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開発元 支援AI
公式サイト https://www.askcodi.com/

AskCodi は、ローカルファーストの AI プログラミング エンジニアリング チームの製品です。コアとなるのは CTO エージェントで、要件をタスクに分割し、フロントエンド、バックエンド、テスト、セキュリティ、その他の専門エージェントを割り当てて、分離された Git ワークツリーで並行して開発し、相互レビュー後にマージします。 50 を超えるモデル (OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Meta、DeepSeek など) をサポートし、デスクトップ Web チャットと OpenAI 互換 API の 3 つの入り口を提供します。

コディに聞く 製品インターフェース

AskCodi の完全なレビュー

コアパラメータと統計

AskCodi の公式の位置付けは、「別の AI コード補完プラグイン」ではなく、ネイティブで実行される AI エンジニアリング チームです。 CTO エージェントを使用して要件を細分化し、タスクの種類に応じて専門のエージェント (フロントエンド、バックエンド、テスト、セキュリティなど) を割り当て、分離された git ワークツリーで並行して開発します。完了後、相互にレビューしてからマージします。プロセス全体は実際のチームのコラボレーション モデルを模倣します。

プロジェクト 広報
公式の位置づけ あなたのマシン上の AI エンジニアリング チーム
コアフォーム CTO エージェント + 専門知識エージェント Swarm + 分離 git worktree
導入方法 ローカル デスクトップ (Mac/Windows/Linux)、Web チャットで補完
モデルの範囲 50 以上のモデル (OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Meta、DeepSeek など)
ユーザースケール 月間アクティブ ユーザー数 400,000 人以上
最新バージョン 0.0.83 (2026-06-28、デスクトップ)
コードの可視性 100% ローカルで実行され、コードがマシンから離れることはありません
エントリーフォーム デスクトップアプリ、Webチャット、OpenAI互換API
ビジネスモデル 無料アプリケーション + トークン使用量に基づく有料サブスクリプション

パラメータの解釈: AskCodi と Copilot または Cursor の主な違いは「オーケストレーション レベル」です。これは、単一のフォルダ内でコードを生成する単一のエージェントではなく、並列ブランチで連携する複数のエージェントです。その CTO エージェントは要件を分解するだけでなく、タスクの性質 (再構成には Haiku、新機能には Sonnet、必要な場合のみ Opus など) に基づいて最も安価で有能なモデルを自動的に選択し、トークンの消費を制御します。

ユーザーと市場の認識

AskCodi の公式 Web サイトには、月間 400,000 人を超えるアクティブ ユーザーがおり、個人の開発者、起業家チームから中規模企業までをカバーしていると主張しています。その GitHub リリース ウェアハウス (Assistiv-AI/askcodi-releases) はデスクトップ配布および更新ログをホストしますが、ウェアハウス自体はリリースのみに使用され、メインの開発ウェアハウスとしては公開されていないため、コミュニティの人気指標として公開されているスター/フォーク データはありません。

市場でのポジショニング: AskCodi は、「AI コーディング アシスタント」トラックのユニークなセグメント (マルチエージェント オーケストレーション + ローカル優先順位) に切り込みます。 Cursor の IDE 組み込みエクスペリエンス、Copilot のエディター補完、Cline/Continue などのオープンソースのシングルエージェント ソリューションとは異なり、AskCodi は「マシン上で AI 開発チームを実行する」ことに近いものです。同社の公開ブログではさかなふぐやクロードなどと複数の比較分析を行っており、ブラックボックスの統一APIではなく「透明なマルチモデルオーケストレーション」に位置付けられていることが示されている。

サードパーティシグナル: 公開ブログのコンテンツは高品質であり、AI エージェントのコスト傾向ベンチマーク、制限事項、MCP エコロジーなどの詳細なトピックが含まれており、チームが強力な技術的影響力を構築していることを示しています。ただし、主要なテクノロジーメディアによる独立したレビューやサードパーティのベンチマークランキングはまだ観察されていません。

