标签: TypeScript

  • img2threejs:把参考图重建为代码级 Three.js 模型的 AI 工作流(10,323★)

    img2threejs:把参考图重建为代码级 Three.js 模型的 AI 工作流(10,323★)

    项目简介

    img2threejs 是一个 AI 驱动的图像→Three.js 代码重建工作流。给一张参考图,它不会输出 OBJ/GLTF 网格或贴图,而是生成由基元几何体、程序化材质组成的 TypeScript 工厂函数 createObjectModel(),返回一个可直接在浏览器运行、可动画化的 THREE.Group。项目核心理念是“代码即模型”:结果可读、可 diff、可版本控制,而非几兆的静态网格文件。

    img2threejs 核心亮点

    安装要求与快速开始

    环境要求

    • Python 3.10+(纯标准库,无需 pip 安装)
    • Claude Code / Codex / OpenCode(作为 skill 调用)或任意终端
    • Three.js 运行时(浏览器即可)

    作为 Claude Code Skill 使用

    1. 克隆到 skills 目录:
    git clone https://github.com/img2threejs/img2threejs.git ~/.claude/skills/img2threejs
    1. 贴入参考图,在对话中运行:
    /img2threejs Rebuild this object as a Three.js model, keep the proportions, angles, and colours.

    独立脚本模式(零依赖)

    python3 forge/stage1_intake/probe_image.py <image>
    python3 forge/stage2_spec/new_pre_spec_assessment.py "Name" --image <image> --out assessment.json
    python3 forge/stage2_spec/new_sculpt_spec.py "Name" --image <image> --assessment assessment.json --out spec.json
    python3 forge/stage2_spec/validate_sculpt_spec.py spec.json --strict-quality
    python3 forge/stage3_build/generate_threejs_factory.py spec.json --out src/createObjectModel.ts

    所有脚本仅使用 Python 标准库,没有 PIL、numpy、Playwright 等依赖。

    核心功能

    • 代码即模型(Reconstruction-by-Code):用 Three.js 基元 + 程序化着色器生成工厂代码,而非摄影测量或网格提取。
    • 八阶段雕刻流水线blockout → structural → form → material → surface → lighting → interaction → optimization,每阶段生成后视觉评审,不达标则返回修正。
    • 严格质量门控--strict-quality 在写第一行 Three.js 代码前拦截规格不足的浅请求,避免浪费 token。
    • 极致 Token 高效:Python 标准库脚本负责校验、门控、规格生成和比对打包;模型只做一件事——看“参考图 vs 渲染图”对照表并判定通过/打回。
    • Agent 无关:在 Claude Code、Codex、OpenCode 中都能作为 skill 运行,也提供独立终端脚本。
    • 动画就绪 + 多主题:输出暴露 pivots、sockets、userData.tick,支持硬表面物体、人形角色、四足/禽类/飞龙/蛇形生物以及 CS2 武器家族。

    img2threejs 八阶段雕刻流水线

    典型使用场景

    • 游戏/3D 资产快速原型:给一张枪械、载具或道具参考图,直接拿到能在浏览器里跑、可交互的 Three.js 模型。
    • AI 编码助手工作流:作为 skill 嵌入 Claude Code / Codex,贴图即可在对话中完成“重建为代码”,省掉 Blender 建模或网格下载。
    • 教学与可视化演示:官方 Live Demo Gallery 展示了从 Glock-18、BMX 自行车到哆啦A梦房子的纯代码重建案例。

    推荐理由

    img2threejs 的“重建为代码”思路非常克制而实用:把机械重复工作交给纯标准库 Python,把真正的视觉判断留给大模型,从而在 LLM agent 循环中保持 token 高效。八阶段门控设计让输出可预期,README 也诚实地声明了限制——单图无法保证隐藏面精度,硬表面强、角色偏风格化。今天(2026-08-09)仍活跃推送,v1.4.4 正朝 v1.5 角色重建更新。适合已经使用 Claude Code / Codex 的开发者扩展自己的 AI 工作流。

