thinkrail

Stop letting AI agents touch your checkout! JetBrains' thinkrail is open source. Your agents get separate worktrees. Source: JetBrains/thinkrail How many agents do you run at once? #AI #OpenSource

JetBrains is experimenting with a different kind of AI IDE. 👀 Thinkrail combines a lightweight IDE with the Pi coding agent. Maybe the future of vibe coding isn't another chat panel. It's an IDE that adapts to how you work. JetBrains/thinkrail

ThinkRail: JetBrains' Open-Source Agentic IDE Every AI coding task gets its own track. ThinkRail is JetBrains' open-source agentic IDE, built around the pi coding agent. Per the README: • Each workspace is a real git worktree with its own branch and directory, so agents work in parallel without touching your checkout • Living specs: a connected graph of SPEC.md files beside the code that the agent reads and maintains • Reads the Agent Skills you already keep; bundled workflows can push a branch and open a GitHub PR via your own gh • Monaco editor tabs, terminals, diffs, MCP servers • Sign in with JetBrains AI or bring any provider through pi. ThinkRail has no accounts of its own. Install (macOS/Linux): curl -fsSL raw.githubusercontent.com | bash, then run thinkrail ~/code/my-repo. There are also desktop installers on the releases page. Security tip: read install scripts before piping them to bash; releases ship SHA256SUMS. JetBrains incubator project. Full extension support is "next" per the README. Latest stable: v0.2.0; nightlies are on v0.3.0. 5.2k GitHub stars · +1,068 today on GitHub Trending · Apache-2.0 Repo: JetBrains/thinkrail · Site: thinkrail.ai Link in caption. #AI #ThinkRail #JetBrains #AIAgents #OpenSource #GitHub #DevTools #CodingAgent #Shorts

I made ThinkRail (JetBrains' agentic IDE) run on the Claude Code CLI, so it uses your Pro/Max plan instead of extra usage I've been trying ThinkRail, JetBrains' open-source agentic IDE built around the pi coding agent. I like the UI: a workspace per git worktree, diffs, terminals and a proper chat view. The problem for me was billing. Using my Claude subscription through it counted as extra usage, not normal plan usage. So I forked it and added a Claude Code mode. You pick a "Claude Code" model (Opus, Sonnet or Haiku) in the model picker. Each chat turn then runs your local claude CLI headless (claude -p, stream-json) in the project folder and streams the output into ThinkRail's chat view. That turn is ordinary Claude Code usage on your plan. How it works - Each ThinkRail chat maps to one Claude Code session (--session-id / --resume), so the conversation continues across turns. - The effort slider maps to --effort. - ANTHROPIC_API_KEY is removed from the CLI's environment, so it always uses your subscription login. - The CLI uses your own Claude Code setup: claude.md, settings and MCP servers. - If you switch a chat to Claude Code partway through, the earlier messages are handed over once. Setup # needs the claude CLI on PATH, logged in with Pro/Max git clone samuele-apiudigital/thinkrail-cli-claude-code cd thinkrail-cli-claude-code bun install bun run dev # opens in the browser # or: bun run desktop:dev for the desktop app Then open a project, start a chat, and pick a model under claude-code. Limitations (it's early) - Tool calls show as text lines (▸ Bash ls), not ThinkRail's tool cards. - It runs with bypassPermissions, so there are no approval prompts. Use it on repos you trust. - ThinkRail's own tools (TODO plan, subagents, ask-user questions, visualize) don't work in these turns. Claude Code does the work instead. - A new claude process starts each turn, which adds a second or two. - I've only run it on macOS. Windows only finds the native claude.exe. I also added a Dracula theme, because of course. Feedback and PRs welcome. Tool-card support is the obvious next step if people find this useful. Repo: samuele-apiudigital/thinkrail-cli-claude-code

ThinkRail's Agent Skill System: How JetBrains Built Self-Extending IDE Capabilities Around Living Specs JetBrains shipped ThinkRail as an IDE where agents can write their own capabilities instead of waiting for plugin updates. The project hit 5,016 stars and #1 on GitHub Trending (TypeScript) by combining isolated workspaces, living specs as durable project knowledge, and a skill system that lets the pi coding agent extend itself based on how you actually work. This is not a wrapper around an LLM chat interface. ThinkRail is a full IDE built around agent-extensibility as a core feature. The agent can create tools, register them as reusable skills, and invoke them across workspace boundaries without breaking existing state. Architecture: Workspaces, Specs, and Skills ThinkRail runs on three layers: 1. Isolated workspaces using git worktrees. Each agent conversation gets its own filesystem view. Changes stay contained until you explicitly merge them. 2. Living specs as structured project knowledge. These are not static docs. They evolve with the codebase and serve as the substrate for skill generation. 3. Agent skills as registered capabilities. The agent can write a new skill, test it in isolation, and add it to the registry for future invocations. The pi coding agent sits at the center. It decides when to invoke an existing skill versus writing a new one based on the task context and available specs. Workspace Isolation Boundaries Each workspace is a separate git worktree. The agent can: - Read the main branch state - Write changes to its own worktree - Invoke skills that operate on its isolated view - Propose merges back to main This prevents a newly-created skill from corrupting the main branch or interfering with other active workspaces. If a skill fails, the worktree is disposable. You lose the experiment, not the project. Living Specs as Durable Knowledge Traditional documentation goes stale. Living specs are different: - They are versioned with the code - They include executable examples - They reference actual file paths and function signatures - The agent updates them when it changes the implementation When the agent needs to create a new skill, it queries the spec registry for relevant context. The spec provides: - Expected input/output shapes - Existing patterns in the codebase - Constraints (security boundaries, API limits, state dependencies) This makes specs a durable knowledge substrate instead of a brittle reference. The agent does not hallucinate tool signatures because the spec includes the actual contract. Skill Registry: Invocation vs. Creation The skill registry is a lookup table mapping task patterns to executable capabilities. When the agent receives a request, it: 1. Parses the intent 2. Queries the registry for matching skills 3. If a match exists, invokes it with the current workspace context 4. If no match exists, checks living specs for relevant patterns 5. Generates a new skill, tests it in isolation, and registers it Decision Logic | Condition | Action | Rationale | |-----------|--------|-----------| | Exact skill match | Invoke existing skill | Reuse proven capability | | Partial match + simple delta | Compose existing skills | Avoid redundant code | | No match + spec exists | Generate new skill from spec | Leverage durable knowledge | | No match + no spec | Prompt user for clarification | Prevent hallucinated