コストメリット

AskCodi のコスト構造は 3 つの層に分かれており、個々の API 開発者とチームのコラボレーション シナリオをカバーしています。

C クライアント/個人ユーザー:

  • デスクトップおよび Web チャット 無料でダウンロードして使用できます。
  • 無料プラン: 月額 $0、無料モデルを無制限に使用 + 100,000 回限りのプレミアム モデル トークン。
  • スターター プラン: $20/月、1,600 万トークン/月、すべてのモデル + カスタム エージェント + オーケストレーション機能をカバーします。
  • Pro プラン: $100/月、8,000 万トークン/月、優先サポート + 複数のワークスペース。
  • 最大プラン: $200/月、1 億 6,000 万トークン/月、最大レート制限 + 優先ルーティング。
  • 年払いの場合は 17% 割引。

API/開発者:

  • OpenAI 互換 API はモデルごとに請求され、100 万トークンあたりの価格はモデルによって異なります (「/models」ディレクトリで正確な入力/出力レートを確認する必要があります)。
  • BYOK (Bring Your Own Key) をサポートし、独自の Claude または OpenAI サブスクリプションに接続できます。これは、AskCodi クォータ消費にはカウントされません。
  • 無料枠では、実験用に毎月少額のトークン ボーナスが提供されます。

ビジネス/チーム:

  • 企業向けの価格は開示されていません。確認するには事業主にお問い合わせください。
  • 複数のワークスペース (Pro 以上)、メンバーの招待、カスタム モデル構成をサポートします。
  • 監査およびコンプライアンス関連機能の詳細な条件は開示されていません。

隠れたコスト: 無料プランの 100,000 ワンタイム トークンは、使い切った場合にのみ利用可能です。プレミアム モデルを引き続き使用するには、アップグレード料金が必要です。無料モデルは限られています（公式リストに従う）。 BYOK は API レベルでサポートされていますが、AskCodi ゲートウェイを介して転送する必要があるため、追加のレイテンシ オーバーヘッドが発生します。また、デスクトップ側は現在macOS ARM版が主に提供されており、Windows版とLinux版が機能的に同等であるかどうかの検証が必要です。

主な機能

  • CTO エージェント オーケストレーション: 主要な差別化機能。ユーザーが自然言語で要件を説明すると、CTO エージェントが自動的に要件を実行可能なタスクに分割し、タスクの種類 (フロントエンド、バックエンド、テスト、セキュリティ、ドキュメント) に基づいて専門のエージェントに割り当てます。 CTO は実行された権限を排他的に制御し、エンジニア エージェントは MCP 層での合併を自己承認することは禁止されています。

  • 分離された Git ワークツリーの並列開発: 各専門エージェントは、互いに干渉することなく、独立した Git ワークツリーで動作します。インストールの繰り返しを避けるために、ワークツリー間のノードモジュールとその他の依存関係を自動的にシンボリックリンクします。依存関係を認識したスケジューリング (blockedByIssueIds) をサポートし、ブロックされたエージェントは自動的にスキップされます。

  • マージ前のテスト ゲート: コードをマージする前にテストの実行を自動的にトリガーし (bun/pnpm/yarn/npm を自動的に検出)、テストに合格した後にのみマージします。レビュー エージェントは自動的に生成され、コードが in_review 状態になると自動的に起動されます。

  • 50 を超えるモデルの統合入口: OpenAI (GPT-5、o3、GPT-4o シリーズ)、Anthropic (Claude 4.5 Sonnet/Opus/Haiku)、Google (Gemini 2.5 Pro/Flash)、xAI (Grok 4)、Meta (Llama 4)、DeepSeek (V3/R1) などの 50 を超えるモデルを 1 つの API キーで呼び出します。タスクごとに最も安価な有能なモデルへの自動ルーティングをサポートします。

