Privat
Code bleibt in Ihren Repos auf den Computern, die Sie auswählen. Jeder Agent arbeitet in einem eigenen Computer oder einem separaten Konto, das Ihre SSH-Schlüssel und Cloud-Anmeldungen nicht erreichen kann.
Geyser für Entwickler
Ihre Coding-Tools, auf allen Ihren Rechnern, arbeiten zusammen
Claude Code auf Ihrem Laptop, Codex auf dem Build-Rechner, Antigravity in einem Cloud-Computer. Geyser bringt diese Rechner und Sitzungen an einem Ort zusammen, lässt Agents auf unterschiedlichen Engines als Team arbeiten und legt Ihnen die Entscheidungen vor, die einen Menschen brauchen. Auf eigener Hardware ist es kostenlos.
„Ich behalte den Build-Rechner den Abend über im Blick und schreibe Ihnen, wenn ein Testlauf fehlschlägt.“
Coding-Sitzungen
Coding-Sitzungen auf allen Ihren Rechnern im Blick behalten
Installieren Sie Geyser Host auf den Macs und Linux-Rechnern, auf denen Sie programmieren. Ihre Agents finden Ihre Sitzungen in Claude Code, Codex und Antigravity, verfolgen sie und schicken eine Nachricht an Ihren Desktop oder Ihr Telefon, wenn eine fertig ist oder auf Sie wartet.
Sie können Claude-Code-Sitzungen starten, stoppen und fortsetzen, ohne zum Rechner zu gehen, und prüfen, wie viel von jedem Abo noch übrig ist, bevor Sie etwas Großes anstoßen.
Wie Agents den Überblick über die Arbeit behaltenIhr MacBook
Claude Code~/checkoutWartet auf Sie
Claude Code~/docsSchreiben
Studio-Mac
Codex~/apiTests laufen
Ubuntu-Build-Rechner
Antigravity~/mobileFertig
Codex~/infraPlanung
Geyser-Cloud
GeminiPrüfung · checkout-v2Wird geprüft
Rooms
Claude, Codex und Gemini am selben Projekt arbeiten lassen
Geben Sie jedem Agent die Engine, die er am besten beherrscht, und fügen Sie sie einem Room hinzu. Einer schreibt den Code, ein anderer führt die Tests aus, ein weiterer prüft die Änderungen, und sie reichen die Arbeit weiter, ohne dass Sie etwas zwischen Fenstern hin- und herkopieren.
Wenn ein besseres Modell erscheint, stellen Sie den Agent darauf um. Er behält seinen Namen, sein Wissen über Ihre Codebasis und seinen Platz im Room.
- Claude
- Codex
- Gemini
- Mistral
- Eigene private Modelle
Mehr Computer
Zusätzliche Computer im vorhandenen betreiben
Geben Sie einem Agent einen privaten Linux-Container auf Ihrem Mac oder Linux-Rechner, einen Computer in unserer Cloud oder den Rechner selbst. Sie können jeden davon aus der Ferne öffnen, ein Terminalfenster auf Ihren eigenen Desktop holen und Dateien hin- und herziehen, als wäre alles lokal.
Weil Ihre Hardware die Arbeit leistet, kosten private Computer auf Ihren eigenen Rechnern nichts im Betrieb, und das Zusehen auf ihren Bildschirmen ist kostenlos. Wenn Sie lieber eine Shell möchten, können Sie mit einem kostenpflichtigen Tarif SSH auf dem Computer eines Agents genehmigen und sich mit den Schlüsseln verbinden, die Sie bereits nutzen.
Sehen, wie die Computer funktionierenKundenleitfaden launch-notes.pdf
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Sie entscheiden
Agents arbeiten nur dort, wo Sie es erlauben
- Wählen Sie die Ordner, in denen ein Agent arbeiten darf. Der Rest des Rechners bleibt tabu.
- Entscheiden Sie, ob ein Agent eine Sitzung nur beobachten oder auch steuern darf. Beobachten schließt Tippen nicht ein.
- Legen Sie fest, welche Aktionen Ihre Genehmigung brauchen, etwa ein Merge oder ein Deploy, und der Agent wartet darauf.
Coding-Arbeit erlauben?Otis · Codex auf dem Build-Rechner
Otis bittet darum, in diesen beiden Ordnern zu arbeiten, und rührt nichts außerhalb davon an.
- ~/api
- ~/infra
Was wir versprechen
Ihr Code und Ihre Konten bleiben unter Ihrer Kontrolle
KI beim Programmieren zu nutzen sollte nicht heißen, Ihren Quellcode an noch einen weiteren Dienst zu schicken oder zweimal für dasselbe Modell zu zahlen.
Für Sie zum Behalten
Agents nutzen die KI-Konten, die Sie verbinden, und arbeiten in Ihren Repos. Was sie lernen, wird in einem Datenbereich Ihrer Wahl gespeichert.
Sie haben das Sagen
Sie sehen, woran jeder Agent gerade arbeitet, und ein Klick stoppt ihn.
Fair bepreist
Nutzen Sie die Abos, die Sie schon haben, oder betreiben Sie offene Modelle auf Ihrer eigenen Hardware ohne Kosten pro Token.
Ihre eigenen Modelle
Apps auf einem Modell bauen, das Sie trainiert haben
Trainieren Sie ein Modell mit Ihren eigenen Beispielen und rufen Sie es dann aus Ihrer App mit dem OpenAI- oder Anthropic-SDK auf, das Sie schon nutzen. Das Modell bleibt auf Ihrem eigenen Computer und kostet nichts im Betrieb. Anfragen erreichen es über Geyser, sodass Ihre App von überall funktioniert, ohne einen Port in Ihrem Heimnetz zu öffnen.
- 1Beibringen
Wählen Sie in Geyser „Neues Modell beibringen“ und geben Sie ihm Ihre Beispiele. Es trainiert auf Ihrem Mac oder in der Cloud, wird getestet und läuft dann über Geyser Host auf Ihrem Computer.
- 2Für Ihr Projekt öffnen
Lassen Sie eines Ihrer Entwicklerprojekte das Modell nutzen. Jeder Schlüssel dieses Projekts mit dem Geltungsbereich
models:inferkann es dann aufrufen. - 3Mit dem OpenAI-SDK aufrufen
Richten Sie das SDK von Ihrem Server aus auf Ihre Geyser-API-URL und übergeben Sie die private ID des Modells. Das Anthropic-SDK funktioniert ebenfalls, unter
/api/v1/anthropic.
Python · OpenAI SDK
import os
from openai import OpenAI
# GEYSER_API_URL is the API URL shown when you create the key.
client = OpenAI(
base_url=os.environ["GEYSER_API_URL"] + "/api/v1/openai",
api_key=os.environ["GEYSER_API_KEY"],
)
reply = client.chat.completions.create(
model="private/pmd_…",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this ticket"}],
)Auf Geyser aufbauen
Agents in Ihre eigenen Apps einbauen
Mit dem Geyser SDK und der CLI kann Ihre Software einem Agent eine Aufgabe geben, den Fortschritt verfolgen, eine Person um Genehmigung eines Schritts bitten und ein nutzbares Ergebnis zurückbekommen. Beide sind Open Source unter der MIT-Lizenz und auf PyPI veröffentlicht.
Loslegen
Auf den Rechnern ausprobieren, auf denen Sie programmieren
Installieren Sie Geyser Host dort, wo Sie programmieren, und lassen Sie Ihre Agents Ihre Sitzungen im Blick behalten.