tools | | Skill fails in test | Rollback and log | Protect workspace state | The registry does not blindly invoke. It checks workspace compatibility first. A skill written for a Node.js project will not run in a Python workspace, even if the task description matches. Skill Generation Flow Here is how the agent creates a new skill: // Simplified skill generation flow async function generateSkill(intent: string, workspace: Workspace): Promise<Skill> { // 1. Query living specs for relevant context const specs = await specRegistry.query(intent); // 2. Generate skill code using spec patterns const skillCode = await agent.generate({ intent, specs, workspace: workspace.context, constraints: workspace.securityBoundaries }); // 3. Test in isolated worktree const testResult = await workspace.test(skillCode); if (!testResult.success) { throw new SkillGenerationError(testResult.errors); } // 4. Register skill with metadata const skill = { id: generateSkillId(intent), code: skillCode, metadata: { createdAt: Date.now(), workspace: workspace.id, specs: specs.map(s => s.id), testCoverage: testResult.coverage } }; await skillRegistry.register(skill); return skill; } The key is step 3: testing in isolation. The agent does not register a skill until it passes tests in the worktree. This prevents broken tools from polluting the registry. Security Boundaries Agent-generated skills are powerful and risky. ThinkRail enforces three boundaries: 1. Filesystem isolation: Skills can only read/write within their workspace worktree 2. Network sandboxing: Skills cannot make outbound requests unless explicitly allowed in the spec 3. Registry permissions: Only skills that pass tests and match spec constraints get registered The agent cannot escalate privileges. If a skill needs network access, the user must update the spec to allow it. The agent can propose the change, but it cannot self-approve. Failure Modes | Failure | Impact | Mitigation | |---------|--------|-----------| | Skill generates invalid code | Test fails, skill not registered | Worktree rollback | | Skill passes tests but breaks in production | Workspace corruption | Git reset to pre-skill state | | Skill conflicts with existing skill | Registry collision | Namespace isolation by workspace ID | | Spec drift (code changes, spec does not) | Agent generates outdated skill | Spec validation on commit | The most dangerous failure is spec drift. If the spec says a function takes two arguments but the actual implementation takes three, the agent will generate a broken skill. ThinkRail mitigates this with pre-commit hooks that validate specs against the codebase. Extension Points ThinkRail is adding full extension support next. This means: - Third-party skills can register in the global registry - Skills can depend on other skills (composability) - Users can override agent-generated skills with custom implementations The extension API will expose: - Workspace lifecycle hooks (onCreate, onMerge, onDiscard) - Spec schema validation - Skill invocation middleware (logging, rate limiting, cost tracking) This turns ThinkRail into a platform, not just an IDE. You can build domain-specific skill libraries (e.g., "Kubernetes deployment skills" or "React component generation skills") and share them across teams. Observability The agent logs every skill invocation with: - Input parameters - Workspace state snapshot - Execution time - Output diff - Test results This creates an audit trail. If a skill breaks something, you can replay the invocation in a fresh worktree and debug it without affecting the main branch. The logs also feed back into the skill registry. If a skill consistently fails for certain input patterns, the agent can flag it for review or automatically deprecate it. Deployment Shape ThinkRail runs as a desktop Electron app. The agent backend is a Node.js process that: - Manages git worktrees - Runs the pi coding agent - Maintains the skill registry and spec index - Handles skill execution in isolated sandboxes The frontend is a React app that renders: - The workspace tree (active worktrees and their status) - The conversation view (agent chat with tool step visualization) - The diff viewer (side-by-side comparison of workspace changes) - The skill inspector (registry browser with execution history) All state lives locally. There is no cloud dependency for core functionality. You can use your own LLM API keys (OpenAI, Anthropic, local models via Ollama). Technical Verdict Use ThinkRail when: - You want an IDE that learns your project patterns and codifies them as reusable skills - You need isolated workspaces for agent experiments without risking the main branch - You value durable, versioned specs over static documentation - You are comfortable with agent-generated tools running in sandboxed environments Avoid ThinkRail when: - You need a traditional IDE with stable, vendor-supported plugins - Your team cannot tolerate agent-generated code in the toolchain - You require air-gapped environments (the agent needs LLM API access) - You work in languages or frameworks without strong spec conventions (the skill system depends on structured knowledge) The skill registry is the breakthrough. Most agentic IDEs treat the agent as a code generator. ThinkRail treats it as a capability builder. The agent does not just write code for you. It writes tools for itself, tests them, and adds them to its own toolkit. That is a different kind of automation. Source Links - ThinkRail GitHub Repository - pi Coding Agent (npm) - ThinkRail Website - ThinkRail Blog

JetBrains sauft in letzter Zeit auch sehr viel Lack und raucht Sackhaare, oder? JetBrains/thinkrail

ThinkRail: the agentic IDE that gets better every time you use it (2.7k stars) What it does All text below is quoted directly from the project README. >Vibe code with pi in a lightweight, real IDE that customises itself around the way you work: The Vibe You Need What you get: - Isolated workspaces. Open any git repo as a project and cut workspaces from it as git worktrees, each with its own branch and working directory. - A real IDE around the agent. A splittable workbench of Monaco editor tabs, a Files tree with live git change marks and a Changed view, terminals, and documents, all scoped to the active workspace. - Chats that stream like the engine thinks. Several concurrent pi sessions per workspace, each with its own model and live token and cost readout. - Specs as ground truth. A connected graph of SPEC.md files lives beside the code; the agent reads, searches, and maintains it through dedicated spec_* tools, so intent survives the session. - Skills and workflows. Portable Agent Skills you already keep for other coding agents are read in place. - Your providers, your credentials. Sign in with JetBrains AI or connect any provider through pi's own auth. ThinkRail has no accounts of its own. Repository jetbrains/thinkrail Repository stats |Metric|Value| |:-|:-| |Stars|2,694| |Forks|145| |Last release|v0.2.0 (2026-10-18)| |Languages|TypeScript 98%, CSS 1.1%, Astro 0.5%| |Contributors|27| |AI contributor accounts (Claude / Codex / Cursor / Copilot)|@claude (30 commits), @Copilot (1 commits)| |AI co-authored commits|Copilot: 1| Main contributor |Field|Value| |:-|:-| |Name|Rinat S| |GitHub|@rsolmano| |Commits to this repo|296 (top contributor)| |Company / Location|Valencia, Spain| |Followers|9| ────────────────────────────── 📌 How many great GitHub repos have you discovered and completely forgotten about? Don't let another useful tool disappear into your Reddit feed. Get the community's best repos, organized by category, plus key takeaways from real developer discussions, delivered to your inbox twice a week. 📬 Never lose track of great repos again. Subscribe free.

