Skyflo.ai
Skyflo · コーディング
Skyflo.ai は AI コーディングエージェント向けのローカル優先コントロールプレーンで、Codex や Claude Code などをまたいで承認済みの計画、隔離されたワークツリー、独立レビュー、永続的な記録を一つに保つ。
Skyflo.ai について
About
Skyflo.ai とは
Skyflo.ai は AI コーディングエージェントのコントロールプレーンだ。エージェント型エンジニアリングのための土台になる。すでに使っている Codex、Claude Code、Cursor Agent といったコーディングエージェントの上に立ち、それらがリポジトリ、ブラウザ、ターミナルをまたいで動く間、承認済みの計画を一つに保つ。アプリは Mac 上で動き、ミッションごとの記録もそこに残すので、コードと認証情報が手元のマシンから出ることはない。
解くのはマルチリポジトリのエージェント編成という問題だ。あるエージェントがあるリポジトリの作業を担当し、別のエージェントが別の場所で違う作業をするとき、それらの上で共通の目的を支えるものが何もない。Skyflo は単一の承認ポリシー、衝突しない別々の Git ワークツリー、そしてコードを読めるが決して書き換えられない独立したレビュアーを与える。作業はセッションの終了とともに消えるのではなく、永続的な記録の中に生き残る。
トレードオフもはっきりしている。Skyflo はエンジニア向けのデスクトップアプリであって、誰でも使えるチャット欄ではない。価値の多くは、コーディングエージェントをすでに用意していることを前提にする。組織全体の共有メモリや企業向けの制御といったチーム機能は、提供済みではなく計画中として示されたままだ。
はじめかた
- Skyflo Desktop をダウンロードし、Mac 上で既にサインイン済みのコーディングエージェントをつなぐか、自分のプロバイダーキーを追加する。
- 変更が触れる Git チェックアウトを登録する。1 つのミッションは複数のリポジトリを同時にまたげる。
- ミッションに目的を与え、計画を書く前に読み取り専用モードでワークスペースを読ませる。
- 計画を確認し、実装の境界を承認する。これで隔離されたワークツリーでの実行が解錠される。
- 専門エージェントに実装させ、独立レビューの報告を読んでから、ミッションが学んだ内容を記録する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- Codex、Claude Code、Cursor Agent をすでに使うソフトウェアエンジニア。使い慣れた道具の上に承認、隔離、レビューの一手間を足せて、乗り換えずに済む。
- 並行する変更を抱えるテックリード。1 つのミッションが目的と共通の契約を支え、専門エージェントはそれぞれ別のワークツリーで動く。
- 監査の足跡が要るチーム。追記のみでハッシュ連結された記録が、各承認と各呼び出しを後から確認できる形で残す。
タスク
- マルチリポジトリの移行。ワークロードの引っ越しやフレームワークのバージョン更新を、1 つの承認済み計画で複数サービスにまたがって進める。
- 協調したセキュリティ対応。脆弱性が実際に到達可能なすべての箇所を修復する。作業前に範囲を固定しておく。
- エージェント間の引き継ぎ。計画、記録、学習した文脈を据え置いたまま、ミッションの実行環境を入れ替える。
シーン
- 本番の変更を一晩走らせる。有料プランならミッションを Skyflo Cloud に移し、Mac が眠っている間も動かせる。
- 認証情報を手元に置く。プロバイダーキーは macOS キーチェーンに残り、実行も既定で接続済みの Mac に留まる。
- 新しいリポジトリの受け入れ。以前のミッションのメモリが現在のワークスペースに照らして浮かび上がり、まっさらではなく文脈のある状態から始まる。
主な機能
1 つのミッションで複数エージェントを編成
Skyflo は Codex、Claude Code、Cursor Agent、Antigravity、Grok CLI、OpenCode、Pi、および互換 ACP エージェントを 1 つのミッション内で動かし、それぞれを割り当てられた Git ワークツリーに置く。タスクのエージェントは差し替えられるが、ミッション、記録、学んだ内容はその場に残る。ACP 互換のエージェントはマニフェストで登録し、どの実行環境も MCP 経由で Skyflo のツールに届く。ポリシーと承認の経路は共通だ。
承認を経てはじめて実行
ミッションは 6 つの状態を進む状態機械で、実装の境界を承認するまで計画モードで止まる。外部の実行環境は最大確認の設定から始まるため、各要求に誰が答えるかを Skyflo が決め、その決定を記録する。レビューの結果が不足なら、ミッションは押し進めずに計画へ戻れる。
独立した読み取り専用レビュー
レビュアーは別プロファイルとして動き、file.read、file.search、agent.report を持ち、mutationAllowed は false に設定される。すべてのワークツリーを調べて見つけたことを報告できるが、レビュー対象のコードは書き換えられない。その指摘はミッションに紐付き、変更はそれを加えた専門エージェントの側に残る。
ミッションをまたぐメモリ
完了したミッションが学んだこと、たとえばあなたが示した慣習や作業が検証したコマンドの並びは、そのリポジトリのメモリになる。証拠が支える記録は自動で残り、それ以外はあなたの判断を待つ。各記録は生み出したミッションとファイルに結び付き、取り出しは現在のワークスペースに照らして行われるので、無関係な履歴は文脈に入らない。
自分のキーかマネージドモデルか
自分のキーを使う AI エージェントでは、プロバイダー直通の要求が設定したアカウントとキーを使う。Kimi、GLM、Mistral、DeepSeek などのモデルが含まれ、認証情報は macOS キーチェーンに残る。有料プランでは Skyflo Managed がもう 1 つの経路を足し、キーではなくプランにモデルが付く。2 つの経路は別々のままで、マネージドの利用量は分けて計測される。
追記のみのミッション記録
各ミッションは Mac 上に記録を残し、目的、計画の各バージョンと承認、すべてのツール呼び出し、レビュアーの指摘を収める。記録は追記のみで、各イベントは直前のものとハッシュで連結される。これで偶発的な破損、欠落したイベント、順序の入れ替えを捉えられる。保管庫全体を書き換えられる相手には効かないので、これは痕跡であって金庫ではない。
メリットとデメリット
メリット
- すべてのコーディングエージェントで承認ポリシーと記録を 1 つにできる。ツールごとに別々の設定を持つ必要はない。
- 隔離された Git ワークツリーにより、複数エージェントが別々のリポジトリで働いても変更が衝突しない。
- コードを読めるが書き込み権限を持たない独立したレビュアーにより、レビューと変更が切り離される。
- 既定でローカル動作。自分のキーの認証情報は macOS キーチェーンに置かれ、実行は接続済みの Mac に留まる。
- 学習を戻せる。メモリ、Skill、ルーティングの変更はいずれも出所を示し、取り消せる。
デメリット
- エンジニア向けの macOS デスクトップアプリなので、モバイルや Web だけでミッションを走らせる方法はない。
- チーム管理、組織全体の共有メモリ、企業向けの制御は計画中として示されたままで、提供済みではない。
- 最も役立つ構成はコーディングエージェントとプロバイダーアカウントをすでに持っている前提で、新規参入者には下準備が増える。
- Skyflo Cloud のマシン時間は 1 時間あたりおよそ 0.09〜1.33 米ドルで課金されるため、そこでミッションを走らせ続けると費用がかさむ。
よくある質問
Skyflo.ai は複数の AI コーディングエージェントを、承認済みの 1 つの目的に向けて異なるリポジトリで働かせ続ける。計画を保ち、各エージェントの作業を隔離し、独立レビューを回し、起きたことを記録する。だからエージェントの仕事は調整が取れ、追跡できる。
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