Сейчас появилось много агентов для программирования. И это хорошо. Всё больше людей создают инструменты, которые подстраиваются под то, как они реально работают. Каждый новый подход даёт нам всем возможность чему-то научиться, а у тех, кто пользуется такими инструментами, появляется больше выбора.
Cloaky — наш вклад в общее дело: десктопная рабочая среда, где можно выбрать движок для кода, поставить ему задачу, следить за процессом, проверять изменения и тут же, рядом с диалогом, тестировать результат.
Мы готовим Cloaky Base v0.1.1 для macOS и Linux. Он подключает пять движков к Venice через ваш собственный API-ключ, а распознавание голоса работает локально на вашем устройстве. Версия Pro, которая пока остаётся закрытой сборкой, добавляет поддержку локальных языковых моделей и прямое подключение к провайдерам.
Вот с чего мы начинаем.
Но главная идея носит личный характер: большая часть интеллекта, которым вы пользуетесь, должна принадлежать вам.
Я имею в виду не только модель. Я говорю о примерах, которые вы подбираете, о контексте, который создаёте, о способах решения задач и о привычных рабочих процессах, к которым возвращаетесь, потому что они работают. Сейчас всё это живёт внутри чужих продуктов.
Я хочу, чтобы люди выстраивали интеллект вокруг собственной жизни и работы, и чтобы большая его часть работала на оборудовании и в инструментах, которые им подконтрольны. Аренда дополнительных возможностей должна быть осознанным выбором, к которому вы прибегаете, когда это действительно нужно.
Cloaky начинается с рабочей среды, потому что именно она остаётся с вами, даже когда модели меняются.
Место, где можно не отрываться от работы
Когда агент вносит изменения в проект, между вашим запросом и его финальным сообщением происходит масса всего.
Файлы меняются. Команды выполняются. Подход либо срабатывает, либо нет. Иногда нужно вмешаться, задать вопрос или указать, что внешне безупречный результат вообще не отвечает вашей задумке.
Cloaky объединяет диалог, просмотр файлов и предпросмотр в одном месте.
Вы можете прочитать diff, оставить комментарий к строке, отклонить блок изменений или вернуться к контрольной точке файла после поддерживаемого шага. В зависимости от движка и режима доступа карточки подтверждения позволяют проверить запросы на редактирование файлов или выполнение команд и решить, разрешить их или нет.
Эти механизмы управления различаются в зависимости от движка. Подтверждение — это этап проверки, а не песочница: как только вы одобряете действие, ничто его больше не ограничивает. Изоляция контейнеров и песочница для команд (обе функции по умолчанию отключены) — вот что реально ограничивает доступ движка.
Опыт, к которому я стремлюсь, прост. Вы должны иметь возможность оставаться в потоке работы прямо в момент её выполнения.
Видеть, что изменилось. Задавать направление. Пробовать результат. Оставлять то, что подходит, и дорабатывать то, что не устраивает.
Исправляете ли вы мелкую ошибку или наконец берётесь за проект, который откладывали месяцами, рабочая среда должна помогать превращать намерение во что-то, что можно проверить и использовать.
Рабочая среда остаётся. Интеллект выбираете вы.
Движок и модель выполняют разные задачи.
Движок управляет сессией программирования и её инструментами. Модель обеспечивает логический вывод. А рабочая среда — это место, где вы задаёте направление и оцениваете результат.
Cloaky Base работает с Claude Code, OpenCode, Codex, Kimi Code и Grok Build. Их запросы к моделям проходят через Venice с использованием вашего ключа и кредитов Venice.
Base не запускает языковые модели на вашем компьютере. Каждый запрос передаёт контекст, необходимый для задачи: промпты, файлы, которые читает агент, и результаты работы инструментов. Инструменты и интеграции также могут отправлять собственные сетевые запросы. В селекторе моделей Cloaky отображается уровень приватности Venice.
Рисунок 2. Маршрут запросов к моделям в версии Base. Облачные запросы передают необходимый контекст задачи. Инструменты и интеграции также могут отправлять собственные сетевые запросы.
То, что остаётся на вашем устройстве, тоже имеет значение. Cloaky не собирает телеметрию, аналитику и отчёты о сбоях, а также не запускает собственный сервер. Ваши настройки, сессии и записи хранятся в отдельной папке на компьютере, вне приложения.
