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yoroによろしくぅ！Ai Workforce 事業部のリモートコーディングエージェント環境 yoro のご紹介 Ai Workforce 事業部で SRE をしている石田です。 先日、バクラク事業部から内製の Background Coding Agent、haro の紹介記事が出ました。 tech.layerx.co.jp 実は同じ LayerX の中で、Ai Workforce 事業部も似たものを作って使っています。名前は yoro です。Slack や手元のエージェント、Ai Workforce（私たちのプロダクト）から依頼を渡すと、本人専用のリモート開発環境で Anthropic の Claude Code や OpenAI の Codex が動き出し、PR やレビューを返してくれます。日々の開発では、たとえばこんなふうに使っています。 社内で使っている Ai Workforce のタスクで「yoro に渡す」を押すと、PR と結果がタスクに戻ってくる 自分にレビュー依頼が来た PR は、自分の yoro が読んでコメントしておいてくれる 不具合の報告が来た Slack のスレッドに :yoro: を押すと、計画を返したあと、実装して PR を出してくれる 手元で始めた作業の続きを未コミットの変更ごと渡せば、Mac を閉じても進む yoro のエージェントはコマンドを実行するたびに人の許可を待たずに動きます。コーディングエージェントのこの動かし方は、You Only Live Once（人生は一度きり）の頭文字を取って YOLO モードと呼ばれ、Codex や Cursor の CLI には --yolo というオプションもあります。Claude Code では --dangerously-skip-permissions がこれに当たります。名前の yoro はこの「YOLO」と「よろしくぅ」をかけています。 許可を待たずに動かすぶん、お客様の機密情報を扱う事業部に合わせて、隔離と監視を自分たちで作り込みました。 なぜ作ったのか 始まりは、チームのマネージャーの Joe さんが KubeCon Japan 2026 から Coder を持ち帰り、「これからはリモートだ！！」と言ったことでした。 coder/coder Coder は開発環境を自分たちのインフラの上に立てて、1 人ずつに配れる OSS です。Coder では 1 人分の開発環境をワークスペースと呼びます。ワークスペースは VM でも Kubernetes の Pod でも立てられ、中身（OS のイメージ、CPU とメモリ、入れておくツール）は Terraform で書いたテンプレートで決めます。利用者はブラウザや SSH でワークスペースに入ります。使っていないときは、ワークスペースが自動で止まります。 私たちは事業部の AKS（Azure の Kubernetes サービス）にこの Coder を立て、ワークスペースを Pod として動かしています。使ってみて、これはエージェントを置く場所にちょうどいいじゃん、となりました。手元の Mac とは別に、本人専用でホームディレクトリが消えない環境がクラウドにあり、その中で Claude Code も Codex も動かせます。あとは仕事を渡す口さえあれば、Mac を閉じても開発が進みます。 すでに AKS で動かしている Coder と、開発中のアプリを丸ごと立てて動作を確かめられるプレビュー環境の 3A に、依頼を受ける部分を足して yoro を作りました。 tech.layerx.co.jp haro の記事にある、手元のマシンのメモリが足りないという悩みは、私たちも同じでした。それでも haro を使わずに自分たちで作ったのは、Ai Workforce 事業部のセキュリティの要件に合わせて、隔離と監視の作りを自分たちで決めたかったからです。 構成 yoro への依頼の出し方は 6 つあります。 入口 出し方 Ai Workforce タスクの「yoro に渡す」を押す Slack スレッドに :yoro: を押す 手元のターミナル Claude Code や Codex から、またはコマンドで渡す プレビュー環境の管理 UI チャットで頼む スケジュール 時刻を決めて依頼を積んでおく GitHub 自分か自分のチームにレビュー依頼が来ると自動で始まる どこから来た依頼も、プレビュー環境を作ったり消したりする管理 UI が受け付けます。この Web アプリに yoro の受付と返信を足しました。 依頼を実行するのは各自の Coder のワークスペースで、止まっていれば管理 UI が起動します。ワークスペースの中の常駐プロセスが管理 UI から依頼を受け取り、依頼ごとに作業用のディレクトリ（git worktree）を作り、本人が選んだエージェントのセッションを立てます。セッションは計画から PR の作成まで進め、節目ごとに管理 UI を通して依頼元（Slack のスレッドや Ai Workforce）へ返信します。 1 人分の環境は Kubernetes のカスタムリソースで宣言します。YAML を git に置くと Argo CD（git の内容をクラスタに反映するツール）がクラスタに適用し、管理 UI がそれを読んでワークスペースを作ります。 