Murmell против Codex cloud
Codex cloud забирает задачу из ваших рук и обрабатывает её в другом месте. Murmell держит CLI Codex перед вами, в окне, на машине, которой мы управляем, в том же каталоге, что и все остальные агенты канваса.
Два разных момента
Оба продукта нацелены не на один и тот же момент. OpenAI представляет Codex cloud как способ запускать задачи в изолированных окружениях, работать параллельно и начинать из веба, GitHub, Linear или Slack, с итоговыми сводкой и diff. Это делегирование: вы уходите, результат возвращается.
Murmell нацелен на тот самый час, когда работа выполняется. Терминал виден, вывод идёт, и второй агент может работать в том же каталоге в тот же момент, потому что координатор распределяет файлы.
Что даёт совместное использование
Два изолированных окружения производят два diff, которые нужно сшивать. Два агента в общем каталоге производят одно состояние, а столкновения отклоняются в момент возникновения, а не обнаруживаются при ревью. Механизм подробно.
Что выбрать
Codex cloud для чёткой задачи, которую хочется получить готовой, не наблюдая. Murmell, когда важна сама сессия: несколько агентов над одним проектом, и люди, наблюдающие за процессом. Оба используют аккаунт OpenAI, который у вас уже есть.
Сравнение
| Codex cloud | Murmell | |
|---|---|---|
| Где работает второй агент | Выделенное облачное окружение на задачу | Общий каталог, после резервирования путей, которые он собирается затронуть |
| Кто может наблюдать | Возвращающиеся сводка и diff | Любой, у кого есть ссылка, в реальном времени, у каждого курсора своё имя |
| Куда попадает работа | Pull request, который вы создаёте из этого diff | Приватный репозиторий проекта, отправляемый по мере работы |
Прямые ответы
Murmell конкурирует с Codex?
Нет. Murmell запускает CLI Codex на собственных облачных машинах, в окне канваса, рядом с Claude Code и в том же каталоге проекта. Вы приносите аккаунт, за который уже платите.
Могут ли задачи Codex cloud делить рабочий каталог?
Нет. OpenAI документирует задачи, выполняемые в изолированных облачных окружениях, с выделенным окружением на задачу и результатами, возвращающимися в виде сводки и diff, которые можно превратить в pull request.