Понимание того, где именно работает интеллект, — важная часть осознанного выбора. Версия Pro расширяет этот выбор за счёт прямых подключений к провайдерам и локальных языковых моделей через Ollama и LM Studio.
Со временем я хочу, чтобы у людей было больше свободы решать, что запускать локально, что арендовать и как сочетать одно с другим в своей работе.
Хорошая рабочая среда должна доказывать свою ценность даже тогда, когда эти предпочтения меняются.
Небольшой шаг к контролю над своим
Голосовой ввод делает эту идею осязаемой.
Благодаря whisper.cpp Cloaky распознаёт вашу запись прямо на устройстве. Текст появляется в поле ввода, чтобы вы могли прочитать или изменить его перед отправкой.
Запись, распознавание и отправка — это отдельные шаги. Аудио остаётся локально. Когда вы отправляете получившийся промпт в Base, текст идёт через маршрут Venice.
Рисунок 3. Запись и распознавание остаются на устройстве. Вы сами решаете, когда отправить получившийся текст.
На выбор доступны четыре модели распознавания английской речи. Вам понадобятся whisper.cpp и загруженная модель; облачного резервного варианта для распознавания нет.
Функция небольшая, но полезная. Вы можете проговорить задачу, проверить текст и решить, когда он станет запросом.
Именно так я хочу двигаться к большой цели — через вещи, которые люди понимают и контролируют.
Больше вашего контекста, который остаётся полезным именно вам. Больше рабочих процессов, которые идут так, как удобно вам. Больше вычислительных мощностей на устройствах, которыми владеете вы.
Предстоит сделать ещё очень многое. И именно поэтому всё это так интересно.
Взгляд со стороны
Cloakster — это опциональная «вторая пара глаз» для вашей сессии. По умолчанию мониторинг сессий отключён.
Он отслеживает такие вещи, как повторяющиеся неудачные подходы, отклонения от исходного запроса и утверждения, которые не подтверждаются результатом. Также он может помечать ожидающие действия, выходящие за рамки задачи.
Cloakster использует Jev от TypeSafe AI через бета-версию decision API сервиса Venice. Cloaky обращается к нему с вопросами вроде: завершена ли работа или выходит ли предложенное действие за рамки задачи.
В процессе разработки мы тестировали его на размеченных синтетических примерах.
24 сентября 2026 года модель jev-latest от Venice вернула ответы для 103 из 104 сценариев; один запрос упёрся в лимит частоты. Зафиксированная медианная задержка при запросе решения составила 421 миллисекунду.
Рисунок 4. Результаты при выбранных пороговых значениях. Синие сегменты — обнаруженные положительные примеры; песочные — пропуски. Пороговые значения подбирались на том же наборе данных.
При порогах, выбранных для этого набора, Cloakster определил 17 из 18 примеров завершения задачи и 22 из 23 действий, выходящих за её рамки. Два пропуска — это одна завершённая задача без проверки и одна предложенная запись файла в другом проекте.
Эти пороговые значения мы подбирали на тех же примерах. Это результаты калибровки, и нам ещё предстоит посмотреть, как Cloakster поведёт себя в реальных сессиях.
Когда мониторинг включён для подходящей сессии, выбранные фрагменты отправляются в модель принятия решений Venice. Каждую проверку Cloakster можно отключить в настройках.
Цель — дать вам дополнительный ракурс, оставив управление работой в ваших руках.
Cloakster — это опциональная «вторая пара глаз» для вашей сессии. По умолчанию мониторинг сессий отключён.
Он отслеживает такие вещи, как повторяющиеся неудачные подходы, отклонения от исходного запроса и утверждения, которые не подтверждаются результатом. Также он может помечать ожидающие действия, выходящие за рамки задачи.
Cloakster использует Jev от TypeSafe AI через бета-версию decision API сервиса Venice. Cloaky обращается к нему с вопросами вроде: завершена ли работа или выходит ли предложенное действие за рамки задачи.
В процессе разработки мы тестировали его на размеченных синтетических примерах.
