ThinkRail：用 git worktree 讓一堆 agent 不要互相踩腳

JetBrains 有一種習慣：出的工具都假設你已經知道自己在幹嘛。ThinkRail 不太一樣，差別在 README 的一句話裡：把一個 git repo 當專案打開，然後從裡面切出 workspace，每個都是一個 git worktree。

這就是整個論點，而且比「一個 AI IDE」好。ThinkRail 是 JetBrains 的 incubator 專案，大約 7,100 顆星、過去一週多了 5,760 顆，圍繞著開放 coding agent pi 打造。JetBrains 加的不是一個聊天面板。是讓好幾個 agent 同時工作又不會互相踩到的管線。

用 worktree，而不是靠運氣

如果你在同一個 repo 上跑過兩個 agent，你知道那個壞法。一個開始改 auth.ts，另一個決定重構 auth.ts，然後你花一個下午在 merge conflict 上做考古，而兩邊都堅信那是自己寫的。

ThinkRail 的答案是：每個 workspace 都是一個 git worktree，有自己的分支、自己的工作目錄。agent 平行工作，沒有一個會碰到你的 checkout。你合併你喜歡的那個分支，其餘刪掉。

上面還有一層不錯的收拾功夫：完成的和休眠的 workspace 會自己落到專案專屬的架上——當它們的 pull request 合併或關閉，或安靜了一週之後——而當你再次在裡面工作，它們馬上回來。如果你曾經有二十個叫 fix-thing-2 的過期分支，這就是你不知道自己想要的功能。

topbar 追蹤目前分支相對 origin 和它的 pull request 的狀態，並把下一步放在一次點擊之外：發佈、push，或開一個 PR，描述可以由計畫、commit、你的樣板或 agent 寫的草稿產生。PR 開了之後，它顯示 CI 檢查和審查決定，並讓你把失敗的檢查或分岔的分支丟回給 agent。

IDE 那部分是認真的，不是裝飾

可分割的 Monaco 分頁、帶即時 git 變更標記的檔案樹、變更檔案檢視、終端機和文件，全部限定在目前作用中的 workspace。你可以在檔案和 diff 上留錨定的審查意見，然後當成結構化 context 送進對話。或者在你已安裝的 IDE 裡打開那個 worktree——這是誠實承認我們有些人還是想要 WebStorm。

對話會串流，每個 session 有即時的 token 和成本讀數，這種細節只有在做這東西的人自己付帳單時才會出現。你可以介入正在跑的一輪、排一個後續、委派給 subagent，還有一份共享的計畫，agent 在你編輯的同時更新它。每個完成的步驟都可以單獨 commit 和審查，這比「這裡有 38 個檔案」好得多的審查單位。

⌘K 或連按兩下 Shift 的命令面板，會在所有開啟的專案裡找對話、workspace 和專案。什麼都不打的時候，它列出在等你的對話——對一個會跑很多 session 的工具，這是正確的預設。

規格，才是會活下來的東西

我一直回頭看的功能是 spec graph。一組相連的 SPEC.md 放在程式碼旁邊，agent 透過專屬的 spec_* 工具讀它、搜它、維護它。唯讀的 Specs 工具會在工作台裡把這個圖畫成樹。

理由很紮實。Context window 會結束。Session 會結束。活下來的是你寫下來的東西。大多數 agent 工具把「記住計畫」當成記憶問題；ThinkRail 把它當成文件問題，而那是六個月後人類也讀得懂的那個版本。

它也是最可能爛掉的功能。一個 agent 在維護、卻沒人審的 spec graph，會變成對一份已經不存在的軟體非常自信、非常詳細的描述。工具讓維護變便宜；它沒有讓維護免費，紀律還是在你身上。

安裝

兩種形式，都是加法：一個原生桌面安裝程式，和一個自帶的 CLI，會在瀏覽器裡開同一個 app。兩者都在 releases 頁面發佈 SHA256SUMS。

macOS 或 Linux 的命令列，以及 Windows 上的 Git Bash：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JetBrains/thinkrail/main/install.sh | bash

Windows，從 cmd 或 PowerShell：

powershell -c "irm https://raw.githubusercontent.com/JetBrains/thinkrail/main/install.ps1 | iex"

然後：

thinkrail ~/code/my-repo

你的 PATH 上要有 git，還有一個模型 provider。從 app 裡用 JetBrains AI 登入，或透過 pi 自己的 auth 接任何 provider。沒有 ThinkRail 帳號——這句話我沒預期會從 JetBrains 口中聽到。

Linux 上的桌面版需要 glibc 2.38 以上，加上 GTK 3、WebKitGTK 4.1、Ayatana AppIndicator 3 和 librsvg 2——實務上就是 Ubuntu 24.04 以後。更新器只在套件帶著有效的 HTTPS feed identity 時才會出現，所以比那個 identity 更早的安裝，得先手動裝一次。

讓它可攜的那個細節

ThinkRail 會讀你既有的 ~/.pi/agent 設定。如果你有工作用的 profile，用 PI_CODING_AGENT_DIR 指到別處。設定裡的 Custom servers 可以接任何 OpenAI 相容端點——LiteLLM、sglang、vLLM、Ollama、LM Studio、llama.cpp——並寫進 pi 的 models.json，所以那些模型會同時出現在對話的選擇器和 CLI 裡。

你 mcp.json 裡的 MCP 伺服器也會一起過來，行為是對的：伺服器沒有標成唯讀的呼叫，ThinkRail 會先在對話裡問；repo 自帶的伺服器在你核准前保持關閉；OAuth 伺服器可以從設定裡登入。

Agent 擴充也一樣務實。設定裡列出 agent 拿到什麼、讓你逐一切掉，並依來源安裝任何 pi 套件——npm、git 或本機資料夾——裝給你自己或裝給某個 repo。ask-user-question 和 visualize 工具是獨立發佈的套件，所以在終端機裡跑原版 pi，也能得到同樣的選擇題提示和行內圖示。

我會觀察的地方

一個 incubator 專案一週 7,600 顆星，對一個還沒走過 JetBrains 發佈週期的東西來說，是很大的關注。JetBrains 的 incubator 專案有變成產品的，也有悄悄停下來的，而 beta 這種東西，往往就變成你依賴的版本。

另一個風險是概念上的。這是一個非常完整、有很多介面的工具：worktree、spec、面板、擴充、MCP、主題、字型，四種內建語言，還有加自己語言的文件路徑。每一項都是一個「設定而不是寫程式」的地方。對 ThinkRail 最好的結局，是 worktree 模型變得理所當然到沒有人再討論它，而 app 的其他部分退到後面去。

如果你已經在跑平行 agent，而你目前的答案是「開很多終端機視窗然後交叉手指」，那就試。光是 worktree 隔離就值得下載。把它當一般 IDE 試，你會發現它沒打算當那個。