    下载地址

  • Codex Security:OpenAI 开源的 AI 代码安全审计工具(CLI + SDK)

    Codex Security:OpenAI 开源的 AI 代码安全审计工具(CLI + SDK)

    代码安全审计,正在从传统 SAST 工具的”正则匹配”走向 Agent 式的”语义理解”。OpenAI 刚开源的 Codex Security,就是这一方向的代表作——它把”发现、验证、修复漏洞”三件事,打包成一个 CLI 与 TypeScript SDK,让 AI 真正读懂你的代码。

    📌 项目简介

    Codex Security 是 OpenAI 推出的 AI 安全审计工具(CLI + TypeScript SDK),能在你的代码库中发现、验证并修复安全漏洞,把代码安全从”工具扫描”升级为”智能体审计”。

    💻 安装要求与过程

    环境要求

    • Node.js 22.13.0+(22.x 发布线)、24.x 或 26.x
    • Python 3.10 及以上
    • 可用的 Codex Security 访问权限(ChatGPT 登录或 API Key;部分安全请求需通过 Trusted Access for Cyber 审批)
    • npm 环境(用于安装与运行)

    快速安装

    # 1. 安装(本地或全局)
    npm install @openai/codex-security
    
    # 2. 登录 OpenAI / ChatGPT 账号
    npx @openai/codex-security login
    
    # 3. 扫描当前目录
    npx @openai/codex-security scan .
    
    # 4. 高精度深度扫描
    npx @openai/codex-security scan . --model gpt-5.6-terra --effort high

    在 CI 中无需登录,直接注入环境变量即可:OPENAI_API_KEYCODEX_API_KEY,密钥仅用于本次扫描,不会写入凭证目录。

    ✨ 核心功能

    Codex Security 核心能力

    1. 发现 · 验证 · 修复三合一:不止于”扫出告警”,更能跨文件理解语义、定位漏洞根因,并给出可直接落地的修复建议。
    2. CLI + TypeScript SDK 双形态:命令行随手扫描,SDK 可嵌入自有平台、工单系统与安全中台,安全能力随取随用。
    3. 深度扫描 / 多智能体并行--mode deep 下多 worker、subagent 并行深挖调用链,复杂漏洞也不放过。
    4. 多推理提供商自由切换:OpenAI / OpenRouter / Fireworks / Amazon Bedrock,模型与厂商不再被锁定。
    5. 扫描对比 scans compare:按根因智能匹配历次结果,清晰追踪”已解决 / 新增 / 复现 / 未知”的漏洞。

    🎯 典型使用场景

    • 开发者本地自检:提交前跑一句 npx @openai/codex-security scan .,把高危漏洞挡在合入之前,比事后救火省心得多。
    • CI/CD 安全门禁:在流水线中用环境变量注入 API Key 自动扫描,配合 --auth api-key 做非交互式审计,高危漏洞直接阻断合入。
    • 安全团队批量审计:用官方镜像 + Docker Compose 对多个仓库(锁定到不可变 Git revision)做可断点续扫,再用 scans compare 跟踪修复效果。

    💡 推荐理由

    我用过不少 SAST 工具,最大的痛点是”告警一堆、误报一堆、修复靠自己”。Codex Security 的聪明之处在于它把漏洞审计做成了Agent 式工作流:能理解业务语义、跨文件追踪根因、直接给修复方案,SDK 形态又方便嵌进自己的平台。多提供商支持则避免了被单一模型绑定——对注重供应链安全与自主可控的团队尤其友好。

    📥 下载地址

    本文数据来自 GitHub 公开 API(统计于 2026-08-06)。

  • DeepSeek-Reasonix:围绕前缀缓存稳定性打造的 DeepSeek 原生终端 AI 编程智能体

    DeepSeek-Reasonix:围绕前缀缓存稳定性打造的 DeepSeek 原生终端 AI 编程智能体

    DeepSeek-Reasonix 核心亮点

    DeepSeek-Reasonix(npm 包名 reasonix)是一个深度围绕 DeepSeek 前缀缓存稳定性打造的开源终端 AI 编程智能体:把 Agent 跑成长会话也不心疼 token,单文件 Go 二进制即装即用。

