Orbi

Agent 时代的软件黑灯工厂

提个 Issue，收个版本

Orbi 用 AI 完成 GitHub 上的开发任务。代码经过独立 AI 评审，通过后自动合并，再按仓库流程发版。你不用一直守着。

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orbi-build/orbi · 真实交付

Issue #1306 → Release v0.5.42

  1. 提交 Issue起点
  2. PR #1309 审查并合并+1 小时 27 分
  3. 发布 v0.5.42+6 小时 42 分
同一天完成 · 每个提交都由 Orbi 写
722Orbi 在自己仓库合并的 PR
117个版本已发布
开源AGPL-3.0，自托管免费

今天已经在运行

Orbi 如何把 GitHub Issue
自动做成正式发布版本

Issue 是最小执行单元，但 Orbi 管的不是孤立 Issue：Epic 和 Milestone 确定范围，blockedBy 排定依赖，Review/Fix 让 PR 收敛，Release Issue 把一组结果冻结成版本。

01给 Issue 打 ai-ready 标签
Issueai-readyWorktree

Orbi 认领后在隔离的工作区里写代码。

02另一个会话审查
PR审查修复验收

对照 Issue 的验收项检查 PR，不过就修。

03合并并发版
审过的 commit合并Tag

只合并审过的那个 commit，然后打 tag 发版。

  • 开源（AGPL-3.0），永久免费
  • 自托管 — 代码不离开你的机器
  • 自带模型

真实生产证据

一个 Issue：审查、
合并、发版全过程

Issue #48 进入真实的 Orbi 仓库。隔离运行完成实现，另一场会话审查同一份 Diff，PR #193 随后合并，最终随 Release v0.2.0 出厂——范围里的每个 Issue 都逐项核对过。今天仍然可以检查全过程，因为 GitHub 本身就是记录。

输入 / ISSUE #48 GitHub Issue #48：Runner 停掉时记录当前 Issue。 已合并 / PR #193 从 Issue #48 交付并合并的 GitHub PR #193。 已出厂 / RELEASE v0.2.0 GitHub Release v0.2.0：冻结的 Tag、Release Commit，以及逐项核对过的范围清单。
  • 01会修复的独立审查

    Reviewer 改代码、重跑全量，再对修复后的 Head 下结论。

  • 02合并证据只绑定一个 SHA

    最新底仓、可以合并，以及真正收到 Verdict 的那个 Commit。

  • 03失败不产生第二套故事

    Issue、PR、Label、Journal 和 Run ID 足够让重启恢复同一现场。

Issue #1018 · PR #1023 · Release v0.5.17

在你自己的仓库上跑一次

curl -fsSL https://aiready.sh | sh

需要 Python 3.14、git、gh、systemd 和一个模型端点。缺什么，orbi doctor 会直接点出来。

想手动执行这四步命令 
git clone https://github.com/orbi-build/orbi.git && cd orbi
uv tool install --force --reinstall --editable --python /usr/bin/python3 .
cp .orbi.example.toml orbi.toml
orbi setup --config orbi.toml
免费试 3 次 → 阅读安装文档

想自己部署？在自己的机器上跑 Orbi——开源（AGPL-3.0）核心永久免费。安装文档 ↗

ORBI 正在造 ORBI · 实时 查看公开记录 →

orbi-build/orbiOrbi 本身

59运行天数
1013已关闭 Issue
722已合并 PR
117已发布版本

orbi-build/orbi-website这个网站

52运行天数
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629已合并 PR
626已执行部署

orbi-build/orbi-cloud私有仓库Cloud 控制面

52运行天数
1533已关闭 Issue
1125已合并 PR
166已发布版本

正在运行 Orbi 的团队

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  • 每月含 400M token
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动手之前

把 Agent 放进自己仓库前，
大家都会问的问题

01跑 Orbi 需要什么前提？

自托管 Orbi 需要 Git、一个 POSIX shell，以及你已经在付费的模型 API。Orbi 跑在 Linux 和 macOS 上，可以是自己的机器，也可以是自己的服务器。不需要 GPU——思考交给模型，模型可以是托管 API。

自托管：仓库、密钥和测试套件留在你的机器上，不会上传给我们。Cloud：Runner 会在一次交付期间，把你授权的仓库 clone 到我们运维的机器上——详见 「能看到我的代码吗？」。

02可以用哪些 AI 模型？

自托管 Orbi 自带模型即可。Orbi 通过你的凭证驱动 Agent，使用任何兼容 OpenAI 的 API 或本地部署的模型，以后想换也不必改工作流。

模型费用按你的价格付给你的 Provider，Orbi 不额外抽成：自托管核心不收平台费。Cloud 包含模型用量。

03和 Copilot、Cursor 有什么区别？

那些是编辑器——让你在敲键盘时更快。Orbi 管的是没人敲键盘的时候：从 Backlog 领一个 Issue，在隔离的 Worktree 里干活，过评审、合并，一直做到打 tag 发版。

真正的区别在代码写完之后。另一场会话审查同一份 Diff、直接修复、重跑全量测试，只有通过审查的那个 Commit 才允许合并。这个审查环节才是产品本身。

04AI 写的代码谁来审？

另一场独立于写代码那场的 Orbi 会话，而且它能直接改分支，不是只留评论。它会针对自己的修复重跑测试，再对修复后的 Head 下结论。

最后一道关仍然是你。产出以普通 GitHub PR 落地，你现有的分支保护、必需检查和人工审批照常生效。

05跑到一半崩了怎么办？

下一拍回到同一个现场。因为 Issue、PR、Label 和 Run ID 存在 GitHub 里而不是进程里，进程被杀或测试失败不会产生第二套关于「刚才发生了什么」的说法。

重启会从这份记录里恢复出同一个 Run、分支、Worktree 和 PR。

06真的免费吗？托管 Cloud 是什么？

Orbi 以 AGPL-3.0 开源；若你的政策不允许 AGPL，也可选 Sustainable Use License。两种许可下自托管都免费。

托管 Cloud 用 GitHub 登录即可开始：授权、安装 App，免费试 3 次——不用绑定信用卡，也不用订阅。按年付时，Solo 每月 US$24（年付 US$290，省 17%；按月付 US$29，含 400M token），Pro 每月 US$66（年付 US$790，省 17%；按月付 US$79，含 1.2B token）。创始会员永久 5 折，限 6 位。

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