Hoje existem muitos agentes de código. E ainda bem. Mais pessoas estão criando ferramentas em torno da forma como realmente trabalham. Cada nova abordagem nos dá algo para aprender, e quem usa essas ferramentas ganha mais opções.
O Cloaky é a nossa contribuição: uma bancada de trabalho para desktop onde você escolhe um motor de código, passa uma tarefa, acompanha o andamento, revisa as alterações e testa o que foi criado ao lado da conversa.
Estamos preparando o Cloaky Base v0.1.1 para macOS e Linux. Ele conecta cinco motores de código à Venice usando a sua própria chave de API, e a transcrição de voz roda direto na sua máquina. A versão Pro, que continua sendo um build privado, adiciona modelos de linguagem locais e opções diretas de provedores.
É por aqui que estamos começando.
A ideia maior é pessoal: mais da inteligência que você usa deveria pertencer a você.
Não falo só do modelo. Falo dos exemplos que você escolhe, do contexto que constrói, das formas como resolve problemas e das rotinas às quais você volta porque funcionam. Hoje, quase tudo isso vive dentro de produtos de outras pessoas.
Quero que as pessoas construam inteligência em torno da própria vida e do próprio trabalho, mantendo a maior parte dela rodando em hardwares e ferramentas que controlam. Alugar capacidade extra deveria ser uma escolha que você faz quando faz sentido.
O Cloaky começa pela bancada de trabalho, porque ela é a parte que fica com você enquanto os modelos mudam.
Um lugar para acompanhar o trabalho
Quando um agente altera um projeto, muita coisa acontece entre o seu pedido e a mensagem final dele.
Arquivos mudam. Comandos rodam. Uma abordagem funciona, ou não. Às vezes você precisa interromper, fazer uma pergunta ou apontar que um resultado aparentemente perfeito passou longe do que você queria.
O Cloaky reúne a conversa, a revisão de arquivos e a pré-visualização em um só lugar.
Você pode ler um diff, comentar em uma linha, rejeitar um bloco de código ou voltar a um checkpoint de arquivo depois de uma etapa compatível. Dependendo do motor e do modo de permissão, os cartões de aprovação permitem inspecionar solicitações para editar arquivos ou executar comandos e decidir se autoriza ou não.
Esses controles variam conforme o motor. Uma aprovação é uma etapa de revisão, não um sandbox: depois que você aprova uma ação, nada a contém. O isolamento por contêiner e o sandbox de comandos, ambos desativados por padrão, são o que limita o alcance do motor.
A experiência que quero é simples. Você deve conseguir acompanhar o trabalho enquanto ele acontece.
Ver o que mudou. Dar direção. Testar o resultado. Manter o que serve e ajustar o que não serve.
Seja corrigindo um detalhe ou finalmente tirando do papel aquele projeto parado há meses, a bancada de trabalho deve ajudar você a transformar uma intenção em algo que possa inspecionar e usar.
Fique com a bancada. Escolha a inteligência.
Motor e modelo fazem trabalhos diferentes.
O motor conduz a sessão de código e suas ferramentas. O modelo fornece a inferência por trás disso. A bancada é onde você dá a direção e revisa o resultado.
O Cloaky Base funciona com Claude Code, OpenCode, Codex, Kimi Code e Grok Build. As requisições de modelo deles passam pela Venice, usando a sua própria chave e os seus créditos da Venice.
O Base não roda modelos de linguagem na sua máquina. Cada requisição carrega o contexto necessário para a tarefa, incluindo prompts, arquivos lidos pelo agente e resultados de ferramentas. Ferramentas e integrações também podem fazer suas próprias requisições de rede. O seletor de modelos do Cloaky mostra o nível de privacidade da Venice
Figura 2. Rota de requisição de modelo do Base. As requisições hospedadas carregam o contexto de que precisam. Ferramentas e integrações também podem fazer suas próprias requisições de rede.
O que fica na sua máquina também importa. O Cloaky não envia telemetria, análises nem relatórios de falhas, e não roda nenhum servidor próprio. Suas configurações, sessões e registros ficam em uma pasta no seu computador, fora do aplicativo.
