Orca ADE：複数の CLI エージェントを各自の git worktree で並列実行
2026-10-19 時点、公式リポジトリは Orca を「100x builders」のための AI オーケストレーターと説明し、ドキュメントサイトは desktop IDE と呼んでいます。Codex や ClaudeCode、OpenCode、Pi といったコマンドライン agent を、それぞれ専用の git worktree で同時に走らせる仕組みで、モデルへのアクセスは自分のサブスクリプションのままです。このページでは並列実行で実際に省けるもの、その代わり、そして各家 CLI の権限フラグが Orca 側でどう設定されるかを整理します。
更新日 2026-10-20
このツールを QCode エンドポイントに接続。Claude・GPT・中国系モデルを 1 キーで。
- トークン単位の課金・最新単価は /models
- カード（Visa / Mastercard）・Apple Pay・Google Pay・暗号資産で支払い可能
- チャージ後すぐにセルフサービスで開通
まず押さえて四点
公式の呼び名：ADE と AI オーケストレーター
公式 README は現在、Orca を「100x builders」のための AI オーケストレーターとして紹介しています。ドキュメントサイトのホームは desktop IDE、すなわち複数の AI コーディング agent を並べて走らせるものだと表記し、同じページに、モデル自体は持たず手元で動かしている agent を動かすものだと書かれています。どちらも指しているものは同じで、すでに手元で動かしているコマンドライン agent をまとめる道具です。モデル自体は同梱されていません。公式サイトの各ページのフッターは今も Orca を ADE（エージェント開発環境）と紹介しています。確認日 2026-10-19。
タスクごとに専用のチェックアウト
README の Parallel Worktrees では、ひとつの指示を複数の agent に分配し、それぞれ専用の独立した git worktree で走らせて、結果を比べて勝ち分をマージすると説明しています。ドキュメントのほうは仕組みを補います。git worktree によって各タスクがリポジトリの独立したディスク上のコピーを持ち、agent 同士が互いのファイルを壊しません。新しく作った worktree はクリーンなチェックアウトなので、gitignore された依存関係やキャッシュ、ローカルの秘密情報は自分で用意し直す必要があります。
公式のコンボボックスはプロセスを起動するだけ
公式の supported ページは仕組みを率直に書いています。コンボボックスは端末上でプロセスを起動するだけのことで、端末で動く CLI agent なら組み込めます。組み込みの選択リストに入っているのはワンクリック起動の一覧で、より深い hooks、状態表示、使用量の可視化、アカウント切り替えは agent ごとに条件付きでサポートされています。README は現在、Codex、ClaudeCode、OpenCode、Pi を横並びで走らせ、各 agent が自分の worktree を使い、進捗はひとまとめに管理できる形を書いています。
使用量バーはローカル情報を読む
公式の usage-tracking ページには、各 agent が自分のディスク上に保つ使用量の状態を読み取ってステータスバーに出す、とあります。その直後に追加の API 呼び出しも追加の認証も要らない、と一文続きます。結果として読み値は agent 自身が書き込んだときに更新され、リアルタイムではありません。公式が名指ししている範囲は Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode、Kimi Code、MiniMax で、全 agent に広げてはいません。ステータスバーのその部分をクリックすると、追跡中の提供元、プラン、次にリセットされる時間、期間ごとのバーが並ぶ Usage パネルが開きます。確認日 2026-10-19。
Orca は何で、何ではないか
公式の情報は同じものを三つの言い方で説明しています。リポジトリの README は Orca を「100x builders」のための AI オーケストレーターと書き、ドキュメントサイトは desktop IDE と呼び、サイトのフッターは今も the agent development environment（ADE）と表記しています。どれも意味は同じで、複数のコマンドライン agent をそれぞれ独立した git worktree で走らせ、進捗をひとつの場所で確認する、というものです。より重要なのは「何ではないか」です。公式ドキュメントは Orca はモデルではないと明記しており、モデルとサブスクリプションはあなたの側にあります。Orca が管理型の計算資源を売ることもありません。リモートで使うマシンやクラウドアカウントは引き続きあなたの管理下です（公式 README とドキュメントを 2026-10-19 に確認）。
この半年の数字
公式の数値として残せるものはほとんどありません。GitHub のリポジトリページに埋め込まれたデータでは createdAt は 2026-03-17。最新のリリースは v1.4.230、リポジトリは MIT ライセンスのオープンソースで、入れてもソースコードを読んでも issue を出しても前払いはいらず、README 自身が機能リストは常にリリースより遅れていると書き、実際の機能リストは changelog にある、という程度です。費用は agent 側に発生します。stars や forks は毎分変わるので本文には書きません。話題になる理由として公式の証拠で支えられるのは二つだけで、無料のオープンソースであることと、ベンダー自身が毎日出荷と言い README の一覧が追いついていないことです。いずれも当日の値でずれるため、2026-10-19 の一時点の記録としてだけ残します。
