Mozzie

Was ist Mozzie?

Mozzie ist eine Local-first Desktop-App, die AI-Coding-Agents als verwaltete Belegschaft orchestriert. Statt nur eine Agent-Session nach der anderen auszuführen, beschreiben Sie, was Sie bauen möchten, und Mozzie zerlegt die Arbeit in Aufgaben, führt mehrere Agents parallel aus und koordiniert deren Output über einen git-basierten Workflow.

Die App ist so konzipiert, dass Arbeit und Orchestrierung auf Ihrem Rechner bleiben. Sie erstellt isolierte Git-Worktrees pro Aufgabe, verwaltet Abhängigkeiten zwischen Aufgaben und bietet einen Review-Flow, damit Sie Änderungen vor dem Mergen genehmigen oder ablehnen können.

Wichtige Funktionen

• Local-first-Ausführung mit Offline-Workflow: Verwendet eine lokale SQLite-Datenbank und führt alles auf Ihrem Rechner aus, inklusive des Agent-Ausführungs-Workflows.
• Natural-Language-Orchestrierung in Aufgaben: Der Orchestrator wandelt Ihre Anfrage in Aufgaben um, legt die Ausführungsreihenfolge fest und weist Agents zu.
• Parallele Multi-Agent-Unterstützung: Führt mehrere Coding-Agents gleichzeitig aus, mit integrierter Unterstützung für Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI und benutzerdefinierte CLIs/Skripte.
• Git-Worktree-Isolation pro Aufgabe: Jede Aufgabe läuft in ihrem eigenen Worktree und Branch, um Konflikte zwischen Agent-Läufen zu minimieren.
• Review- + Merge-Workflow: Nach Abschluss eines Agents bietet Mozzie einen Diff/Review-Schritt; Genehmigung pusht zu origin, Ablehnung gibt Feedback für den nächsten Versuch.
• Abhängigkeitsgraph mit Auto-Launch blockierter Aufgaben: Aufgaben können voneinander abhängen; blockierte Aufgaben starten automatisch nach Fertigstellung der Abhängigkeiten, inklusive Zyklenerkennung.
• Sub-Aufgaben (gestapelte Branches) und Parent/Child-Merging: Child-Branches mergen in eine Parent-Aufgabe; die Parent pusht als ein PR zu origin.
• Persistente Gespräche über Sessions hinweg: Orchestrator-Kontext wird erhalten, damit Sie nahtlos weitermachen können.
• Live-Streaming des Agent-Outputs: Sie können Agent-Output in Echtzeit verfolgen, inklusive Visualisierung der Tool-Call-Aktivitäten.

So verwenden Sie Mozzie

1. Installieren Sie Voraussetzungen: Verwenden Sie Node >= 20, pnpm >= 9, Rust (stable) und die plattformspezifischen Tauri-Voraussetzungen. Stellen Sie sicher, dass mindestens ein AI-Coding-Agent-CLI installiert ist.
2. Richten Sie die App ein:
   • Klonen Sie das Repository und installieren Sie Abhängigkeiten (pnpm install).
   • Starten Sie die Dev-App (pnpm dev). Die App öffnet sich.
3. Konfigurieren Sie Provider und Agents:
   • In Open Settings (Zahnrad-Symbol) fügen Sie API-Keys für Ihren LLM-Orchestrator-Provider hinzu (OpenAI, Anthropic oder Gemini).
   • Fügen Sie Agent-Konfigurationen für die Coding-Agents hinzu, die Sie ausführen möchten (z. B. Claude Code, Gemini CLI, Codex oder benutzerdefinierte).
4. Erstellen und ausführen einer Aufgabe:
   • Erstellen Sie eine Aufgabe, weisen Sie ein Repo zu, ordnen Sie einen Agent zu und starten Sie die Ausführung.
   • Alternativ: Öffnen Sie die Command Bar (Ctrl+K), beschreiben Sie, was Sie bauen möchten, und lassen Sie den Orchestrator Aufgaben erstellen und in die Warteschlange stellen.
5. Review und Merge:
   • Wenn Aufgaben den Review-Status erreichen, genehmigen Sie, um Änderungen zu origin zu pushen.
   • Lehnen Sie ab, um Feedback zu geben; Mozzie fügt den vollständigen Versuchshistorie und Ihren Ablehnungsgrund in den nächsten Agent-Prompt ein.

