Privado
El código se queda en tus repositorios, en las computadoras que elijas. Cada Agent trabaja en su propio pod o en una cuenta aparte que no puede acceder a tus claves SSH ni a tus inicios de sesión en la nube.
Geyser para desarrolladores
Tus herramientas de programación, en todas tus máquinas, trabajando juntas
Claude Code en tu portátil, Codex en el equipo de compilación, Antigravity en un pod en la nube. Geyser reúne esas máquinas y sesiones en un solo lugar, permite que Agents con motores distintos trabajen en equipo y te pasa las decisiones que necesitan a una persona. Es gratis en el hardware que ya tienes.
“Reviso el equipo de compilación durante la tarde y te escribo si falla una prueba.”
Sesiones de programación
Sigue las sesiones de programación en todas tus máquinas
Instala Geyser Host en los Macs y equipos Linux en los que programas. Tus Agents encuentran tus sesiones de Claude Code, Codex y Antigravity, las siguen y envían una nota a tu escritorio o a tu teléfono cuando una termina o te está esperando.
Puedes iniciar, detener y reanudar sesiones de Claude Code sin ir a la máquina, y comprobar cuánto te queda de cada suscripción antes de lanzar algo grande.
Cómo los Agents llevan el hilo del trabajoTu MacBook
Claude Code~/checkoutEsperándote
Claude Code~/docsEscritura
Mac de estudio
Codex~/apiEjecutando pruebas
Equipo de compilación con Ubuntu
Antigravity~/mobileListo
Codex~/infraPlanificación
Nube de Geyser
GeminiRevisión · checkout-v2En revisión
Rooms
Pon a Claude, Codex y Gemini en el mismo proyecto
Dale a cada Agent el motor en el que mejor rinde y añádelos a una Room. Uno escribe el código, otro ejecuta las pruebas, otro revisa los cambios, y se pasan el trabajo sin que tengas que copiar nada de una ventana a otra.
Cuando sale un modelo mejor, cambia al Agent. Conserva su nombre, lo que sabe de tu código y su lugar en la Room.
- Claude
- Codex
- Gemini
- Mistral
- Tus propios modelos privados
Más computadoras
Ejecuta computadoras adicionales dentro de la que ya tienes
Dale a un Agent un pod de Linux privado en tu Mac o tu equipo Linux, una computadora en nuestra nube o la propia máquina. Puedes abrir cualquiera de ellos de forma remota, traer una ventana de terminal a tu escritorio y arrastrar archivos de un lado a otro como si todo fuera local.
Como el trabajo lo hace tu hardware, los pods en tus propias computadoras no cuestan nada de ejecutar y ver sus pantallas es gratis. Si prefieres una shell, un plan de pago te permite aprobar SSH en la computadora de un Agent y conectarte con las claves que ya usas.
Mira cómo funcionan las computadorasGuía para clientes launch-notes.pdf
$ npm test 214 passing $ ▍
invoice-0923.pdflaunch-notes.pdfphotos.zip
Tú decides
Los Agents trabajan solo donde tú les dejas
- Elige las carpetas en las que puede trabajar un Agent. El resto de la máquina queda fuera de su alcance.
- Decide si un Agent solo puede observar una sesión o también dirigirla. Observar no incluye escribir.
- Elige qué acciones necesitan tu aprobación, como una fusión o un despliegue, y el Agent la esperará.
¿Permitir trabajo de programación?Otis · Codex en el equipo de compilación
Otis pide permiso para trabajar en estas dos carpetas y no tocará nada fuera de ellas.
- ~/api
- ~/infra
Lo que prometemos
Tu código y tus cuentas siguen bajo tu control
Usar IA para programar no debería significar enviar tu código fuente a otro servicio más ni pagar dos veces por el mismo modelo.
Tuyo para siempre
Los Agents usan las cuentas de IA que conectas y trabajan en tus repositorios. Lo que aprenden se guarda en un espacio de datos que tú eliges.
Tú estás al mando
Puedes ver en qué trabaja cada Agent, y un clic lo detiene.
A un precio justo
Usa las suscripciones que ya tienes o ejecuta modelos abiertos en tu propio hardware sin costo por token.
Tus propios modelos
Crea apps sobre un modelo que tú has enseñado
Enseña a un modelo con tus propios ejemplos y llámalo desde tu app con el SDK de OpenAI o de Anthropic que ya usas. El modelo se queda en tu propia computadora y no cuesta nada ejecutarlo. Las solicitudes le llegan a través de Geyser, así que tu app funciona desde cualquier lugar sin abrir un puerto en tu red doméstica.
- 1Enséñaselo
Elige “Enseñar un modelo nuevo” en Geyser y dale tus ejemplos. Se entrena en tu Mac o en la nube, se prueba y luego se ejecuta en tu computadora a través de Geyser Host.
- 2Ábrela a tu proyecto
Permite que uno de tus proyectos de desarrollo use el modelo. Cualquier clave de ese proyecto con el alcance
models:inferpodrá llamarlo. - 3Llámalo con el SDK de OpenAI
Desde tu servidor, apunta el SDK a la URL de la API de Geyser y pasa el ID privado del modelo. El SDK de Anthropic también funciona, en
/api/v1/anthropic.
Python · SDK de OpenAI
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"}],
)Crea sobre Geyser
Añade Agents a tus propias apps
Con el SDK y la CLI de Geyser, tu software puede encargarle un trabajo a un Agent, seguir su progreso, pedir a una persona que apruebe un paso y recibir de vuelta un resultado que pueda usar. Ambos son de código abierto con licencia MIT y están publicados en PyPI.
Empieza
Pruébalo en las máquinas en las que programas
Instala Geyser Host donde programas y deja que tus Agents sigan tus sesiones.