ThinkRail GitHub Explained: Spec-Driven Workspaces with Isolated Git Worktrees thinkrail by JetBrains: JetBrains/thinkrail ThinkRail is an experimental open-source agentic development environment from JetBrains that organizes AI-assisted software work around persistent specifications and isolated Git worktrees. This overview follows the design from its typed engine host and web UI to the in-process Pi coding agent, provider adapters, and the versioned markdown graph that preserves project intent beyond a chat session. The workflow centers on a Go telemetry parser example: project rules are written into spec.md, interpreted as durable intent, and used to create a separate worktree and branch for an agent task. Developers then inspect the generated changes against the specification before approval and merge. The architecture also involves clear trade-offs, including reduced operating-system process isolation, less language-server integration, and significant memory use when concurrent worktrees are created in very large repositories. TimeStamps: 0:00 Why single worktrees constrain concurrent agents 0:55 ThinkRail's specification graph and Git worktree model 1:40 Three-ring host, agent, and web UI architecture 2:40 From spec.md to a durable project intent graph 3:47 Assigning an agent to an isolated worktree 4:24 Reviewing generated changes before merge 4:48 State isolation and the developer workflow 5:07 Technical trade-offs in the IDE architecture 5:36 Memory constraints in large repositories 5:57 How the provider and specification layers connect 6:16 A workspace designed for concurrent agent tasks 6:35 Persistent rules, isolated branches, and developer control 🧩 Persistent SPEC.md keeps project intent alongside the code 🌿 Git worktrees separate agent tasks from the main branch 🔌 Typed host and provider adapters shape the system architecture ⚖️ Process isolation, language intelligence, and memory use are key trade-offs ThinkRail presents a spec-driven model for AI-assisted software engineering: project rules live beside the code, autonomous work happens in a separate Git worktree, and developers review changes before merge. The architecture suits exploration of persistent project intent and parallel agent tasks, while its integration and resource trade-offs remain central to evaluating the approach. #ThinkRail #AgenticIDE #GitWorktree [de-DE] YNAS ynp_78fbd090b8f3f9c8 Cinematic Privater automatisierter Staging-Upload. Paketidentität: ynp_78fbd090b8f3f9c8; Ausgabe: cinematic. [es-US] YNAS ynp_78fbd090b8f3f9c8 cinemática Carga de entorno de prueba de automatización privada. Identidad del paquete: ynp_78fbd090b8f3f9c8; salida: cinematográfica. [fr-FR] YNAS ynp_78fbd090b8f3f9c8 cinématique Téléchargement de l'environnement de test d'automatisation privé. Identifiant du package : ynp_78fbd090b8f3f9c8 ; sortie : cinématique. [hi] YNAS ynp_78fbd090b8f3f9c8 सिनेमाई निजी स्वचालन स्टेजिंग अपलोड। पैकेज पहचान: ynp_78fbd090b8f3f9c8; आउटपुट: सिनेमाई। [id] Sinematik YNAS ynp_78fbd090b8f3f9c8 Unggahan staging otomatisasi pribadi. Identitas paket: ynp_78fbd090b8f3f9c8; output: sinematik. [it] YNAS ynp_78fbd090b8f3f9c8 cinematic Caricamento di automazione privata. Identità del pacchetto: ynp_78fbd090b8f3f9c8; output: cinematografico. [pt-BR] ThinkRail GitHub Explicado: Workspaces Baseados em Especificações com Git Worktrees Isolados ThinkRail da JetBrains: JetBrains/thinkrail O ThinkRail é um ambiente de desenvolvimento de código aberto experimental da JetBrains que organiza o trabalho de software assistido por IA em torno de especificações persistentes e árvores de trabalho Git isoladas. Esta visão geral acompanha o design desde seu host de mecanismo tipado e interface web até o agente de codificação Pi em processo, adaptadores de provedor e o gráfico Markdown versionado que preserva a intenção do projeto além de uma sessão de bate-papo. O fluxo de trabalho se concentra em um exemplo de analisador de telemetria Go: as regras do projeto são escritas em spec.md, interpretadas como intenção durável e usadas para criar uma árvore de trabalho e um branch separados para uma tarefa do agente. Os desenvolvedores então inspecionam as alterações geradas em relação à especificação antes da aprovação e mesclagem. A arquitetura também envolve concessões claras, incluindo menor isolamento de processos do sistema operacional, menor integração com o servidor de linguagem e uso significativo de memória quando árvores de trabalho simultâneas são criadas em repositórios muito grandes. Marcadores de tempo: 0:00 Por que árvores de trabalho únicas restringem agentes concorrentes 0:55 O gráfico de especificação do ThinkRail e o modelo de árvore de trabalho do Git 1:40 Arquitetura de três anéis: host, agente e interface web 2:40 Do spec.md a um gráfico de intenção de projeto durável 3:47 Atribuindo um agente a uma árvore de trabalho isolada 4:24 Revisando as alterações geradas antes da mesclagem 4:48 Isolamento de estado e o fluxo de trabalho do desenvolvedor 5:07 Trocas técnicas na arquitetura da IDE 5:36 Restrições de memória em repositórios grandes 5:57 Como as camadas de provedor e especificação se conectam 6:16 Um espaço de trabalho projetado para tarefas de agentes concorrentes 6:35 Regras persistentes, ramificações isoladas e controle do desenvolvedor 🧩 O SPEC.md persistente mantém a intenção do projeto junto com o código 🌿 Árvores de trabalho do Git separam as tarefas do agente da ramificação principal 🔌 Adaptadores de host e provedor tipados moldam a arquitetura do sistema ⚖️ Isolamento de processos, inteligência de linguagem e memória O uso envolve compensações importantes. O ThinkRail apresenta um modelo orientado a especificações para engenharia de software assistida por IA: as regras do projeto coexistem com o código, o trabalho autônomo ocorre em uma árvore de trabalho Git separada e os desenvolvedores revisam as alterações antes da mesclagem. A arquitetura é adequada para a exploração da intenção persistente do projeto e tarefas paralelas do agente, enquanto sua integração e as compensações de recursos permanecem essenciais para a avaliação da abordagem. #ThinkRail #AgenticIDE #GitWorktree

