Codex, Claude Code ve OpenCode'u Paralel Çalışma Ağaçlarında Yan Yana Nasıl Çalıştırılır

Orca: Paralel Yapay Zeka Aracıları İçin Açık Kaynaklı Kokpit

TL;DR: Orca, Stably tarafından geliştirilen ve her biri izole bir Git çalışma ağacında çalışan birden fazla kodlama aracısını aynı anda yönetmenizi sağlayan masaüstü uygulamasıdır. Mevcut aboneliklerinizle herhangi bir CLI aracısını çalıştırır; terminal bölmeleri, fark açıklamaları, SSH çalışma ağaçları, Chromium tabanlı Tasarım Modu, GitHub ve Linear entegrasyonları ile mobil yardımcı uygulama sunar. 1 Eylül 2026 itibarıyla 58.464 yıldıza sahip olan proje MIT lisanslıdır ve macOS, Windows ve Linux'ta çalışır. Orca sizi verimlilik darboğazı olmaktan çıkarır; ancak hangi farkın doğru olduğunu belirlemez ve ekip arkadaşlarının okuyabileceği kalıcı bir kayıt oluşturmaz.

Apidog'u bugün deneyin

Bu yazı, 2026'da kurulmaya değer beş açık kaynaklı yapay zeka aracı aracının derlemesinden bir araca, Orca'ya, derinlemesine bakar.

Tek bir terminalde çalışan tek bir aracı, tek bir iş birimidir: komut verirsiniz, beklersiniz, çıktıyı incelersiniz ve tekrar komut verirsiniz. Aracı hızlıdır; yavaş olan genellikle sizsiniz.

Çözüm, birkaç aracıyı paralel çalıştırmaktır. Ancak aynı çalışma ağacını düzenleyen aracılar birbirlerinin dosyalarını bozabilir. Orca bunu her aracıya ayrı bir Git çalışma ağacı vererek çözer.

Temel fikir: aracı başına bir çalışma ağacı

Git çalışma ağaçları, aynı depoda farklı dallar için birden fazla çalışma dizini açmanıza olanak tanır. Orca bu özelliği aracı yönetiminin merkezine yerleştirir:

• Her aracı kendi çalışma ağacında çalışır.
• Beş aracı aynı depoda birbirlerinin dosyalarına dokunmadan ilerleyebilir.
• Tek bir istemi birden fazla aracıya dağıtıp sonuçları karşılaştırabilirsiniz.
• Beğendiğiniz yaklaşımı seçip ana çalışma ağacınıza birleştirebilirsiniz.

Örnek dağıtma modeli:

Tek bir istemi, her biri izole bir çalışma ağacında çalışan beş aracıya gönderin. Sonuçları karşılaştırın ve en iyi çözümü birleştirin.

Bu yaklaşım belirli görevlerde gereksizdir. Bir uç noktaya alan eklemek veya mevcut bir işleyiciye bağlanmak gibi net görevlerde tek aracı yeterlidir. Ancak zor bir geçiş, belirsiz bir performans sorunu ya da birden fazla savunulabilir mimari yaklaşımı olan bir yeniden düzenleme için dağıtma oldukça değerlidir.

Üç farklı modelin aynı geçişte aynı şekilde başarısız olması daha az olasıdır. En iyi sonucu seçmek, ilk denemeyi tekrar tekrar iyileştirmekten daha hızlı olabilir.

Bunu elle yapmak ise beş terminal sekmesi, beş git worktree add komutu ve hangi sekmenin hangi görevde olduğunu hatırlamak anlamına gelir. Orca bu operasyonel yükü ortadan kaldırır.

Hangi araçları çalıştırır?

Terminalde çalışan hemen her şey. Desteklenen araçlar arasında şunlar bulunur:

Claude Code, Codex, Cursor CLI, GitHub Copilot CLI, OpenCode, Grok, Amp, Antigravity, Pi, oh-my-pi, Hermes Agent, Devin, Goose, Auggie, Charm, Cline, Codebuff, Command Code, Continue, Droid, Kilocode, Kimi, Kiro, Mistral Vibe, Qwen Code, Rovo Dev ve MiMo Code.