Saber onde a inteligência roda faz parte de ter uma escolha real. O Pro amplia essa opção para provedores diretos e modelos de linguagem locais via Ollama e LM Studio.
Com o tempo, quero que as pessoas tenham mais liberdade para decidir o que rodam localmente, o que alugam e como combinam as duas coisas no próprio trabalho.
Uma boa bancada de trabalho deve continuar merecendo seu espaço mesmo quando essas escolhas mudam.
Um pedacinho de propriedade
A digitação por voz torna essa ideia concreta.
Com o whisper.cpp, o Cloaky transcreve a gravação na sua própria máquina. O texto aparece no editor para você ler ou alterar antes de enviar.
Gravar, transcrever e enviar são etapas separadas. O áudio fica local. Quando você envia o prompt resultante no Base, esse texto segue a rota da Venice.
Figura 3. Gravação e transcrição ficam locais. Você decide quando enviar o texto resultante.
Você pode escolher entre quatro modelos de fala em inglês. É preciso ter o whisper.cpp e um modelo baixado, e a transcrição não tem alternativa na nuvem.
É um recurso pequeno, mas útil. Você dita uma tarefa, revisa as palavras e decide quando elas viram uma solicitação.
É assim que quero construir a visão maior: por meio de coisas que as pessoas conseguem entender e controlar.
Mais do seu contexto continuando útil para você. Mais dos seus fluxos funcionando do jeito que você prefere. Mais capacidade rodando em máquinas que são suas.
Ainda há muito a construir. E é justamente isso que torna tudo interessante.
Um segundo par de olhos
O Cloakster é uma segunda opinião opcional sobre a sessão. O monitoramento de sessão vem desativado por padrão.
Ele procura coisas como abordagens que falharam repetidamente, desvios do pedido original e afirmações que o resultado não sustenta. Também pode sinalizar ações pendentes que parecem fugir do escopo da tarefa.
O Cloakster usa o Jev, criado pela TypeSafe AI, por meio da API beta de decisão da Venice. O Cloaky a utiliza para fazer perguntas como se o trabalho está concluído ou se uma ação proposta vai além da tarefa.
Testamos o recurso com exemplos sintéticos rotulados durante o desenvolvimento.
Em 24 de setembro de 2026, o jev-latest da Venice retornou respostas para 103 de 104 cenários; uma requisição atingiu o limite de taxa. A latência mediana registrada nas requisições de decisão foi de 421 milissegundos
Figura 4. Resultados nos limiares selecionados. Os segmentos azuis são exemplos positivos detectados; os cor de areia são falhas. Os limiares foram definidos usando o mesmo conjunto de dados.
Nos limiares escolhidos para esse conjunto, o Cloakster detectou 17 de 18 exemplos de conclusão e 22 de 23 ações fora do escopo da tarefa. As duas falhas foram uma tarefa concluída sem verificação e uma proposta de gravação de arquivo em outro projeto.
Escolhemos esses limiares usando os mesmos exemplos. São resultados de calibração, e ainda precisamos ver como o Cloakster se comporta em sessões reais.
Quando o monitoramento está ativado em uma sessão compatível, trechos selecionados vão para o modelo de decisão da Venice. Cada verificação do Cloakster pode ser desativada nas Configurações.
O objetivo é oferecer outra perspectiva enquanto você continua no comando do trabalho.
O Cloakster é uma segunda opinião opcional sobre a sessão. O monitoramento de sessão vem desativado por padrão.
Ele procura coisas como abordagens que falharam repetidamente, desvios do pedido original e afirmações que o resultado não sustenta. Também pode sinalizar ações pendentes que parecem fugir do escopo da tarefa.
O Cloakster usa o Jev, criado pela TypeSafe AI, por meio da API beta de decisão da Venice. O Cloaky a utiliza para fazer perguntas como se o trabalho está concluído ou se uma ação proposta vai além da tarefa.
Testamos o recurso com exemplos sintéticos rotulados durante o desenvolvimento.