  • OpenAI 互換 API + カスタム エージェント: OpenAI SDK 形式と互換性のある「api.askcodi.com」エンドポイントを提供し、ストリーム、ツール呼び出し、ビジョン、オーディオ/TTS をサポートします。カスタム エージェント (バンドルされたプロンプト ワード + スキル + MCP ツール) を作成し、チャット、IDE、および API で再利用できます。

  • IDE 統合エコシステム: Cursor (Override Base URL)、VS Code (Continue/Cline/Roo Code)、JetBrains、Neovim、Zed、Windsurf などの主流の IDE をサポートし、API エンドポイントを構成することでアクセスできます。

エキスパート ビュー: これら 6 つの機能は個別にリストされていません。CTO エージェントの逆アセンブリ機能が入り口であり、git ワークツリーの分離がエンジニアリングの保証であり、テスト ゲートが品質チェックです。 ３者は「分解→構築→受領」の関係を形成する。モデルの統合エントリと IDE の統合により、ユーザーが IDE を移行する必要なく、このクロージャを既存の開発ワークフローに組み込むことができます。本当に解決されるのは、「複数の AI エージェントが連携する場合、最終的な出力に誰が責任を負うのか」という問題です。CTO が唯一の人間の権限の統合ポイントです。

モデルとバージョンの進化

AskCodi のバージョンの進化は、デスクトップ バージョン ライン (0.0.x) と プラットフォーム バージョン ライン (1.0.x) の 2 つのラインに分かれています。デスクトップ バージョンは現在の主な製品ラインであり、非常に高速にイテレーションが行われています (2026 年 5 月末のリリース以来 10 以上のバージョン)。

デスクトップメインライン (0.0.x)

バージョン 日付 主要な変更点
0.0.83 2026-06-28 CTO の意思決定データを収集するためのオプションのルーティング テレメトリ
0.0.82 2026-06-26 正直なモデル表示、コスト追跡、マルチワークスペースの最適化
0.0.79 2026-06-04 プロジェクトフォルダーのパスの回復
0.0.78 2026-06-04 オーケストレーター パイプラインの大幅な再構築: 課題ごとのワークツリー、依存関係のスケジューリング、テスト ゲート、レビュー エージェント
0.0.77 2026-05-27 増分修正
0.0.76 2026-05-27 増分修正
0.0.75 2026-05-26 増分修正
0.0.74 2026-05-26 Apple は、初回起動時のセキュリティ警告を修正するための公証を通過しました

プラットフォーム検証ライン (1.0.x)

バージョン 日付 主要な変更点
1.0.15 2026-05-30 AskCodiデスクトップが正式リリース
1.0.14 2026-05-15 Web チャットのメジャー アップデート: チャットごとのモデル/キー、プロンプト ボキャブラリー スキル/MCP のマウント、分割画面の比較
1.0.13 2026-03-21 Agent Builder + オンライン マーケットプレイス
1.0.12 2026-03-20 高効率な推論モデルの統合
1.0.11 2026-03-06 フロンティア モデル 2026 アップデート
1.0.10 2026-01-07 MiniMax M2.1 の統合
1.0.9 2026-01-07 GLM-4.7 の統合
1.0.8 2025-11-26 クロード Opus 4.5 のサポート
1.0.6 2025-11-17 オンラインの無料モデル
1.0.0 2025-09-08 プラットフォームの大規模な再構築: API ファーストのアーキテクチャ、ゼロマークアップ、透明性のある価格設定

進化の背景: AskCodi は 2025 年 9 月のプラットフォームの再構築から始まり、最初にモデル集約レイヤー (1.0.0 ～ 1.0.6) を構築し、次にエージェント構築機能 (1.0.13) を追加し、最終的に 2026 年 5 月末にデスクトップ形式で完全なマルチエージェント オーケストレーション エクスペリエンスを提供しました。デスクトップ バージョン 0.0.78 でのオーケストレーター パイプラインの再構築は、「単一エージェント チャット」から「シングル エージェント チャット」への質的変化を示しています。 「マルチエージェント連携」。

