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自分の知能を、より深く所有する。

@cloakyapp
英語2026年10月03日
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TL;DR

Cloaky は、コーディングエージェント向けのデスクトップワークベンチを導入し、ユーザーによる知能の所有を最優先します。これにより、開発者はデータやワークフローに対する制御を維持しながら、ローカル処理とクラウド API の選択が可能になります。

今や、数多くのコーディングエージェントが存在します。それは良いことです。より多くの人々が、自分たちの実際の働き方に合わせたツールを構築しています。新しいアプローチが登場するたびに、私たちもそこから学べることが増え、これらのツールを使う人々の選択肢も広がります。

Cloaky は、私たちのその貢献です。コーディングエンジンを選び、タスクを与え、作業の進行を見守り、変更内容を確認し、会話の横で実際にビルドされたものを試せるデスクトップワークベンチです。

現在、macOS および Linux 向けの Cloaky Base v0.1.1 を準備しています。5 つのコーディングエンジンを Venice に接続し、あなた自身の API キーを使用します。音声文字起こしはローカルマシン上で実行されます。非公開ビルドである Pro では、さらにローカル言語モデルとプロバイダーへの直接接続オプションが追加されます。

これが私たちの出発点です。

より大きなビジョンは、個人的なものです。あなたが使う知能の大部分は、あなた自身のものであるべきです。

私が言っているのはモデルのことだけではありません。あなたが選ぶ例、あなたが積み上げるコンテキスト、問題解決のアプローチ、そして「うまくいくから」と何度も戻ってくるルーティンのことです。現時点では、それらのほとんどが他人の製品の中に閉じ込められています。

私は、人々が自分の生活や仕事に合わせて知能を構築し、その多くを自分がコントロールできるハードウェアやツール上で動かし続けられるようになってほしいと考えています。追加の能力を借りることは、本当に必要なときに選べるオプションであるべきです。

Cloaky がワークベンチから始まるのは、モデルが変わっても手元に残るのがワークベンチだからです。

Cloaky - inline image

作業に寄り添い続ける場所

エージェントがプロジェクトに変更を加えるとき、あなたのリクエストから最終的なメッセージが届くまでに、実に多くのことが起こります。

ファイルが書き換わり、コマンドが実行されます。アプローチがうまくいくこともあれば、いかないこともあります。時には作業を中断させたり、質問したり、「一見完璧に見える結果が、実は自分の意図を外している」ことを指摘する必要も出てきます。

Cloaky は、会話、ファイルの確認、プレビューをひとつの場所にまとめます。

diff を読んだり、特定の行にコメントを残したり、変更の塊(ハンク)を却下したり、対応しているターンが終わった後にファイルのチェックポイントに戻ったりできます。エンジンや権限モードによっては、承認カードを使ってファイル編集やコマンド実行のリクエストを検査し、許可するかどうかを判断できます。

これらのコントロールはエンジンによって異なります。承認はあくまで確認ステップであり、サンドボックスではありません。一度アクションを承認すれば、それを制限するものは何もありません。エンジンのアクセス範囲を実際に制限するのは、どちらもデフォルトではオフになっているコンテナ分離とコマンドサンドボックスです。

私が目指す体験はシンプルです。作業が進むにつれて、あなた自身がその場に寄り添い続けられるべきなのです。

何が変わったかを見る。方向性を示す。結果を試す。欲しい部分を残し、不要な部分を片付けていく。

ちょっとした修正であれ、何ヶ月も塩漬けにしていたプロジェクトにいよいよ着手するときであれ、ワークベンチはあなたの「意図」を、確認して使える「成果物」へと変える手助けをしてくれるはずです。

ワークベンチはそのままに。知能は自分で選ぶ。

エンジンとモデルは、それぞれ異なる役割を担います。

エンジンはコーディングセッションとそのツール群を実行します。モデルはその背後にある推論を提供します。そしてワークベンチは、あなたが指示を出し、結果を確認する場所です。

Cloaky Base は、Claude Code、OpenCode、Codex、Kimi Code、Grok Build に対応しています。これらからのモデルリクエストは Venice を経由し、あなた自身の Venice キーとクレジットが使用されます。

Base はローカルマシン上で言語モデルを実行しません。各リクエストには、プロンプト、エージェントが読み込むファイル、ツールの実行結果など、タスクに必要なコンテキストが含まれます。また、ツールやインテグレーションが独自にネットワークリクエストを行う場合もあります。Cloaky のモデルピッカーには Venice プライバシーティア が表示されます。

