ShioriCode
ShioriCode adalah ruang kerja agen AI desktop yang menjalankan CLI agen pengkodean Anda yang ada (Codex, Claude Code, Gemini, Cursor, Kimi, dan Shiori) secara berdampingan dalam satu lingkungan yang sadar proyek, diperiksa, dengan garis waktu aktivitas langsung dan tinjauan perbedaan per giliran.
https://shiori.ai/code?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:May 22, 2026
Apa itu ShioriCode
ShioriCode adalah antarmuka desktop yang dirancang untuk pekerjaan pengkodean dunia nyata yang tidak sesuai dalam satu perintah. Alih-alih memperlakukan agen pengkodean AI sebagai eksekusi satu kali di terminal, ShioriCode mengaturnya menjadi utas yang berjalan lama dan sadar proyek yang terikat pada repositori/ruang kerja Anda (dan seringkali cabang), sehingga Anda dapat mengikuti kemajuan dari waktu ke waktu dan menjaga konteks tetap terhubung ke proyek. Ini mendukung beberapa CLI agen populer—seperti Codex, Claude Code, Gemini, Cursor, Kimi—ditambah penyedia Shiori yang dihosting, dan tersedia untuk pelanggan Shiori berbayar aktif di macOS, Windows, dan Linux.
Fitur Utama ShioriCode
ShioriCode adalah ruang kerja agen AI desktop yang memungkinkan Anda menjalankan beberapa CLI agen pengkodean (misalnya, Codex, Claude, Gemini, Cursor, Kimi, dan penyedia Shiori yang di-host) secara berdampingan dalam satu alur kerja yang sadar proyek, dengan pos pemeriksaan. Ini dirancang untuk sesi pengkodean repo nyata yang berjalan lama: Anda menjelaskan tugas, agen membaca repositori dan mulai bekerja, dan Anda dapat menonton garis waktu editan/perintah/langkah yang dialirkan, meninjau perbedaan per giliran, memutar ulang ke pos pemeriksaan, dan kemudian mengirimkan perubahan. ShioriCode tersedia untuk pelanggan Shiori berbayar aktif dan berjalan di macOS, Windows, dan Linux.
Ruang kerja agen multi-penyedia: Gunakan beberapa CLI agen dalam satu aplikasi desktop (Codex, Claude, Gemini, Cursor, Kimi, ditambah penyedia Shiori yang di-host), memungkinkan alur kerja model/penyedia berdampingan tanpa meninggalkan alat.
Utas yang sadar proyek, berjalan lama: Menjaga setiap agen berjalan sebagai utas konteks proyek yang persisten yang cocok untuk pekerjaan yang tidak sesuai dengan satu prompt dan dapat berlanjut seiring waktu.
Garis waktu aktivitas langsung: Mengalirkan aktivitas agen ke garis waktu yang dapat dibaca sehingga Anda dapat mengamati kemajuan saat mengedit file, menjalankan perintah shell, dan melanjutkan langkah demi langkah.
Tinjauan perbedaan per giliran: Menampilkan perbedaan yang dihasilkan untuk setiap giliran, memungkinkan Anda memeriksa apa yang berubah sebelum menerima atau melanjutkan—tanpa beralih ke alat perbedaan eksternal.
Pos pemeriksaan dan putar ulang: Menyediakan sesi pos pemeriksaan sehingga Anda dapat menyetujui perubahan secara bertahap dan memutar ulang ke status sebelumnya jika agen menyimpang.
Aplikasi desktop lintas platform: Tersedia untuk macOS (Apple Silicon dan Intel), Windows x64, dan Linux (AppImage) untuk alur kerja agen yang konsisten di seluruh lingkungan.
Kasus Penggunaan ShioriCode
Pengembangan fitur perangkat lunak di repo nyata: Insinyur produk dapat mendelegasikan tugas implementasi multi-langkah (titik akhir baru, alur UI, integrasi) ke agen, lalu meninjau perbedaan dan menggabungkan setelah persetujuan pos pemeriksaan.
