結論から： Semibot はパソコンに入れて使うデスクトップ AI Agent で、ブラウザのチャット画面ではありません。会話・ファイル・ナレッジ・実行履歴はローカルの SQLite に保存されます。同じ作業台で調査や文書作成ができ、実際のコードリポジトリを開いてファイルを検索し、編集し、変更を確認し、テストを実行することもできます。
Semibot とは何か
- デスクトップアプリです（Electron + TypeScript のローカルコアに AI ランタイムアダプタを載せた構成）。macOS（Apple Silicon）と Windows x64 で動きます。
- オフィス作業ができます。 内蔵ブラウザでの調査、文書やスライドの作成、画像生成、資料を出典つきの wiki 記事に整理していくナレッジ機能があります。
- コーディングができます。 実プロジェクトを開き、背景でコードベースを読み、変更を計画し、ファイルを編集し、コマンドやテストを実行し、確認用の ChangeSet として成果を出します。
- ローカルファーストです。 中核データは自分のマシンに残ります。秘密情報は平文設定ではなく OS のキーチェーンに入ります。
- 継続委任ができます。 一度伝えた仕事は AI 秘書が引き続き面倒を見ます。cron 式は不要です。
Semibot ではないもの
- Web ブラウザだけで使うチャット画面ではありません。
- IDE プラグインではありません。コーディングはオフィス作業と同じ作業台の中で行います。
- 「提案だけする AI」ではありません。中間工程（閲覧、執筆、編集、コマンド実行）は、あなたが許可した範囲の中で実際に実行されます。
- 完全オフラインのローカル LLM 製品ではありません。ローカルファーストはデータの置き場所の話で、クラウドモデルを使う場合はネット接続が必要です。
早見比較
| 観点 | ChatGPT Desktop | Claude Desktop | Cursor | Semibot |
|---|---|---|---|---|
| 中心の形 | チャット | チャット | IDE | デスクトップ作業台 |
| 文書作成・調査 | 得意 | 得意 | 限定的 | 内蔵 |
| リポジトリ単位のコーディング | 限定的 | 限定的 | 得意 | 内蔵 |
| データの初期配置 | クラウド | クラウド | 混在 | ローカル SQLite 優先 |
| 継続フォロー | リマインダー | 限定的 | — | AI 秘書 |
| フォルダ許可とチェックポイント | — | — | 部分的 | あり |
| コネクタ数 | プラグイン中心 | デスクトップコネクタ | 拡張中心 | Feishu/Lark、DingTalk、Discord、Telegram、Slack、Gmail、カレンダー、BlueBubbles/iMessage、MCP |
| コードグラフ | — | — | あり | TypeScript ネイティブ |
| エコシステムの成熟度 | 高い | 高い | 高い | 若い |
| 既知の制約 | クラウド依存 | クラウド依存 | コーディング中心 | Windows 未署名、Linux 未提供 |
位置づけの要約：チャット中心の製品は回答が速く、IDE 中心の製品はコードを書く作業に強い。Semibot は「成果物を作り、プロジェクトを進める」必要がある人のための作業台です。総合的な勝者を決めている表ではありません。
作業台の仕組み
- 入力欄にやりたいことを書きます。
- Semibot が中間工程を計画して実行します。Web 調査、ファイル作成、コード編集、コマンド実行など。実行は許可したフォルダと承認のゲートの中でのみ行われます。
- 成果は成果物（文書、レポート、スライド）またはコーディングの ChangeSet（ファイル、差分、コマンド、テスト）として返ってきます。
- ナレッジと記憶はローカルに残るため、次のセッションでも説明し直さずに文脈を引き継げます。
主な構成要素
- ローカル SQLite：会話、ナレッジ、記憶、実行記録が端末内に書き込まれます。
- キーチェーン：資格情報は OS のキーチェーンに保存され、平文の設定ファイルには置かれません。
- フォルダ許可：OS のファイル選択でディレクトリを許可します。
..やシンボリックリンク、ジャンクション、UNC パス経由の脱出は拒否されます。 - チェックポイントと ChangeSet：編集は後から戻せ、何が変わったか（ファイル、差分、実行コマンド、テスト結果）を確認してから進められます。
