自主编程 agent · 开源
开源的自主编程 agent，从 Issue 无人值守做到发版
终点是打 tag 的发版，不是合并。给一张 GitHub Issue 打上 ai-ready；Orbi 写代码、开 PR、独立评审，只合并审过的那个 head，再打 tag 发布 Release——中间不需要任何人在场。
无人值守靠什么
无人值守靠的是检查，不是模型自觉
机制全部来自博文 《Claude Code in Actions：谁按下的 merge？》，没有外加。
- 01 · 两个会话评审者不是作者
写代码和评审是两个独立的模型会话。评审在 PR 开出之后才启动，读的是冻结的 diff；它可以直接修复分支、推送，然后对着新 head 再给一次结论。循环最多五轮，用完是停下，不是合并。
- 02 · 合并门禁合并那一刻重新检查三件事
CI 在被评审的那个 head 上是绿的；评审之后 head 没动过；base 是最新。任何一条不满足，交付就停下等人——绝不会因为「看起来没问题」就合并。
- 03 · 确定性发版发版是状态机，不是模型会话
它冻结 base、等 CI 绿、升版本号、打 tag、发布。任何一步失败就停下等人。
公开证据
Orbi 交付着自己的仓库
546 个 PR 已合并，66 个 release 已打 tag——全部公开在 github.com/orbi-build/orbi。每一次评审结论都在公开的 Issue 里，两个数字欢迎自己去数。
人还要做什么
写两张票：Issue 和发版票
Issue 写清一个运行结果，和能被检查的验收项；发版票写清版本号和发版范围。这两张票就是全部——两张票之间，agent 无人值守地跑。
两张票之间，没有人在房间里。
两种跑法
自托管，或者交给 Cloud
开源。
仓库在 github.com/orbi-build/orbi，协议 AGPL-3.0。
自托管。
一个 Python runner，可用任意 OpenAI 兼容 API（比如 DeepSeek），也可以用 ChatGPT/Codex 订阅登录。见 provider 文档。
Orbi Cloud。
用 GitHub 登录。前 3 次合并交付免费，不用绑卡；Solo 每月 US$29（含 100M token），Pro 每月 US$79（含 300M token）；额度用完只暂停新交付，不超额计费。每个接入的仓库在独立的 Unix 用户下运行。从 Cloud 开始 →
FAQ
交出去之前的几个问题
真的无人值守吗？
两张票之间，是的：实现、评审、合并、发版自己跑；任何检查不过就停下等你。
用什么模型？
任意 OpenAI 兼容 API（比如 DeepSeek），或 ChatGPT/Codex 订阅登录。
花多少钱？
自托管按 AGPL-3.0 免费，模型费用由你承担；Cloud 前 3 次合并交付免费、不用绑卡，Solo 每月 US$29（含 100M token），Pro 每月 US$79（含 300M token），额度用完只暂停新交付、不超额计费。实测中位数见成本页。
和 Devin 比呢？
我们做了一份带日期的逐项实测对比，见 Devin 对比页。
流程的终点在哪？
打了 tag 的 GitHub Release。Issue-to-release 页从标签到发版共六步。
ISSUE 进，RELEASE 出
交出一张 Issue，收回一个发版
提交、评审轮次、合并、打 tag，都是 agent 的事。