    📊 项目速览

    • ⭐ Stars:30.6K | Fork:1.97K | 语言:Go | 协议:MIT | 首个版本:2026-04
    • 🏷️ 定位:终端 / TUI / 桌面 / VS Code 四端共用同一本地引擎的 Coding Agent
    • 🔗 官网:https://reasonix.io/

    🔧 安装要求与过程

    环境要求

    • 支持 macOS / Linux / Windows(amd64 与 arm64)
    • 方式 A 需 Node.js(用于 npm)或 macOS 上的 Homebrew;方式 D 源码编译需 Go 工具链
    • 一个 DeepSeek(或任意 OpenAI 兼容)API Key,通过 reasonix setup 配置

    快速安装(推荐 CLI / TUI)

    # 任意系统,拉取预编译原生二进制
    npm i -g reasonix
    
    # 或 macOS 用 Homebrew
    brew install esengine/reasonix/reasonix

    其他安装方式:① 桌面端 到官网下载页取 .dmg/.exe/.deb/.tar.gz;② VS Code 扩展 在 Marketplace 搜 SivanLiu.reasonix-agent;③ 源码编译

    git clone https://github.com/esengine/DeepSeek-Reasonix.git
    cd DeepSeek-Reasonix
    make build      # -> bin/reasonix
    make cross      # -> dist/ (darwin|linux|windows x amd64|arm64)

    三步上手

    reasonix setup                      # 配置 provider 与模型
    reasonix                            # 启动交互式会话
    reasonix run "implement the TODOs in main.go"   # 一次性跑任务

    交互会话里执行 /init 可让 Reasonix 自动生成项目说明文件。

    ✨ 核心功能

    1. 配置驱动:Provider、Agent、启用的工具与插件全部声明在 reasonix.toml,没有任何硬编码模型,换模型只是改一行配置。
    2. 多模型可组合:DeepSeek 是预置项;任意 OpenAI 兼容端点都是一条配置而非新代码;还可让两个模型(执行器 + 规划器)在各自缓存稳定的会话里协同工作。
    3. 插件驱动:外部工具以子进程方式经 stdio JSON-RPC 运行(兼容 MCP 协议);内置工具在编译期自注册,扩展能力零摩擦。
    4. 缓存感知的上下文维护:启动时注入一份稳定的环境摘要,压缩摘要前先裁剪陈旧的工具输出,让长会话的前缀缓存命中率保持高位、token 成本维持低位。
    5. 零摩擦分发CGO_ENABLED=0 产出单文件静态二进制,一条命令交叉编译到 6 个平台目标,唯一的外部依赖只是一个 TOML 解析器。

    🎯 典型使用场景

    • 长会话大型重构:把 Reasonix 一直开着,前缀缓存让「边聊边改」一整天也花不了多少 token;适合跨多文件的模块重构与迁移。
    • 双模型协作攻坚:用 DeepSeek 当执行器、再挂一个规划器模型,分别在缓存稳定的会话里做「想」与「做」的分工,复杂任务更稳。
    • 纯终端原生工作流:无需 IDE,命令行直接驱动;需要时也能借 VS Code 扩展获得编辑器上下文、工具调用审批与模型切换。

    💡 推荐理由

    我比较看重它三点:一是真的为 DeepSeek 优化过——前缀缓存稳定性不是口头标语,长会话成本明显比通用 Agent 低;二是单文件二进制零运行时依赖,在公司受限环境或远程机器上一拷就能跑,比一堆 Node/Python 依赖的 Agent 省心;三是配置与插件都走开放协议(TOML + MCP 兼容),不锁死模型,想接哪个 OpenAI 兼容端点都行。要说短板,项目 2026 年 4 月才起步,生态与社区体量还比不上 Claude Code / Cursor 那类老牌选手,但长势很猛(上线数月已 30K+ Star)。如果你常驻终端、又想用便宜强推理的 DeepSeek 干活,它值得一试。