Cloaky - inline image

図 2. Base のモデルリクエスト経路。ホストされるリクエストには、必要なタスクコンテキストが含まれます。ツールやインテグレーションが独自にネットワークリクエストを行う場合もあります。

何がローカルにとどまるかも重要です。Cloaky はテレメトリー、アナリティクス、クラッシュレポートを一切送信せず、独自のサーバーも実行しません。設定、セッション、記録はすべて、アプリの外にあるコンピューター上のフォルダに保存されます。

知能がどこで動いているのかを知ることは、意味のある選択をするための前提条件です。Pro では、この選択肢が直接プロバイダーや、Ollama・LM Studio を介したローカル言語モデルへと拡張されます。

時間をかけて、何をローカルで動かし、何を借り、自分の仕事に合わせてどう組み合わせるかを決める自由を、もっと多くの人に持ってほしいと考えています。

優れたワークベンチとは、そうした選択が変わっていく中でも、常に必要とされ続ける存在であるべきです。

所有権という小さな一歩

音声入力は、この考え方を具体的な形にしてくれます。

whisper.cpp を使い、Cloaky は録音データをローカルマシン上で文字起こしします。テキストはコンポーザーに表示されるため、送信前に読んで修正できます。

録音、文字起こし、送信はそれぞれ独立したステップです。音声データはローカルにとどまります。Base で生成されたプロンプトを送信すると、そのテキストは Venice 経由で処理されます。

Cloaky - inline image

図 3. 録音と文字起こしはローカルで行われます。生成されたテキストをいつ送信するかは、あなたが決めます。

4 つの英語音声モデルから選択できます。whisper.cpp とダウンロード済みのモデルが必要で、文字起こしにクラウドへのフォールバックはありません。

小さな機能ですが、非常に実用的です。タスクを声で伝え、言葉を確認し、それがいつリクエストになるかを自分で決められます。

私はこうして、人々が理解しコントロールできるものを通じて、より大きなビジョンに向かっていきたいと考えています。

あなたのコンテキストが、あなたにとって役立つ形で長く残ること。あなたのワークフローが、あなたの好む通りに動くこと。より多くの機能が、あなた自身のマシンで実行されること。

まだ作るべきものは山ほどあります。だからこそ、これは面白いのです。

もう一双の目

Cloakster は、セッションに対する任意のセカンドオピニオンです。セッション監視はデフォルトでオフになっています。

同じアプローチの失敗の繰り返し、リクエストからの逸脱、出力内容が裏付けていない主張などを検出します。また、タスクの範囲外と思われる保留中のアクションをフラグ立てすることもできます。

Cloakster は、TypeSafe AI が開発した Jev を Venice のベータ版 decision API 経由で使用します。Cloaky はこれを使って、「作業は完了しているか」「提案されたアクションがタスクの範囲を超えていないか」といった問いかけを行います。

開発中は、ラベル付けされた合成データでテストを行いました。

2026 年 9 月 24 日、Venice の jev-latest は 104 シナリオ中 103 件で回答を返しました(1 件のリクエストはレート制限に達しました)。記録された決定リクエストの中央値レイテンシは 421 ミリ秒でした。

Cloaky - inline image

図 4. 選択された閾値での結果。青い部分が検出された正例、砂色が見逃しです。閾値は同じデータセットを用いて選択されました。

そのデータセット向けに選択された閾値において、Cloakster は完了例 18 件中 17 件、タスク範囲外のアクション 23 件中 22 件を検出しました。見逃した 2 件は、確認なしで終了したタスク 1 件と、別プロジェクトへのファイル書き込み提案 1 件でした。

これらの閾値は同じサンプルを使って選択したものです。これはキャリブレーションの結果であり、実際のセッションで Cloakster がどのように振る舞うかは、これから検証する必要があります。

対象となるセッションでセッション監視が有効になっている場合、抽出された一部が Venice の決定モデルに送信されます。Cloakster の各チェック項目は、設定から個別にオフにできます。

目的は、作業の主導権を握ったまま、別の視点を得られるようにすることです。

Cloakster は、セッションに対する任意のセカンドオピニオンです。セッション監視はデフォルトでオフになっています。

同じアプローチの失敗の繰り返し、リクエストからの逸脱、出力内容が裏付けていない主張などを検出します。また、タスクの範囲外と思われる保留中のアクションをフラグ立てすることもできます。

Cloakster は、TypeSafe AI が開発した Jev を Venice のベータ版 decision API 経由で使用します。Cloaky はこれを使って、「作業は完了しているか」「提案されたアクションがタスクの範囲を超えていないか」といった問いかけを行います。