Genel CLI desteği sayesinde listede bulunmayan terminal tabanlı araçları da çalıştırabilirsiniz.

En önemli nokta, Orca'nın kendi aboneliklerinizi ve API anahtarlarınızı kullanmasıdır. İsteklerinizi başka bir sağlayıcı üzerinden yönlendirmez veya size token satmaz. Örneğin Claude Code'u Opus 5 ile ve Codex'i açık modellere karşı kullanıyorsanız, Orca mevcut hesaplarınıza bağlanır.

Bu durum çok modelli karşılaştırmayı da ucuzlaştırır: aynı istemi Claude Code, Codex ve OpenCode'a göndermek yeni bir satıcı ilişkisi kurmayı değil, zaten sahip olduğunuz üç aboneliği kullanmayı gerektirir.

Kurulum

# macOS
brew install --cask stablyai/orca/orca

# Arch Linux
yay -S stably-orca-bin

macOS Apple Silicon ve Intel sürümleri, Windows yükleyicisi ve Linux AppImage paketi sürüm sayfasında bulunur.

Başsız bir Linux sunucusunda çalıştırmak için orca serve komutunu ve depodaki ilgili kılavuzu kullanabilirsiniz.

Mobil yardımcı uygulama masaüstü uygulamasıyla eşleşir. iOS App Store'da bulunur; Android APK'sı ise sürüm sayfalarında yayımlanır. İsterseniz Apidog'u da indirebilirsiniz.

İlk haftadan sonra öne çıkan özellikler

Paralel çalışma ağaçları manşeti oluşturur. Günlük kullanımı asıl değiştiren özellikler ise şunlardır.

Hesap değiştirici ve kullanım takibi

Uygulama içinden Claude ve Codex kullanımını, hız sınırı durumunu ve sıfırlama sürelerini görebilirsiniz. Oturumu kapatmadan hesap değiştirebilirsiniz.

Birden fazla aracı paralel çalıştırırken limitlere ulaşmanız olasıdır. Sıfırlama zamanını bilmek, görevin ortasında beklemek zorunda kalmakla işi önceden planlamak arasındaki farktır.

Yapay zeka destekli fark açıklamaları

Herhangi bir fark satırına yorum bırakıp bunu doğrudan aracıya gönderebilirsiniz. İnceleme, düzenleme ve commit işlemleri uygulamadan ayrılmadan yapılır.

Bu, aracı çıktısı için doğru etkileşim modelidir. Yararlı geri bildirim çoğunlukla satıra özeldir:

“Yeniden deneme yardımcısında geri çekilme üstel olmalı.”

Bu tür bir notu sohbet kutusuna yazmak yerine ilgili kod satırına bağlamak bağlam kaybını önler.

SSH çalışma ağaçları

Daha büyük bir uzak makinede aracıları çalıştırabilir; otomatik yeniden bağlanma, port yönlendirme, dosya düzenleme, Git ve terminal özelliklerinden yararlanabilirsiniz.

Dizüstü bilgisayarınız beş paralel derlemeyi kaldıramadığında bu özellik pratik hale gelir.

Tasarım Modu

Gerçek bir Chromium penceresindeki herhangi bir öğeye tıklayın. Orca, öğenin HTML ve CSS bilgisini ve kırpılmış ekran görüntüsünü aracının istemine ekler.

Böylece “hangi şeyin bozuk olduğunu” metinle tarif etme zorunluluğu ortadan kalkar.

Diğer araçlar

• WebGL oluşturma, sonsuz bölmeler ve kalıcı geri kaydırma geçmişi sunan Ghostty sınıfı terminal bölmeleri
• Uygulama içi GitHub ve Linear desteği
• Bir görevden doğrudan çalışma ağacı açma
• orca worktree create, snapshot, click ve fill komutlarıyla CLI otomasyonu
• Otomatik kaydetmeli VS Code tabanlı düzenleyici
• Dosya ve görselleri sürükleyip bırakma
• Çalışma ağaçları ve aracılar arasında hızlı açma
• Markdown ve PDF önizlemeleri
• Gerçek kullanıcı arayüzü etkileşimi gerektiren işler için bilgisayar kullanımı
• Aracının tamamlandığını veya takıldığını gösteren bildirimler ve okunmamış durumu

Bakımcılar her gün gönderim yapıyor. Bu nedenle değişiklik günlüğü, güncel özellik listesini takip etmek için en güvenilir kaynaktır.