24 сентября 2026 года модель jev-latest от Venice вернула ответы для 103 из 104 сценариев; один запрос упёрся в лимит частоты. Зафиксированная медианная задержка при запросе решения составила 421 миллисекунду. Создаём то, к чему хочется возвращаться
Публичная бета-версия закрыта. Следующим шагом станет Cloaky Base v0.1.1 — бесплатная версия для macOS 13 и новее, а также для Linux. Исходный код будет открыт под лицензией MIT в версии v0.1.10, после десяти релизов.
Больше всего тестирования прошло на Apple Silicon. Поэтому обратная связь от пользователей Intel Mac и Linux будет особенно ценной.
Рисунок 5. Две редакции с разными вариантами работы с моделями. Локальное распознавание голоса доступно в Base; локальный запуск языковых моделей — функция Pro.
Движки — это отдельные программы. Cloaky может установить Claude Code, OpenCode, Codex и Kimi Code или использовать уже установленные версии. Grok Build устанавливается через терминал с помощью пошагового руководства.
Мы использовали раннюю сборку для Linux в таймерах, заметках, досках и других небольших проектах, наблюдая, как она справляется с реальными сессиями программирования.
В одной задаче на slugify с использованием GLM-5.3-Flash через OpenCode Go Cloaky справился за 13 секунд, а CLI OpenCode — за 14. Оба прошли одни и те же четыре теста. Один запуск мало что говорит об относительной скорости, но было приятно видеть, как рабочая среда доводит задачу от запроса до проверенного результата.
Более сложная задача выявила моменты, требующие изучения. OpenCode Go через Cloaky записывал файлы, как и автономный CLI Grok Build. А Grok Build через ACP-подключение Cloaky в том запуске не создал ни одного. У той ранней сборки были и другие проблемы. При попытке открыть второй экземпляр срабатывала блокировка профиля и появлялось чёрное окно, а ошибки баланса провайдера требовали более понятных объяснений.
Я хочу и дальше показывать, как всё работает на практике, включая неудачные попытки.
Чтобы занять место в повседневной работе человека, нужно внимание к деталям: к тому, как начать, как понять ошибку, как проверить изменение и почему захочется вернуться завтра.
И эту работу нам предстоит продолжать.
В гавани хватит места всем
В этой сфере полно людей, чью работу я уважаю. И я искренне желаю им успеха.
OpenCode — тот стандарт, у которого мы постоянно учимся. Cloaky строится на фундаменте мира, который помогли создать эти команды.
Отдельное спасибо Theo, команде T3 Code и их сообществу. Я многому научился на канале Theo и изучая T3 Code.
Cloaky — это не форк T3 Code. Хотя, наверное, стоило им стать. Жизнь была бы куда проще.
Я искренне уважаю ту тщательность, с которой они подходят к делу, и то, насколько открыто они им делятся.
Спасибо OpenCode, Cline, Aider, Zed и сообществу ACP, Ollama, LM Studio и Venice. Cloaky поставляется с уведомлениями, в которых отмечены мейнтейнеры, чья работа в него вошла.
И спасибо Diogo Almeida и команде TypeSafe AI за Jev. Их работа дала нам ещё один строительный блок; приведённые выше измерения калибровки Cloakster — наши собственные. Мы будем обновлять эти цифры по мере накопления опыта.
Мы все в выигрыше, когда у людей появляются лучшие инструменты и больше свободы в работе с ними. Здесь есть место разным подходам, разным рабочим процессам и разным взглядам на будущее.
Амбиции Cloaky выходят за рамки одной сессии программирования. Я хочу, чтобы он помогал людям выстраивать интеллект вокруг собственной работы и оставлять большую его часть в своих руках.
Если вам близко это направление и вы хотите помочь его формировать — добро пожаловать.
Оставьте свой email на cloaky.dev, и в день релиза, в ближайшие несколько дней, вы получите одно письмо. Никаких рассылок. Подписывайтесь на @cloakyapp, чтобы смотреть практические демонстрации, следить за ходом разработки и новыми замерами.
Версия Pro остаётся закрытой сборкой. Если хотите помочь в её развитии, пишите на hello@cloaky.dev.
Ещё один корабль в гавани. Посмотрим, как он покажет себя в деле.
GIF