    📥 下载地址

  • OpenWiki —— LangChain 出品的自我维护 Wiki CLI,让 Agent 为你写文档

    OpenWiki —— LangChain 出品的自我维护 Wiki CLI,让 Agent 为你写文档

    项目简介

    OpenWikiLangChain 团队开源的「自我维护 Wiki CLI」——一个命令行工具,让 AI Agent 自动为你的代码库或个人知识库撰写并持续维护 Markdown 文档。它内置 Deep Agents 文档智能体,读取源码后合成带链接的 Wiki,每次代码变更都能自动更新;同时提供交互式可视化节点图,让你像浏览思维导图一样探索整个知识体系。

    一句话总结:「为 Agent 写的文档,给人读的 Wiki。」

    OpenWiki
    OpenWiki — 自我维护的 Wiki

    安装要求与快速上手

    环境要求

    • Node.js ≥ 18(推荐 LTS 版本)
    • npm / pnpm 包管理器
    • 任一 LLM 提供商 API Key(首次运行时引导配置)

    安装步骤

    # 全局安装 CLI
    npm install -g openwiki
    
    # 初始化代码库文档(交互式选择模型提供商)
    openwiki --init
    
    # 一键更新文档
    openwiki --update
    
    # 启动可视化浏览器
    openwiki visualize

    个人知识库模式

    # 初始化个人大脑模式
    openwiki personal --init
    
    # 认证数据源连接器
    openwiki auth notion      # Notion OAuth
    openwiki auth gmail       # Gmail OAuth
    openwiki auth x           # X/Twitter OAuth
    
    # 执行全量数据摄取并生成 Wiki
    openwiki ingest all

    核心功能

    OpenWiki 核心速览

    1. Agent 驱动的自动文档生成

    基于 LangChain Deep Agents 框架的文档专用智能体,自动分析源码结构、模块依赖、函数签名和业务逻辑,生成结构化 Markdown 文档。支持 .openwikiignore 规则排除敏感路径(类似 .gitignore),确保私有信息不泄露。

    2. 双模式:Code Wiki + Personal Brain

    • Code 模式(默认):扫描当前仓库,输出到 openwiki/ 目录,同时维护根目录的 AGENTS.mdCLAUDE.md 引导文件。
    • Personal 模式:接入 Notion、Gmail、X/Twitter、Hacker News、Web Search 等数据源,将碎片化知识合成为本地 Wiki(存储在 ~/.openwiki/wiki/)。

    3. 12+ 模型提供商开箱即用

    默认 OpenAI(gpt-5.6-terra),同时支持 Anthropic Claude、Google Gemini、AWS Bedrock、GitHub Copilot、OpenRouter、Nebius/Fireworks/Baseten/NVIDIA NIM,以及任何 OpenAI 兼容端点(Ollama、LM Studio、LiteLLM 网关等)。Copilot 用户可直接复用现有订阅,无需额外购买 API Key。

    4. 交互式可视化浏览器

    运行 openwiki visualize 即可启动本地 Web 服务,将 Wiki 渲染为交互式节点图 + 实时 Markdown 阅读器。左侧树形目录导航,右侧图谱展示概念关系,点击节点即时查看内容。编辑文件后自动热重载。

    OpenWiki 可视化界面

    5. CI/CD 自动文档流水线

    通过 GitHub Actions / GitLab CI / Bitbucket Pipelines 定时触发文档更新,每次提交自动生成 Docs PR。零成本无变更运行——OpenWiki 会快照对比,只有实际变化才记录元数据,避免 CI 积分浪费。

    6. OKF 开放知识格式 & Mermaid 图表

    输出符合 Google Open Knowledge Format (OKF) v0.1 标准,可移植到任何 OKF 兼容工具。自动在合适位置插入 Mermaid 图表(序列图、ER 图、状态机、流程图),且每次更新都验证图表有效性,损坏的图表会降级为纯文本并在下次修复。

    典型使用场景

    场景一:大型项目新人 Onboarding

    一个拥有 200+ 微服务的后端仓库,新工程师通常需要两周才能理清架构。部署 OpenWiki 后,CI 在每次合并主分支时自动更新架构文档、模块关系图和 API 速查表。新人 clone 下来后 openwiki visualize 一眼看到全局,配合 AGENTS.md 让 AI 编码助手也能精准理解上下文。

