决：在仓库根提交 orca.yaml，声明 worktree.sharedDirectories: [node_modules, .cache]，Orca 会用符号链接 / APFS 克隆共享这些目录，大幅加速。注意：路径必须”在主 checkout 里存在”且”被 gitignore”，跟踪中或不存在的路径会被静默跳过（共享没生效先查这两条）。

• 现象：Linux 下敲 orca 命令报错或行为怪异。 原因：orca 与 GNOME 屏幕阅读器同名冲突，Linux 版 CLI 叫 orca-ide。 解决：改用 orca-ide 命令。

• 现象：依赖共享目录配置了但没生效。 原因：见上——路径不是目录、或没被 gitignore，Orca 静默跳过。 解决：用 git check-ignore <path> 确认目录确实被忽略，且主 checkout 里真实存在。

• 现象：并行跑多个 Agent，API 费用 / 额度烧得飞快。 原因：fan-out 同一 prompt 给 N 个 Agent 意味着 N 倍 token 消耗，且 review 负担也翻倍。 解决：对”有多种可行解法”的任务才值得并行；顺序型任务并行无收益。Orca 内置账号切换器可查 Claude/Codex 的用量与限额重置时间，多订阅用户可做负载均衡。

• 现象：担心 Agent 直接操作主仓库有安全风险。 原因：Orca 是 Electron 应用，曾被发现安全披露（截至 2026-09 四项中两项已修、两项待修）。 解决：在隔离环境（如独立账户或容器）里跑，敏感仓库先评估；关注官方安全公告。

初级用法

• 多 Agent 同任务对比：同一个 bug 修复任务，分别用 Claude Code 与 Codex 各开一个 worktree 跑，diff 并排比较后合并更好的实现。
• 任务拆分隔离：把”改登录逻辑""加测试""提速 CI”拆成三个 worktree，三个 Agent 同时开工，各自独立分支互不干扰。
• 手机盯梢：装 iOS/Android 伴侣 App，出门在外看 Agent 实时状态、用量，甚至发后续指令。

高级玩法

• Orca CLI 让 Agent 驱动 Orca：注册 Settings → General → Orca CLI 后，可用 orca worktree create / orca terminal send / orca terminal wait / orca file diff 组成 shell 脚本，让一个 Agent 反过来编排其他 Agent 的完整循环（发指令 → 等完成 → 读 diff）。
• SSH 远程 worktree：Agent 跑在远程强机上，本地只留编辑与 diff 界面；支持自动重连、端口转发、passphrase 缓存，适合长时间跑批。
• Design Mode：每个 worktree 配独立 Chromium 窗口，点任意 UI 元素即把 HTML/CSS + 裁剪截图注入 Agent prompt——调前端样式不用再描述”左上角那个蓝色按钮”。
• Headless 模式：orca serve 在无桌面的 Linux 服务器上常驻运行，配合手机或远程客户端共享会话。

小技巧

1. worktree 命名留空会自动用海洋生物名，批量管理时反而是好记的随机标识。
2. 终端是 Ghostty 级 WebGL 渲染，重启后 scrollback 保留——Agent 长输出不会因关应用丢失。
3. orca.yaml 的 sharedDirectories 里加 .venv、.cache 等目录同样生效，不止 node 生态。
4. 用 GitHub/Linear 集成从 Issue 直接建 worktree，省掉复制任务描述的步骤。
5. .worktreeinclude 文件可声明”复制而非共享”的文件（如 .env），新 worktree 开箱即用。
6. 多订阅用户善用 Account Switcher 的限额重置提示，把重活排到额度刷新后。

常见问题 FAQ

Q1: Orca 免费吗？会不会收费？

A: 桌面端 MIT 开源免费（github.com/stablyai/orca）。你只为自己已有的 Agent 订阅付费。

Q2: 它和 Cursor / VS Code + Copilot 有什么本质区别？

A: IDE+插件是”一个人类 + 一个 AI 助手”；Orca 是编排层，管理多个 Agent 的并行会话、worktree 隔离、diff 审查与合并，不替代 Agent 本身。

Q3: 没有 Agent 订阅能用吗？

A: 不能。Orca 无内置模型，必须接入你自己的 CLI Agent 与其订阅/API key。

Q4: 对比 tmux + 手动 git worktree 的优势？

A: 自动化 worktree 生命周期（创建/切换/清理）、内置并排 diff 比较、行级注解回传 Agent、手机伴侣、GitHub/Linear 集成——tmux 只给窗格不给隔离与状态管理。

Q5: Windows 支持情况？

A: 官方支持 Windows（installer 从 GitHub Releases 获取）；对比表中竞品（如部分仅 macOS 的工具）这是 Orca 的显式优势项。

参考链接

• Orca 官网
• GitHub 仓库 stablyai/orca（MIT，★87.9k）
• Worktrees 文档
• Design Mode 文档
• SSH 文档
• CLI 文档