タイムライン
2026-03-17：GitHub のリポジトリページが示している createdAt はこの日（UTC）で、同じメタデータには fork ではなく、組織所有で、アーカイブされていない、とあります。2026-10-19 の時点で、公開されてまだ 1 年未満です。
2026-09-20：その時点の最新リリースは v1.4.206 で、落地した PR は通常 48〜72 時間後に公開されると公式に書かれています（P0+ の修正を除く）。install ドキュメントが示す範囲はこうです。自動更新は既定で stable チャンネルを追い、stable は一つずつ検査され、新機能はまず RC チャンネルに現れ、しばしば毎日リリースされます。README 自身も毎日出荷しているので、この一覧は常に遅れていると認めています。確認日 2026-10-19。
2026-10-19：公式の最新リリースは v1.4.230 です。GitHub Releases では published 2026-10-19T06:30:00Z、draft と prerelease はどちらも false で、正式版です。
公式で逐語確認 vs 落とし穴
公式で逐語確認できる
2026-10-19に照合し、公式ページでそのまま照合できるものは次の通りです。モデル面：公式はOrcaが既にお使いのagentを動かすと書いており、購読はその側にあります。計算資源面：Orcaは管理されたVPSホスティングを売らないとしています。分離面：Orcaはworktreeネイティブで、タスクごとにリポジトリのディスク上のコピーを一つずつ持ちます。ブランチとstashで分ける方式ではありません。対応面：どのCLI agentとも組み合わせられ、コンボボックスは端末でプロセスを起動するだけだと公式は説明しています。同じページでは粒度も分かれており、ピッカーの項目はワンクリックの事前設定に対応し、より深いhooks・状態・使用量・アカウント切替は対応しているagentにだけ記載があります。使用量バーは各agentがディスクに保持するローカルの状態を読むだけで、追加のAPI呼び出しも追加の認証もありません。数字はagentが書き込んだときに更新され、リアルタイムではありません。インストールはbrew install --cask stablyai/orca/orcaのコマンド一つで、Linuxではコマンドライン名がorca-ideになります。ライセンスはMITライセンスで、自由かつオープンソースのソフトウェアです。リモートについて、リリースの説明にはOrca Server 2.0が近日公開され、リモート作業をより安定させる予定だと書いてあります。現在のRemote Serverは実験段階で、バグがある可能性があります。リリースの流れについて、installドキュメントはstableリリースを一つずつ検査し、RCビルドが新機能を先に、しばしば毎日出すと説明しています。
⚠️ 公式が明かしていない点と名前の重なり
名前の重なりにはもう一層あります。Plotly のチャート書き出しツールも orca で、その README には 2026 年 8 月で deprecated になって Kaleido を指すと書かれています。Homebrew の orca だけ名前の cask が説明しているのはまさにそのツール（対話的な Plotly チャート）で、2026-09-01 から無効化されています。公式の情報が明かしていない点は三つです。一つ目、Orca Server 2.0 についてはリリースの説明に「近日公開予定」としか書かれておらず、日付はありません。今使える Remote Server は依然として実験段階で、バグがある可能性があります。二つ目、README 自身が機能リストは常にリリースより遅れていると認め、実際の機能リストは changelog にあるとしています。したがってコマンド名、パッケージ名、agent 名は確認日を基準にしてください。三つ目、名前の重なりです。GNOME 環境では /usr/bin/orca はスクリーンリーダーのバイナリなので、公式は Linux のコマンドライン名を orca-ide にしており、command -v orca による確認は使わないと明記しています。Homebrew のコマンドでは orca だけで書かず stablyai/orca/orca とフルで指定してください。
ターミナル N 本と tmux の比較
増える側
公式に逐語で載り、むき出しの端末だと自前で組む四点。タスクごとにディスク上別コピーのリポジトリ。単一のプロンプトを複数 agent に配って結果を比べ、勝ちをマージする流れ。ベンダーに問いに行かない、ローカル記帳を読む使用量バー。完了通知と後続指示が出るモバイル companion。さらに公式 README はこう書いています：WebGL 描画で無限に分割できる Ghostty 級のターミナル、再起動後もスクロールバックが残ります。Design Mode では実際の Chromium ウィンドウの要素をクリックすると、その HTML と CSS、切り抜いたスクリーンショットが agent のプロンプトにそのまま入ります。確認日 2026-10-19。
失う側