thinkrail — agentic IDE with isolated workspaces and living specs Agentic IDE wrapping the pi coding agent with isolated workspaces and living specs Repository: JetBrains/thinkrail What you get: • Creates isolated git worktree workspaces so agents work in parallel without touching your main checkout • Runs multiple concurrent pi agent chat sessions per workspace, each with its own model and live cost tracking • Provides a Monaco editor with file tree, terminals, and diff review comments scoped to the active workspace Requirements: • Bun 1.4.4 is required as the pinned package manager and runtime for development • Node.js 22.19 or newer is required by the in-process pi engine • An authenticated pi provider is needed for agent functionality Independent summary of a public open-source project. Neural Nexus is not affiliated with, endorsed by, or sponsored by the project authors or GitHub. The voiceover is AI-generated and checked against the public README. The repository is the source of truth. #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [ar] thinkrail — بيئة تطوير متكاملة تعتمد على الوكلاء مع مساحات عمل معزولة ومواصفات حية بيئة تطوير متكاملة (IDE) لوكيل برمجة pi، توفر مساحات عمل معزولة ومواصفات حية. المستودع: JetBrains/thinkrail المميزات: • إنشاء مساحات عمل معزولة في Git Worktree، مما يسمح للوكلاء بالعمل بالتوازي دون التأثير على مشروعك الرئيسي. • تشغيل جلسات دردشة متعددة متزامنة لوكيل pi في كل مساحة عمل، لكل منها نموذجها الخاص وتتبع التكلفة المباشر. • توفير محرر Monaco مع شجرة ملفات، ومحطات طرفية، وتعليقات مراجعة التغييرات، ضمن نطاق مساحة العمل النشطة. المتطلبات: • يتطلب Bun 1.4.4 كمدير حزم وبيئة تشغيل مثبتة للتطوير. يتطلب محرك pi المدمج Node.js 22.19 أو أحدث. يلزم وجود موفر pi موثق لتفعيل وظائف الوكيل. ملخص مستقل لمشروع مفتوح المصدر. لا تنتمي Neural Nexus إلى مؤلفي المشروع أو GitHub، ولا تحظى برعايتهم أو دعمهم. تم إنشاء التعليق الصوتي بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتمت مراجعته بالرجوع إلى ملف README العام. المستودع هو المصدر الموثوق. #الذكاء_الاصطناعي #ثينك_ريل #المصدر_المفتوح #وكيل_البرمجة #جيت_هاب [bn] thinkrail — আইসোলেটেড ওয়ার্কস্পেস এবং লিভিং স্পেক্স সহ এজেন্টিক আইডিই আইসোলেটেড ওয়ার্কস্পেস এবং লিভিং স্পেকস সহ পাই কোডিং এজেন্টকে র‍্যাপ করা একটি এজেন্টিক আইডিই রিপোজিটরি: JetBrains/thinkrail আপনি যা পাবেন: • আইসোলেটেড গিট ওয়ার্কট্রি ওয়ার্কস্পেস তৈরি করে, যাতে এজেন্টরা আপনার মূল চেকআউটে হস্তক্ষেপ না করেই সমান্তরালভাবে কাজ করতে পারে • প্রতিটি ওয়ার্কস্পেসে একাধিক সমান্তরাল পাই এজেন্ট চ্যাট সেশন চালায়, যার প্রতিটির নিজস্ব মডেল এবং লাইভ কস্ট ট্র্যাকিং থাকে • সক্রিয় ওয়ার্কস্পেসের জন্য নির্দিষ্ট একটি মোনাকো এডিটর প্রদান করে, যেখানে ফাইল ট্রি, টার্মিনাল এবং ডিফারেন্স রিভিউ কমেন্ট থাকে প্রয়োজনীয়তা: • ডেভেলপমেন্টের জন্য পিন করা প্যাকেজ ম্যানেজার এবং রানটাইম হিসেবে Bun 1.4.4 প্রয়োজন • ইন-প্রসেস পাই ইঞ্জিনের জন্য Node.js 22.19 বা তার নতুন সংস্করণ প্রয়োজন • এজেন্ট কার্যকারিতার জন্য একজন অথেনটিকেটেড পাই প্রোভাইডার প্রয়োজন একটি পাবলিক ওপেন-সোর্স প্রকল্পের স্বাধীন সারসংক্ষেপ। নিউরাল নেক্সাস এই প্রকল্পের লেখক বা গিটহাবের সাথে অধিভুক্ত, অনুমোদিত বা স্পনসরকৃত নয়। ভয়েসওভারটি এআই দ্বারা তৈরি এবং পাবলিক README-এর সাথে মিলিয়ে পরীক্ষা করা হয়েছে। রিপোজিটরিই হলো সত্যের উৎস। #এআই #থিঙ্করেল #ওপেনসোর্স #কোডিংএজেন্ট #গিটহাব [de-DE] thinkrail — Agentic-IDE mit isolierten Workspaces und lebendigen Specs Agentic IDE mit isolierten Arbeitsbereichen und dynamischen Spezifikationen für den Pi-Codierungsagenten Repository: JetBrains/thinkrail Funktionen: • Erstellt isolierte Git-Worktree-Arbeitsbereiche, sodass Agenten parallel arbeiten können, ohne den Haupt-Checkout zu beeinflussen. • Führt mehrere gleichzeitige Pi-Agent-Chatsitzungen pro Arbeitsbereich aus, jede mit eigenem Modell und Live-Kostenverfolgung. • Bietet einen Monaco-Editor mit Dateibaum, Terminals und Diff-Review-Kommentaren, die auf den aktiven Arbeitsbereich beschränkt sind. Voraussetzungen: • Bun 1.4.4 ist als festgelegter Paketmanager und Laufzeitumgebung für die Entwicklung erforderlich. • Node.js 22.19 oder neuer wird von der In-Process-Pi-Engine benötigt. • Ein authentifizierter Pi-Provider ist für die Agentenfunktionalität erforderlich. Unabhängige Zusammenfassung eines öffentlichen Open-Source-Projekts. Neural Nexus steht in keiner Verbindung zu den Projektautoren oder GitHub und wird weder von ihnen unterstützt noch gesponsert. Die Sprachausgabe wurde KI-generiert und mit der öffentlichen README-Datei abgeglichen. Das Repository ist die maßgebliche Quelle. #KI #thinkrail #OpenSource #CodingAgent #GitHub [es-US] thinkrail: IDE agéntico con espacios de trabajo aislados y especificaciones vivas IDE Agentic que integra el agente de codificación pi con espacios de trabajo aislados y especificaciones dinámicas. Repositorio: JetBrains/thinkrail Funciones: • Crea espacios de trabajo aislados en el árbol de trabajo de Git para que los agentes trabajen en paralelo sin afectar tu repositorio principal. • Ejecuta múltiples sesiones de chat concurrentes del agente pi por espacio de trabajo, cada una con su propio modelo y seguimiento de costos en tiempo real. • Proporciona un editor Monaco con árbol de archivos, terminales y comentarios de revisión de diferencias limitados al espacio de trabajo activo. Requisitos: • Se requiere Bun 1.4.4 como gestor de paquetes y entorno de ejecución para el desarrollo. • Se requiere Node.js 22.19 o posterior para el motor pi integrado. • Se necesita un proveedor pi autenticado para la funcionalidad del agente. Resumen independiente de un proyecto público de código abierto. Neural Nexus no está afiliado, respaldado ni patrocinado por los autores del proyecto ni por GitHub. La narración es generada por IA y se ha verificado con el archivo README público. El repositorio es la fuente de la verdad. #IA #thinkrail #códigoabierto #agentedecodificación #GitHub [fr-FR] thinkrail — IDE agentique avec espaces de travail isolés et spécifications dynamiques Agentic IDE intégrant l'agent de codage pi avec des espaces de travail isolés et des spécifications dynamiques. Dépôt : JetBrains/thinkrail Fonctionnalités : • Création d'espaces de travail isolés (arborescence Git) permettant aux agents de travailler en parallèle sans impacter votre dépôt principal. • Exécution de plusieurs sessions de chat simultanées pour l'agent pi par espace de travail, chacune avec son propre modèle et un suivi des coûts en temps réel. • Fourniture d'un éditeur Monaco avec arborescence de fichiers, terminaux et commentaires de comparaison limités à l'espace de travail actif. Prérequis : • Bun 1.4.4 est requis comme gestionnaire de paquets et environnement d'exécution pour le développement. • Node.js 22.19 ou version ultérieure est requis par le moteur pi intégré. • Un fournisseur pi authentifié est nécessaire pour le fonctionnement de l'agent. Résumé indépendant d'un projet open source public. Neural Nexus n'est ni affilié à, ni approuvé par, ni sponsorisé par les auteurs du projet ou GitHub. La voix off est générée par IA et vérifiée par rapport au fichier README public. Le dépôt fait foi. #IA #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [hi] thinkrail — एज़ेंटिक आईडीई (IDE) आइसोलेटेड वर्कस्पेस और लिविंग स्पेक्स के साथ एजेंटिक IDE, जो pi कोडिंग एजेंट को अलग-अलग वर्कस्पेस और लाइव स्पेसिफिकेशन्स के साथ रैप करता है। रिपॉजिटरी: JetBrains/thinkrail आपको क्या मिलेगा: • अलग-अलग गिट वर्कट्री वर्कस्पेस बनाता है ताकि एजेंट आपके मुख्य चेकआउट को छुए बिना समानांतर रूप से काम कर सकें। • प्रति वर्कस्पेस कई समवर्ती pi एजेंट चैट सत्र चलाता है, जिनमें से प्रत्येक का अपना मॉडल और लाइव लागत ट्रैकिंग होती है। • सक्रिय वर्कस्पेस तक सीमित फ़ाइल ट्री, टर्मिनल और डिफ रिव्यू टिप्पणियों के साथ मोनाको एडिटर प्रदान करता है। आवश्यकताएं: • विकास के लिए पिन किए गए पैकेज मैनेजर और रनटाइम के रूप में Bun 1.4.4 आवश्यक है। • इन-प्रोसेस pi इंजन के लिए Node.js 22.19 या नया संस्करण आवश्यक है। • एजेंट कार्यक्षमता के लिए एक प्रमाणित pi प्रदाता आवश्यक है। एक सार्वजनिक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट का स्वतंत्र सारांश। न्यूरल नेक्सस का प्रोजेक्ट लेखकों या GitHub से कोई संबंध नहीं है, न ही