Framework agent, orkestrasi multi-agent, tool-calling, dan workflow engine.
CLI untuk git worktree agar beberapa coding agent bisa jalan paralel tanpa merusak working tree satu sama lain.
Kumpulan skill reusable untuk coding agent — pembeda antara agent yang menyelesaikan tugas dan yang menyelesaikannya dengan cara Anda.
Agent native-terminal yang membuat agentic coding jadi arus utama — dan patokan bagi semua coding agent lain.
Menjalankan banyak coding agent paralel sementara tetap memakai subscription yang sudah Anda bayar — model biayanya adalah produknya.
Menghapus ritme khas output model dari teks generated — berguna, sekaligus pengingat bahwa ciri-cirinya kini sudah umum diketahui.
Daftar eksplisit dan mudah dibaca tentang sekitar dua puluh pola yang membuat teks terasa generated — lebih berguna sebagai checklist daripada filter.
Memberi agent kesinambungan lintas sesi — bagian yang hilang begitu pengguna berharap ia mengingat mereka.
Pertanyaan soal format kapabilitas agent sedang diselesaikan di sini, dan bentuknya cuma sebuah folder.
Akses web untuk agent tanpa bayar per panggilan — termasuk platform yang tidak punya API yang berguna.
Memperlakukan context window sebagai anggaran dengan rincian pos, bukan ember yang terus Anda tuangi.
Menempatkan spesifikasi kembali di depan kode — satu-satunya cara output agent tetap bisa direview.
Bukan tool melainkan metode: enkode cara kerja tim Anda, lalu biarkan agent mengikutinya.
Plugin rilis vendor untuk pekerjaan nyata knowledge worker — templat awal yang bisa dipakai.
Memodelkan agent sebagai graph state eksplisit — bedanya loop demo dengan sistem yang bisa dikendalikan.
Platform LLMOps yang bisa self-host dengan workflow visual, RAG, dan manajemen prompt dalam satu paket.
Orkestrasi multi-agent berbasis peran — mudah dijelaskan saat Anda harus menerangkannya ke manajer.
Framework multi-agent berbasis percakapan dengan tooling eksekusi kode yang kuat.
Permukaan integrasi terluas di tooling LLM — paling berguna saat Anda butuh konektor hari ini juga.
Selama dua tahun sarannya adalah menulis prompt yang lebih baik. Saran itu berhenti membuahkan hasil kira-kira saat model sudah andal mengikuti instruksi. Yang masih tidak bisa di…