Em 24 de setembro de 2026, o jev-latest da Venice retornou respostas para 103 de 104 cenários; uma requisição atingiu o limite de taxa. A latência mediana registrada nas requisições de decisão foi de 421 milissegundos.Construir algo que valha a pena revisitar
O beta público foi encerrado. O Cloaky Base v0.1.1 vem a seguir, gratuito para macOS 13 ou superior e Linux. O código será aberto sob a licença MIT na v0.1.10, após dez lançamentos.
O Apple Silicon recebeu a maior parte dos testes. Feedback de Macs Intel e Linux será especialmente bem-vindo.
Figura 5. Duas edições, com opções de modelo diferentes. A transcrição de voz local está disponível no Base; a inferência local de modelos de linguagem é um recurso do Pro.
Os motores são programas separados. O Cloaky pode instalar o Claude Code, o OpenCode, o Codex e o Kimi Code, ou usar uma instalação já existente. O Grok Build usa uma instalação guiada pelo terminal.
Usamos uma versão anterior para Linux em timers, notas, quadros e outros projetos pequenos, e observamos como ela lidava com sessões reais de código.
Em uma tarefa de slugify usando GLM-5.3-Flash via OpenCode Go, o Cloaky levou 13 segundos e a CLI do OpenCode levou 14. Ambos passaram nos mesmos quatro testes. Um único teste diz pouco sobre velocidade relativa, mas foi bom ver a bancada levar uma tarefa do pedido até um resultado validado.
Uma tarefa mais difícil revelou mais pontos para investigar. O OpenCode Go via Cloaky gravou arquivos, assim como a CLI independente do Grok Build. Já o Grok Build pela conexão ACP do Cloaky não gerou nenhum nessa execução. Aquela versão anterior também tinha outros problemas. Abrir uma segunda instância esbarrava em um bloqueio de perfil e mostrava uma janela preta, e os erros de saldo do provedor precisavam de uma explicação mais clara.
Quero continuar mostrando o que acontece na prática, inclusive as tentativas que dão errado.
Conquistar um lugar no dia a dia de alguém exige atenção a esses detalhes: começar, entender um erro, revisar uma mudança e voltar no dia seguinte.
Esse é o trabalho que precisamos continuar fazendo.
Tem espaço no porto
Este espaço está cheio de gente fazendo um trabalho que respeito. Quero que tenham sucesso.
O OpenCode é o padrão com o qual seguimos aprendendo. O Cloaky tem a chance de construir sobre um mundo que essas equipes ajudaram a criar.
Um agradecimento pessoal ao Theo, à equipe do T3 Code e à comunidade deles. Aprendi muito com o canal do Theo e estudando o T3 Code.
O Cloaky não é um fork do T3 Code. Talvez devesse ser. Teria facilitado bastante a vida.
Tenho um respeito genuíno pelo cuidado que dedicam ao trabalho e por compartilhá-lo de forma tão aberta.
Obrigado ao OpenCode, Cline, Aider, Zed e à comunidade ACP, Ollama, LM Studio e Venice. O Cloaky é distribuído com avisos que dão crédito aos mantenedores cujo trabalho ele inclui.
E crédito a Diogo Almeida e à equipe da TypeSafe AI pelo Jev. O trabalho deles nos dá mais uma peça fundamental; as medições de calibração do Cloakster acima são nossas. Vamos atualizar esses números conforme aprendermos mais.
Todos ganhamos quando as pessoas têm ferramentas melhores e mais liberdade para criar com elas. Há espaço para abordagens diferentes, fluxos diferentes e ideias diferentes sobre onde isso pode chegar.
Para o Cloaky, a ambição vai além da sessão de código. Quero que ele ajude as pessoas a construir inteligência em torno do próprio trabalho e a manter mais dessa inteligência nas próprias mãos.
Se essa parece uma direção que você quer ajudar a moldar, seja bem-vindo.
Deixe seu e-mail em cloaky.dev e você receberá uma única mensagem no dia do lançamento, nos próximos dias — sem newsletter. Siga @cloakyapp para demonstrações práticas, atualizações de desenvolvimento e as próximas medições.
O Pro continua sendo um build privado. Se quiser ajudar a moldá-lo, escreva para hello@cloaky.dev.
Mais um barco no porto. Vamos ver como ele se sai.
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