Dağıtma ne zaman işe yarar?

Paralel çalışma ücretsiz değildir. Aynı yanıtın beş sürümünü almak, çoğu zaman yaklaşık beş kat token ve beş kat inceleme yükü anlamına gelir.

Pratik kural:

Belirsizlik varsa dağıtın; görev kesinleşmişse tek aracı çalıştırın.

Dağıtma kullanın

• Durum yönetimi yeniden düzenlemelerinde
• Zorlu veri geçişlerinde
• Darboğazı henüz belirlenmemiş performans sorunlarında
• Yabancı kütüphane entegrasyonlarında
• Birden fazla savunulabilir mimari yaklaşımında
• Farklı modellerin güçlü ve zayıf yönlerini karşılaştırırken

Tek aracı kullanın

• Bir uç noktaya alan eklerken
• Mevcut işleyicilerle eşleşen tek bir işleyici bağlarken
• Davranışı belgelenmiş bir fonksiyon için test yazarken
• Kabul kriterleri ve çözüm yolu zaten netken

Aynı istemde üç Claude Code örneği genellikle birbirine yakın sonuçlar üretir. Claude Code, Codex ve OpenCode gibi farklı araçlar ise eğitim verileri ve çalışma biçimleri nedeniyle daha farklı sonuçlar verebilir. Orca'nın bu karşılaştırmayı tek tıklamaya indirmesi önemli bir avantajdır.

Kabul kriterlerini önce yazın

Dağıtmaya başlamadan önce doğru cevabın ne olduğunu tanımlayın. Aksi halde en temiz görünen farkı seçersiniz.

Örneğin üç maddelik bir kontrol listesi oluşturun:

1. OpenAPI sözleşmesine uygunluk
2. Başarılı ve hatalı yanıtların doğru işlenmesi
3. Mevcut sözleşme testlerinin tamamının geçmesi

Bu liste, incelemeyi öznel bir seçimden doğrulanabilir bir kontrole dönüştürür ve aracılara daha net bir hedef verir.

Ekonomik açıdan dağıtma, tokenleri daha geniş bir çözüm alanı aramak için takas etmektir. Çözüm alanı genişse iyi; tek bir mantıklı cevap varsa kötüdür.

Orca'nın çözemediği sorun: doğru farkı seçmek

Beş aracı çalıştırdığınızda beş fark elde edersiniz. Peki hangisi doğru?

Orca bu soruyu cevaplamaz. Dağıtma çıktıyı çoğaltır; doğruyu makul olandan ayırma becerinizi otomatik olarak artırmaz. Beş farkı dikkatle okumak kodu yazmaktan uzun sürerse, insanlar genellikle en temiz görüneni seçer.

Temiz görünmek doğru olmak demek değildir. Özellikle API kodunda her aracı uç noktanın döndürdüğü veriyi kendi varsayımına göre yorumlayabilir:

• Her biri farklı bir yanıt şekli varsayabilir.
• Her biri kendi varsayımına göre test yazabilir.
• Farklar birbiriyle çelişebilir.
• Kod yalnızca varsayılan başarılı akışta çalışabilir.

İhtiyacınız olan şey, siz olmayan bir hakemdir: aracıların icat etmediği bir sözleşme ve adayların başarısızlıklarını ortaya çıkaran deterministik testler.

Sağlam bir değerlendirme katmanı

• OpenAPI spesifikasyonunu ortak doğru olarak kullanın. Her çalışma ağacındaki aracı aynı şemaları, durum kodlarını ve hata zarflarını okumalıdır. Bunun için OpenAPI spesifikasyonunuzu aracı araçları olarak kullanma yaklaşımına bakabilirsiniz.
• Taklitleri spesifikasyondan üretin. Hata dallarını da dahil edin; yalnızca başarılı yolu uygulayan aday hemen başarısız olsun.
• Sözleşme testlerini kazananı belirlemek için çalıştırın. Aynı test paketini beş çalışma ağacında çalıştırın. İki aday geçip üçü kalıyorsa, seçim estetikten değil kanıttan yapılır.
• Şekil değişikliklerini görünür kılın. Yukarı akış sözleşmesi değiştiğinde testler bozulmalı; davranış sessizce kaymamalıdır. API değişikliklerinin yapay zeka aracılarını nasıl bozabileceği bu yazıda ele alınıyor.