    场景二:个人知识中台

    技术负责人的知识散落在 Notion 笔记、Gmail 重要邮件、Twitter 收藏的技术讨论和 HN 热帖中。OpenWiki Personal 模式一次性接入所有源,定期 ingest all 同步,自动去重、关联、归纳成带链接的知识网络。需要回忆某个技术决策时,可视化图中一眼定位。

    场景三:Agent 记忆层

    团队使用 Claude Code 或 Codex 做日常开发,但 Agent 的上下文窗口有限,无法容纳整个代码库历史。OpenWiki 生成的 AGENTS.md 作为持久记忆层,每次 Agent 启动时自动加载 Wiki 摘要,理解架构后再动手写代码,减少幻觉和无效重构。

    推荐理由

    作为 LangChain 官方出品,OpenWiki 解决了一个非常实际的问题:文档总是过时。传统方案要么靠人肉维护(没人愿意做),要么用静态文档生成器(只管骨架不管灵魂)。OpenWiki 的思路很聪明——把「写文档」这件事交给最懂代码的 Agent,同时保留人类对文档的所有权(纯 Markdown,版本控制)。

    我个人最喜欢的三个设计:
    Copilot 复用——如果你已经有 GitHub Copilot 订阅,直接拿来跑推理,不用再掏钱买 API Key;
    .openwikiignore——安全意识很好,从根源上防止密钥泄露进文档;
    可视化节点图——不是花哨功能,对于理解陌生代码库真的有用,比翻几十个 README 快十倍。

    13K+ Stars、日增上千的趋势也说明社区对这个方向的认可。如果你正在维护一个中等规模以上的项目,或者想让 AI 编程助手更懂你的代码库,OpenWiki 值得一试。

    下载地址

  • HTML Anything:让本地 AI 智能体一键生成可发布的 HTML(8K+ Stars)

    HTML Anything:让本地 AI 智能体一键生成可发布的 HTML(8K+ Stars)

    HTML Anythingnexu-io 开源的本地优先(local-first)AI HTML 编辑器:你只需提供 Markdown、CSV、Excel、JSON 或零散笔记,按下 ⌘+Enter,本地已登录的编码智能体就会把内容渲染成可直接发布的单文件 HTML。

    HTML Anything — 智能体时代的 HTML 编辑器
    HTML Anything — 智能体时代的 HTML 编辑器

    项目简介

    它不做模型、不卖 API,而是把你已经装好的 Claude Code、Cursor Agent、Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot CLI、OpenCode、Qwen Coder、Aider、IBM Bob 等 9 款编码智能体 CLI 当作后端,通过 75 个可组合技能模板,输出 9 种常见“交付形态”:杂志文章、演示文稿、简历、海报、小红书卡片、推文卡片、网页原型、数据报告、Hyperframes 视频帧。生成结果支持一键粘贴到微信公众号、知乎、X / 微博 / 小红书,或下载 .html / .png。

    核心亮点速览:9 CLI / 75 技能 / 9 交付形态 / 零 API Key / 一键导出
    核心亮点速览:9 CLI / 75 技能 / 9 交付形态 / 零 API Key / 一键导出

    安装要求与快速开始

    环境要求

    • Node.js ≥ 18,推荐安装 pnpm
    • 任意一款已登录的编码智能体 CLI(如 claude / cursor-agent / codex / gemini / copilot 等)
    • 不需要额外 API Key,复用你已登录的会话

    快速安装

    git clone https://github.com/nexu-io/html-anything
    cd html-anything
    pnpm install
    pnpm -F @html-anything/next dev
    # → http://localhost:3000
    

    启动后浏览器会自动扫描 PATH(包括 ~/.local/bin/opt/homebrew/bin 等 GUI 应用常忽略的目录),并在顶部工具栏列出可识别的 CLI。选一个模板、贴入内容、⌘+Enter 即可。