- Git は任意：Git を使っていなくても動きます。git の書き込みコマンドは承認経路を通り、git を承認してもフォルダへのアクセス権は増えません。
- TypeScript 製のネイティブコードグラフ：Python のサイドカーも外部 MCP も不要で、呼び出し・参照・構造をつなぎます。
- コネクタ：Feishu/Lark、钉钉（DingTalk）、Discord、Telegram、Slack、Gmail、カレンダー、BlueBubbles/iMessage、MCP ツールなどに接続できます。
ワークフロー例
具体的な場面で、Semibot がどう動くかを示します。
例 1：見慣れないリポジトリのバグ修正
- リポジトリのフォルダを許可します。Semibot が背景でコードグラフを構築します。
- 「このエンドポイントが 500 を返すことがある」と入力します。
- Semibot がコードグラフを辿って関連ファイルを特定し、原因を推測します。
- 修正案を ChangeSet（ファイル、差分、実行コマンド）として提示します。
- あなたが差分を確認し、テスト結果を見てから受け入れます。
- 問題があればチェックポイントで元に戻せます。
例 2：週次リサーチレポートの作成
- 「競合 A 社の今週の動きを調査してレポートにして」と入力します。
- Semibot が内蔵ブラウザで複数のソースを調査します。
- 調査結果を文書としてまとめ、出典リンクを付けてナレッジに追加します。
- 次の週にも同じ指示をすると、前回のナレッジを踏まえた差分レポートを作ります。
例 3：秘書による継続的な見守り
- 「リポジトリの CI が赤くなったら教えて」と秘書に伝えます。
- 秘書が定期的にチェックし、変化があったときだけ通知します。
- 結果は秘書ページに蓄積され、セッションへのリンクが付きます。
- 承認やフォルダ許可は通常のゲートと同じです。
判断基準：Semibot を検討する目安
- オフィス作業とコーディングを同じツールで済ませたい場合： Semibot はその組み合わせを前提に設計されています。Cursor はコーディングに特化し、ChatGPT Desktop は会話に特化しています。
- データを自分のマシンに置きたい場合： ローカル SQLite とキーチェーンが標準です。ただし、クラウドモデル利用時はネット通信が発生します。
- 見慣れないリポジトリの修正を届けたい場合： コードグラフと ChangeSet がその流れを支えます。ただし、コードグラフは道順であり、正しさの保証ではありません。
- 定期的なブリーフや見守りが必要な場合： AI 秘書が継続委任に対応します。
- チャットの快適さや大量のプラグインが最優先の場合： ChatGPT Desktop や Claude Desktop の方が適しています。エコシステムの規模では Semibot にはまだ差があります。
- IDE 内の高速な編集ループが必要な場合： Cursor の方が深く対応しています。Semibot のコーディングは作業台の一部であり、エディタのキーバインドやプラグインの深さでは Cursor に及びません。
正直に書いた限界
- Windows 版は未署名です。 インストール時に OS が警告を出すことがあります。これは信頼と利便性の実際の問題です。
- Linux デスクトップ版は提供していません。 対応は今後の予定です。
- クラウドモデルを使う場合はネット接続が必要です。 ローカルファーストはオフライン動作を意味しません。
- まだ若いプロダクトです。 エコシステムは既存の大型ツールより小さく、機能は増えつつあるものの、一部の流れは途上のままです。
- 第三者レビューが少ない。 比較対象の既存製品ほど外部の評価記事や事例が蓄積していません。
- 単一アプリのトレードオフ。 オフィスとコーディングをひとつの作業台にまとめることは、どちらも専門ツールの深さには届かないことを意味します。コーディングだけなら Cursor の方が深く、執筆だけなら Claude Desktop の方が洗練されている場合があります。
この方法が合わない場合
- 気軽な雑談が中心の場合： チャットアプリの方が合っています。Semibot は「仕事を終わらせる」ための作業台です。
- エディタのキーバインドやプラグインの深さが必要な場合： Cursor などの専門 IDE が適しています。
- 現在未署名の Windows インストーラを許容できない場合： 署名対応までの間、他の選択肢を検討してください。
- Linux デスクトップが必須の場合： 現時点で Semibot は提供していません。
