Code on Incus: изолированные виртуальные машины для AI-агентов
Code on Incus (coi) создает изолированные виртуальные машины для AI-агентов с доступом к root, Docker и systemd.
Проект решает проблему безопасности при использовании AI-инструментов, таких как Claude Code или Codex, позволяя запускать их в контейнерах, которые не могут воздействовать на хост-систему или видеть ваши личные данные. При любых подозрительных действиях, как, например, попытки доступа к критическим системам, coi автоматически остановит контейнер. Это полезно разработчикам, которые интегрируют AI в свои проекты и хотят контролировать их поведение без риска.
Проект написан на Go и доступен для установки через скрипты. Чтобы начать, достаточно выполнить три команды: установить coi, построить базовый образ и запустить кодинг-сессию из вашего проекта. Обрати внимание, что это не готовый продукт, а инструмент, находящийся на стадии разработки.
Проект Code on Incus (сокращенно `coi`) предназначен для запуска AI-кодирующих агентов в изолированных виртуальных машинах на основе системы Incus. Основная идея заключается в том, чтобы предоставить каждому AI-агенту отдельную виртуальную среду с полным доступом к операционной системе, при этом обеспечивая высокий уровень безопасности и защиты от вредоносных действий.
С помощью `coi` можно запускать такие AI-инструменты, как Claude Code, Codex и другие, в контейнерах, которые функционируют как полноценные системы Linux. Это значит, что агенты могут устанавливать пакеты, запускать службы и использовать средства, такие как Docker, без доступа к хостовой системе или ее учетным данным. Если агент пытается выполнить небезопасные действия, `coi` автоматически остановит или завершит контейнер.
Установка и запуск
Установить `coi` можно всего в три команды:
# 1. Установить
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/mensfeld/code-on-incus/master/install.sh | bash
# 2. Создать базовый образ (в первый раз, примерно 5-10 минут)
coi build
# 3. Начать кодировать - из любого каталога проекта
cd your-project
coi shell
Теперь агент запущен в изолированном контейнере с доступом к твоему проекту. Обрати внимание, что все изменения в рабочей области сохраняются на хосте, а доступ к SSH-ключам и другим учётным данным исключён, если ты не укажешь это явно.
Кому это нужно
- Ты работаешь с AI-кодирующими агентами и хочешь, чтобы они имели полный доступ к машинам, не рискуя хостом.
- Ты хочешь быть в курсе подозрительной активности агента, а не узнавать об этом позже.
- Ты запускаешь несколько агентов параллельно и нуждаешься в их изоляции друг от друга.
- Ты ценишь, чтобы рабочие среды сохранялись между перезапусками.
- Ты заботишься о том, чтобы учетные данные не оказались в контролируемой агентом среде.
Особенности
- Полноценная машина, а не запертая коробка. Контейнеры Incus имеют полное ОС с systemd и нативным Docker. Это позволяет агентам выполнять действия, как на настоящем сервере, без проблем с правами Docker.
- Изоляция учетных данных. SSH-ключи и переменные окружения не передаются в контейнеры по умолчанию.
- Активная защита. Система мониторинга в реальном времени отслеживает подозрительную активность и может останавливать или завершать контейнеры.
- Параллельные агенты. Каждому агенту выделяется собственный домашний каталог, что исключает утечку данных между сессиями.
- Сохранение работы. Контейнеры могут быть эфемерными или постоянными, но данные всегда сохраняются.
Поддерживаемые инструменты
На данный момент поддерживаются следующие AI-инструменты:
- Claude Code (по умолчанию)
- Codex CLI
- opencode
- pi
- omp (Oh My Pi)
Настройки этих инструментов можно указать в конфигурационном файле.
Повседневная работа
С помощью `coi` легко управлять сессиями и выполнять команды в изолированной среде:
coi shell # интерактивная сессия (по умолчанию Claude Code)
coi run -- npm test # запуск команды в песочнице
coi monitor # панель мониторинга безопасности в реальном времени
Ты также можешь настроить запуск агента без взаимодействия, используя cron для автоматизации задач.
Таким образом, `Code on Incus` предлагает мощную и безопасную среду для разработки с AI, позволяя тебе сосредоточиться на кодировании, не беспокоясь о безопасности своих учетных данных и систем.
Радар проекта: 12 из 100 — эксперимент
- Импульс 0 ≈ 0 звёзд в месяц
- Темп разработки — GitHub ещё считает статистику
- Зрелость 0 возраст неизвестен, релизов нет
- Сообщество 0 участники неизвестны, 0 форков
- Свежесть 0 последний коммит — неизвестно когда
- Быстрый старт 30 есть: команда установки
- Готовность к продакшену 0 ни релизов, ни тестов не видно
- Безопасность и доверие 10 без лицензии
- Документация 70 README 13.9 тыс. знаков, 18 разделов
- Экосистема 0 0 подписчиков на обновления, 0 тем
Как считаем
Только открытые данные GitHub на 31.10.2026, без оценок нейросети. Каждая ось — от 0 до 100, итог — среднее.
- Импульс — звёзд в день: за время наших замеров, а пока их нет — за всю жизнь проекта; 200 в день — максимум.
- Темп разработки — коммитов за последние 12 недель; 300 — максимум. Пока GitHub не досчитал статистику, ось не учитывается.
- Зрелость — возраст проекта (3 года — максимум) и число релизов (30 — максимум), поровну.
- Сообщество — участников с коммитами (200 — максимум) и форков (5000 — максимум), поровну.
- Свежесть — дней с последнего коммита: сегодня — 100, полгода и больше или архив — 0.
- Быстрый старт — в README есть команда установки, раздел «быстрый старт» или примеры использования, в репозитории — Docker и папка примеров, у проекта есть сайт или демо.
- Готовность к продакшену — релизы, версия 1.0 и выше, автосборка (GitHub Actions), тесты, лицензия, журнал изменений.
- Безопасность и доверие — открытая лицензия (своя — половина балла), политика безопасности (SECURITY.md), проект организации, правила для участников, не в архиве.
- Документация — объём и структура README, папка docs или сайт, оценка «здоровья сообщества» GitHub.
- Экосистема — звёзды (50 тыс. — максимум), подписчики на обновления (1000 — максимум), темы репозитория.
Открыть на GitHub: mensfeld/code-on-incus →
RepoRadar