Multica Docs

Yapay zekâ kodlama araçları karşılaştırması

Multica'nın desteklediği yapay zekâ kodlama araçlarını karşılaştırın; modellerin, MCP'nin, oturumların ve skill'lerin nasıl farklılaştığını görün.

Multica, kullandığınız yapay zekâ kodlama aracının yerini almaz. Bir runtime, bilgisayarda zaten kurulu ve oturum açılmış aracı çağırır, ardından ilerlemeyi ve sonuçları işe geri yazar.

Bu araçlardan birini zaten kullanıyorsanız genellikle olduğu gibi kullanmaya devam edebilirsiniz. Seçim yaparken tartılacak dört şey:

  • bilgisayarda zaten kurulu olup olmadığı;
  • hesabınızın hangi modelleri kullanabildiği;
  • Multica'nın onun için MCP yapılandırması yapması gerekip gerekmediği;
  • ekibin hangi skill'leri yeniden kullanmak istediği.

Kurulum adımları Yapay zekâ kodlama araçlarını kurma'da.

Desteklenen araçlar

AraçAlgılanan komutOturum sürdürmeMultica yönetimli MCPSkill ekleme yolu
Antigravityagy.agents/skills/
Claude Codeclaude.claude/skills/
CodeBuddycodebuddy.codebuddy/skills/
CodeArtscodearts.codeartsdoer/skills/
Codexcodex$CODEX_HOME/skills/
GitHub Copilot CLIcopilot.github/skills/
Cursor Agentcursor-agent.cursor/skills/
DeepSeek Harnessdsh.dsh/skills/
DevEco Codedeveco.deveco/skills/
Grokgrok.grok/skills/
Hermeshermesçalıştırma başına HERMES_HOME/skills/
Kimi CLIkimi.kimi/skills/
Kiro CLIkiro-cli.kiro/skills/
MiniMax Codemcode.minimax/skills/
OpenClawopenclawskills/
OpenCodeopencode.opencode/skills/
Pipi.pi/skills/
Oh-My-Piomp.omp/skills/
Qoder CLIqodercli.qoder/skills/
Qoder CN CLIqoderclicn.qoder/skills/
Qwen Codeqwen.qwen/skills/
QwenPawqwenpawçalıştırma başına çalışma alanı skills/
Reasonixreasonix.reasonix/skills/
Trae CLItraecli.traecli/skills/
Dimdim

"Multica yönetimli MCP", agent yapılandırmasında MCP sunucuları tanımlayabileceğiniz ve Multica'nın bunları bir çalıştırmadan önce araca geçirdiği anlamına gelir. Aracın MCP'yi yapılandırmanın başka bir yolu olmadığı anlamına gelmez.

Model kaynakları

Bir agent oluşturduğunuzda model listesi ilgili runtime'dan gelir. Bazı araçlar sabit bir model adı kümesi sunar; diğerleri yerel yapılandırmaya, oturum açılmış hesaba ve abonelik haklarına göre kullanılabilir modelleri döndürür.

Bir model seçmezseniz Multica aracın kendi varsayılanını kullanır. Liste boşsa, runtime'ın çevrimiçi olduğunu ve aracın oturum açtığını doğrulayın, ardından model listesini yenileyin.

QwenPaw ve MiniMax Code istisnadır: Multica'dan seçilen bir modeli kabul etmezler, bu yüzden seçici işlevsizdir ve "Runtime tarafından yönetiliyor" gösterir. Bunun yerine modeli aracın kendi yapılandırmasında seçin. Orada boş bir model listesi beklenir ve runtime'ın çevrimdışı olduğunun işareti değildir.

DeepSeek Harness model kataloğunu runtime'ın kendisinden duyurur (dsh --profile multica --list-models). Model kimlikleri provider/model biçimini kullanır (örneğin deepseek-official/deepseek-chat), bu yüzden listeden tam kimliği seçin.

Farklı araçlar farklı model adları kullanabilir. Yapay zekâ kodlama araçları arasında geçiş yaptıktan sonra, önceki model değeri yeni araçta geçersizdir ve yeniden seçilmesi gerekir.

Oturum sürdürme

✓ ile işaretlenmiş tüm araçlar, mevcut bir oturuma daha sonraki bir çalıştırmada devam etmeyi destekler. Ön koşullar, orijinal oturumun hâlâ var olması ve çalıştırmanın ona ulaşabilen bir runtime tarafından yürütülmesidir. MiniMax Code 0.1.2, ACP üzerinden oturum yükleme yeteneği duyurmaz, bu yüzden Multica sonraki bir çalıştırma için taze bir MCode oturumu başlatır.

Multica, aracın döndürdüğü oturum tanımlayıcısını saklar. Aynı iş üzerinde çalışma bir sonraki sefer devam ettiğinde runtime o oturumu sürdürmeye çalışır; sürdüremediğinde yeni bir oturum oluşturur ve devam eder. Pi yerel bir oturum dosyası yolu saklar, bu yüzden orijinal bilgisayara ve dosyaya daha bağımlıdır.

Yeniden deneme ve oturum sürdürme kuralları Çalıştırmalar'da.

MCP yapılandırması

Antigravity, GitHub Copilot CLI, DevEco Code ve Pi henüz bir agent üzerindeki MCP yapılandırmasını okumaz, bu yüzden bunlar için agent oluştururken alan gösterilmez.

MCP sunucu komutları, argümanları ve ortam değişkenleri agent yapılandırmasıyla birlikte sunucu tarafında kaydedilir. Paylaşmanıza gerek olmayan yerel kimlik bilgilerini yapılandırmaya yazmayın.

Skill ekleme

Bir çalıştırma başlamadan önce Multica, agent'a bağlı skill'leri yukarıdaki tablodaki yollara yazar, böylece her araç bunları kendi doğal mekanizmasıyla keşfeder.

Depoda zaten var olan skill'lerin üzerine asla yazılmaz. Bir ad çakışmasında Multica, eklenen kopya için farklı bir dizin adı kullanır; çalıştırmadan sonra yalnızca kendi oluşturduğu dosyaları temizler.

Codex, Hermes ve OpenClaw biraz farklı ele alınır:

  • Codex, çalıştırma başına bir CODEX_HOME kullanır, bu yüzden skill'ler asla sistem düzeyi Codex dizinine yazılmaz.
  • Hermes, çalıştırma başına bir HERMES_HOME kullanır. Mevcut yerel yapılandırma hâlâ okunabilir, ama bağlı skill'ler ve oturum verisi çalıştırma başına izole edilir. Bu izolasyon yalnızca agent'a skill bağlıysa devreye girer; bağlı skill'i olmayan çalıştırmalar makinenin orijinal Hermes ana dizinini kullanır.
  • OpenClaw, geçerli çalıştırmanın çalışma dizini altında skills/ kullanır ve çalıştırma başına yapılandırma bu dizini çalışma alanı olarak ayarlar.

Skill oluşturma ve bağlama için bkz. Skill'ler.

Sırada