- 完全オフラインでのモデル実行が必要な場合： ローカル推論に特化した製品を検討してください。
向いている人・不向きな人
- 見慣れないリポジトリを読み、修正まで届けたい個人開発者。
- 定期的なブリーフや資料の追跡が必要な、企画・リサーチ系の職種。
- 手順が見え、確認でき、記録に残るアシスタントをチームで共有したい人。
- データを自分のマシンに置きたいが、完全オフラインではなくても構わない人。
不向きな場合：気軽な雑談が中心なら、チャットアプリの方が合っています。また、「最も洗練された単一モデルのチャット体験」「本格的な IDE」が必要な場合や、現時点で未署名の Windows インストーラを許容できない場合も、他の選択肢の方が適切です。Semibot は仕事を終わらせるために作られています。
コネクタの仕組み
Semibot は外部サービスをコネクタ経由で接続します。各コネクタは Semibot と特定のプラットフォームの間の橋渡しです。現在のコネクタ：Feishu/Lark、DingTalk、Discord、Telegram、Slack、Gmail、カレンダー、ローカルフォルダ監視、BlueBubbles/iMessage、MCP ツールサーバー。コネクタは一覧ページで個別に有効・無効を切り替えられます。
MCP ツールコネクタは、ワークスペースのデータやシステム資格情報を自動的に継承しません。この境界は、MCP サーバーが明示的な許可なしにワークスペース全体を読み取ることを防ぐために設計されています。
ナレッジの仕組み
Semibot のナレッジは 3 つのモードをひとつのワークスペースに持ちます：Browse（実際のフォルダツリーとファイルプレビュー）、Search（1 つまたはすべてのワークスペースを横断するハイブリッド意味検索）、Wiki（出典を辿れる形で継続的に整理されるトピック記事）。Wiki モードは一度きりのレポートではなく、資料が追加・整理されるたびに育っていきます。
ナレッジはローカルファーストです。中身はローカル SQLite に保存されます。後から別のツールに切り替えても、元のファイルは自分のマシンに残ります。
FAQ
Semibot とは何ですか？
オフィス作業と実際のコードプロジェクトの両方を扱う、ローカルファーストのデスクトップ AI Agent です。定義は上に書いたとおりです。
ChatGPT Desktop や Cursor とは何が違いますか？
チャット中心、IDE 中心、作業台中心という違いがあります。Semibot は継続して面倒を見る AI 秘書、wiki 記事として育つナレッジ、フォルダ許可・チェックポイント・承認の内側で行うコーディングを加えています。
データは自分のパソコンに残りますか？
基本的に残ります。会話とナレッジはローカル SQLite、秘密情報は OS のキーチェーンです。データが外に出るのは、サインイン、クラウドモデルの呼び出し、コネクタ利用のときだけです。
無料で使えますか？
クライアントは無料でダウンロードできます。初回起動時に無料アカウントが作られ、体験枠が付きます。自分のモデルプロバイダを持ち込むこともできます。
Windows や macOS で動きますか？
macOS（Apple Silicon）と Windows x64 のインストーラがあります。Windows 版は現在未署名のため、インストール時に警告が出ることがあります。Linux デスクトップ版は提供していません。
Git は必須ですか？
いいえ。Git は任意のソース管理です。git の書き込みコマンドは承認を通り、git を承認してもフォルダへのアクセス権は増えません。
完全にオフラインで動きますか？
いいえ。ローカルファーストはデータの置き場所の話であり、クラウドモデルを使う場合はネット接続が必要です。
どのようなコネクタがありますか？
Feishu/Lark、DingTalk、Discord、Telegram、Slack、Gmail、カレンダー、ローカルフォルダ監視、BlueBubbles/iMessage、MCP ツールサーバーに対応しています。各コネクタは個別に有効・無効を切り替えられます。
ナレッジ機能とは何ですか？
調査資料や文書を出典つきの wiki 記事として整理・蓄積する機能です。Browse（フォルダツリー）、Search（ハイブリッド検索）、Wiki（トピック記事）の 3 モードがあります。
チームで使えますか？
現時点では Semibot はデスクトップアプリとして各ユーザーのマシンにインストールする形です。チーム共有の仕組みは今後の課題です。最新情報は更新履歴 を確認してください。