技術的な利点

メカニズム -> 結果 -> 該当するシナリオ 原因と結果の連鎖:

  1. CTO エージェントの解体 + モデル ルーティング: 要件を受け取った後、CTO エージェントは大規模モデルの計画機能を使用してタスクを分割し、各サブタスクの性質 (リファクタリング、新機能、テスト、セキュリティ レビュー) に基づいて最もコストの低い有能なモデルに自動的にルーティングします。その効果は、単一のモデル呼び出しと比較して、トークンの消費を 30% ～ 70% 節約することです (公式の主張、実際のテストは検証される必要があります)。該当するシナリオは、頻繁な反復を必要とする日常的な開発、特に予算に敏感な個人や小規模チームです。

  2. 分離された Git ワークツリー アーキテクチャ: 各エージェントは独立した git ワークツリーを持ち、ワークツリー間のノード モジュールのシンボリック リンクと連携して、ファイルの競合なしで真の並列開発を実現します。その結果、複数のエージェントが互いにブロックすることなく同時に作業できるようになります。適用可能なシナリオは、フロントエンドとバックエンドの共同デバッグと複数のモジュールの並行変更を伴う中規模および大規模プロジェクトです。

  3. 依存関係を意識したスケジューリング + レビュー ゲート コントロール: エージェントは blockedByIssueIds / linkIssues を通じて依存関係を表現し、スケジューラーはそれらをトポロジー順にディスパッチします。完了後、テストは自動的にトリガーされ、レビュー エージェントがテストをレビューして CTO とマージします。その効果は、マルチエージェント連携における「誰が誰を待つのか」「誰が品質に責任を持つのか」という問題を解決することです。該当するシナリオは、コード品質のしきい値があるチーム コラボレーション プロジェクトです。

  4. 完全なローカル実行: すべてのコード処理は、ユーザーのマシンから離れることなく、ユーザーのマシン上で完了します。その結果、コード漏洩のリスクが排除され、企業のデータ コンプライアンス要件が満たされます。該当するシナリオは、データ主権に関する厳しい要件がある金融、医療、政府、その他の業界です。

比較の利点: Cursor のタブ/エージェント モードと比較して、AskCodi のワークツリー分離により、より広範囲の並行変更を処理できます。 Claude Code / Cline などのシングルエージェント ツールと比較して、AskCodi には明確な分業と受け入れメカニズムがあります。 OpenRouter などの純粋な API アグリゲーション レイヤーと比較して、AskCodi は上位レイヤーで完全なエンジニアリング オーケストレーション機能を提供します。

使い方

入口は 3 つ

入口 該当するシナリオ 入手方法
デスクトップアプリ 日々の開発、マルチエージェントオーケストレーション、完全なエンジニアリング経験 GitHub リリースのダウンロード (主に Mac ARM)
ウェブチャット クイックQ&A、モデル比較、ライト使用法 ブラウザからのアクセス chat.askcodi.com
OpenAI互換API IDE 統合、自動パイプライン、カスタム アプリケーション API キーを生成した後にエンドポイントを構成する

デスクトップですぐに始められる

  1. GitHub Releases から AskCodi Desktop をダウンロードしてインストールします (現在、macOS ARM バージョンで利用可能)。
  2. アプリケーションを起動し、GitHub/Google アカウントでログインします。
  3. 設定にモデルのプロバイダー キー (Claude API キーや OpenAI API キーなど) を追加するか、AskCodi が提供する統合 API キーを直接使用します。
  4. ローカルのプロジェクト フォルダーを開きます。
  5. CTO チャットで「JWT ログインとロール ミドルウェアを含むユーザー認証モジュールをこの Express アプリケーションに追加する」などの要件を説明します。
  6. CTO エージェントは自動的にタスクを分解し、分離されたワークツリーで作業を開始する専門知識エージェントを割り当てます。
  7. CTO チャットを通じて進行状況を追跡し、差分を確認し、マージを承認します。