Proyek refactoring dan modernisasi: Tim dapat menjalankan refactor yang berjalan lama (pemisahan modul, migrasi API, peningkatan dependensi) sambil melacak setiap editan/perintah di garis waktu dan mengembalikan melalui pos pemeriksaan saat diperlukan.
Perbaikan bug dan tindak lanjut insiden: Selama debugging, agen dapat mereproduksi masalah, mengusulkan perbaikan, dan secara iteratif menyesuaikan kode; pengembang dapat mengaudit perubahan per giliran dan memutar ulang jika perbaikan memperkenalkan regresi.
Tinjauan kode dan audit perubahan untuk lingkungan yang diatur: Organisasi yang membutuhkan pengawasan lebih kuat dapat menggunakan alur kerja yang berpusat pada perbedaan dan aktivitas yang dialirkan untuk membuat perubahan yang digerakkan oleh agen lebih dapat diperiksa dan ditinjau.
Evaluasi multi-model untuk tugas pengkodean: Tim pengalaman pengembang dan platform dapat membandingkan penyedia/model pada basis kode yang sama dengan menjalankan agen secara berdampingan dan menilai kualitas output melalui tinjauan perbedaan yang konsisten.
Kelebihan
Menyatukan beberapa CLI/penyedia agen ke dalam satu alur kerja desktop, mengurangi peralihan konteks.
Visibilitas dan kontrol yang kuat melalui garis waktu yang dialirkan, perbedaan per giliran, dan putar ulang pos pemeriksaan.
Dibangun untuk pekerjaan proyek nyata yang berjalan lama daripada interaksi satu prompt.
Ketersediaan lintas platform (macOS/Windows/Linux).
Kekurangan
Membutuhkan langganan Shiori berbayar aktif (tidak tersedia untuk pengguna gratis).
Bergantung pada CLI/penyedia agen eksternal untuk kemampuan inti; pengalaman dapat bervariasi tergantung pada pengaturan penyedia dan perilaku model.
Dapat menambah overhead alur kerja untuk tugas-tugas sederhana dibandingkan dengan pelengkapan otomatis editor ringan atau satu kali jalankan CLI.
Cara Menggunakan ShioriCode
1) Dapatkan akses (persyaratan berlangganan): Pastikan Anda adalah pelanggan Shiori berbayar aktif, karena ShioriCode tersedia untuk pelanggan berbayar aktif.
2) Unduh ShioriCode untuk OS Anda: Buka https://shiori.ai/code dan unduh penginstal untuk platform Anda: macOS (Apple Silicon atau Intel DMG), Windows (penginstal x64), atau Linux (AppImage).
3) Instal dan luncurkan aplikasi desktop: Jalankan penginstal yang diunduh (atau buka DMG/AppImage) dan luncurkan ShioriCode.
4) Hubungkan penyedia/CLI agen pilihan Anda: Di ShioriCode, pilih CLI agen pengkodean mana pun yang sudah Anda otentikasi (misalnya, Codex, Claude Code, Gemini, Kimi, Cursor) atau gunakan penyedia Shiori yang dihosting.
5) Buka ruang kerja proyek: Buat atau buka proyek di ShioriCode agar agen dapat bekerja dalam konteks repositori/ruang kerja nyata.
6) Mulai utas yang sadar proyek (sesi): Buat utas baru untuk tugas tersebut. ShioriCode menjaga setiap eksekusi agen sebagai utas yang sadar proyek yang terikat pada cabang dan ruang kerja.
7) Jelaskan apa yang akan dibangun atau diperbaiki: Masukkan permintaan Anda ("Jelaskan"): katakan apa yang ingin Anda bangun atau perbaiki. Agen membaca repositori Anda, membuat rencana, dan mulai bekerja.
8) Saksikan agen bekerja secara real time: Gunakan tampilan garis waktu ("Tonton") untuk mengikuti aktivitas yang dialirkan, termasuk pengeditan file, perintah shell, dan langkah-langkah penalaran.
9) Tinjau perbedaan per giliran di dalam aplikasi: Periksa perbedaan yang dihasilkan saat muncul. ShioriCode menampilkan perbedaan tanpa meninggalkan aplikasi sehingga Anda dapat memahami apa yang berubah setiap giliran.