यह उनके द्वारा समर्थित या प्रायोजित है। यह वॉइसओवर AI द्वारा जनरेट किया गया है और पब्लिक README से मिलान किया गया है। रिपॉजिटरी ही मूल स्रोत है। #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [id] thinkrail — IDE agentik dengan ruang kerja terisolasi dan spesifikasi yang dinamis IDE Agentic yang membungkus agen pengkodean pi dengan ruang kerja terisolasi dan spesifikasi langsung Repositori: JetBrains/thinkrail Yang Anda dapatkan: • Membuat ruang kerja git worktree terisolasi sehingga agen bekerja secara paralel tanpa menyentuh checkout utama Anda • Menjalankan beberapa sesi obrolan agen pi secara bersamaan per ruang kerja, masing-masing dengan modelnya sendiri dan pelacakan biaya langsung • Menyediakan editor Monaco dengan pohon file, terminal, dan komentar tinjauan perbedaan yang dicakup ke ruang kerja aktif Persyaratan: • Bun 1.4.4 diperlukan sebagai pengelola paket dan runtime yang dipin untuk pengembangan • Node.js 22.19 atau yang lebih baru diperlukan oleh mesin pi dalam proses • Penyedia pi terautentikasi diperlukan untuk fungsionalitas agen Ringkasan independen dari proyek sumber terbuka publik. Neural Nexus tidak berafiliasi dengan, didukung oleh, atau disponsori oleh penulis proyek atau GitHub. Narasi suara dihasilkan oleh AI dan diperiksa terhadap README publik. Repositori adalah sumber kebenaran. #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [it] thinkrail — IDE agentico con workspace isolati e specifiche dinamiche Agentic IDE che integra l'agente di programmazione pi con aree di lavoro isolate e specifiche dinamiche Repository: JetBrains/thinkrail Cosa offre: • Crea aree di lavoro isolate nell'albero di lavoro Git, consentendo agli agenti di lavorare in parallelo senza interagire con il repository principale • Esegue più sessioni di chat simultanee dell'agente pi per ogni area di lavoro, ognuna con il proprio modello e tracciamento dei costi in tempo reale • Fornisce un editor Monaco con struttura ad albero dei file, terminali e commenti di revisione delle differenze, limitati all'area di lavoro attiva Requisiti: • È richiesto Bun 1.4.4 come gestore di pacchetti e runtime predefinito per lo sviluppo • È richiesto Node.js 22.19 o versioni successive per il motore pi integrato nel processo • È necessario un provider pi autenticato per le funzionalità dell'agente Riepilogo indipendente di un progetto open source pubblico. Neural Nexus non è affiliato, approvato o sponsorizzato dagli autori del progetto o da GitHub. La voce fuori campo è generata dall'IA e verificata rispetto al README pubblico. Il repository è la fonte della verità. #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [iw] thinkrail — סביבת פיתוח (IDE) אג'נטית עם סביבות עבודה מבודדות ומפרטים חיים IDE סוכן עוטף את סוכן קידוד ה-PI עם סביבות עבודה מבודדות ומפרטים חיים מאגר: JetBrains/thinkrail מה שאתה מקבל: • יוצר סביבות עבודה מבודדות של עץ עבודה של Git כך שסוכנים יעבדו במקביל מבלי לגעת בקופה הראשית שלך • מפעיל מספר מפגשי צ'אט של סוכני Pi בו זמנית לכל סביבת עבודה, לכל אחד מודל משלו ומעקב אחר עלויות בזמן אמת • מספק עורך Monaco עם עץ קבצים, טרמינלים והערות סקירת diff המותאמות לסביבת העבודה הפעילה דרישות: • Bun 1.4.4 נדרש כמנהל החבילות המוצמד וזמן ריצה לפיתוח • Node.js 22.19 או גרסה חדשה יותר נדרש למנוע ה-PI בתהליך • ספק pi מאומת נדרש לפונקציונליות הסוכן סיכום עצמאי של פרויקט קוד פתוח ציבורי. Neural Nexus אינו מזוהה עם, מאושר על ידי או ממומן על ידי מחברי הפרויקט או GitHub. הקריינות נוצרת על ידי בינה מלאכותית ונבדקת מול קובץ README הציבורי. המאגר הוא מקור האמת. #בינה מלאכותית #thinkrail #קוד פתוח #סוכןקידוד #GitHub [ja] thinkrail — 隔離されたワークスペースと生きた仕様書を備えたエージェント型IDE 独立したワークスペースとライブスペックを備えた、piコーディングエージェントをラップするAgentic IDE リポジトリ：JetBrains/thinkrail 機能： • エージェントがメインのチェックアウトに影響を与えることなく並行して作業できるよう、独立したGitワークツリーワークスペースを作成します。 • ワークスペースごとに複数のpiエージェントチャットセッションを同時に実行し、それぞれ独自のモデルとリアルタイムのコスト追跡機能を提供します。 • アクティブなワークスペースにスコープされたファイルツリー、ターミナル、差分レビューコメントを備えたMonacoエディタを提供します。 要件： • 開発用の固定パッケージマネージャーおよびランタイムとして、Bun 1.4.4が必要です。 • インプロセスpiエンジンには、Node.js 22.19以降が必要です。 • エージェント機能には、認証済みのpiプロバイダーが必要です。 これは公開されているオープンソースプロジェクトの独立した要約です。Neural Nexusは、プロジェクトの作者またはGitHubと提携、承認、またはスポンサー関係にありません。音声はAIによって生成され、公開されているREADMEと照合されています。リポジトリが真の情報源です。 #AI #thinkrail #オープンソース #コーディングエージェント #GitHub [ko] thinkrail — 격리된 워크스페이스와 살아있는 사양(spec)을 갖춘 에이전트형 IDE 격리된 작업 공간과 실시간 스펙을 통해 pi 코딩 에이전트를 래핑하는 에이전트 기반 IDE 저장소: JetBrains/thinkrail 제공되는 기능: • 에이전트가 메인 체크아웃을 건드리지 않고 병렬로 작업할 수 있도록 격리된 Git 작업 트리 작업 공간을 생성합니다. • 작업 공간별로 여러 개의 동시 pi 에이전트 채팅 세션을 실행하며, 각 세션은 고유한 모델과 실시간 비용 추적 기능을 제공합니다. • 활성 작업 공간에 맞춰 파일 트리, 터미널, 차이점 검토 주석을 제공하는 Monaco 편집기를 제공합니다. 요구 사항: • 개발을 위해 고정 패키지 관리자 및 런타임으로 Bun 1.4.4가 필요합니다. • 인프로세스 pi 엔진에는 Node.js 22.19 이상이 필요합니다. • 에이전트 기능을 사용하려면 인증된 pi 공급자가 필요합니다. 본 요약은 공개 오픈 소스 프로젝트에 대한 독립적인 설명입니다. Neural Nexus는 프로젝트 작성자 또는 GitHub와 제휴, 보증 또는 후원 관계가 없습니다. 음성 해설은 AI로 생성되었으며 공개 README를 기준으로 검증되었습니다. 이 저장소는 진실의 원천입니다. #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [ml] thinkrail — ഐസൊലേറ്റഡ് വർക്ക്‌സ്‌പേസുകളും ലിവിംഗ് സ്പെക്കുകളുമുള്ള ഏജന്റിക് ഐഡിഇ ഐസൊലേറ്റഡ് വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സുകളും ലിവിംഗ് സ്‌പെക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് പൈ കോഡിംഗ് ഏജന്റിനെ പൊതിയുന്ന ഏജന്റ് IDE റിപ്പോസിറ്ററി: JetBrains/thinkrail നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്നത്: • നിങ്ങളുടെ പ്രധാന ചെക്ക്ഔട്ടിൽ സ്പർശിക്കാതെ തന്നെ ഏജന്റുകൾ സമാന്തരമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന തരത്തിൽ ഒറ്റപ്പെട്ട ജിറ്റ് വർക്ക്‌ട്രീ വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു • ഓരോ വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സിലും ഒന്നിലധികം കൺകറന്റ് പൈ ഏജന്റ് ചാറ്റ് സെഷനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു, ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ മോഡലും ലൈവ് കോസ്റ്റ് ട്രാക്കിംഗും ഉണ്ട് • സജീവ വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സിലേക്ക് സ്കോപ്പ് ചെയ്‌ത ഫയൽ ട്രീ, ടെർമിനലുകൾ, ഡിഫ് റിവ്യൂ കമന്റുകൾ എന്നിവയുള്ള ഒരു മൊണാക്കോ എഡിറ്റർ നൽകുന്നു ആവശ്യകതകൾ: • പിൻ ചെയ്‌ത പാക്കേജ് മാനേജരായി ബൺ 1.4.4 ആവശ്യമാണ്, വികസനത്തിനായുള്ള റൺടൈം • ഇൻ-പ്രോസസ് പൈ എഞ്ചിന് Node.js 22.19 അല്ലെങ്കിൽ പുതിയത് ആവശ്യമാണ് • ഏജന്റ് പ്രവർത്തനത്തിന് ഒരു ആധികാരിക പൈ ദാതാവ് ആവശ്യമാണ് ഒരു പൊതു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്രോജക്റ്റിന്റെ സ്വതന്ത്ര സംഗ്രഹം. ന്യൂറൽ നെക്‌സസ് പ്രോജക്റ്റ് രചയിതാക്കളുമായോ GitHub-മായോ അഫിലിയേറ്റ് ചെയ്തിട്ടില്ല, അംഗീകരിക്കുകയോ സ്പോൺസർ ചെയ്യുകയോ ചെയ്തിട്ടില്ല. വോയ്‌സ്‌ഓവർ AI- സൃഷ്ടിച്ചതും പബ്ലിക് README-യ്‌ക്കെതിരെ പരിശോധിച്ചതുമാണ്. റിപ്പോസിറ്ററിയാണ് സത്യത്തിന്റെ ഉറവിടം. #AI #തിങ്ക്‌റെയിൽ #ഓപ്പൺസോഴ്‌സ് #കോഡിംഗ് ഏജന്റ് #ഗിറ്റ്ഹബ് [nl-NL] thinkrail — agentic IDE met geïsoleerde werkruimtes en levende specificaties Agentic IDE die de pi-codeagent omhult met geïsoleerde werkruimtes en live specificaties Repository: JetBrains/thinkrail Wat je krijgt: • Creëert geïsoleerde git worktree-werkruimtes zodat agents parallel kunnen werken zonder je hoofd-checkout aan te raken • Voert meerdere gelijktijdige pi-agent-chatsessies per werkruimte uit, elk met een eigen model en realtime kostenregistratie • Biedt een Monaco-editor met bestandsstructuur, terminals en diff-reviewcommentaren, beperkt tot de actieve werkruimte Vereisten: • Bun 1.4.4 is vereist als de vastgezette pakketbeheerder en runtime voor ontwikkeling • Node.js 22.19 of nieuwer is vereist voor de in-process pi-engine • Een geauthenticeerde pi-provider is