API クイック アクセス

「」バッシュ カール https://api.askcodi.com/v1/chat/completions \ -H "認可: ベアラー $ASKCODI_API_KEY" \ -H "コンテンツ タイプ: application/json" \ -d '{ "モデル": "クロード-4.5-ソネット", 「ストリーム」: true、 "messages": [{"role": "user", "content": "この認証フローをリファクタリング"}] }' 「」

「base_url」を「https://api.askcodi.com」に指定し、API キーを置き換えるだけで、OpenAI SDK 互換ツールで使用できます。

技術アーキテクチャのリンク

「」 ユーザー（要件の説明） ↓ CTO エージェント (LLM: ティアダウン + ルーティング) §── フロントエンドエージェント（ワークツリーA） ──→ コード + テスト §── バックエンドエージェント (ワークツリー B) ──→ コード + テスト §── テストエージェント（ワークツリーC） ──→ 結合テスト ━── セキュリティエージェント（ワークツリーD） ──→ セキュリティレビュー ↓ レビューエージェント (自動コードレビュー) ↓ CTOが合併を承認（権限のみ） ↓ マスターブランチのマージが完了しました 「」

エンジニアリングの落とし穴ガイド

  1. デッドエンド ループとトークン爆発: マルチ エージェント シナリオでは、モデルが「修復 → 新しい問題の発見 → 再度修復」という無限ループに陥る可能性があります。解決策は、CTO エージェントに「max_steps」/タイムアウト制御が組み込まれており、エンジニア エージェントが MCP 層で行われる自己承認を禁止することです。複雑な要件については、ユーザーが CTO チャットで歩数を手動で監視し、予想される歩数を超えた場合に積極的に介入することをお勧めします。

  2. ワークツリーの量の拡張: ワークツリーは課題ごとに作成され、プロジェクトの長期反復後には大量の残留ワークツリーが蓄積される可能性があります。 0.0.78 には起動時の孤立したワークツリーのガベージ コレクション (GC) が含まれていますが、定期的な手動クリーンアップが依然として推奨されています。プロジェクトのルート ディレクトリで「git worktree prune」を実行すると、クリーンアップを支援できます。

  3. モデル ルーティング ブラック ボックス: CTO エージェントのモデル選択ロジックは、ユーザーに対して部分的に透過的です。 0.0.82 でのみ、実際のモデル割り当てとトークン消費量がダッシュボードに表示され始めました。 Pro ユーザー以上は、主要なプロジェクトで詳細なルーティング ログを有効にし、モデルの割り当てが期待どおりかどうかを定期的に監査し、高い推論の深さを必要とするタスクに低コストのモデルが使用されるのを避けることをお勧めします。

製品の価格設定

AskCodi は「無料アプリケーション + 有料サブスクリプション」モデルを実装しており、モデルのサプライヤーを固定しません。

計画 月額料金 トークンクォータ 主要な相違点
無料 $0 無制限の無料モデル + 100K ワンタイム プレミアム トークン はじめに、コミュニティ サポート
スターター 20ドル 1600万トークン/月 すべてのモデル + カスタム エージェント + オーケストレーション
プロ 100ドル 8,000万トークン/月 優先サポート + 複数のワークスペース
マックス 200ドル 1 億 6,000 万トークン/月 最大レート制限 + 優先ルーティング
  • 年払いで約 17% 節約できます。
  • API はモデルごとに請求され、サブスクリプション プランとは独立して動作します。
  • BYOK (Bring Your Own Key) はサブスクリプション クレジットを消費せず、すでに Claude/OpenAI サブスクリプションを持っているユーザーに適しています。
  • エンタープライズ向けのカスタマイズされたソリューションについては、ビジネス オーナーに連絡して見積もりを取得してください。

