# orca · 项目档案
# 生成于 2026-09-01 · 由 scripts/new_project.py 从 schema 生成
# 人工补完重点：business / scenario / tech / risk.claim_vs_reality / verdict
# 字段规范见 schema/project.schema.yaml

id: orca
name: "orca"
repo: "stablyai/orca"
homepage: "https://onOrca.dev"
added_at: "2026-09-01"
status: active
identity:
  tagline: "Orca is the ADE for working with a fleet of parallel agents. Run any coding agent with your own subscription. Available on desktop, mobile and VPS."
  vendor: "Stably AI（stablyai）"
  vendor_type: "vendor"
  region: "美国（据 Discord / App Store 与社群信息推断，未公开确认）"
  first_seen: "2026-03-17"
business:

  positioning: |-
    站在「执行编排层」：不造引擎、不卖模型，只做并行 agent 的调度与可观测外壳。
    上游是各家 CLI agent，下游是开发者的本机/远程 worktree。
  target_users:
    - 自称 100x builders 的重度个人开发者
    - 需要同时试多种实现方案再择优合并的小团队
    - 已在用 Codex / Claude Code / OpenCode 并想并行跑的人
  monetization: |-
    未明示，且这是它最大的商业不确定性。MIT 全开源、无企业版、无订阅层，
    README 明确不提供模型也不代买订阅。收入路径尚未公开。
  license:
    spdx: "MIT"
    name: "MIT License"
    openness: L1
    redistributable: true
    key_restrictions:
      - 无实质性使用限制
      - MIT 不含商标许可，Orca 名称与 Logo 未单独授权
  moat: |-
    并行 worktree + 自研 WebGL 终端 + 移动端配对 + Design Mode 的组合体验，
    以及已铺开的 30+ agent 兼容面。功能广度本身构成短期壁垒。
  competitive_risk: |-
    最容易被 Anthropic / OpenAI 官方桌面端直接吃掉——因为 Orca 既不拥有引擎
    也不拥有模型，只拥有外壳。一旦官方 IDE 原生支持并行 worktree，差异化立刻归零。

scenario:

  primary:
    - 同一任务并行分派给多个 agent 各自实现，人工比对后合并优胜解
    - 在远程大机上跑 agent（SSH worktree）
    - 移动端监控 agent 并追加指令
  typical_use_cases:
    - 一条 prompt 扇出到 5 个 agent，各自在独立 git worktree 里改，最后 diff 对比选一个 merge
    - 开 Design Mode 点页面元素，把 HTML/CSS/裁剪截图直接塞进 agent 的提示词
    - 通勤路上用手机查看刚跑完的 agent 结果并追加一句 follow-up
  industries:
    - 软件研发
    - 独立开发者 / 外包交付
  interaction_mode:
    - 桌面应用
    - 移动端伴随
    - CLI
    - SSH 远程
  human_in_the_loop: |-
    强人在环：需人工比并结果、批注 diff、批准合并。
    但 5000 个自开 issue 说明产品自身也在被 AI 自动改进。
  deliverables:
    - code
    - diff
    - review-comment

tech:

  form_factor: 桌面应用（含移动端伴随 + CLI）
  stack:
    - Electron
    - React
    - TypeScript
    - Node.js
    - WebGL 终端
    - Swift（iOS 伴随端）
  engine_abstraction:
    supported:
      - Codex
      - Claude Code
      - OpenCode
      - Pi
      - Grok
      - Cursor
      - GitHub Copilot
      - MiMo Code
      - Amp
      - Antigravity
      - Hermes Agent
      - Devin
      - Goose
      - Auggie
      - Cline
      - Continue
      - Droid
      - Kilocode
      - Kimi
      - Kiro
      - Mistral Vibe
      - Qwen Code
      - Rovo Dev
      - oh-my-pi
    mechanism: |-
      「只要在终端里能跑」即为兼容——通过 PTY 拉起任意 CLI agent，
      不做协议级抽象，不解析结构化 tool call。
    abstraction_layer: 无统一抽象层；实际是终端 PTY + 约定式输出解析
    depth_notes: |-
      接入深度「完全对等，但对等在低处」：30+ 引擎共享同一套 PTY 外壳，
      因此没有任何一家能拿到原生能力——拿不到结构化 tool call、
      拿不到统一权限回调、拿不到一致口径的 token 统计。
      广度最大，深度最浅。对照 iPolloWork 为 OpenCode 做的原生
      Engine Protocol adapter，Orca 与任一单引擎的耦合都明显更浅。
  extension_system:
    skills: README 未提及独立 skills 体系
    plugins: 无插件机制，能力依赖各 agent 自身生态
    mcp: 未作为一等公民提及
  model_binding: 完全 BYO——用户自带各 agent 的订阅与额度
  local_first: true
  multi_agent: |-
    并行 worktree 编排：一条 prompt 扇出到 N 个独立 git worktree，
    比对结果后合并优胜解；另有任务页与 CLI 编排能力。
  permission_sandbox: |-
    README 未强调沙箱边界。Computer Use（操控桌面应用）与 SSH 远程执行
    均属高权限面，且未见统一的越界审批机制描述。
  observability: |-
    终端分屏 + AI diff 批注 + 通知与未读态 + 用量与限流追踪 + 账号热切换。
    观测的是「agent 的输出与结果」，不是「agent 的内部执行轨迹」。

ecosystem:

  community: |-
    Discord + X(@orca_build) + 微信社群（已开到第 8 群），中文市场渗透明显。
    但 5000 个 open issue 中绝大多数由主力开发者自开，社区 triage 尚未成型。
  standards: []
  notable_events:
    - 2026-03-17 建仓
    - 2026-09-01 达 58.7k star、5000 open issue、版本 v1.4.194

  metrics:
    stars: 58771
    forks: 3987
    open_issues: 5000
    subscribers: 121
    created_at: 2026-03-17
    pushed_at: 2026-09-01
    size_kb: 687575
    languages: {TypeScript: 97.0, JavaScript: 2.3, Swift: 0.2, CSS: 0.2, HTML: 0.1, PowerShell: 0.1}
    latest_release: v1.4.194
    release_cadence: 约 1 天/版本
    data_date: 2026-09-01
    stale: false
risk:
  maturity_level: "原型期"

  license_risk: |-
    MIT，无许可证风险。但「商业模式的空白」本身就是风险：
    一旦融资或转型，存在事后变更许可的可能（参考 Redis / Terraform 先例）。
  vendor_lockin: |-
    锁定点很弱——这既是优点也是缺点。用户锁的是 worktree 布局与 UI 习惯，
    不是数据格式，迁移成本低；但反过来用户粘性也低。
  claim_vs_reality:
    - claim: |-
        5000 个 open issue 反映社区问题积压与项目质量压力
      actual: |-
        抽样最近 100 条：全部创建于 2026-09-01 同一天，94% 无任何标签，
        标题为 fix(ssh) / refactor / fix(task-page) 等内部任务口吻；
        提交者 TOP3 为 nwparker(51)、OrcaWin(13)、klaidliadon(12)。
        实为「团队自开的任务待办板」，且带明显 AI 批量生成痕迹
        （如 OrcaWin 提交的「pty.spawn can leak a running agent process
        unboundedly: host holds the door open」）。
        它不是社区投诉，也不构成 triage 压力——但同样说明这 5000 条
        从未被当作对外承诺来管理。
      source: GitHub API /repos/stablyai/orca/issues?state=open，2026-09-01 抽样 100 条
    - claim: |-
        「100x builders 的 AI Orchestrator」，面向多人协作的成熟开发环境
      actual: |-
        巴士系数为 1：最近 100 次提交中 nwparker 独占 79 次，
        第二名 AmethystLiang 仅 9 次。功能面由单人 + AI 高强度驱动，
        而非团队协作成果。
      source: GitHub API /repos/stablyai/orca/commits?per_page=100，2026-09-01
    - claim: |-
        支持 30+ 种 agent，生态最开放
      actual: |-
        兼容判据是「能在终端里跑」，靠 PTY 拉起而非协议对接。
        广度最大但深度最浅——所有引擎都拿不到结构化 tool call
        与统一的权限回调。与 iPolloWork 为 OpenCode 做原生
        Engine Protocol adapter 相比，Orca 与任一单引擎的耦合都更浅。
      source: README「Works with any CLI agent — if it runs in a terminal, it runs in Orca」
    - claim: |-
        MIT 全开源，可放心用于生产
      actual: |-
        许可证本身无风险，但项目没有任何公开的营收路径
        （无企业版、无订阅、不卖模型、不代买订阅）。
        58k star 的体量与零商业化不匹配，属于「要么即将融资、
        要么后续变更条款」的不稳定态。
      source: README License 段；README 明确「Orca does not provide models, nor does it buy subscriptions for you」
    - claim: |-
        桌面 / 移动 / VPS 全覆盖
      actual: |-
        三端成熟度不对等：Android 仍是手工分发 APK（0.0.47）、
        iOS 走 App Store 与 TestFlight、VPS 场景需另查 headless Linux 指南。
        移动端实际是「监控与追加指令」的伴随形态，不是完整工作环境。
      source: README Install 段与 Mobile Companion 段
  maturity: |-
    功能广度第一，工程治理末位。一天多版（v1.4.194）说明迭代极快，
    但 issue 只进不出、巴士系数为 1，属于「高速原型期」而非「可托付生产期」。

chart:

  form_depth: 8       # 桌面 + 移动伴随 + CLI + SSH，形态铺得最广
  engine_neutral: 9   # 30+ 引擎，兼容面第一
  local_first_score: 6  # 本地起进程，但强依赖各家云端订阅
  deliverable_depth: 3  # 主要产出 code / diff / review comment

verdict:

  one_liner: 兼容面最广的并行 agent 编排外壳——广度做到极致，深度与治理都还是草稿。
  who_should_use: |-
    已在重度使用 CLI agent、想同时跑多个方案横向比对的个人开发者与小团队。
  who_should_not: |-
    需要稳定 SLA、指望社区 triage 与多人维护保障的团队；
    指望它统一各引擎能力（结构化调用、统一权限、一致口径）的架构选型者。

mirror:
  gitea_repo: "gitinbox/orca"
  visibility: public
  upstream: "https://github.com/stablyai/orca"
  last_sync: ""
  mode: pending
  sync_note: "暂未镜像。仓库 671 MB，按实测 50 KB/s 需 3.7 小时，且 git clone 无断点续传，中途失败即全部作废。MIT 许可（L1）无分发障碍，纯粹是带宽约束。待服务器侧放开或改用服务端迁移后再补。"
article:
  emlog_id: 0  # emlog 文章 ID，发布后回写
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