Anwendungsfälle

• Feature-Request in parallele Coding-Aufgaben aufteilen: Beschreiben Sie eine größere Änderung über die Command Bar; Mozzie zerlegt sie in Aufgaben und führt unterstützte Agents parallel aus, um überprüfbare Branches zu erzeugen.
• An einem Repo arbeiten, während Agent-Outputs isoliert bleiben: Beim Experimentieren mit mehreren Ansätzen läuft jede Aufgabe in ihrem eigenen Git-Worktree und Branch, um gegenseitige Störungen zu vermeiden.
• Mehrstufige Abhängigkeiten handhaben (z. B. Scaffolding dann Implementation): Erstellen Sie Aufgaben mit Abhängigkeiten, damit blockierte Aufgaben erst nach Fertigstellung der Voraussetzungen automatisch starten, mit Zyklenerkennung gegen kreisförmige Pläne.
• Nach fehlgeschlagenen Versuchen iterieren mit strukturiertem Feedback: Lehnen Sie eine Aufgabe im Review ab und geben Sie Feedback; Mozzie injiziert den vollständigen Versuchshistorie (inklusive Ablehnungsgrund) in den nächsten Lauf, um Wiederholungsfehler zu vermeiden.
• Mehrere Projekte aus einer Desktop-App-Session verwalten: Nutzen Sie Multi-Workspace-Unterstützung, um Aufgaben über mehrere Repositories hinweg auszuführen und zu reviewen.

FAQ

• Benötigt Mozzie eine Cloud-Verbindung zum Ausführen? Mozzie ist local-first und funktioniert vollständig offline.

• Welche AI-Coding-Agents kann es ausführen? Das Repository listet integrierte Unterstützung für Claude Code (via ACP/stdio-Transport), Gemini CLI, Codex CLI und benutzerdefinierte CLIs/Skripte.

• Wie verhindert Mozzie Konflikte zwischen Agents? Es erstellt isolierte Git-Worktrees und Branches pro Arbeitselement, sodass parallele Ausführungen nicht dieselbe Arbeitsverzeichnis teilen.

• Was passiert, wenn ich ein Arbeitselement während der Überprüfung ablehne? Mozzie fügt den vollständigen Versuchshistorie und Ihren Ablehnungsgrund in den nächsten Prompt des Agents ein, und der Status kann von der Überprüfung zurück zu einem Re-Run-Pfad wechseln.

• Können Arbeitselemente voneinander abhängen? Ja. Mozzie unterstützt einen Abhängigkeitsgraphen, startet blockierte Elemente automatisch bei Fertigstellung der Abhängigkeiten und enthält Zyklenerkennung.

Alternativen

• Single-Agent-IDE-Tools oder chatbasierte Coding-Assistenten: Nützlich, wenn Sie eine Agent-Session nach der anderen wünschen; sie bieten typischerweise keine vergleichbare Orchestrierung von Arbeitselement-Abhängigkeiten und Git-Worktree-Isolation.
• Lokale Script-Runner, die mehrere Tasks an CLIs verteilen: Sie können Agent-Befehle parallelisieren, müssen aber Orchestrierung, Abhängigkeitsverwaltung und einen Review-Workflow selbst aufbauen.
• CI/CD-basierte Automatisierung für Code-Generierung und PR-Review: Kann Review-Gates und Branching handhaben, ist aber weniger auf einen interaktiven lokalen „Ein-Fenster“-Orchestrierungs-Workflow ausgerichtet.
• Workflow-/Orchestrierungstools für AI-Agents ohne local-first Git-Worktrees: Diese koordinieren möglicherweise Agent-Aufrufe, bieten aber nicht unbedingt die spezifische Git-Worktree-Isolation und Stack-Branch-Merge-Workflow wie bei Mozzie beschrieben.