3 poin oleh aeolian21 2026-04-05 | Belum ada komentar. | Bagikan ke WhatsApp

Gambaran umum

Saat memanfaatkan agen coding AI (Claude Code, Gemini CLI, Codex, dll.) di beberapa proyek, saya mengalami dua masalah.

1. Saat mengganti agen, konteks hilang

Jika sedang bekerja dengan Claude Code lalu beralih ke Gemini CLI, saya harus menjelaskan lagi dari awal apa yang sebelumnya sudah dikerjakan. Hal yang sama juga terjadi ketika sesi berakhir, bahkan dengan agen yang sama. Akhirnya saya terus mengulangi "sampai sini yang sudah dikerjakan, lalu berikutnya ini" sambil menelusuri riwayat percakapan terminal untuk tiap proyek.

2. Jika beberapa proyek berjalan paralel, kepala rasanya mau meledak

Saat menjalankan 3-4 proyek sekaligus, mengetahui sejauh mana progres masing-masing proyek itu sendiri sudah menjadi pekerjaan. Berpindah-pindah tab terminal sambil scroll riwayat percakapan ada batasnya.

Ravenclaw dibuat untuk menyelesaikan masalah ini.

Ide inti

Mengelola konteks kerja agen secara terpusat.

Agen apa pun yang digunakan (Claude Code, Gemini CLI, Codex), konteks kerja akan terkumpul di Ravenclaw. Meski agen diganti atau sesi terputus, situasi sebelumnya bisa dimuat kembali apa adanya di sesi baru lewat tool MCP. Sistem ini tidak bergantung pada agen tertentu.

Di web UI, struktur epic/issue per proyek, graph view, dan progres bisa dilihat sekilas, sehingga Anda bisa langsung memahami "sejauh mana proyek ini sekarang?" tanpa harus membuka riwayat terminal.

Sistem untuk agen, bukan manusia

Ticket (issue/epic) dan wiki di Ravenclaw terlihat mirip Jira atau Linear, tetapi pengguna utamanya berbeda.

  • Yang membuat issue, mengubah status, dan menulis wiki adalah agen
  • Manusia berperan memeriksa situasi keseluruhan di web UI, lalu menambahkan penjelasan atau memberi arahan lewat komentar saat diperlukan
  • Saat agen menghadapi situasi yang memerlukan penilaian, agen mengirim Human Input Request, lalu dijawab di web

Agar agen bisa mengaksesnya secara terprogram, Ravenclaw menyediakan lebih dari 40 tool melalui protokol MCP, dan semua fitur juga bisa digunakan lewat CLI maupun REST API.

Fitur utama

  • Web chat: memberi instruksi langsung ke agen dari browser, dengan respons streaming real-time
  • Kontinuitas percakapan: memanfaatkan claude --resume, riwayat percakapan disimpan di DB
  • Visualisasi proyek: struktur epic/issue dan progres bisa dipahami sekilas di graph view
  • Snapshot konteks: agen menyimpan progres pekerjaan dan melanjutkannya di sesi berikutnya
  • Kontrol izin: saat menjalankan agen, bisa memilih auto-approve / bypass / accept-edits
  • Multi-agent: memilih Claude Code, Gemini CLI, atau Codex untuk bekerja di proyek yang sama

Tech stack

Monorepo TypeScript (pnpm workspaces)

  • API: Hono + PostgreSQL (Drizzle ORM)
  • Web: React + Tailwind + ReactFlow
  • Integrasi agen: MCP Protocol (40+ tool)
  • CLI: Commander.js
  • Pengujian: Playwright E2E (14)

Instalasi

git clone https://github.com/chainofdive/ravenclaw.git  
cd ravenclaw && pnpm install && pnpm build  
docker-compose up -d && pnpm db:push  

Self-hosted, hanya memerlukan PostgreSQL. Lisensi Apache 2.0.

Saya benar-benar mengelola beberapa side project secara paralel bersama agen AI dengan sistem ini. Masukan atau pertanyaan sangat diterima.

GitHub: https://github.com/chainofdive/ravenclaw

Belum ada komentar.

Belum ada komentar.