nodig voor agentfunctionaliteit Onafhankelijke samenvatting van een openbaar open-sourceproject. Neural Nexus is niet gelieerd aan, onderschreven door of gesponsord door de projectauteurs of GitHub. De voice-over is gegenereerd door AI en gecontroleerd aan de hand van de openbare README. De repository is de bron van de waarheid. #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [pa] Think Rail — ਆਈਸੋਲੇਟਿਡ ਵਰਕਸਪੇਸ ਅਤੇ ਲਿਵਿੰਗ ਸਪੈਕਸ ਵਾਲੀ ਏਜੰਟਿਕ IDE ਏਜੰਟਿਕ IDE ਪਾਈ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਆਈਸੋਲੇਟਡ ਵਰਕਸਪੇਸਾਂ ਅਤੇ ਲਿਵਿੰਗ ਸਪੈਕਸ ਨਾਲ ਲਪੇਟਦਾ ਹੈ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ: JetBrains/thinkrail ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ: • ਆਈਸੋਲੇਟਡ ਗਿੱਟ ਵਰਕਟਰੀ ਵਰਕਸਪੇਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਏਜੰਟ ਤੁਹਾਡੇ ਮੁੱਖ ਚੈੱਕਆਉਟ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਣ • ਪ੍ਰਤੀ ਵਰਕਸਪੇਸ ਕਈ ਸਮਕਾਲੀ ਪਾਈ ਏਜੰਟ ਚੈਟ ਸੈਸ਼ਨ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਦਾ ਆਪਣਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲਾਈਵ ਲਾਗਤ ਟਰੈਕਿੰਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ • ਫਾਈਲ ਟ੍ਰੀ, ਟਰਮੀਨਲ, ਅਤੇ ਡਿਫ ਸਮੀਖਿਆ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੋਨਾਕੋ ਸੰਪਾਦਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਰਗਰਮ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਕੋਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਲੋੜਾਂ: • ਬਨ 1.4.4 ਪਿੰਨ ਕੀਤੇ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਰਨਟਾਈਮ ਵਜੋਂ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ • ਇਨ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਪਾਈ ਇੰਜਣ ਦੁਆਰਾ Node.js 22.19 ਜਾਂ ਨਵਾਂ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ • ਏਜੰਟ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪਾਈ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਸਾਰਾਂਸ਼। ਨਿਊਰਲ ਨੈਕਸਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੇਖਕਾਂ ਜਾਂ GitHub ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ, ਸਮਰਥਨ ਜਾਂ ਸਪਾਂਸਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੌਇਸਓਵਰ AI-ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਜਨਤਕ README ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਰੋਤ ਹੈ। #AI #ਥਿੰਕਰੇਲ #ਓਪਨਸੋਰਸ #ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ #ਗਿਟਹੱਬ [pl] thinkrail — agentowe IDE z izolowanymi obszarami roboczymi i żywą dokumentacją specyfikacji Agentic IDE, które opakowuje agenta kodującego Pi w izolowane obszary robocze i specyfikacje na żywo Repozytorium: JetBrains/thinkrail Co otrzymasz: • Tworzy izolowane obszary robocze Git Worktree, dzięki czemu agenci pracują równolegle, bez dotykania głównego checkoutu • Uruchamia wiele równoczesnych sesji czatu agenta Pi dla każdego obszaru roboczego, z których każdy ma własny model i śledzenie kosztów na żywo • Udostępnia edytor Monaco z drzewem plików, terminalami i komentarzami do przeglądu różnic, ograniczonymi do aktywnego obszaru roboczego Wymagania: • Bun 1.4.4 jest wymagany jako przypięty menedżer pakietów i środowisko uruchomieniowe do tworzenia oprogramowania • Node.js 22.19 lub nowszy jest wymagany przez silnik Pi w trakcie procesu • Do działania agenta wymagany jest uwierzytelniony dostawca Pi Niezależne podsumowanie publicznego projektu open source. Neural Nexus nie jest powiązany, wspierany ani sponsorowany przez autorów projektu ani serwis GitHub. Nagranie głosowe jest generowane przez sztuczną inteligencję i sprawdzane pod kątem publicznego pliku README. Repozytorium jest źródłem prawdy. #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [pt-BR] thinkrail — IDE agentiva com workspaces isolados e especificações dinâmicas IDE Agentic que encapsula o agente de codificação pi com espaços de trabalho isolados e especificações dinâmicas. Repositório: JetBrains/thinkrail O que você obtém: • Cria espaços de trabalho isolados em árvores de arquivos Git para que os agentes trabalhem em paralelo sem afetar seu checkout principal. • Executa várias sessões de chat simultâneas do agente pi por espaço de trabalho, cada uma com seu próprio modelo e rastreamento de custos em tempo real. • Fornece um editor Monaco com árvore de arquivos, terminais e comentários de revisão de diff com escopo para o espaço de trabalho ativo. Requisitos: • Bun 1.4.4 é necessário como gerenciador de pacotes e ambiente de execução para desenvolvimento. • Node.js 22.19 ou mais recente é necessário para o mecanismo pi embutido. • Um provedor pi autenticado é necessário para a funcionalidade do agente. Resumo independente de um projeto público de código aberto. A Neural Nexus não é afiliada, endossada ou patrocinada pelos autores do projeto ou pelo GitHub. A narração é gerada por IA e verificada com o README público. O repositório é a fonte da verdade. #IA #thinkrail #códigoaberto #agentedecodificação #GitHub [ru] thinkrail — агентная IDE с изолированными рабочими пространствами и живыми спецификациями Agentic IDE, обертывающая агента программирования pi с изолированными рабочими пространствами и динамическими спецификациями Репозиторий: JetBrains/thinkrail Что вы получаете: • Создает изолированные рабочие пространства git worktree, чтобы агенты работали параллельно, не затрагивая ваш основной репозиторий • Запускает несколько одновременных сеансов чата агента pi для каждого рабочего пространства, каждый со своей моделью и отслеживанием стоимости в реальном времени • Предоставляет редактор Monaco с деревом файлов, терминалами и комментариями к обзору различий, ограниченными активным рабочим пространством Требования: • Для разработки требуется Bun 1.4.4 в качестве закрепленного менеджера пакетов и среды выполнения • Для работы движка pi в процессе требуется Node.js 22.19 или новее • Для работы агента требуется аутентифицированный поставщик pi Независимое описание публичного проекта с открытым исходным кодом. Neural Nexus не связан, не поддерживается и не спонсируется авторами проекта или GitHub. Голосовое сопровождение сгенерировано искусственным интеллектом и проверено на соответствие общедоступному файлу README. Репозиторий является источником достоверной информации. #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [ta] Think Rail — தனிமைப்படுத்தப்பட்ட பணிச்சூழல்கள் மற்றும் லிவிங் ஸ்பெக்ஸ் கொண்ட ஏஜென்டிக் IDE தனிமைப்படுத்தப்பட்ட பணிவெளிகள் மற்றும் இயங்கும் விவரக்குறிப்புகளுடன் பை கோடிங் ஏஜென்ட்டை உள்ளடக்கிய ஏஜென்டிக் IDE களஞ்சியம்: JetBrains/thinkrail நீங்கள் பெறுபவை: • தனிமைப்படுத்தப்பட்ட கிட் வொர்க்ட்ரீ பணிவெளிகளை உருவாக்குகிறது, இதனால் உங்கள் பிரதான செக்அவுட்டைத் தொடாமல் ஏஜென்ட்கள் இணையாக வேலை செய்கின்றன. • ஒவ்வொரு பணிவெளிக்கும் பல ஒரே நேரத்தில் இயங்கும் பை ஏஜென்ட் அரட்டை அமர்வுகளை இயக்குகிறது, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த மாடல் மற்றும் நேரடி செலவு கண்காணிப்புடன் இருக்கும். • செயலில் உள்ள பணிவெளிக்கு உட்பட்ட கோப்பு மரம், டெர்மினல்கள் மற்றும் வேறுபாட்டு மதிப்பாய்வு கருத்துகளுடன் ஒரு மொனாக்கோ எடிட்டரை வழங்குகிறது. தேவைகள்: • மேம்பாட்டிற்கான பின் செய்யப்பட்ட தொகுப்பு மேலாளர் மற்றும் ரன்டைமாக பன் 1.4.4 தேவைப்படுகிறது. • இன்-பிராசஸ் பை எஞ்சினுக்கு நோட்.