いちばんの特徴は Ai Workforce とつながること Ai Workforce は私たちが開発している、AI エージェントと一緒に業務を進めるためのプロダクトで、社内でも SRE のタスクの管理に使い始めています。 yoro との連携は社内で使っている Ai Workforce にだけ入れていて、お客様向けの Ai Workforce にはありません。タスクの「yoro に渡す」を押すと、タスクの本文が本人の yoro に届きます。yoro がコードを直して PR を出すと、状態と PR と最後の返事が Ai Workforce に返り、Ai Workforce の側から同じ依頼に続きの指示も送れます。 業務を進めるエージェントとコードを直すエージェントをつなぎ、業務で見つけた改善をコードの修正まで一続きで進められるようにするのが狙いです。 こだわりポイントは隔離と監視 yoro で人の許可を待たない設定にしているのは、確認待ちで止まると Mac を閉じて任せる意味がなくなるからです。 人の確認を挟まずに動かす分、影響範囲を限定した環境で実行し、その動作をワークスペースの VM の内外から記録しています。 影響が届く範囲を絞る ワークスペースは Kata Containers で 1 つずつ軽量の VM に入れて動かし、Kata Containers 以外では起動できないようにしています。通信は Cilium（Kubernetes の通信を制御する OSS）のポリシーで許可していない通信をすべて拒否し、外へは Azure Firewall の許可リストにある宛先にしか出られません。LLM の認証情報は共有のものを配らず、本人用のもの（LLM の API を中継する社内のゲートウェイのキーなど）だけを置きます。エージェントが意図しないコマンドを実行しても、影響が届くのは本人のワークスペースと許可した宛先までです。 VM の中では、使ったツールを残す ワークスペースの中では、Claude Code が OpenTelemetry（ログやメトリクスを送るための標準の仕様）の形式で出すイベントを集め、どの依頼で、どのツールを、いつ使ったか、を残します。プロンプトの本文とコマンドの文字列は、中身まで残すとその記録自体が機密の置き場になってしまうので、集める途中で消しています。Codex については VM の外からだけ記録しています。 止められない記録は VM の外で取る VM の中の記録は、エージェントや人が sudo で止められます。そこで、VM の外にあるノードのホストからも記録しています。Coder にも監視の機能はありますが、有償版のもので、VM の中で eBPF（カーネルの中で小さなプログラムを動かして処理を記録する仕組み）を使う前提です。Kata Containers の VM の中のカーネルでは eBPF がほとんど使えないので、ホスト側のカーネルで eBPF を使う仕組みを自作し、ワークスペースの中で実行されたファイルと、ワークスペースごとの外への通信量を記録しています。VM の中のファイルは、ホストの virtiofsd（VM とホストでファイルを共有するプロセス）が代わりに開きます。そこで、virtiofsd が実行のためにファイルを開くときに付くフラグ（__FMODE_EXEC）を eBPF で拾っています。 依頼から通信までを 1 本の SQL でたどる 記録はすべてクラスタ内にセルフホストしている ClickHouse（集計に向いたデータベース）に蓄積しています。yoro の受付の記録と AKS の監査ログも同じ場所にあるので、ある依頼から、そのワークスペースでその時間に実行されたファイルと外への通信までを 1 本の SQL でたどれます。 Cursor や Devin と比べて 依頼を渡すとクラウドでエージェントが動き PR を返してくれるサービスなら、Cursor の Cloud Agent や Devin もあります。 Cursor の Cloud Agent は、手元の Cursor から使うと便利です。時間のかかる作業をクラウドに渡しておき、終わったら手元に引き戻して自分で動かせます。クラウドの VM にはデスクトップがあり、エージェントが立ち上げたアプリの操作を人が引き継いで、触って確かめられます。手元とクラウドの行き来は、ほかのクラウドのエージェントよりシームレスでした。iOS アプリからも頼めます。 Devin で推したいのは Fusion です。性能の高いモデルと安いモデルにそれぞれエージェントを持たせ、同時に動かします。計画を立てて仕上がりを見るのは性能の高いモデルで、コードを読んで直したりテストしたりするのは安いモデルです。やりとりは指示と結果だけで、どちらも自分の文脈を持ったまま動き、安いモデルに作業を回せるうえにプロンプトのキャッシュもそのまま使い回せるので、コストが下がります。 安いモデルには Devin を開発している Cognition が自分で学習させた SWE-2 を使えます。安いモデルだからとあまり期待せずに使ったら、思いのほか賢くて驚きました。 それでも私たちが yoro を使い続けているのは、データの置き場所と、社内のリソースとのつなげやすさのためです。 Cursor の Cloud Agent も Devin も、モデルを呼んで次の操作を決めるエージェントの本体はサービス側のクラウドにあり、コードやコマンドの結果もそこへ送られます。