Apidog burada Orca'yı tamamlayan bir katman olarak konumlanır: Orca beş aday çözümü ucuza üretir; bir API spesifikasyonu ve deterministik test paketi ise aralarından seçim yapmayı ucuzlaştırır.

Bu ikinci yarı olmadan paralellik, verimliliği artırmak yerine inceleme yükünü artırır. Dağıtmayı açmadan önce spesifikasyonu ve testleri bağlayın. Aracıların daha fazla kod üretmesiyle doğrulama ihtiyacının neden azalmadığını Yapay zeka aracıları çağında hâlâ bir API aracına ihtiyacınız var mı? ve üretim yapay zeka aracısı güvenilirliği yazılarında bulabilirsiniz.

Geri kaydırma geçmişi kayıt değildir

Bu, Orca'nın kusurundan çok ürün sınırıdır.

Orca tek bir operatör için güçlü bir kokpittir. Çalışma ağaçları, terminal oturumları, farklar ve yeniden başlatmalardan sonra kalan geri kaydırma geçmişi makinenizde durur. Yalnız çalışırken bu mükemmeldir; ikinci bir kişinin bağlama ihtiyaç duyduğu anda sorun çıkar.

Perşembe günü beş aracı çalıştırırsınız. Pazartesi günü bir ekip arkadaşınız ödeme istemcisindeki yeniden deneme mantığının neden değiştiğini sorar. Çalışma ağacını kapatmadıysanız cevap dizüstü bilgisayarınızdaki bir terminal bölmesindedir. İstem, akıl yürütme ve inceleme süreci kaybolmuş; geriye yalnızca modelin yazdığı commit mesajı kalmıştır.

İstemler kayıt değildir. Kokpit, organizasyon değildir.

Orca ve Sharkly arasındaki fark

Sharkly, aynı probleme farklı bir katmandan yaklaşır. İki sistem de işi izole eder ve kendi yürütme ortamınızı ve aboneliklerinizi kullanmanıza izin verir. Fark, iş biriminin ne olduğudur:

• Orca'nın birimi, o anda baktığınız çalışma ağacıdır.
• Sharkly'nin birimi, oturumdan daha uzun yaşayan görevdir.

Sharkly yaklaşımında:

• Görev, istem değil paylaşılan kayıttır. İlerleme, araç çağrıları ve sonuçlar göreve akar. Aracı çıktısı yorumlanabilir bir kayıt olarak kalır.
• Aracı, kaydedilmiş bir yapılandırmadır. Talimatlar, çalışma zamanı, beceriler, depolar ve ortam tekrar kullanılabilir.
• Ekip, lider aracı ve diğer aracılardan ve insanlardan oluşur. Lider görev bağlamını okur, üyeleri seçer ve sonuçları tek yerde birleştirir.
• Yürütme kendi ortamınızda gerçekleşir. Dizüstü bilgisayarı, sunucuyu veya konteyneri bağlayıp mevcut çalışma zamanını kullanabilirsiniz.
• Depo işi görev başına izole çalışma ağacında yürür.
• Backlog otomatik olarak çalışmaz. Görev önce hazırlanır ve incelenir; token harcanmadan önce kontrol noktası oluşturulur.
• Ekiplerin kullandığı yapılar korunur. Alanlar, projeler, sprintler ve görevler; ayrıca Jira senkronizasyonu desteklenir.

Dürüst özet: Yalnız çalışıyorsanız Orca muhtemelen yeterli ve güçlüdür. İkinci bir kişinin aracının ne yaptığını görmesi gerektiğinde kalıcı bir görev kaydına ihtiyaç duyarsınız. Hiçbir geri kaydırma geçmişi bunun yerini tutmaz.

