CAD・解析・コード・レポートをつなぐAIエージェント
Wavefunction：Mac 向けオープンソース AI コーディング
ローカルやクラウドのモデルを選び、開発タスクを並列実行。
Wavefunction は、Mac で使うオープンソースの AI コーディングアシスタントです。プロジェクトのファイル、会話、開発コマンド、並列タスクをデスクトップアプリにまとめ、作業中にも指示を追加できます。変更内容やテスト結果は利用者が確認して取り込みます。
やさしく説明すると、何に使うサイト？
このサイトはアプリのダウンロードとソースコードへの入口です。実際の作業はインストールしたアプリで行います。プロジェクトのフォルダーを指定して機能追加や不具合修正を依頼すると、エージェントがコードを編集し、開発コマンドを実行できます。既存の請求書画面に月別フィルターとテストを加える、といった使い方です。
モデルを自分で選び、成果物をレビューしたい開発者に向いています。利用にはアプリの導入とモデル接続の設定が必要です。
最初のコード変更までの手順
- 公式ダウンロードから DMG を取得し、アプリを Applications に移します。公式要件は Apple Silicon と macOS 11 以降です。
- 初期設定でプロバイダーまたはローカルモデルのサービスを接続し、モデルとプロジェクトを設定します。
- プロジェクトを開きます。Git の作業場所を分けたい場合は New worktree を有効のままにします。無効にすると元のフォルダーを使います。
- 変更範囲と確認条件を伝えます。例えば「API の形式を維持し、月別フィルターを追加してテスト結果を報告して」と具体化します。
- 差分とコマンド出力を確認します。処理完了の表示だけで正しさを判断しないことが大切です。
ローカル LLM とクラウドを選ぶ
公式サイトは ChatGPT Plus/Pro でのログイン、Anthropic、Google Gemini、OpenAI、OpenRouter、Vercel AI Gateway の API キー、Ollama、LM Studio などの OpenAI 互換サービスを案内しています。チャットごとにモデルを選択し、切り替えられます。接続しても別のサブスクリプションや API 残高が付くわけではなく、能力や上限は選んだモデルと提供元に依存します。
並列タスクと作業中の軌道修正
各チャットにはモデル、フォルダー、履歴があります。Git の新規チャットは標準で別ブランチとチェックアウトを使います。補助エージェントは親の作業場所を共有する場合と、独立した worktree を割り当てる場合があります。ファイルを分けても、統合時の論理的な競合は確認が必要です。
実行中のメッセージは現在の作業を修正し、Queue follow-up は次の作業に回します。補助エージェントの確認・停止、メッセージからの分岐、保存された時点への巻き戻しも可能です。巻き戻しは全中間版のバックアップではありません。定期実行にはアプリを開いておく必要があります。
Docker の独立デスクトップを使う
computer use はローカルの Docker コンテナー内の専用デスクトップで動きます。公式説明では Mac のポインターやキーボードを操作せず、ホスト画面も録画しません。見守ることも操作を引き継ぐこともでき、非公開のログイン時はエージェントが停止します。ファイルは明示的に追加するか、許可したフォルダーに受け取ります。
Docker Desktop と画像を読めるモデルが必要です。独立デスクトップは、ウェブサイトや外部モデルへ送るデータまで端末内に閉じ込める仕組みではありません。
無料の範囲と利用料金
2026 年 11 月 5 日確認時点で、アプリ本体は無料の MIT ライセンスです。モデルのアカウントや API は提供元の料金・上限・条件に従い、全モデル共通の無料枠は確認できません。依存ライブラリやサービスにも各自の条件があります。
Settings → Analytics は提供元が報告したトークン、キャッシュ、実行回数、作業時間、米ドルの費用をモデル別・直近 14 日で表示します。費用の未報告をゼロ扱いしないため、最終請求は提供元で確認してください。
MCP とプロジェクトのルール
サイトは現在 70 以上の既製 MCP コネクターと、独自 MCP サーバーの追加を案内しています。実際の権限は各サービス次第です。AGENTS.md や SKILL.md の指示を再利用できますが、指示ファイルはアクセス制御やコードレビューの代わりにはなりません。
プライバシーと権限を確認する
会話、スキル、設定は Mac に保存されます。一方、ホスト型モデルやコネクターは送信された入力を受け取ります。キーは OS ユーザーの権限で保護されたローカルファイルで、公式文書は暗号化されていないと明記しています。
Require zero data retention は OpenRouter と Vercel AI Gateway の経路に作用し、他社ではアカウント側の設定が必要です。コマンドは通常 macOS サンドボックス内で動き、外部フォルダーは許可が必要です。Full access による承認変更や不可逆コマンド検出の限界も、公式セキュリティ方針で確認できます。
よくある質問
無料で全モデルを無制限に使えますか？
その保証はありません。本体は無料ですが、モデルの利用枠と課金は提供元の条件によります。
Ollama や自分の API は使えますか？
はい。Ollama と OpenAI 互換エンドポイントが、案内されているクラウド接続とともに利用できます。タスクに合うモデル設定が必要です。
コードは常に Mac の外へ出ませんか？
ローカル保存だけでは保証されません。外部モデルやコネクターへ送った入力は相手に届き、ローカルのキーファイルも暗号化されていません。
対応機種と追加条件は？
公式のアプリ要件は Apple Silicon と macOS 11 以降です。computer use には Docker Desktop と視覚対応モデルも必要です。Windows・Linux 版の存在はここから推定しません。
公式リソース
- 公式リポジトリと README：導入、構成、開発参加の案内。
- GitHub Issues：通常の不具合報告。脆弱性は方針にある非公開ルートで報告してください。
