
Skyflo.ai
Skyflo · Coding
Skyflo.ai ist eine lokale Steuerungsebene für KI-Coding-Agents. Sie hält einen freigegebenen Plan, isolierte Worktrees, unabhängige Reviews und ein dauerhaftes Protokoll über Codex, Claude Code und weitere Agents hinweg.

Über Skyflo.ai
About
Was ist Skyflo.ai
Skyflo.ai ist eine Steuerungsebene für agentisches Engineering. Sie sitzt über den Coding-Agents, die Sie bereits nutzen, etwa Codex, Claude Code und Cursor Agent, und hält einen einzigen freigegebenen Plan, während diese über Repositories, den Browser und das Terminal arbeiten. Die App läuft auf Ihrem Mac und bewahrt das Protokoll jeder Mission dort auf, sodass Code und Zugangsdaten auf Ihrem Rechner bleiben.
Das Problem, das sie löst, ist die Multi-Repo-Agent-Orchestrierung. Wenn ein Agent eine Aufgabe in einem Repository bearbeitet und ein anderer Agent woanders etwas anderes tut, hält nichts darüber das gemeinsame Ziel zusammen. Skyflo gibt ihnen eine einzige Freigaberichtlinie, getrennte Git-Worktrees, die nicht kollidieren, und einen unabhängigen Reviewer, der Code lesen, aber nie ändern kann. Die Arbeit überlebt in einem dauerhaften Protokoll, statt mit der Sitzung zu verschwinden.
Die Kompromisse sind real. Skyflo ist eine Desktop-App für Entwickler, keine Chat-Box für jedermann. Ein Großteil des Nutzens setzt voraus, dass Sie Coding-Agents bereits eingerichtet haben, und mehrere Teamfunktionen wie der organisationsweite gemeinsame Speicher und Enterprise-Kontrollen sind weiterhin als geplant ausgewiesen und nicht als verfügbar.
Erste Schritte
- Laden Sie Skyflo Desktop herunter und verbinden Sie die Coding-Agents, die auf Ihrem Mac schon angemeldet sind, oder fügen Sie Ihre eigenen Anbieterschlüssel hinzu.
- Registrieren Sie die Git-Checkouts, die eine Änderung berührt, denn eine Mission kann mehrere Repositories gleichzeitig umfassen.
- Geben Sie der Mission ein Ziel und lassen Sie sie den Arbeitsbereich im Nur-Lesen-Modus erfassen, bevor sie einen Plan entwirft.
- Prüfen Sie den Plan und geben Sie die Implementierungsgrenze frei, was die Ausführung in den isolierten Worktrees freischaltet.
- Lassen Sie die Spezialisten-Agents implementieren und lesen Sie danach den unabhängigen Reviewbericht, bevor die Mission festhält, was sie gelernt hat.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Skyflo.ai.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Softwareentwickler, die Codex, Claude Code oder Cursor Agent schon nutzen
- Tech-Leads mit parallelen Änderungen
- Teams, die eine Prüfspur brauchen
Aufgaben
- Multi-Repo-Migrationen
- Koordinierte Sicherheitsreaktionen
- Übergaben zwischen Agents
Szenarien
- Eine Produktionsänderung über Nacht laufen lassen
- Zugangsdaten lokal halten
- Ein neues Repository einbinden
Wichtigste Funktionen
Mehrere Agents in einer Mission orchestrieren
Skyflo führt Codex, Claude Code, Cursor Agent, Antigravity, Grok CLI, OpenCode, Pi und kompatible ACP-Agents in einer einzigen Mission aus, jeder in einem zugewiesenen Git-Worktree. Sie können den Agent einer Aufgabe austauschen, während Mission, Protokoll und Gelerntes an Ort und Stelle bleiben. ACP-kompatible Agents registrieren sich über ein Manifest, und jeder Runtime erreicht die Werkzeuge von Skyflo über MCP, über dieselbe Richtlinie und denselben Freigabeweg.
Ausführung mit Freigabepflicht
Eine Mission ist eine Zustandsmaschine, die sechs Zustände durchläuft und im Planmodus blockiert, bis Sie die Implementierungsgrenze freigeben. Externe Runtimes starten auf der Einstellung maximale Rückfrage, also entscheidet Skyflo, wer auf jede Anfrage antwortet, und hält die Entscheidung fest. Fällt ein Review knapp aus, kann die Mission in die Planung zurückkehren, statt weiterzulaufen.
