Tempest
Tempest · 程式設計
Tempest 是一款免費、開源的 AI 開發工具，可讓多個 AI 程式開發代理在同一個專案上同時運行。每個代理工作階段都待在自己的 git worktree 與分支裡，因此兩個代理永遠不會編輯同一個檔案，也不會被彼此的提交絆倒。它採用 Tauri 打造，支援 Windows、macOS 與 Linux，並可搭配 Claude Code、Aider、OpenCode、Copilot CLI、Cline 與 Goose 使用。如果你一直想一次啟動五個功能，而不是排隊等自己的順位，這款工具正是為此而生。
關於 Tempest
Tempest 是什麼
Tempest 是 AI 程式開發代理的管理工具，而不是另一個聊天機器人。你可以把它想成給真正要交付程式碼的人使用的代理協作層。它是一款原生桌面應用程式，架在你們已經在用的終端機代理之上，並給每個代理自己的隔離工作空間。核心概念很簡單：如果兩個代理共用同一個資料夾，它們終究會蓋掉彼此的編輯，而你會花一整個下午去解開合併衝突。Tempest 藉由給每個工作階段自己的 git worktree 與分支，移除了這個風險。
它解決的問題是產出效率。執行一個代理能提升生產力，但一個接著一個跑，幾乎比不上自己動手做。平行代理改變了這道算式，而 Tempest 補上了讓這件事變安全所需的基礎設施。你可以針對同一個 bug 測試三種解法，讓一個代理寫功能、另一個同時修測試套件，再並排檢視結果。
那這為什麼重要？因為多數嘗試平行代理的開發者第一次都會失敗。他們開更多終端機。把變更丟進暫存。試著在腦中記住哪個代理碰了哪個檔案。一切變成混亂，然後他們又回到一次只跑一個。問題從來不在代理身上。問題在於缺少隔離。
最大的限制在於適用範圍。Tempest 是本地桌面工具，沒有代管的後端，也沒有可從伺服器呼叫的公開 REST 或 GraphQL API。如果你需要雲端服務或只能在瀏覽器裡運作的工作流程，這款工具並不適合。它也假設你已經安裝了程式開發代理，也有一個可以指向的 git 儲存庫。
開始使用
- 用
npx @usetempest/tempest安裝 Tempest，或從官方下載頁面取得適用於 Windows、macOS 或 Linux 的已簽章安裝檔。 - 把 Tempest 指向一個 git 儲存庫。它會自動為每個工作階段建立隔離的 git worktree，所以不會動到你的主分支。
- 設定你要的代理執行環境，無論是 Claude Code、Aider、OpenCode、Copilot CLI、Cline 或 Goose。
- 開一個新的工作階段分頁，描述任務，讓代理開始跑。再開更多分頁來平行執行更多代理。
- 檢視差異、比較輸出，然後不用離開應用程式就能推送 pull request。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 同時處理多項任務的獨立開發者：你可以讓一個 bug 修正和一個新功能在各自的分支上推進，不必切換心態。
- 對合併衝突感到厭煩的小型團隊：每個代理都在隔離環境中工作，因此審查者看到的是乾淨、單一目的的差異。
- 想在 Windows 上立刻使用平行代理的開發者：原生 Windows 執行檔今天就能取得，macOS 與 Linux 則在開發規劃中。
任務
- 在同一個儲存庫上執行多個 AI 程式開發代理：應用程式讓每個工作階段待在自己的分支上，因此它們永遠不會蓋掉同一個檔案。
- 並排比較代理的輸出：針對同一個問題開兩個工作階段，挑出更好的結果。
- 降低各工作階段的 token 消耗：Token Intelligence 共用一份程式碼的索引地圖，讓代理不再從頭重新讀取。
- 接續中斷的工作階段：關掉分頁或重開機後，從你離開的確切位置繼續。
情境
- 針對同一個 bug 平行測試三種不同解法，而不是一次一個。
- 交付一個功能的同時，讓另一個代理強化測試套件。
- 專案初期的探索，想在決定採用某一種之前，先看看多個代理如何解讀模糊的需求。
主要功能
平行代理工作階段
Tempest 同時執行 Claude Code、Aider、OpenCode、Copilot CLI、Cline 與 Goose，每個都在自己的分頁裡。每個工作階段都會取得獨立的 git worktree 與分支，因此代理 A 的編輯永遠不會和代理 B 進行中的工作撞在一起。你可以一次啟動五個功能，不再把代理當成單線道路。