    主界面:左侧编辑器 / 中间模板选择器 / 右侧实时 iframe 预览
    主界面:左侧编辑器 / 中间模板选择器 / 右侧实时 iframe 预览

    核心功能

    • 零 API Key:复用本地已登录的编码智能体会话,边际成本为 0。
    • 9 大智能体自动检测:Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、Copilot、OpenCode、Qwen、Aider、IBM Bob,顶部一键切换。
    • 75 个技能模板:覆盖 prototype / deck / frame / social / office / doc / mockup / vfx 等模式,从 SaaS 落地页到财务报告、从瑞士国际主义幻灯片到 Hyperframes 视频帧都有现成模板。
    • 9 种交付形态:杂志文章、演示文稿、简历、海报、小红书卡片、推文卡片、网页原型、数据报告、Hyperframes 视频帧。
    • 实时 SSE 流式渲染:智能体输出 JSON-line,服务端转成 Server-Sent Events,浏览器实时追加到 iframe srcdoc,像看 AI 打字一样看网页生成。
    • 沙箱预览:用户 HTML 运行在 <iframe sandbox> 中,脚本仍可执行,但 cookies/localStorage 与宿主隔离。
    • 一键导出:juice 内联 CSS → 微信公众号 / 知乎;modern-screenshot 2× PNG → X / 微博 / 小红书;另可下载单文件 .html 或 .png。
    一键导出:微信公众号 · X/微博 · 知乎 · 小红书 · HTML · PNG
    一键导出:微信公众号 · X/微博 · 知乎 · 小红书 · HTML · PNG

    典型使用场景

    场景 1:公众号长文排版

    写好 Markdown 初稿,选择 article-magazinedoc-kami-parchment 技能,智能体会自动套用 CJK 优先字体栈、8px 基线网格、对比度 ≥4.5 的配色,生成可直接粘贴到公众号编辑器的 HTML,无需二次调样式。

    场景 2:小红书 / X 卡片

    把一段金句或数据结论贴进去,选择 card-xiaohongshusocial-x-post-card 模板,即可生成 1080×1080 或 1600×900 的高清 PNG,复制后直接进入小红书 / X 发布界面,避免手动修图。

    场景 3:投资人路演 PPT

    输入产品要点,选择 deck-pitchdeck-swiss-internationaldeck-open-slide-canvas,自动产出 1920×1080 的横向幻灯片,支持键盘左右翻页、演讲者备注和 PDF 导出。

    幻灯片模式:内置 20 套主题,可直接导出或路演
    幻灯片模式:内置 20 套主题,可直接导出或路演

    推荐理由

    它是目前把“本地 AI 智能体”和“中文内容创作”结合得最顺手的开源工具之一:不绑 API、不抢隐私,复用你已经付费订阅的 Claude / Cursor / Copilot;针对微信公众号、知乎、小红书等中文平台做了专门适配,解决了 Markdown 转公众号格式崩坏、转小红书要手动修图的老大难问题;技能模板基于 SKILL.md 协议,新增模板只需复制一个文件夹、改一段 frontmatter,社区扩展门槛低。如果你平时需要大量产出图文、PPT、产品原型,把它接进工作流能省不少时间。

    下载与资源

  • GitHub Copilot SDK:一套 Agent 运行时,六种语言官方 SDK

    GitHub Copilot SDK:一套 Agent 运行时,六种语言官方 SDK

    GitHub Copilot SDK

    项目简介

    GitHub Copilot SDK 是 GitHub 官方发布的多平台 Agent 运行时 SDK,让你在自己的应用中嵌入 Copilot CLI 的完整智能体引擎。支持 TypeScript、Python、Go、.NET(C#)、Java、Rust 六种语言,通过 JSON-RPC 与 Copilot CLI server 模式通信,SDK 自动管理进程生命周期——你只需定义 Agent 行为,Copilot 负责规划、工具调用和文件编辑。