ஜேஎஸ் 22.19 அல்லது புதியது தேவைப்படுகிறது. • ஏஜென்ட் செயல்பாட்டிற்கு அங்கீகரிக்கப்பட்ட பை வழங்குநர் தேவை. ஒரு பொது திறந்த மூல திட்டத்தின் சுயாதீன சுருக்கம். நியூரல் நெக்ஸஸ், திட்ட ஆசிரியர்கள் அல்லது கிட்ஹப் உடன் இணைக்கப்படவில்லை, அவர்களால் அங்கீகரிக்கப்படவில்லை அல்லது நிதியுதவி செய்யப்படவில்லை. குரல் பதிவு AI-ஆல் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் பொது README உடன் சரிபார்க்கப்பட்டது. இந்தக் களஞ்சியமே உண்மையின் ஆதாரம். #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [te] thinkrail — ఐసోలేటెడ్ వర్క్‌స్పేస్‌లు మరియు లివింగ్ స్పెక్స్‌తో కూడిన ఏజెంటిక్ IDE ఐసోలేటెడ్ వర్క్‌స్పేస్‌లు మరియు లివింగ్ స్పెక్స్‌తో పై కోడింగ్ ఏజెంట్‌ను చుట్టుముట్టే ఏజెంటిక్ IDE రిపోజిటరీ: JetBrains/thinkrail మీకు లభించేవి: • ఐసోలేటెడ్ గిట్ వర్క్‌ట్రీ వర్క్‌స్పేస్‌లను సృష్టిస్తుంది, తద్వారా మీ ప్రధాన చెకౌట్‌ను తాకకుండా ఏజెంట్లు సమాంతరంగా పని చేస్తాయి • ప్రతి వర్క్‌స్పేస్‌లో బహుళ ఏకకాల పై ఏజెంట్ చాట్ సెషన్‌లను నడుపుతుంది, ప్రతి సెషన్‌కు దాని స్వంత మోడల్ మరియు లైవ్ కాస్ట్ ట్రాకింగ్ ఉంటాయి • యాక్టివ్ వర్క్‌స్పేస్‌కు పరిమితమైన ఫైల్ ట్రీ, టెర్మినల్స్ మరియు డిఫ్ రివ్యూ కామెంట్స్‌తో కూడిన మొనాకో ఎడిటర్‌ను అందిస్తుంది అవసరాలు: • డెవలప్‌మెంట్ కోసం పిన్ చేయబడిన ప్యాకేజీ మేనేజర్ మరియు రన్‌టైమ్‌గా Bun 1.4.4 అవసరం • ఇన్-ప్రాసెస్ పై ఇంజిన్ కోసం Node.js 22.19 లేదా అంతకంటే కొత్త వెర్షన్ అవసరం • ఏజెంట్ ఫంక్షనాలిటీ కోసం ఒక అథెంటికేటెడ్ పై ప్రొవైడర్ అవసరం ఇది ఒక పబ్లిక్ ఓపెన్-సోర్స్ ప్రాజెక్ట్ యొక్క స్వతంత్ర సారాంశం. న్యూరల్ నెక్సస్‌కు ప్రాజెక్ట్ రచయితలు లేదా GitHubతో ఎలాంటి అనుబంధం లేదు, వారిచే ఆమోదించబడలేదు లేదా స్పాన్సర్ చేయబడలేదు. వాయిస్‌ఓవర్ AI-ద్వారా రూపొందించబడింది మరియు పబ్లిక్ READMEతో సరిపోల్చి తనిఖీ చేయబడింది. రిపోజిటరీయే సత్యానికి మూలం. #AI #thinkrail #opensource #codingagent #GitHub [uk] thinkrail — агентне IDE з ізольованими робочими областями та живими специфікаціями Agentic IDE, що обгортає агента кодування pi ізольованими робочими просторами та живими специфікаціями Репозиторій: JetBrains/thinkrail Що ви отримуєте: • Створює ізольовані робочі простори git worktree, щоб агенти працювали паралельно, не торкаючись вашої основної перевірки • Запускає кілька одночасних сеансів чату агента pi для кожного робочого простору, кожен з власною моделлю та відстеженням вартості в реальному часі • Надає редактор Monaco з деревом файлів, терміналами та коментарями до перегляду різниці, що стосуються активного робочого простору Вимоги: • Bun 1.4.4 потрібен як закріплений менеджер пакетів та середовище виконання для розробки • Node.js 22.19 або новіша версія потрібен для внутрішньопроцесного двигуна pi • Для функціональності агента потрібен автентифікований постачальник pi Незалежний виклад публічного проекту з відкритим кодом. Neural Nexus не пов'язаний, не схвалений та не спонсорований авторами проекту чи GitHub. Закадровий голос генерується штучним інтелектом та перевіряється на відповідність публічному README. Репозиторій є джерелом достовірної інформації. #ШІ #thinkrail #відкритийвихіднийкод #агентзкодування #GitHub

ThinkRail: Parallel AI Coding in Git Worktrees A source-grounded walkthrough of ThinkRail's worktree-based agent IDE, product architecture, trust boundaries, setup, and pi-dag module. Repo: JetBrains/thinkrail Chapters: 00:00 Product 01:09 Workspaces 01:25 Product 01:41 Agent 01:59 Workspaces 02:50 Workbench 03:38 Agent 04:10 Knowledge 05:34 Agent 06:08 Review 06:26 Integration 07:00 Trust 07:58 Integration 08:16 Privacy 08:51 Product 09:26 Setup 10:22 Limits 10:56 Setup 13:04 First run 13:43 Workflow 14:15 Delivery 14:30 CTA [ar] ThinkRail: البرمجة المتوازية باستخدام الذكاء الاصطناعي في أشجار عمل Git شرحٌ تفصيليٌّ لبيئة تطوير ThinkRail المتكاملة (IDE) القائمة على شجرة العمل، وبنية المنتج، وحدود الثقة، والإعداد، ووحدة pi-dag، مع التركيز على الكود المصدري. المستودع: JetBrains/thinkrail الفصول: 00:00 المنتج 01:09 مساحات العمل 01:25 المنتج 01:41 الوكيل 01:59 مساحات العمل 02:50 بيئة العمل 03:38 الوكيل 04:10 المعرفة 05:34 الوكيل 06:08 المراجعة 06:26 التكامل 07:00 الثقة 07:58 التكامل 08:16 الخصوصية 08:51 المنتج 09:26 الإعداد 10:22 الحدود 10:56 الإعداد 13:04 التشغيل الأول 13:43 سير العمل 14:15 التسليم 14:30 دعوة لاتخاذ إجراء [bn] থিঙ্করেল: গিট ওয়ার্কট্রি-তে সমান্তরাল এআই কোডিং ThinkRail-এর ওয়ার্কট্রি-ভিত্তিক এজেন্ট IDE, প্রোডাক্ট আর্কিটেকচার, ট্রাস্ট বাউন্ডারি, সেটআপ এবং pi-dag মডিউলের একটি সোর্স-ভিত্তিক বিশদ বিবরণ। রেপো: JetBrains/thinkrail অধ্যায়সমূহ: ০০:০০ প্রোডাক্ট ০১:০৯ ওয়ার্কস্পেস ০১:২৫ প্রোডাক্ট ০১:৪১ এজেন্ট ০১:৫৯ ওয়ার্কস্পেস ০২:৫০ ওয়ার্কবেঞ্চ ০৩:৩৮ এজেন্ট ০৪:১০ নলেজ ০৫:৩৪ এজেন্ট ০৬:০৮ রিভিউ ০৬:২৬ ইন্টিগ্রেশন ০৭:০০ ট্রাস্ট ০৭:৫৮ ইন্টিগ্রেশন ০৮:১৬ প্রাইভেসি ০৮:৫১ প্রোডাক্ট ০৯:২৬ সেটআপ ১০:২২ লিমিটস ১০:৫৬ সেটআপ ১৩:০৪ ফার্স্ট রান ১৩:৪৩ ওয়ার্কফ্লো ১৪:১৫ ডেলিভারি ১৪:৩০ CTA [de-DE] ThinkRail: Parallele KI-Codierung in Git-Worktrees Eine quellcodebasierte Einführung in ThinkRails worktree-basierte Agenten-IDE, die Produktarchitektur, Vertrauensgrenzen, Einrichtung und das pi-dag-Modul. Repository: JetBrains/thinkrail Kapitel: 00:00 Produkt 01:09 Arbeitsbereiche 01:25 Produkt 01:41 Agent 01:59 Arbeitsbereiche 02:50 Workbench 03:38 Agent 04:10 Wissen 05:34 Agent 06:08 Überprüfung 06:26 Integration 07:00 Vertrauen 07:58 Integration 08:16 Datenschutz 08:51 Produkt 09:26 Einrichtung 10:22 Limits 10:56 Einrichtung 13:04 Erster Start 13:43 Workflow 14:15 Auslieferung 14:30 CTA [es-US] ThinkRail: Programación con IA en paralelo en Git Worktrees Un recorrido detallado, basado en el código fuente, del IDE de agente de ThinkRail con estructura de árbol de trabajo, su arquitectura de producto, los límites de confianza, la configuración y el módulo pi-dag. Repositorio: JetBrains/thinkrail Capítulos: 00:00 Producto 01:09 Espacios de trabajo 01:25 Producto 01:41 Agente 01:59 Espacios de trabajo 02:50 Entorno de trabajo 03:38 Agente 04:10 Conocimiento 05:34 Agente 06:08 Revisión 06:26 Integración 07:00 Confianza 07:58 Integración 08:16 Privacidad 08:51 Producto 09:26 Configuración 10:22 Límites 10:56 Configuración 13:04 Primera ejecución 13:43 Flujo de trabajo 14:15 Entrega 14:30 Llamada a la acción [fr-FR] ThinkRail : Programmation parallèle d’IA dans les arbres de travail Git Présentation détaillée, basée sur le code source, de l'IDE d'agent ThinkRail (organisé en arborescence de travail), de son architecture produit, de ses limites de confiance, de sa configuration et de son module pi-dag. Dépôt : JetBrains/thinkrail Chapitres : 00:00 Produit 01:09 Espaces de travail 01:25 Produit 01:41 Agent 01:59 Espaces de travail 02:50 Atelier 03:38 Agent 04:10 Base de connaissances 05:34 Agent 06:08 Revue 06:26 Intégration 07:00 Confiance 07:58 Intégration 08:16 Confidentialité 08:51 Produit 09:26 Configuration 10:22 Limites 10:56 Configuration 13:04 Première exécution 13:43 Flux de travail 14:15 Livraison 14:30 Appel à l'action [hi] ThinkRail: Git वर्कट्री में पैरेलल AI कोडिंग ThinkRail के वर्क ट्री-आधारित एजेंट IDE, उत्पाद आर्किटेक्चर, ट्रस्ट बाउंड्री, सेटअप और pi-dag मॉड्यूल का स्रोत-आधारित विस्तृत विवरण। रिपॉजिटरी: JetBrains/thinkrail अध्याय: 00:00 उत्पाद 01:09 वर्कस्पेस 01:25 उत्पाद 01:41 एजेंट 01:59 वर्कस्पेस 02:50 वर्कबेंच 03:38 एजेंट 04:10 नॉलेज 05:34 एजेंट 06:08 समीक्षा 06:26 एकीकरण 07:00 ट्रस्ट 07:58 एकीकरण 08:16 गोपनीयता 08:51 उत्पाद 09:26 सेटअप 10:22 सीमाएँ 10:56 सेटअप 13:04 पहली बार चलाना 13:43 वर्कफ़्लो 14:15 डिलीवरी 14:30 CTA [id] ThinkRail: Pemrograman AI Paralel dalam Struktur Kerja Git Panduan langkah demi langkah berbasis kode sumber untuk IDE agen berbasis worktree ThinkRail, arsitektur produk, batasan kepercayaan, pengaturan, dan modul pi-dag. Repositori: JetBrains/thinkrail Bab: 00:00 Produk 01:09 Ruang Kerja 01:25 Produk 01:41 Agen 01:59 Ruang Kerja 02:50 Workbench 03:38 Agen 04:10 Pengetahuan 05:34 Agen 06:08 Tinjauan 06:26 Integrasi 07:00 Kepercayaan 07:58 Integrasi 