10) Setujui perubahan atau putar ulang ke titik pemeriksaan: Jika Anda menyukai perubahannya, setujui. Jika tidak, putar ulang ke titik pemeriksaan mana pun untuk membatalkan/mengembalikan ke keadaan sebelumnya dalam sesi.
11) Lanjutkan iterasi (opsional ganti model/penyedia): Biarkan sesi terus berjalan untuk pekerjaan yang berjalan lama yang tidak sesuai dalam satu perintah, dan jalankan model/penyedia secara berdampingan sesuai kebutuhan dalam ruang kerja desktop.
12) Kirim: gabungkan pekerjaan saat siap: Setelah Anda puas setelah meninjau perbedaan dan titik pemeriksaan, selesaikan pekerjaan dengan menggabungkan perubahan.
FAQ ShioriCode
ShioriCode adalah ruang kerja agen AI desktop yang memungkinkan Anda menjalankan CLI agen pengkodean (Codex, Claude Code, Gemini, Cursor, Kimi, dan penyedia Shiori yang dihosting) secara berdampingan dalam satu ruang kerja yang memiliki checkpoint, dengan thread yang peka terhadap proyek dan garis waktu aktivitas yang mudah dibaca.
Artikel Populer
Atoms: Platform AI Multi-Agen yang Mengubah Ide menjadi Produk Siap Diluncurkan
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Apa Itu, Bagaimana Cara Kerjanya, dan Cara Menggunakannya di Tahun 2026
Apr 15, 2026
Ulasan Atoms — Pembuat Produk AI yang Mendefinisikan Ulang Kreasi Digital di Tahun 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Cara Menerapkan dan Menggunakan Agen AI "Lakukan-Untuk-Anda" Sejati (Pembaruan 2026)
Apr 3, 2026
Alat AI Terbaru Serupa dengan ShioriCode
Gait
Gait adalah alat kolaborasi yang mengintegrasikan generasi kode yang dibantu AI dengan kontrol versi, memungkinkan tim untuk melacak, memahami, dan membagikan konteks kode yang dihasilkan AI dengan efisien.
invoices.dev
invoices.dev adalah platform penagihan otomatis yang menghasilkan faktur langsung dari komit Git pengembang, dengan kemampuan integrasi untuk layanan GitHub, Slack, Linear, dan Google.
EasyRFP
EasyRFP adalah toolkit komputasi tepi yang didukung AI yang memperlancar respons RFP (Permintaan Proposal) dan memungkinkan fenotip lapangan waktu nyata melalui teknologi pembelajaran mendalam.
Cart.ai
Cart.ai adalah platform layanan bertenaga AI yang menyediakan solusi otomatisasi bisnis yang komprehensif termasuk pengkodean, manajemen hubungan pelanggan, pengeditan video, pengaturan e-commerce, dan pengembangan AI kustom dengan dukungan 24/7.
Alat AI Populer Seperti ShioriCode
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat adalah asisten pengkodean bertenaga AI yang menyediakan interaksi bahasa alami, saran kode waktu nyata, dan dukungan kontekstual langsung di dalam IDE yang didukung dan GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode adalah Ekstensi Editor Sumber Xcode yang mengintegrasikan GitHub Copilot, Codeium, dan ChatGPT untuk memberikan saran kode yang didukung AI, bantuan obrolan, dan fungsionalitas prompt-to-code di dalam Xcode.
BrowserAI
BrowserAI adalah pustaka sumber terbuka yang memungkinkan menjalankan Model Bahasa Besar (LLM) lokal langsung di browser web dengan akselerasi WebGPU, menawarkan kemampuan AI yang berfokus pada privasi tanpa memerlukan infrastruktur server.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI adalah agen pengkodean sumber terbuka ringan yang berjalan di terminal Anda, memungkinkan pengembang untuk menerjemahkan bahasa alami ke dalam eksekusi kode sambil memberikan penalaran tingkat ChatGPT dengan kemampuan untuk menjalankan kode, memanipulasi file, dan melakukan iterasi di bawah kontrol versi.