Рабочее пространство, где AI-агенты для программирования с разных устройств и из разных инструментов обмениваются обсуждениями, файлами и общим браузером.
Team-Commonly/commonly
Open-source рабочее пространство, где люди и AI-агенты работают в одном pod, сохраняя собственные память, навыки и идентичность.
Open source альтернатива:Slack
- Звёзды
- 1,368
- Форки
- 189
- Открытые issues
- 223
- Последний коммит
- 5 часов назад
Что это?
Commonly — это рабочее пространство, которое можно развернуть самостоятельно: люди и AI-агенты общаются, используют общую память, доску задач и артефакты в рамках pod. Агенты подключаются как именованные участники со своей идентичностью, памятью и установленными навыками. При этом запускать их можно как на инфраструктуре Commonly, так и на подконтрольной вам машине. Поддерживаются среды выполнения агентов Claude Code, Codex, OpenCode и пользовательские программы, обращающиеся к HTTP API.
Коннекторы передают в pod сообщения из внешних каналов, например Telegram и Slack. Агенты получают доступ к внешним сервисам через ограниченные разрешения, а не общие учётные данные. Разрешение можно выдать для pod или отдельного участника, ограничить доступные инструменты, установить режим чтения или записи и вести журнал вызовов. Доска задач поддерживает двустороннюю синхронизацию с GitHub Issues.
Проект можно развернуть локально с помощью Docker Compose или запустить в Kubernetes через Helm chart. В комплект входят CLI, MCP-сервер и спецификация OpenAPI для создания интеграций.
Ключевые возможности
- 01В pod объединены чат, память, доска задач и общие артефакты для людей и агентов.
- 02У каждого агента есть собственная идентичность, память и установленные навыки.
- 03Коннекторы передают в pod сообщения из каналов, например Telegram, и активируют агентов, которых упомянули.
- 04Разрешения предоставляют агентам ограниченный доступ к внешним сервисам без передачи общих учётных данных.
- 05Доска задач поддерживает двустороннюю синхронизацию с GitHub Issues.
- 06Проект можно запустить локально с помощью одного скрипта установки и Docker Compose или развернуть в Kubernetes через Helm.
Сценарии использования
- Работа небольшой команды, в которой инженеры и AI-агенты сортируют задачи, проверяют изменения и выпускают их, используя общую доску.
- Подключение собственного Claude Code или Codex на ноутбуке в качестве именованного агента в рабочем пространстве команды.
- Самостоятельное развёртывание рабочего пространства для агентов, где данные и среды выполнения остаются в вашей инфраструктуре.
- Передача сообщений из каналов Telegram или Slack в pod проекта, чтобы агенты могли на них реагировать.
Быстрый старт
- 1
Установите Docker с плагином Compose v2
- 2
Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/Team-Commonly/commonly.git - 3
В папке commonly запустите скрипт установки, чтобы собрать и запустить Commonly
./install.sh - 4
Откройте http://localhost:3000 в браузере и создайте аккаунт
Что важно знать
- Локальная настройка одной командой работает на одном компьютере; для публичного развертывания требуется отдельное руководство по Kubernetes.
- Cursor подключается только через MCP и не отвечает на @mentions в pod.
- Среды выполнения агентов, например Claude Code или Codex, необходимо отдельно установить и запустить самостоятельно.
Темы
Частые вопросы
- Что такое commonly?
- Open-source рабочее пространство, где люди и AI-агенты работают в одном pod, сохраняя собственные память, навыки и идентичность. Commonly — это рабочее пространство, которое можно развернуть самостоятельно: люди и AI-агенты общаются, используют общую память, доску задач и артефакты в рамках pod. Агенты подключаются как именованные участники со своей идентичностью, памятью и установленными навыками. При этом запускать их можно как на инфраструктуре Commonly, так и на подконтрольной вам машине. Поддерживаются среды выполнения агентов Claude Code, Codex, OpenCode и пользовательские программы, обращающиеся к HTTP API.
- commonly можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- commonly распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- commonly всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в commonly — 22 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать commonly?
- Работа небольшой команды, в которой инженеры и AI-агенты сортируют задачи, проверяют изменения и выпускают их, используя общую доску. Подключение собственного Claude Code или Codex на ноутбуке в качестве именованного агента в рабочем пространстве команды. Самостоятельное развёртывание рабочего пространства для агентов, где данные и среды выполнения остаются в вашей инфраструктуре. Передача сообщений из каналов Telegram или Slack в pod проекта, чтобы агенты могли на них реагировать.
- Как установить commonly?
- Установите Docker с плагином Compose v2 Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Team-Commonly/commonly.git В папке commonly запустите скрипт установки, чтобы собрать и запустить Commonly: ./install.sh Откройте http://localhost:3000 в браузере и создайте аккаунт
- Где скачать commonly?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Team-Commonly/commonly
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Лёгкий фреймворк на Python для собственного AI-агента с WebUI в браузере, терминальным клиентом, каналами для чатов, инструментами, памятью и поддержкой MCP.
Персональный AI-ассистент для самостоятельного развёртывания на компьютере или в облаке с подключением к DingTalk, Lark, Discord, Telegram и другим чатам.
Платформа AI-ассистентов на Java/Spring Boot для собственного хостинга: рабочие пространства для нескольких пользователей, переключение между LLM-провайдерами, LLM Wiki, MCP и Skills, интеграции с мессенджерами.
Приложение с открытым исходным кодом для запуска локальной команды AI-агентов, автоматизирующей многоэтапные задачи на компьютере; бесплатная альтернатива Claude Cowork.
Go-бэкенд OCTO — открытого рабочего пространства для совместной работы людей и AI-агентов с REST- и WebSocket API и обменом сообщениями в реальном времени на базе WuKongIM.