    一句话:把 Copilot CLI 的 Agent 能力,以 SDK 形式嵌入任何应用。

    六语言SDK速览

    安装要求与过程

    环境要求

    • Node.js / TypeScript:Node.js ^20.19.0 或 ≥22.12.0
    • Python:Python 3.11+
    • .NET:.NET 8+ SDK
    • Go / Rust / Java:对应语言工具链 + 需额外安装 Copilot CLI
    • 认证:GitHub Copilot 订阅,或 BYOK 自带模型 API Key

    快速安装

    # Node.js / TypeScript
    npm install @github/copilot-sdk
    
    # Python
    pip install github-copilot-sdk
    python -m copilot download-runtime   # 下载运行时二进制
    
    # .NET
    dotnet add package GitHub.Copilot.SDK
    
    # Go
    go get github.com/github/copilot-sdk/go
    
    # Rust
    cargo add github-copilot-sdk
    
    # Java (Maven)
    <dependency>
      <groupId>com.github</groupId>
      <artifactId>copilot-sdk-java</artifactId>
    </dependency>

    Python 快速上手示例

    import asyncio
    from copilot import CopilotClient
    from copilot.session_events import AssistantMessageData, SessionIdleData
    from copilot.session import PermissionHandler
    
    async def main():
        async with CopilotClient() as client:
            async with await client.create_session(
                on_permission_request=PermissionHandler.approve_all,
                model="gpt-5",
            ) as session:
                done = asyncio.Event()
                def on_event(event):
                    match event.data:
                        case AssistantMessageData() as data:
                            print(data.content)
                        case SessionIdleData():
                            done.set()
                session.on(on_event)
                await session.send("What is 2+2?")
                await done.wait()
    
    asyncio.run(main())

    核心功能

    1. 六语言官方 SDK:TypeScript/Python/Go/.NET/Java/Rust 全部由 GitHub 官方维护,统一 API 设计,语义化版本管理(GA 状态)。
    2. Agent Loop 完整循环:内置完整的工具调用循环(Tool Use Loop),自动处理回合(Turn)与完成信号,无需自建编排层。
    3. Hooks 拦截机制:可在工具调用前后拦截、改写结果、处理错误——实现权限控制、日志审计、输出过滤等中间件逻辑。
    4. Custom Agents + Fleet Mode:定义带独立工具集和指令的子智能体;Fleet Mode 支持并行派发多个子智能体处理大型独立任务流。
    5. MCP Servers 集成:原生接入 Model Context Protocol 服务器,扩展外部工具能力;同时支持 Skills 提示词模块与 Plugin Directories 插件打包。
    6. 40+ Streaming Events:实时订阅会话事件流(assistant.message、tool.call、session.idle 等),构建响应式 UI。
    架构与核心能力

    典型使用场景

    场景一:IDE 插件内嵌 AI 编程助手

    在 VS Code / JetBrains 插件中集成 Copilot Agent,用户选中代码后调用 SDK 发起对话,Agent 自动读取文件上下文、执行重构建议、直接编辑文件。相比自己对接 LLM API + 构建工具链,SDK 已封装好文件读写、终端命令、Git 操作等全套工具。

    场景二:CI/CD 流水线中的自动化 Review Bot

    在 GitHub Actions 中用 Python SDK 启动 Copilot Session,将 PR diff 作为输入发送给 Agent,让它分析变更影响、生成 review 评论。通过 Hooks 可限制 Agent 只读不写,确保安全可控。

    场景三:SaaS 产品中的 AI 功能模块

    在 Web 后端通过 TypeScript SDK 创建带预算限制的 Session(Session Limits),为每个用户分配 AI Credits 配额。结合 Remote Sessions 功能,让用户在浏览器中实时看到 Agent 工作过程。BYOK 模式下可使用自有模型 Key,降低运营成本。

    推荐理由

    作为 GitHub 官方出品,Copilot SDK 的最大优势是「不用重复造轮子」。过去要在应用里嵌入 AI Agent 能力,你需要自己处理模型选择、提示词模板、工具定义、权限控制、错误恢复……现在这些全部由 Copilot CLI 引擎托管,SDK 只暴露简洁的 Session API。