自分で引き受けることになる部分。新しく作る worktree はクリーンなチェックアウトで、gitignore された依存関係やキャッシュ、ローカルの秘密情報は作り直すまで欠けたままです。並列で起動した agent には、各社 CLI の権限スキップフラグが既定で入ります。コマンドライン側のオーケストレーションは、先に設定で Experimental を有効にする必要があります。スマホ側は閲覧が中心で、事実の源はデスクトップのままです。ご自身でターミナルと tmux を使うなら、そのあたりは全部手元にあります。スクリプトは読みやすく、レビューしやすく、リポジトリに納められます。代わりに、隔離層と使用量ビューは自分で組む必要があります。
入れ方と、入れ終えてからの一手
① macOS：Homebrew の cask は公式ドキュメントどおりの名前 stablyai/orca/orca で、コマンドは brew install --cask stablyai/orca/orca です。この cask は stable チャンネルを追うので、更新は brew upgrade --cask orca、RC 版は GitHub Releases かアプリ内の Check for Updates から入れます。tap なしの brew install --cask orca は Homebrew の Plotly 図表エクスポータを指し、この cask は 2026-09-01 付けで無効化済みなので、そのコマンドは失敗します。② Windows と Linux：install ページは macOS・Windows・Linux のダウンロード先を掲載しています。Linux の AppImage・.deb・.rpm は同じアプリの内容で、違うのは更新の受け取り方だけです。自分で更新できるのは AppImage だけで、.deb と .rpm は新しい版があると知らせるだけで、インストールコマンドを渡します。③ 初回起動：公式は app が署名と公証済みで、macOS では初回に確認のダイアログが出ることがあり、Electron アプリでは通常の挙動だと書いています。④ コマンドライン：Orca CLI は Settings → General → Orca CLI で登録します。Linux ではコマンド名は orca-ide で orca ではありません。/usr/bin/orca は GNOME のスクリーンリーダーのバイナリで、公式も確認に command -v orca を使わないようにと明記しています。⑤ インストール後はまず worktree を作って小さなタスクを 1 つ回します。新しく作った worktree はクリーンなチェックアウトなので、gitignore された依存関係やキャッシュ、ローカルの秘密情報は含まれません。
QCode での Orca の使い方
Orca はモデルを中継せず、資格情報も預かりません。公式の first-session ページには、新しい worktree で正しい作業ディレクトリで選んだ CLI が起動され、既存のサブスクリプション認証情報が転送されるとあります。エンドポイントとキーの変更はその CLI 自身の設定で扱い、そのキーは QCode のキーで構いません。橋渡しはここだけです。モデル呼び出しは token 単位の課金で、各モデルの単価は /models に掲載されています。Orca 自身はローカルアプリで、こちらが提供するモデルではありません。Claude Code を別の base_url に向ける方法は /anthropic-base-url-setup-guide、agent ごとのエンドポイント項目は /orca-third-party-api-key にまとまっています。agent を机以外で長く走らせたいときや、固定のリモート開発環境が欲しいときは、QCode のクラウドサーバーが使えます。1 台につき独立した公開 IPv4 が 1 個付き、root 権限も備わります。用意後は ssh root@IP で接続します（IP はパネルのアドレスに置き換えます）。期間は 1、3、6、12 か月から選べ、構成に応じた課金の 1 日試用もあります。用意に失敗した場合や、注文から 2 時間以内に届かない場合は、金額は全額残高へ返金されます。自動更新を有効にすると、期限の 3 日前に残高から 1 か月が更新され、パネルで状態の確認、電源の ON/OFF、再起動、更新、パスワードの再設定ができます。システムイメージにサイト作成パネルは含まれず、現時点では回線の変更や構成のアップグレードはオンラインでは行えません。開始価格は qcode.cc/en/cloud の回線比較表をご覧ください。現在、クラウドサーバーの画面は中国語と英語の 2 種類のみです。
よくある質問
Orca を使い始める前に Claude や Codex のサブスクリプションは必要？
アプリ本体には費用がかかりません。Orca は MIT ライセンスのオープンソースで、README にもモデルアクセスを売っていないと書いてあります。モデルを使うなら、ご自身がすでに契約しているサブスクリプションを使います。公式ドキュメントは Claude・Codex・OpenCode のサブスクリプションを自分で用意すると説明し、Claude Code、Codex、Cursor CLI にはすでに払っているとも書いています。GLM のページには Orca は GLM のアクセスを含めも再販もしないと逐語で書かれています。費用は agent 側で、Orca 側ではありません。照合 2026-10-19。
自分の key やエンドポイントを設定できる？