08:16 Privasi 08:51 Produk 09:26 Pengaturan 10:22 Batasan 10:56 Pengaturan 13:04 Eksekusi Pertama 13:43 Alur Kerja 14:15 Pengiriman 14:30 CTA [it] ThinkRail: Programmazione parallela di IA in ambienti di lavoro Git Una presentazione dettagliata, basata sul codice sorgente, dell'IDE per agenti di ThinkRail, che include architettura del prodotto, limiti di fiducia, configurazione e modulo pi-dag. Repository: JetBrains/thinkrail Capitoli: 00:00 Prodotto 01:09 Spazi di lavoro 01:25 Prodotto 01:41 Agente 01:59 Spazi di lavoro 02:50 Workbench 03:38 Agente 04:10 Conoscenza 05:34 Agente 06:08 Revisione 06:26 Integrazione 07:00 Fiducia 07:58 Integrazione 08:16 Privacy 08:51 Prodotto 09:26 Configurazione 10:22 Limiti 10:56 Configurazione 13:04 Prima esecuzione 13:43 Flusso di lavoro 14:15 Consegna 14:30 CTA [iw] ThinkRail: קידוד AI מקבילי ב-Git Worktrees סיור מבוסס מקור של IDE סוכן מבוסס עץ עבודה של ThinkRail, ארכיטקטורת מוצר, גבולות אמון, הגדרה ומודול pi-dag. מאגר: JetBrains/thinkrail פרקים: 00:00 מוצר 01:09 סביבות עבודה 01:25 מוצר 01:41 סוכן 01:59 סביבות עבודה 02:50 שולחן עבודה 03:38 סוכן 04:10 ידע 05:34 סוכן 06:08 סקירה 06:26 אינטגרציה 07:00 אמון 07:58 אינטגרציה 08:16 פרטיות 08:51 מוצר 09:26 הגדרה 10:22 מגבלות 10:56 הגדרה 13:04 הפעלה ראשונה 13:43 זרימת עבודה 14:15 מסירה 14:30 קריאה לפעולה [ja] ThinkRail：Gitワークツリーにおける並列AIコーディング ThinkRailのワークツリーベースのエージェントIDE、製品アーキテクチャ、信頼境界、セットアップ、およびpi-dagモジュールについて、ソースコードに基づいた解説を行います。 リポジトリ：JetBrains/thinkrail チャプター： 00:00 製品 01:09 ワークスペース 01:25 製品 01:41 エージェント 01:59 ワークスペース 02:50 ワークベンチ 03:38 エージェント 04:10 ナレッジ 05:34 エージェント 06:08 レビュー 06:26 統合 07:00 信頼 07:58 統合 08:16 プライバシー 08:51 製品 09:26 セットアップ 10:22 制限 10:56 セットアップ 13:04 初回実行 13:43 ワークフロー 14:15 配信 14:30 CTA [ko] ThinkRail: Git 워크트리를 활용한 병렬 AI 코딩 ThinkRail의 워크트리 기반 에이전트 IDE, 제품 아키텍처, 신뢰 경계, 설정 및 pi-dag 모듈에 대한 소스 코드 기반의 자세한 설명입니다. 리포지토리: JetBrains/thinkrail 목차: 00:00 제품 01:09 워크스페이스 01:25 제품 01:41 에이전트 01:59 워크스페이스 02:50 워크벤치 03:38 에이전트 04:10 지식 관리 05:34 에이전트 06:08 검토 06:26 통합 07:00 신뢰 관리 07:58 통합 08:16 개인정보 보호 08:51 제품 09:26 설정 10:22 제한 사항 10:56 설정 13:04 첫 실행 13:43 워크플로 14:15 배포 14:30 CTA [ml] ThinkRail: ഗിറ്റ് വർക്ക് ട്രീകളിലെ സമാന്തര എഐ കോഡിംഗ് ThinkRail-ന്റെ വർക്ക്ട്രീ-അധിഷ്ഠിത ഏജന്റ് IDE, ഉൽപ്പന്ന ആർക്കിടെക്ചർ, ട്രസ്റ്റ് ബൗണ്ടറികൾ, സജ്ജീകരണം, പൈ-ഡാഗ് മൊഡ്യൂൾ എന്നിവയുടെ ഉറവിട-അധിഷ്ഠിത വാക്ക്‌ത്രൂ. Repo: JetBrains/thinkrail അധ്യായങ്ങൾ: 00:00 ഉൽപ്പന്നം 01:09 വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സുകൾ 01:25 ഉൽപ്പന്നം 01:41 ഏജന്റ് 01:59 വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സുകൾ 02:50 വർക്ക്‌ബെഞ്ച് 03:38 ഏജന്റ് 04:10 അറിവ് 05:34 ഏജന്റ് 06:08 അവലോകനം 06:26 സംയോജനം 07:00 വിശ്വാസം 07:58 സംയോജനം 08:16 സ്വകാര്യത 08:51 ഉൽപ്പന്നം 09:26 സജ്ജീകരണം 10:22 പരിധികൾ 10:56 സജ്ജീകരണം 13:04 ആദ്യ റൺ 13:43 വർക്ക്ഫ്ലോ 14:15 ഡെലിവറി 14:30 CTA [nl-NL] ThinkRail: Parallel AI-programmeren in Git-werkstructuren Een stapsgewijze handleiding, gebaseerd op de broncode, voor ThinkRail's op worktree gebaseerde agent IDE, productarchitectuur, vertrouwensgrenzen, installatie en de pi-dag module. Repository: JetBrains/thinkrail Hoofdstukken: 00:00 Product 01:09 Werkruimtes 01:25 Product 01:41 Agent 01:59 Werkruimtes 02:50 Werkbank 03:38 Agent 04:10 Kennis 05:34 Agent 06:08 Review 06:26 Integratie 07:00 Vertrouwen 07:58 Integratie 08:16 Privacy 08:51 Product 09:26 Installatie 10:22 Limieten 10:56 Installatie 13:04 Eerste keer uitvoeren 13:43 Workflow 14:15 Levering 14:30 CTA [pl] ThinkRail: Równoległe programowanie AI w drzewach roboczych Git Przewodnik po środowisku IDE agenta ThinkRail opartym na drzewie roboczym, architekturze produktu, granicach zaufania, konfiguracji i module pi-dag, opartym na kodzie źródłowym. Repozytorium: JetBrains/thinkrail Rozdziały: 00:00 Produkt 01:09 Obszary robocze 01:25 Produkt 01:41 Agent 01:59 Obszary robocze 02:50 Środowisko robocze 03:38 Agent 04:10 Wiedza 05:34 Agent 06:08 Przegląd 06:26 Integracja 07:00 Zaufanie 07:58 Integracja 08:16 Prywatność 08:51 Produkt 09:26 Konfiguracja 10:22 Limity 10:56 Konfiguracja 13:04 Pierwsze uruchomienie 13:43 Przepływ pracy 14:15 Dostawa 14:30 Wezwanie do działania [pt-BR] ThinkRail: Codificação paralela de IA em árvores de trabalho Git Uma análise detalhada, com base no código-fonte, do IDE de agentes baseado em worktree do ThinkRail, sua arquitetura de produto, limites de confiança, configuração e módulo pi-dag. Repositório: JetBrains/thinkrail Capítulos: 00:00 Produto 01:09 Espaços de Trabalho 01:25 Produto 01:41 Agente 01:59 Espaços de Trabalho 02:50 Workbench 03:38 Agente 04:10 Conhecimento 05:34 Agente 06:08 Revisão 06:26 Integração 07:00 Confiança 07:58 Integração 08:16 Privacidade 08:51 Produto 09:26 Configuração 10:22 Limites 10:56 Configuração 13:04 Primeira execução 13:43 Fluxo de Trabalho 14:15 Entrega 14:30 Chamada para Ação (CTA) [ru] ThinkRail: Параллельное программирование ИИ в рабочих деревьях Git Пошаговое руководство по использованию IDE для агентов ThinkRail на основе рабочих деревьев, архитектуры продукта, границ доверия, настройки и модуля pi-dag. Репозиторий: JetBrains/thinkrail Разделы: 00:00 Продукт 01:09 Рабочие пространства 01:25 Продукт 01:41 Агент 01:59 Рабочие пространства 02:50 Рабочая среда 03:38 Агент 04:10 Знания 05:34 Агент 06:08 Обзор 06:26 Интеграция 07:00 Доверие 07:58 Интеграция 08:16 Конфиденциальность 08:51 Продукт 09:26 Настройка 10:22 Ограничения 10:56 Настройка 13:04 Первый запуск 13:43 Рабочий процесс 14:15 Доставка 14:30 Призыв к действию [ta] ThinkRail: Git Worktrees-இல் இணைநிலை AI குறியீடாக்கம் ThinkRail-இன் வொர்க்ட்ரீ-அடிப்படையிலான ஏஜென்ட் IDE, தயாரிப்பு கட்டமைப்பு, நம்பிக்கை எல்லைகள், அமைப்பு மற்றும் pi-dag மாட்யூல் ஆகியவற்றின் மூலக் குறியீடு அடிப்படையிலான செயல்முறை விளக்கம். களஞ்சியம்: JetBrains/thinkrail அத்தியாயங்கள்: 00:00 தயாரிப்பு 01:09 பணிவெளிகள் 01:25 தயாரிப்பு 01:41 ஏஜென்ட் 01:59 பணிவெளிகள் 02:50 வொர்க்பென்ச் 03:38 ஏஜென்ட் 04:10 அறிவு 05:34 ஏஜென்ட் 06:08 மதிப்பாய்வு 06:26 ஒருங்கிணைப்பு 07:00 நம்பிக்கை 07:58 ஒருங்கிணைப்பு 08:16 தனியுரிமை 08:51 தயாரிப்பு 09:26 அமைப்பு 10:22 வரம்புகள் 10:56 அமைப்பு 13:04 முதல் ஓட்டம் 13:43 பணிப்பாய்வு 14:15 விநியோகம் 14:30 அழைப்புச் செயல் [te] ThinkRail: Git వర్క్‌ట్రీలలో సమాంతర AI కోడింగ్ థింక్‌రైల్ యొక్క వర్క్‌ట్రీ-ఆధారిత ఏజెంట్ IDE, ఉత్పత్తి నిర్మాణం, విశ్వసనీయ పరిమితులు, సెటప్, మరియు పై-డాగ్ మాడ్యూల్ గురించి సోర్స్-ఆధారిత వివరణ. రిపో: JetBrains/thinkrail అధ్యాయాలు: 00:00 ఉత్పత్తి 01:09 వర్క్‌స్పేస్‌లు 01:25 ఉత్పత్తి 01:41 ఏజెంట్ 01:59 వర్క్‌స్పేస్‌లు 02:50 వర్క్‌బెంచ్ 03:38 ఏజెంట్ 04:10 నాలెడ్జ్ 05:34 ఏజెంట్ 06:08 సమీక్ష 06:26 ఇంటిగ్రేషన్ 07:00 ట్రస్ట్ 07:58 ఇంటిగ్రేషన్ 08:16 ప్రైవసీ 08:51 ఉత్పత్తి 09:26 సెటప్ 10:22 పరిమితులు 10:56 సెటప్ 13:04 మొదటి రన్ 13:43 వర్క్‌ఫ్లో 14:15 డెలివరీ 14:30 CTA [uk] ThinkRail: Паралельне кодування штучного інтелекту в робочих деревах Git Покроковий огляд середовища розробки агентів ThinkRail на основі робочих дерев, архітектури продукту, меж довіри, налаштування та модуля pi-dag, заснований на вихідному коді. Репозиторій: JetBrains/thinkrail Розділи: 00:00 Продукт 01:09 Робочі простори 01:25 Продукт 01:41 Агент 01:59 Робочі простори 02:50 Робоче середовище 03:38 Агент 04:10 Знання 05:34 Агент 06:08 Огляд 06:26 Інтеграція 07:00 Довіра 07:58 Інтеграція 08:16 Конфіденційність 08:51 Продукт 09:26 Налаштування 10:22 Обмеження 10:56 Налаштування 13:04 Перший запуск 13:43 Робочий процес 14:15 Доставка 14:30 Заклик до дії