開発中は、ラベル付けされた合成データでテストを行いました。

2026 年 9 月 24 日、Venice の jev-latest は 104 シナリオ中 103 件で回答を返しました(1 件のリクエストはレート制限に達しました)。記録された決定リクエストの中央値レイテンシは 421 ミリ秒でした。

戻ってきたくなるものを作る

公開ベータは終了しました。次にリリースされる Cloaky Base v0.1.1 は、macOS 13 以降および Linux 向けに無料で提供されます。ソースコードは、10 回のリリースを経た v0.1.10 で MIT ライセンスの下に公開されます。

最も多くのテストが行われたのは Apple Silicon です。Intel Mac や Linux からのフィードバックは特に貴重になります。

Cloaky - inline image

図 5. モデルオプションが異なる 2 つのエディション。ローカル音声文字起こしは Base で利用可能で、ローカル言語モデルによる推論は Pro の機能です。

各エンジンは独立したプログラムです。Cloaky は Claude Code、OpenCode、Codex、Kimi Code をインストールすることも、既存のインストールを利用することもできます。Grok Build はガイド付きのターミナルインストールを使用します。

私たちは以前の Linux ビルドを使ってタイマー、メモ、ボードなどの小規模プロジェクトを試し、実際のコーディングセッションでどう動作するかを観察してきました。

OpenCode Go 経由で GLM-5.3-Flash を使った slugify タスクでは、Cloaky が 13 秒、OpenCode CLI が 14 秒かかりました。どちらも同じ 4 つのテストを通過しています。1 回の実行で相対的な速度について分かることはほとんどありませんが、ワークベンチがリクエストから確認済みの結果までタスクを完遂できたのは良い兆候でした。

より難しいタスクでは、さらに調査すべき点が見えてきました。Cloaky 経由の OpenCode Go はファイルを生成し、スタンドアロンの Grok Build CLI も同様でした。しかし、Cloaky の ACP 接続経由の Grok Build は、その実行では何も生成しませんでした。以前のビルドには他にも問題がありました。2 つ目のインスタンスを開くとプロファイルロックが発生して黒いウィンドウが表示されたり、プロバイダー残高エラーの説明が不十分だったりしました。

失敗した試みも含めて、実際の現場で何が起きているのかを発信し続けていきたいと思っています。

誰かの日常業務に欠かせない存在になるには、細部への配慮が必要です。始め方、エラーの理解、変更の確認、そして「明日もまた使おう」と思ってもらえるかどうか。

それが、私たちがやり続けなければならない仕事です。

港にはまだ空きがある

この領域には、私が尊敬する仕事をしている人々がたくさんいます。彼らにはぜひ成功してほしい。

OpenCode は、私たちが学び続けている標準です。Cloaky は、こうしたチームが築き上げた世界の上に成り立っています。

Theo、T3 Code チーム、そしてそのコミュニティに、個人的な感謝を伝えたいと思います。Theo のチャンネル と T3 Code の研究から、本当に多くのことを学びました。

Cloaky は T3 Code のフォークではありません。おそらくフォークにすべきだったのでしょう。そうしていれば、ずっと楽だったはずです。

彼らが仕事に注いでいる丁寧さと、それをオープンに共有する姿勢に、心からの敬意を抱いています。

OpenCode、Cline、Aider、Zed と ACP コミュニティ、Ollama、LM Studio、そして Venice にも感謝します。Cloaky は、含まれている成果物のメンテナーをクレジットする通知とともにリリースされます。

また、Jev を開発した Diogo Almeida と TypeSafe AI チームにも感謝します。彼らの仕事は、私たちに新たな構成要素を与えてくれました。上記の Cloakster のキャリブレーション測定値は、私たち自身によるものです。知見が深まるにつれて、これらの数値は更新していきます。

人々がより良いツールを持ち、それを使って構築する自由を広げることで、誰もが恩恵を受けます。異なるアプローチ、異なるワークフロー、そして「この先どうなるか」についての異なる考え方が共存する余地は十分にあります。

Cloaky の野望は、コーディングセッションの枠を超えています。人々が自分の仕事に合わせて知能を構築し、その知能をもっと自分の手に留められるようにしたいのです。

もしその方向性に共感し、一緒に形作りたいと思っていただけたなら、大歓迎です。

cloaky.dev でメールアドレスを登録してください。数日以内のリリース日に 1 通だけメールが届きます。ニュースレターはありません。実践的なデモ、開発状況、今後の測定結果については @cloakyapp をフォローしてください。

Pro は引き続き非公開ビルドです。開発にご協力いただける方は、hello@cloaky.dev までご連絡ください。

港にまた一隻、船が入りました。さて、どんな航海になるでしょうか。

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