Cursor の Self-Hosted Machines を使えばコマンドの実行は自分たちのマシンに移せますが、次の操作を決めるために、結果はやはり Cursor のクラウドへ戻ります。Devin の専用の環境も、運用しているのは Cognition です。yoro で Claude Code や Codex を使う場合は本体ごとワークスペースの中で動くので、次の操作を決めるためにコードやコマンドの結果を送る先はモデルの API だけです。 社内のリソースとつなげやすいのは、yoro を自分たちで作っているからです。どちらのサービスも API から依頼は渡せますが、yoro なら依頼を受けたあとワークスペースの中で何をするかも、結果をどこへ返すかも自分たちで変えられます。足りなければ、自分たちで実装すればつながります。Ai Workforce に結果を返すのも、プレビュー環境で動作を確かめるのも、そうやって足してきました。 Cursor や Devin にあって yoro に無い機能もあります。ただ、エージェントに実装を任せられるいまなら、機能の差はがんばって作れば埋められると考えました。その代わり、運用は自分たちで持つことになります。 実際のユースケースに落としたら、開発がめちゃ便利になった 時間のかかる実装と動作確認をワークスペースに任せてから、Mac をつけっぱなしにしておかないと、というプレッシャーがなくなりました。作業を yoro に渡せば手元の Mac が空くので、気持ちが楽になりました。 記録が残っている 2026 年 9 月 25 日から 10 月 24 日までで、依頼は 656 件ありました。週ごとの依頼は 9 月 28 日の週の 55 件から 10 月 19 日の週の 387 件まで毎週増えました。10 月 12 日の週に PR の自動レビューを始めてからは増え方が大きくなり、増えた分の多くはこの自動レビューでした。 内訳は PR の自動レビューが 400 件、手元や管理 UI からが 202 件、Slack のスタンプが 43 件で、残りは Ai Workforce とスケジュールです。私にとっては次の 3 つの使い方で開発がめちゃ便利になりました。 PR の自動レビュー 自分か自分のチームにレビュー依頼が来ると、本人のワークスペースがそれを見つけて管理 UI に渡します。本人の yoro は PR を読み、レビュー用のスキル（エージェントに読ませる手順書）でレビューして、本人の GitHub アカウントでコメントします。同じ PR を何人もの yoro が重ねてレビューしないよう、AI のレビューは PR ごとに全員で 1 回にし、レビューのあとにプッシュがあればその差分だけを見直します。 結果は Slack にも送られ、指摘がなくなったときに Approve ボタンがつきます。いまは承認とマージを決めるのは人です。 Slack の :yoro: から PR 不具合の報告や依頼の Slack スレッドに :yoro: を押すと、スタンプを押した人のワークスペースでセッションが立ち、まず計画をスレッドへ返します。そのあと実装し、本人用に立てたままのプレビュー環境で動作を確かめてから PR を出します。 方針が違えば、スレッドに返信するだけで直せます。返信がそのままセッションへの指示になり、やりとりもスレッドに残ります。 手元や管理 UI からの依頼 手元の Claude Code や Codex での作業の途中で、時間のかかる続きを未コミットの変更やスクリーンショットごと yoro に渡せます。エージェントを通さずターミナルからコマンドで渡すこともでき、返事の確認や追加の指示も同じコマンドでできます。 手元のエージェントに「脆弱性対応しよか。criticalからhighまで。」と頼んだときは、受け取った yoro が社内ツールの依存パッケージを更新して PR を出し、その PR は人の承認を経てマージされました。 CI のビルドが落ちたときは、管理 UI のチャットにログを貼っただけで頼みました。yoro はビルドに使うツールの不具合が原因だと突き止め、まず不具合を避けるコードを書きました。私がツールのバージョンを上げてよいと返すと、上げて直す方法に切り替えました。 yoro が出した PR が CI で落ちても、自動で直してくれるので便利です。 マネージャーの PR も増えた 実際にチームマネージャーの Joe さんにも使ってもらいました。要件を伝えるだけで PR まで進むので、Joe さんは設計も含めて yoro に任せています。Joe さんが yoro を使いはじめてからの 3 週間に出した PR は、その前の 3 週間の 3 倍ほどに増えました。 Joe さんに聞いたところ、最近は手元のエージェントに計画を立てさせて作業を分け、分けた作業を yoro に並列で渡している、とのことでした。yoro への任せ方もスキルにしてあるので、渡すところまでほぼ自動で進みます。調査の段階から任せることもあり、Joe さんがするのは最初に頼むことくらいです。返ってきた PR と CI は手元のエージェントが確かめ、それから次の作業を渡します。PR が次々に返ってくるので、いまは確認する Joe さんのほうが追いつかないそうです。 これから まだ答えの出ていない課題も含めて、これから取り組むことは 3 つあります。 任せる仕事を増やす Ai Workforce との連携を広げ、SRE のタスクを yoro に渡して、週ごとの実績も Ai Workforce で見られるようにします。