Capy

Hasta 25 agentes de IA en paralelo: cada tarea se ejecuta aislada en una VM cloud sandbox con su propio Git worktree (rama capy/<task-slug>-<id>), permitiendo procesar un sprint completo sin conflictos de merge ni interferencias de contexto.
Arquitectura triple Captain + Build + Review: Captain analiza el código y genera especificaciones detalladas como agente de planificación de solo lectura; Build edita archivos, ejecuta comandos, instala paquetes y realiza commits; Review automatiza la revisión de código basada en IA mediante comentarios inline en el PR.
Compatibilidad multimodelo: cambiar por tarea entre Claude Opus 4.6/Sonnet 4.5, GPT-5.2/5.3 Codex, Grok 4.1 Fast, Gemini 3 Pro, GLM 4.7, Kimi K2.5, Qwen 3 Coder y otros modelos frontier. Ejecutar la misma tarea con varios modelos en paralelo para comparar resultados.
Integraciones con GitHub, Slack, Linear y Vercel: crear y gestionar PR automáticamente, crear tareas desde mensajes de Slack, delegar issues de Linear y mostrar resultados en el dashboard de Preview de Vercel.
Configuración de Skills e instrucciones de agentes mediante .capy/settings.json y paquetes reutilizables.
Compresión automática del contexto en tareas largas, conservando hechos, restricciones y próximas acciones.
Seguridad por aislamiento de VM: cada tarea corre en una VM Ubuntu 22.04 aislada que se destruye al finalizar; tokens OAuth cifrados y acceso limitado a repositorios autorizados.

⚡ Instalación

4-1. Inicio rápido

# No requiere instalación: empezar directamente en el navegador
# 1. Visitar https://capy.ai/ y crear una cuenta
# 2. Conectar un repositorio de GitHub
# 3. Crear una tarea: Captain analiza y Build la ejecuta automáticamente

4-2. Configuración del proyecto

// Ejemplo de .capy/settings.json
{
  "instructions": "Instrucciones de estándares de codificación y reglas de revisión",
  "skills": ["custom-skill-package"],
  "runtime": {
    "size": "medium",
    "env": { "NODE_ENV": "development" }
  }
}

🧬 Casos de uso en biociencias

🔬

Procesamiento paralelo de sprints

Asignar 10-20 issues del backlog a agentes independientes para procesarlos simultáneamente. Captain analiza cada issue, Build implementa y Review revisa el código, generando PR listos en bloque. Un desarrollador puede completar en horas el trabajo diario de un día.

🧬

Pruebas A/B con varios modelos

Ejecutar la misma tarea de programación simultáneamente con Claude Opus 4.6 y GPT-5.3 Codex para comparar directamente calidad, velocidad y coste. Cada ejecución conserva su conversación y estado de VM, permitiendo establecer el modelo óptimo por tipo de tarea.

💊

Automatización para mantenedores open source

Automatizar desde el triaje de issues hasta la implementación, las pruebas y la creación del PR. Recibir un informe de error en Slack, convertirlo en tarea, rastrearlo en Linear, generar un PR de corrección con Build y validarlo con Review. Uso gratuito para proyectos open source.

FAQ

¿Qué es Capy?

Hasta 25 agentes de IA en paralelo: cada tarea se ejecuta aislada en una VM cloud sandbox con su propio Git worktree (rama capy/ - ), permitiendo procesar un sprint completo sin conflictos de merge ni interferencias de contexto. Arquitectura triple Captain + Build + Review: Captain analiza el código y genera especificaciones detalladas como agente de planificación de solo lectura; Build edita archivos, ejecuta comandos, instala paquetes y realiza commits; Review automatiza la revisión de código basada en IA mediante comentarios inline en el PR. Compatibilidad multimodelo: cambiar por tarea entre Claude Opus 4.6/Sonnet 4.5, GPT-5.2/5.3 Codex, Grok 4.1 Fast, Gemini 3 Pro, GLM 4.7, Kimi K2.5, Qwen 3 Coder y otros modelos frontier. Ejecutar la misma tarea con varios modelos en paralelo para comparar resultados. Integraciones con GitHub, Slack, Linear y Vercel: crear y gestionar PR automáticamente, crear tareas desde mensajes de Slack, delegar issues de Linear y mostrar resultados en el dashboard de Preview de Vercel. Configuración de Skills e instrucciones de agentes mediante .capy/settings.json y paquetes reutilizables. Compresión automática del contexto en tareas largas, conservando hechos, restricciones y próximas acciones. Seguridad por aislamiento de VM: cada tarea corre en una VM Ubuntu 22.04 aislada que se destruye al finalizar; tokens OAuth cifrados y acceso limitado a repositorios autorizados.

¿Cuándo debería usar Capy?

Plataforma cloud de programación que ejecuta en paralelo hasta 25 agentes de IA

¿Cuál es un caso de uso biomédico de Capy?

Procesamiento paralelo de sprints: Asignar 10-20 issues del backlog a agentes independientes para procesarlos simultáneamente. Captain analiza cada issue, Build implementa y Review revisa el código, generando PR listos en bloque. Un desarrollador puede completar en horas el trabajo diario de un día.

BioPlayground

💻 Requisitos del sistema