gitea-publish
e5cdb1801e
样本 - openwork (different-ai/openwork) 23.2k★ 能力分发层，DCO + evals + worlds - orca (stablyai/orca) 58.8k★ 并行编排外壳，5000 issue 实为团队自开任务板 - maka (apache/maka) 4.4k★ 执行记录层，Apache 孵化但无正式 release 档案 - 三份五维档案填完，risk.claim_vs_reality 均已核实到证据 - ipollowork 象限坐标从占位 9/9/9/9 校准为 8/7/7/7（与新样本同一标尺） 文章 - 新增横评文《四个 Agent 工作台的路线分野：把「多引擎中立」拆开看》(emlog id=99) - 总纲文回填四项目矩阵 + 双视图象限图 (emlog id=98) 镜像 - gitinbox/maka 已推送（public，source-only 快照 12 MB） - openwork(291MB) / orca(671MB) 受 50KB/s 带宽约束，档案标 mode: pending 规则 - license-tiers.yaml 新增「目录切分许可」降级流程（OpenWork 判例： 排除 ee/ 后为纯 MIT → public，完整镜像 → private） - registry.yaml openwork 可见性改 public + mirror_excludes: ["ee/"] 脚本修复 - _common.py 新增 upsert_block：手工整块覆盖 ecosystem 删掉 metrics 时能自愈 - mirror_sync.sh：SOURCE_ONLY 未初始化（set -u 下偶发炸）； 浅仓推送被服务端拒绝 → 自动 --unshallow，失败降级快照； 量体积前先 repack（此前新 commit 全是 loose object，恒打印 0 MB） - build_matrix.py：成熟度长文本移出表格（新增 maturity_level 短标签）； 象限图标签靠右时翻转到左侧防溢出；SVG 加 max-width 防窄屏溢出； 文章索引改为自动生成（原先手抄，横评文发了索引里却没有） - publish_emlog.py：ID 回写按「有无同名档案」分流， 00-* 跨项目文章落到 articles/<id>.meta.yaml（此前 ID 无处可写）
239 lines
10 KiB
YAML
239 lines
10 KiB
YAML
# orca · 项目档案
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# 生成于 2026-09-01 · 由 scripts/new_project.py 从 schema 生成
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# 人工补完重点：business / scenario / tech / risk.claim_vs_reality / verdict
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# 字段规范见 schema/project.schema.yaml
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id: orca
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name: "orca"
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repo: "stablyai/orca"
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homepage: "https://onOrca.dev"
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added_at: "2026-09-01"
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status: active
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identity:
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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."
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vendor: "Stably AI（stablyai）"
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vendor_type: "vendor"
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region: "美国（据 Discord / App Store 与社群信息推断，未公开确认）"
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first_seen: "2026-03-17"
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business:
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positioning: |-
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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。
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上游是各家 CLI agent，下游是开发者的本机/远程 worktree。
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target_users:
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- 自称 100x builders 的重度个人开发者
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- 需要同时试多种实现方案再择优合并的小团队
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- 已在用 Codex / Claude Code / OpenCode 并想并行跑的人
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monetization: |-
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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，
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README 明确不提供模型也不代买订阅。收入路径尚未公开。
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license:
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spdx: "MIT"
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name: "MIT License"
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openness: L1
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redistributable: true
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key_restrictions:
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- 无实质性使用限制
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- MIT 不含商标许可，Orca 名称与 Logo 未单独授权
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moat: |-
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并行 worktree + 自研 WebGL 终端 + 移动端配对 + Design Mode 的组合体验，
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以及已铺开的 30+ agent 兼容面。功能广度本身构成短期壁垒。
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competitive_risk: |-
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最容易被 Anthropic / OpenAI 官方桌面端直接吃掉——因为 Orca 既不拥有引擎
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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。
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scenario:
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primary:
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- 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
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- 在远程大机上跑 agent（SSH worktree）
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- 移动端监控 agent 并追加指令
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typical_use_cases:
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- 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
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- 开 Design Mode 点页面元素，把 HTML/CSS/裁剪截图直接塞进 agent 的提示词
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- 通勤路上用手机查看刚跑完的 agent 结果并追加一句 follow-up
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industries:
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- 软件研发
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- 独立开发者 / 外包交付
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interaction_mode:
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- 桌面应用
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- 移动端伴随
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- CLI
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- SSH 远程
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human_in_the_loop: |-
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强人在环：需人工比并结果、批注 diff、批准合并。
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但 5000 个自开 issue 说明产品自身也在被 AI 自动改进。
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deliverables:
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- code
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- diff
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- review-comment
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tech:
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form_factor: 桌面应用（含移动端伴随 + CLI）
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stack:
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- Electron
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- React
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- TypeScript
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- Node.js
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- WebGL 终端
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- Swift（iOS 伴随端）
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engine_abstraction:
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supported:
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- Codex
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- Claude Code
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- OpenCode
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- Pi
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- Grok
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- Cursor
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- GitHub Copilot
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- MiMo Code
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- Amp
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- Antigravity
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- Hermes Agent
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- Devin
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- Goose
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- Auggie
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- Cline
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- Continue
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- Droid
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- Kilocode
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- Kimi
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- Kiro
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- Mistral Vibe
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- Qwen Code
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- Rovo Dev
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- oh-my-pi
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mechanism: |-
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「只要在终端里能跑」即为兼容——通过 PTY 拉起任意 CLI agent，
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不做协议级抽象，不解析结构化 tool call。
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abstraction_layer: 无统一抽象层；实际是终端 PTY + 约定式输出解析
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depth_notes: |-
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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，
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因此没有任何一家能拿到原生能力——拿不到结构化 tool call、
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拿不到统一权限回调、拿不到一致口径的 token 统计。
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广度最大，深度最浅。对照 iPolloWork 为 OpenCode 做的原生
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Engine Protocol adapter，Orca 与任一单引擎的耦合都明显更浅。
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extension_system:
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skills: README 未提及独立 skills 体系
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plugins: 无插件机制，能力依赖各 agent 自身生态
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mcp: 未作为一等公民提及
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model_binding: 完全 BYO——用户自带各 agent 的订阅与额度
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local_first: true
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multi_agent: |-
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并行 worktree 编排：一条 prompt 扇出到 N 个独立 git worktree，
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比对结果后合并优胜解；另有任务页与 CLI 编排能力。
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permission_sandbox: |-
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README 未强调沙箱边界。Computer Use（操控桌面应用）与 SSH 远程执行
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均属高权限面，且未见统一的越界审批机制描述。
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observability: |-
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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。
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观测的是「agent 的输出与结果」，不是「agent 的内部执行轨迹」。
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ecosystem:
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community: |-
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Discord + X(@orca_build) + 微信社群（已开到第 8 群），中文市场渗透明显。
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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。
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standards: []
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notable_events:
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- 2026-03-17 建仓
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- 2026-09-01 达 58.7k star、5000 open issue、版本 v1.4.194
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metrics:
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stars: 58771
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forks: 3987
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open_issues: 5000
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subscribers: 121
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created_at: 2026-03-17
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pushed_at: 2026-09-01
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size_kb: 687575
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languages: {TypeScript: 97.0, JavaScript: 2.3, Swift: 0.2, CSS: 0.2, HTML: 0.1, PowerShell: 0.1}
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latest_release: v1.4.194
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release_cadence: 约 1 天/版本
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data_date: 2026-09-01
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stale: false
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risk:
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maturity_level: "原型期"
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license_risk: |-
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MIT，无许可证风险。但「商业模式的空白」本身就是风险：
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一旦融资或转型，存在事后变更许可的可能（参考 Redis / Terraform 先例）。
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vendor_lockin: |-
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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，
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不是数据格式，迁移成本低；但反过来用户粘性也低。
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claim_vs_reality:
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- claim: |-
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5000 个 open issue 反映社区问题积压与项目质量压力
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actual: |-
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抽样最近 100 条：全部创建于 2026-09-01 同一天，94% 无任何标签，
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标题为 fix(ssh) / refactor / fix(task-page) 等内部任务口吻；
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提交者 TOP3 为 nwparker(51)、OrcaWin(13)、klaidliadon(12)。
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实为「团队自开的任务待办板」，且带明显 AI 批量生成痕迹
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（如 OrcaWin 提交的「pty.spawn can leak a running agent process
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unboundedly: host holds the door open」）。
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它不是社区投诉，也不构成 triage 压力——但同样说明这 5000 条
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从未被当作对外承诺来管理。
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source: GitHub API /repos/stablyai/orca/issues?state=open，2026-09-01 抽样 100 条
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- claim: |-
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「100x builders 的 AI Orchestrator」，面向多人协作的成熟开发环境
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actual: |-
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巴士系数为 1：最近 100 次提交中 nwparker 独占 79 次，
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第二名 AmethystLiang 仅 9 次。功能面由单人 + AI 高强度驱动，
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而非团队协作成果。
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source: GitHub API /repos/stablyai/orca/commits?per_page=100，2026-09-01
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- claim: |-
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支持 30+ 种 agent，生态最开放
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actual: |-
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兼容判据是「能在终端里跑」，靠 PTY 拉起而非协议对接。
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广度最大但深度最浅——所有引擎都拿不到结构化 tool call
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与统一的权限回调。与 iPolloWork 为 OpenCode 做原生
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Engine Protocol adapter 相比，Orca 与任一单引擎的耦合都更浅。
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source: README「Works with any CLI agent — if it runs in a terminal, it runs in Orca」
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- claim: |-
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MIT 全开源，可放心用于生产
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actual: |-
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许可证本身无风险，但项目没有任何公开的营收路径
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（无企业版、无订阅、不卖模型、不代买订阅）。
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58k star 的体量与零商业化不匹配，属于「要么即将融资、
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要么后续变更条款」的不稳定态。
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source: README License 段；README 明确「Orca does not provide models, nor does it buy subscriptions for you」
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- claim: |-
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桌面 / 移动 / VPS 全覆盖
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actual: |-
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三端成熟度不对等：Android 仍是手工分发 APK（0.0.47）、
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iOS 走 App Store 与 TestFlight、VPS 场景需另查 headless Linux 指南。
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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。
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source: README Install 段与 Mobile Companion 段
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maturity: |-
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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，
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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」。
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chart:
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form_depth: 8 # 桌面 + 移动伴随 + CLI + SSH，形态铺得最广
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engine_neutral: 9 # 30+ 引擎，兼容面第一
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local_first_score: 6 # 本地起进程，但强依赖各家云端订阅
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deliverable_depth: 3 # 主要产出 code / diff / review comment
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verdict:
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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。
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who_should_use: |-
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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。
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who_should_not: |-
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需要稳定 SLA、指望社区 triage 与多人维护保障的团队；
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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。
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mirror:
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gitea_repo: "gitinbox/orca"
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visibility: public
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upstream: "https://github.com/stablyai/orca"
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last_sync: ""
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mode: pending
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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。"
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article:
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emlog_id: 0 # emlog 文章 ID，发布后回写
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published_at: ""
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url: ""
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