価格ロジック: AskCodi のサブスクリプションは、モデルのアクセス権ではなく、基本的に「トークン クォータ + レートの優先順位」を購入します。無料プランではプレミアム モデルも使用できます (1 回限りのトークンまたは BYOK を消費します)。これはシートごとに料金が発生する他の A​​I プログラミング ツールとは異なり、トークンの使用量の変動が大きいチームにより適しています。

アプリケーションのシナリオ

  • マルチモジュールの並列開発: 要件にフロントエンド UI、バックエンド API、データベース移行、およびテスト ケースが含まれる場合、CTO エージェントは 4 人の専門エージェントを割り当てて、独立したワークツリーで並列開発し、連続した数時間のタスクを数分に圧縮します。検証する重要なポイント: 依存関係の定義が正確であるかどうか、およびblockedBy構成がすべての前提条件をカバーしているかどうか。

  • 毎日のリファクタリングと技術的負債のクリーンアップ: CTO エージェントは、コード内のリファクタリングの機会を自動的に特定し、Haiku または Sonnet レベルのモデルを割り当てて低コストのリファクタリングを実行し、完了後にテスト検証を自動的にトリガーします。検証の重要なポイント: リファクタリング前後のテスト カバレッジの比較、および CTO がリファクタリングすべきではないホット パスを正確に特定したかどうか。

  • AI 支援によるコード レビュー: コードが「in_review」状態になるとレビュー エージェントが自動的に起動し、差分をレビューし、テストを実行し、潜在的な問題をマークします。検証の焦点: エージェントの誤検知率 (実際に変更する必要のないコードにマークを付ける) と誤検知率 (実際のバグの見逃し) を確認します。

  • クロス IDE モデル ゲートウェイ: OpenAI 互換 API を通じて、AskCodi をマルチモデル統合ゲートウェイとして使用し、Cursor、VS Code (Continue/Cline)、JetBrains、Neovim、Zed などの IDE に接続します。チェックすべき重要なポイント: ストリーミング応答の遅延、ツール呼び出しの互換性、ネイティブ API との動作の違い。

該当する人

  • 独立した開発者および小規模チーム (2 ～ 10 名): AskCodi の CTO エージェント + 多専門エージェント モデルは、「AI 開発チーム リーダーを無料で雇う」ことに相当し、フルタイムのコード レビューおよびアーキテクチャ計画リソースを持たないチームに適しています。ただし、CTO エージェントの逆アセンブリの品質は、最初の要件の説明の明確さに依存することに注意してください。要件があいまいな場合、エージェントはアイドル状態になります。

  • データ主権に敏感な業界の開発者: データをオフラインにできない金融、医療、政府などの業界では、Codeium などのクラウド サービスを利用できません。 AskCodi の完全ローカル実行機能は必須です。前提条件: ローカル ハードウェアは、複数のモデルを同時に動作させるための計算能力要件を満たしている必要があります (メモリ ≥ 16 GB が推奨されます)。

  • マルチモデルの比較および選択エンジニア: 実際のプロジェクトでさまざまなモデル (Claude Sonnet、GPT-5、DeepSeek R1 など) のコーディング パフォーマンスを比較する必要がある技術的なセレクター。 AskCodi のモデル統合エントリとチャットごとのモデル選択により、スイッチング コストが削減されます。境界には適さない: AskCodi の価値は、マルチエージェント オーケストレーションにあります。 「チャットにモデルを変更する」だけなら、OpenRouterやネイティブAPIを直接使った方が軽量です。

  • 不向きな人: IDE でリアルタイム AI 補完 (タブ補完) を必要とする開発者 - 現在、AskCodi は Copilot スタイルの行ごとの補完を提供していません。高度にカスタマイズされたエージェント ロジックを必要とする企業 - カスタマイズされたエージェントには現在機能の境界が限られており、複雑なビジネス ロジックは依然としてハードコーディングする必要があります。最小の遅延を追求する API コンシューマー - マルチモデルのゲートウェイでは追加の転送遅延が発生します。