Orca には貼りません。公式の first-session ページには、新しい worktree を開くと agent のコンボボックスが立ち上がり、選んだ CLI を正しい作業ディレクトリで起動して、既存のサブスクリプション認証情報を転送するとあります。supported ページは仕組みをそのまま書いていて、コンボボックスは端末でプロセスを起動するだけ、と説明しています。Orca 側のモデル切り替えは orchestration の --model だけで、公式はこれが Claude・Codex・Cursor の不透明なモデル ID のみを受け付けると定めています。それ以外の agent は各自の設定に戻ります。エンドポイントとキーの変更は、その CLI 自身の設定に書きます。agent ごとの項目の書き方は /orca-third-party-api-key にまとまっています。照合 2026-10-19。
OpenRouter や別のゲートウェイの用量が用量バーに出ないのはなぜ？
使用量バーが各社のリアルタイム API ではなく、各 agent が自分のディスクに書いた記録を読んでいるからです。公式の usage-tracking ページが挙げるローカル状態は Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode、Kimi Code、MiniMax です、結論の一文は追加の API 呼び出しも追加の認証も不要な、というものです。よって数字は agent 自身が書き込んだときにしか更新されません。OpenRouter のような第三者のエンドポイントに agent を向けたあとも、バーが正しいかどうかは公式ドキュメントには書かれていません。
スマホではどこまでできる？
監視と追従の指示はできますが、二つ目のクライアントではありません。README には、電話から agent を見守り操作できると書かれています。mobile ページはその範囲を限定しており、読み取りが中心のビューになります。agent の状態、最近の端末出力、プロンプトへの返信、worktree のスリープ、ソース管理の確認、agent アカウントの切り替えといった操作ができます。ペアリングは一度きりで、事実の源はデスクトップのままです。この版はまだ beta です。Codex にたまった rate-limit reset の分は、companion の Accounts ページで使えます。照合 2026-10-19。
SSH worktree が繋がらない、まず何を見る？
公式の ssh ページに、じゃまになる点が二つあります。① ホストキーの検証：Orca は組み込みの SSH 接続について、有効な OpenSSH の known_hosts と保存済みの鍵を照合します。ホストを作り直して指紋が変わった場合は、パスワード入力を求める前に拒否されるので、まず新しい指紋を自分で確認してください。known_hosts が食い違うときは、Orca が対応する ssh-keygen -R コマンドを出します。② リモートのツールチェーン：初回接続時に Orca はリモート側へ小さな relay を入れます。Linux では node-pty をその場でビルドすることが多く、リモートに make、C++ コンパイラ、python3 がない場合、ファイル、git、エディタまでは接続できますが、リモート端末は使えません。ビルドツールを入れれば再接続できます。
Orca が勝手にモデルを呼んで課金されることはある？
使用量の側は呼ばれません。公式の記述では、Orca は各 agent が自分のディスクに書いた記録を読むだけで、追加の API 呼び出しも追加の認証も要りません。実際にモデルを呼んで費用が生じるのは起動した CLI の側です。同じドキュメントが二つの注意を挙げています。新しい起動では各社の CLI の権限スキップフラグが既定で入ることと、worktree は隔離されたチェックアウトであってセキュリティサンドボックスではないことです。対策は公式どおり、Settings → Agents → Agent Permissions で Manual を選ぶことです。Orca にはモデルプロキシの層がなく、supported ページの説明はコンボボックスが端末でプロセスを起動するだけというものです。照合 2026-10-19。
出典
公式リポジトリと README：https://github.com/stablyai/orca と https://raw.githubusercontent.com/stablyai/orca/main/README.md。公式ドキュメント https://www.onorca.dev/docs で、このページがそのまま引用したページは install、model/worktrees、ssh、mobile、agents/supported、agents/usage-tracking、cli/orchestration、first-session（raw ソースは https://raw.githubusercontent.com/stablyai/orca/main/docs/site/content/docs/ 配下）。リリースとリリース本文：https://api.github.com/repos/stablyai/orca/releases。コマンド名、パッケージ名、agent 名は取得した日を基準としてください。
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このページは Stably が公開している Orca のドキュメントとリポジトリの内容をまとめたものです。Orca や Stably とは関係なく、公式によるお墨付きを受けたわけでもありません。コマンド名、パッケージ名、agent 名、そして使用量バーの挙動は 2026-10-19 に取得した公式ページの範囲に限られます。README 自身が機能リストは常にリリースより遅れていると書いているため、インストール前に原ページを確認してください。QCode は起動した agent が使うキーの提供元のひとつであり、Orca の動作には責任を負いません。