隔離的 Git Worktree
隔離來自 git worktree，這是一項內建功能，多數開發者從不碰它，因為手動管理很繁瑣。Tempest 在你開啟工作階段的當下就建立一個 worktree，並在你關掉分頁後保留它。這表示一次失敗的代理執行無法破壞 main、無法和其他代理衝突，也無法讓你的工作狀態壞掉。脫序代理的影響範圍是零，而當你一次放五個代理出去跑時，這正是重點。
Token Intelligence
跑五個代理，就代表五個代理在讀你的程式碼，token 燒得很快。Token Intelligence 為你的專案建立一份共用的索引地圖，讓每個代理不再從頭重讀檔案。根據 Tempest 的說法，這能讓跨工作階段的上下文 token 最多減少 86%，工具呼叫最多減少 92%。
內建的差異、提交與 PR 工具
你不必離開應用程式就能檢視代理的輸出。Tempest 會顯示差異、讓你提交，並從同一個視窗推送 pull request。比較兩個代理的解法，變成只要打開兩個分頁，而不是在終端機視窗和外部 git 客戶端之間來回切換。 不用再把補丁複製貼上到另一個客戶端。那份摩擦消失了。
工作階段接續
關掉分頁或重開機不會殺死你的工作。Tempest 會保留每個工作階段，讓你從代理對話中斷的確切位置接回來，這表示橫跨數天的長時間重構，不會逼你死盯著終端機視窗只為了讓上下文活著。對於動輒數天的長時間重構，這份持續性比任何單一基準測試都更重要。
自動 MCP 設定
要讓 Token Intelligence 運作，代理必須和 Tempest 的共用索引溝通。應用程式會自動為 Claude Code、Cline、Cursor、Gemini CLI、Kiro 與 opencode 寫入 MCP 設定檔。設定少了一件需要手動編輯的事，也讓你的代理設定在各工具之間保持一致。
優缺點
優點
- 依 Apache 2.0 授權，免費且開源，因此不用買授權，也能讀程式碼。
- 原生桌面應用程式具備真正的隔離，勝過手動在終端機與暫存之間來回搬弄。
- 跨多個工作階段的 token 節省相當顯著，降低了平行執行代理的成本。
- 內建的差異、提交與 PR 工具讓整個流程留在同一個視窗裡。
- 不需要帳號，下載後就能馬上開始工作。
缺點
- 沒有代管服務或公開 API，如果你需要從伺服器或 CI 流程觸發代理，這點就排除了它。
- 只有兩個以上代理時才說得通；單一代理的工作流程不需要這層額外架構。
- 它是原生桌面應用程式，因此無法用在純瀏覽器或行動裝置的工作流程。
- 專案仍在早期階段，所以隨著開發藍圖補齊，預期還有些粗糙之處。
常見問題
Tempest 用來在同一個專案上平行執行多個 AI 程式開發代理，且彼此不會互相干擾。每個代理都在自己的 git worktree 與分支中工作，你在同一個視窗裡檢視結果。
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Tempest 替代方案
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StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板，把枯燥的部分都先接好了：驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件，以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格，然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js，所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
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Tricentis · 程式設計Testim 是專為網頁、行動與 Salesforce 應用程式打造的 AI 測試自動化平台，用來建立並執行端到端測試。它靠機器學習在介面變動時維持測試穩定，團隊因此少花時間修補壞掉的定位器。對於一款今天就能開始使用的自動化測試工具來說，這表現不算差。你透過在瀏覽器錄製動作來建立測試，需要更多控制時再補上 JavaScript。對忙碌的 QA 團隊來說，這是個可靠的選擇。