Terraform の変更は、いまは Slack で Terraform 用の別のスタンプを押すと PR を作るところまでです。次は、いま人が承認している Terraform の PR のうち、検査で安全と判断できるものだけ承認も自動にします。それでも本番環境に反映する前の最後の承認は、人がします。 VM の外からはコマンドの引数が見えない ワークスペースは Kata Containers の VM で動かしているので、コンテナなら当たり前にできる記録の取り方が使えません。コンテナなら中のプロセスもホストのカーネルが動かしているので、ホストで eBPF を使えば、どのプロセスがどの引数でコマンドを実行したかまで記録できます。VM の中のプロセスを動かしているのは VM 自身のカーネルで、ホストのカーネルからは見えません。 VM のカーネルで eBPF を使おうにも、AKS が用意している VM 用のカーネルは小さく作られていて、kprobes（カーネルの関数に処理を差し込む機能）も BTF（カーネルの型情報）も入っていません。そのため、エージェントに止められない記録で分かるのは、ホストから見える、実行されたファイルと外への通信量までです。curl が実行されたことは分かっても、どの URL に向けたかも、どのプロセスが実行したかも分かりません。 許可した宛先からも持ち出せる 通信は既定で拒否し、許可した宛先にだけ出しています。それでも、GitHub や LLM の API のように仕事に欠かせない宛先は、データを書き出せる先でもあります。エージェントは Slack のスレッドや他人の PR を読んで動くので、そこに紛れた指示に従うおそれもあります。 お客様の機密情報のように機密度がいちばん高い情報を扱う作業は、まだ yoro に任せていません。いずれは通信先をさらに絞った専用のワークスペースで受けたいと考えています。隔離と監視にこだわってきたのは、そこまで任せられるようにするためです。 まとめ yoro は Slack や手元のエージェント、Ai Workforce から渡した仕事を、本人専用のワークスペースでエージェントが進める仕組みです。特に力を入れたのは、Ai Workforce から作業を渡せること、許可を待たずに動かすための隔離と監視、日々の開発に組み込むことの 3 つです。 リモートで動くコーディングエージェントを考えている方の参考になればうれしいです。

claudecode.nvim: The first Neovim IDE integration for Claude Code (3.1k stars) What it does All text below is quoted directly from the project README. >Claude Code Neovim IDE Extension What Makes This Special: - Pure Lua, Zero Dependencies: Built entirely with vim.loop and Neovim built-ins - 100% Protocol Compatible: Same WebSocket MCP implementation as official extensions - Fully Documented Protocol: Learn how to build your own integrations - First to Market: Beat Anthropic to releasing Neovim support - Built with AI: Used Claude to reverse-engineer Claude's own protocol >That's it! The plugin will auto-configure everything else. Repository coder/claudecode.nvim Repository stats |Metric|Value| |:-|:-| |Stars|3,141| |Forks|223| |Last release|v0.3.0 (2025-09-16)| |Languages|Lua 87.7%, Shell 10.7%, JavaScript 1.3%| |Contributors|28| |AI contributor accounts (Claude / Codex / Cursor / Copilot)|None| |AI co-authored commits|Claude: 34| Main contributor |Field|Value| |:-|:-| |Name|Thomas Kosiewski| |GitHub|@ThomasK33| |Commits to this repo|124 (top contributor)| |Company / Location|@coder / Frankfurt am Main| |Followers|82| ────────────────────────────── 📌 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.

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coder ⭐ 17k Coder provisions remote development environments for developers using Terraform. 🔗 coder/coder #opensource t.co