Unabhängiges Nur-Lesen-Review
Der Reviewer läuft als getrenntes Profil mit file.read, file.search und agent.report, bei mutationAllowed auf false. Er kann jeden Worktree einsehen und melden, was er findet, aber er kann den Code, den er prüft, nicht ändern. Diese Befunde hängen an der Mission, während die Änderungen bei den Spezialisten-Agents bleiben, die sie gemacht haben.
Speicher über Missionen hinweg
Was eine abgeschlossene Mission gelernt hat, etwa eine von Ihnen genannte Konvention oder eine Abfolge von Befehlen, die die Arbeit bestätigt hat, wird zum Speicher für dieses Repository. Einträge, die die Belege stützen, werden von selbst behalten, der Rest wartet auf Ihre Entscheidung. Jeder Eintrag verlinkt die Mission und die Dateien, die ihn erzeugt haben, und der Abruf erfolgt gegen den aktuellen Arbeitsbereich, sodass unpassende Historie aus dem Kontext bleibt.
Eigene Schlüssel oder verwaltete Modelle
Für KI-Agents mit eigenen Schlüsseln nutzen anbieterdirekte Anfragen die Konten und Schlüssel, die Sie einrichten, darunter Modelle von Kimi, GLM, Mistral und DeepSeek, und die Zugangsdaten bleiben im macOS-Schlüsselbund. In einem Bezahlplan fügt Skyflo Managed eine zweite Spur hinzu, in der die Modelle mit dem Plan statt mit Ihren Schlüsseln kommen. Beide Spuren bleiben getrennt, und verwaltete Nutzung wird separat gemessen.
Nur angehängtes Missionsprotokoll
Jede Mission führt auf Ihrem Mac ein Protokoll über das Ziel, die Versionen ihres Plans samt Freigaben, jeden Werkzeugaufruf und die Befunde des Reviewers. Das Protokoll wird nur angehängt und jedes Ereignis ist mit dem davor per Hash verkettet, was versehentliche Verfälschung, fehlende Ereignisse und Umsortierung aufdeckt. Es ist kein Schutz gegen jemanden, der den ganzen Speicher umschreiben kann, also ist es eine Spur, kein Tresor.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Eine Freigaberichtlinie und ein Protokoll über alle Coding-Agents hinweg, statt einer eigenen Einstellung in jedem Werkzeug.
- Isolierte Git-Worktrees lassen mehrere Agents über verschiedene Repositories arbeiten, ohne dass ihre Änderungen kollidieren.
- Ein unabhängiger Reviewer, der Code lesen, aber nicht schreiben kann, sodass das Review getrennt von den Änderungen bleibt.
- Standardmäßig lokal, mit BYOK-Zugangsdaten im macOS-Schlüsselbund und Ausführung auf Ihrem verbundenen Mac.
- Umkehrbares Lernen: Speicher, Skills und Routingänderungen nennen jeweils ihre Quelle und lassen sich rückgängig machen.
Nachteile
- Es ist eine macOS-Desktop-App für Entwickler, also gibt es keinen Weg, eine Mission nur mobil oder rein im Web laufen zu lassen.
- Teamverwaltung, organisationsweiter gemeinsamer Speicher und Enterprise-Kontrollen sind weiterhin als geplant ausgewiesen, nicht als verfügbar.
- Die nützlichste Einrichtung setzt voraus, dass Sie Coding-Agents und Anbieterkonten schon haben, was für Neueinsteiger zusätzliche Arbeit bedeutet.
- Maschinenzeit in Skyflo Cloud kostet etwa 9 Cent bis 1,33 USD pro Stunde, also erhöht eine dort laufende Mission die Kosten.
Häufige Fragen
Skyflo.ai hält mehrere KI-Coding-Agents auf ein freigegebenes Ziel in verschiedenen Repositories ausgerichtet. Es bewahrt den Plan, isoliert die Arbeit jedes Agents, führt ein unabhängiges Review und protokolliert, was passiert ist, damit die Agent-Arbeit koordiniert und nachvollziehbar bleibt.
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