概要と展望

AskCodi の製品ポジショニングはユニークかつ明確です。それは「よりスマートなコード補完」ではなく、「ネイティブで実行される AI 開発チーム」です。 CTO エージェント + 分離ワークツリー + テスト ゲートの組み合わせは、マルチエージェント コラボレーションの信頼性の点で、現在のほとんどのシングル エージェント ソリューションよりも優れています。月間アクティブ ユーザー数が 40 万人を超えるという数字も、この方向に実際の需要があることを示しています。

現在の制限事項:

  • デスクトップ バージョンは現在 macOS ARM に基づいており、Windows/Linux バージョンとの機能同等性を検証する必要があります。
  • CTO エージェントの逆アセンブリの品質は、要件の記述の明確さに大きく依存します。複雑なビジネス要件では、適切なタスク分解を得るために複数回の反復が必要になる場合があります。
  • モデル ルーティング ロジックには透明な監査パネルがありません (コスト追跡は 0.0.82 でのみ追加されました)。
  • コミュニティ エコシステム (マーケットプレイスのスキル/MCP ツール) はまだ初期段階にあり、サードパーティの貢献はほとんどありません。
  • 独立したサードパーティのベンチマーク データが不足しているため、公式のパフォーマンス主張を独立して検証する必要があります。

調達/採用リスク評価: 個人の開発者は無料プランから無料で体験でき、CTO エージェントによる独自のプロジェクト タイプの逆アセンブリの精度に注意を払うことができます。小規模チームの場合は、Starter から始めて、3 ～ 5 人のプロジェクトでワークツリー並列開発の実際の効率向上を検証することに重点を置くことをお勧めします。エンタープライズ ユーザーは、まずエンタープライズ環境 (Windows、MDM ポリシー、ネットワーク プロキシ) でのデスクトップの互換性を確認し、企業にデータ処理の詳細な手順の提供を依頼する必要があります。公式には 100% ローカル実行であると主張されていますが、ルーティング テレメトリ (0.0.83 の新機能) とモデル API 呼び出しにはネットワーク リクエストが含まれており、どのデータがオフラインでどのデータがローカルに存在するかを確認する必要があります。モデル ルーティングがどのようにブラック ボックス化されているかに焦点を当てます。現在の CTO モデルの選択は手動で完全にカバーすることはできず、ミッション クリティカルな推奨事項は BYOK の固定モデル バージョンと組み合わされて、不確実性が軽減されます。

関連ツール: github-copilot、cursor

バージョン情報

  • AskCodiデスクトップ0.0.83 ：CTO のルーティング決定データを収集して実際の節約額を開示するための匿名オプションのルーティング テレメトリを追加しました。 EU/UK 地域はデフォルトで無効になっており、有効にするにはユーザーの同意が必要です。
  • AskCodiデスクトップ0.0.82 ：正直なモデル表示 - エンジニアが Sonnet を使用している場合、CTO チャット ヘッドには以前は Opus が表示されていましたが、現在は修正されています。各会話ラウンドのコスト追跡が追加されました。マルチワークスペースエクスペリエンスの最適化。
  • AskCodiデスクトップ0.0.79 ：移動/名前変更されたプロジェクト フォルダーからのパスの回復のサポート。 cwd の欠落によって引き起こされる spawn ENOENT エラーを修正しました。
  • AskCodiデスクトップ0.0.78 ：オーケストレーター パイプラインの大幅な更新 - 問題ごとの git ワークツリー、クロスワークツリー共有のノード モジュール、依存関係を認識したスケジューリング、マージ前のテスト ゲーティング、レビュー エージェントが CTO 専用の完了権限を自動的に生成します。
  • AskCodi デスクトップの起動 ：AskCodi Desktop が正式にリリースされました - CTO エージェントの計画、専門エージェントは分離された git ワークツリーに構築され、コードはローカル マシンから離れません。

ユーザーレビュー

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