Coder runs dev workspaces and coding agents on your own infrastructure. Workspaces are defined in Terraform and stop when idle. Its README says agents run isolated in workspaces, with no LLM keys inside and user identity on every action. AGPL-3.0. coder/coder

Coder | coder.com | Multiple roles | Multiple locations | Full-time Coder is an AI software development company leading the future of autonomous coding. We empower teams to build software faster, more securely, and at scale through the collaboration of AI coding agents and human developers. Our mission is to make agentic AI a safe, trusted, and integral part of every software development lifecycle. Coder’s self-hosted Agentic Development Environment (ADE) is the foundation for deploying agentic AI in the enterprise. It provides a secure, standardized, and governed workspace to deploy autonomous coding agents alongside human developers, accelerating innovation while maintaining control and compliance. Coder's isolated, policy-driven environments improve productivity, cut cloud costs, and reduce data risks. Developers transition to AI at their own pace using their own tools. Platform and security teams can govern, audit, and manage a great developer experience at scale. Check out our OSS product with 100k+ stars on GitHub! github.com/coder All positions are fully remote in the countries listed unless otherwise specified. [1]Customer Support Engineer • Poland • Full time [2]Senior Software Engineer (Multiple Teams, Europe) • United Kingdom; Ireland; Poland • Full time • [3]Senior Software Engineer (Multiple Teams, North America) • United States; Canada • Full time [4]Software Engineer (Enterprise Experience, Backend) • Europe • Full time [5]Software Engineering Manager (Agentic Engineering) • United Kingdom; Ireland; Poland • Full time [6]Software Engineering Manager (Core Workspaces) • United States; Canada • Full time [7]Staff Software Engineer (Agentic Engineering) • United Kingdom; Ireland; Poland • Full time [8]Staff Software Engineer (AI Governance) — Research & Development • United States • Full time

@dhh A code-server running on a headless mini PC (minisforum X1 in my case) is the perfect tool. Paired with Claude remote and tmux is like having a full-time team. coder/code-server