Uygulanabilir kurulum sırası

1. Orca'yı kurun ve ilk hafta tek aracıyla kullanın. Terminal, düzenleyici ve fark açıklaması akışına alışın.
2. Spesifikasyonu ve sözleşme testlerini bağlayın. Hakemsiz paralel çalışma, sonuçları iyileştirmek yerine inceleme yükü oluşturur.
3. Yalnızca zor problemlerde dağıtma kullanın. Belirsiz bir yeniden düzenlemede üç aracı, net bir görevde tek aracı çalıştırın.
4. Token maliyetini azaltın. Aynı depoyu tarayan beş aracıyı codebase-memory-mcp gibi bir çözümle destekleyin.
5. İstemi baştan yazmak yerine satır açıklaması kullanın. Aracıya bağlamsal geri bildirim vermek daha hızlıdır.
6. Dizüstü bilgisayarınız zorlanmaya başladığında SSH çalışma ağaçlarına geçin. Gerçek derlemelerde bu genellikle üçüncü veya dördüncü paralel aracı civarında olur.
7. İkinci kişi dahil olduğunda görev katmanı ekleyin. Yalnız çalışıyorsanız atlayabilirsiniz; ekip çalışmasında kalıcı kayıt isteğe bağlı değildir.
8. Araç çağrılarını izleyin. Adayların gerçekten hangi araçları kullandığını görmek için aracı araç çağrılarını izleme yaklaşımından yararlanın.

SSS

Orca IDE'min yerini alır mı?

Aracı tabanlı işler için çoğunlukla evet. Otomatik kaydetmeli VS Code tabanlı düzenleyici, dosya gezgini, terminal ve fark inceleme özellikleri bulunur. Derin hata ayıklama için yine tam bir IDE tercih edilebilir.

Her paralel aracı için ayrı abonelik gerekir mi?

Hayır. Orca mevcut hesaplarınızı kullanır ve Claude ile Codex limitlerini ve sıfırlama sürelerini gösterir. Paralel çalıştırmalarda hız limitlerine ulaşmanız, Orca'dan çok plan limitleriyle ilgilidir.

Aynı depoda beş aracı çalıştırmak güvenli mi?

Git çalışma ağaçları açısından evet; her aracı kendi çalışma dizininde çalışır. Ancak veritabanları, geliştirme sunucuları ve portlar gibi depo dışı paylaşılan durumları ayrıca yönetmeniz gerekir. Aksi halde aracı hatası gibi görünen çakışmalar yaşanabilir.

Farklar arasında nasıl seçim yapmalıyım?

Aynı test paketini tüm adaylara karşı çalıştırın ve kararı testlere bırakın. Testler adayları ayırt edemiyorsa önce testleri iyileştirin, ardından dağıtmayı ölçeklendirin.

Orca mı, Sharkly gibi bir iş yönetimi aracı mı?

Farklı katmanlardır ve birlikte kullanılabilir. Orca aracılarınızı o anda yönetir; görev sistemi işin atandığı, yaşadığı ve sonradan incelenebildiği yerdir. Yalnız çalışıyorsanız yalnızca Orca yeterli olabilir.

Orca gerçekten MIT lisanslı mı?

Evet. Stably ticari bir şirkettir; masaüstü uygulamasının kaynak kodu MIT lisansı altında yayımlanır.

Sonuç

Orca, kodlama aracılarıyla çalışan tek bir operatörün verimlilik darboğazını azaltmak için güçlü bir çözümdür. Paralel çalışma ağaçları, gerçek terminal, fark açıklamaları, uzaktan yürütme ve mobil yardımcı uygulama ciddi bir çalışma ortamı oluşturur. Kendi aboneliklerinizi kullanması da doğru bir iş modelidir.

Ancak saatte daha fazla aday çözüm üretmek tek başına ilerleme değildir. Bu adayları karşılaştırmak için bir API sözleşmesine ve test paketine ihtiyacınız vardır; Apidog bu katmanı sağlar. Sonuçları hatırlamak ve ekip içinde paylaşmak içinse oturumdan uzun yaşayan bir görev kaydı gerekir; bu da Sharkly gibi bir sistemin rolüdür.

Hakemsiz beş aracı, çıktının beş katı değildir. İnceleme kuyruğunun beş katıdır.