    六种语言的覆盖面也令人印象深刻——从脚本到企业级后端,从前端到系统编程,几乎覆盖了主流开发栈。特别是 Python 和 TypeScript SDK 内置了 CLI 二进制,开箱即用体验非常顺滑。

    当然,它需要 Copilot 订阅或 BYOK 配置,不是完全免费的方案。但考虑到它提供的生产级 Agent 运行时能力,这个成本是合理的。如果你正在评估「如何在产品中加入 AI Agent 能力」,Copilot SDK 值得作为首选方案之一认真试用。

    下载地址

  • Pi Agent Harness:81K Star 的极简终端 AI 编程智能体,四个工具 + 无限扩展

    Pi Agent Harness:81K Star 的极简终端 AI 编程智能体,四个工具 + 无限扩展

    Pi 交互模式:顶部启动信息、消息区、编辑器与状态栏一目了然
    Pi 交互模式:顶部启动信息、消息区、编辑器与状态栏一目了然

    Pi(Pi Agent Harness)libGDX 作者 Mario Zechner(badlogic)团队 earendil-works 开源的极简终端 AI 编程智能体框架:核心只给模型 read / write / edit / bash 四个工具,其余能力全部交给你用 TypeScript 扩展、技能、提示词模板与主题自行拼装。上线不到一年拿下 81,000+ Stars、10,000+ Fork、248 位贡献者,MIT 许可,最新版本 v0.83.0。

    一、项目简介

    一句话:Pi 是一个「你来定义工作流」的开源终端编程智能体 —— 不预设子智能体、不预设计划模式、不内置 MCP,任何你想要的能力都能用一段 TypeScript 扩展装上去,还能打包成 npm 包分享给别人。

    它同时也是一套可复用的智能体开发工具箱,仓库内含四个独立 npm 包:

    • @earendil-works/pi-coding-agent —— 交互式编程智能体 CLI(终端里直接用的那个 pi
    • @earendil-works/pi-agent-core —— 智能体运行时,负责工具调用与状态管理
    • @earendil-works/pi-ai —— 统一多厂商大模型 API(OpenAI / Anthropic / Google 等)
    • @earendil-works/pi-tui —— 带差分渲染的终端 UI 库

    也就是说:你既可以把它当 Claude Code / Codex CLI 的替代品直接用,也可以只取其中一层,去写自己的智能体产品。

    二、安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js(npm 全局安装方式)或直接用官方安装脚本下载独立二进制
    • 操作系统:macOS / Linux / Windows 均支持,另有 Termux(Android)与 tmux 专门文档
    • 模型凭据:任一支持的订阅(Claude Pro/Max、ChatGPT Plus/Pro、GitHub Copilot)或 API Key

    快速安装

    # 方式一:npm 全局安装(官方推荐加 --ignore-scripts)
    npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
    
    # 方式二:安装脚本(独立二进制)
    curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh
    

    认证与启动

    # 用 API Key
    export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
    pi
    
    # 或复用已有订阅:启动后输入 /login 选择服务商
    pi
    /login
    

    常用会话参数:

    pi -c              # 继续最近一次会话
    pi -r              # 浏览并选择历史会话
    pi --no-session    # 临时模式,不落盘
    pi -p "修复这个测试"  # 一次性打印模式(可配 --mode json)
    

    安装第三方能力包同样一条命令:pi install npm:@foo/pi-toolspi install git:github.com/user/repo@v1

    三、核心功能

    1. 四个内置工具 + 无限扩展的极简内核

    默认只有 readwriteeditbash。子智能体、计划模式、权限弹窗、待办列表这些别家标配的功能,Pi 一律不内置,而是让你通过扩展实现或安装现成的 Pi Package。作者的理由很直接:这些机制各家做法不同,硬塞进内核只会限制用户。

    2. TypeScript 扩展系统:连 Doom 都能跑

    export default function (pi: ExtensionAPI) {
      pi.registerTool({ name: "deploy", ... });
      pi.registerCommand("stats", { ... });
      pi.on("tool_call", async (event, ctx) => { ... });
    }
    

    扩展可以注册自定义工具(甚至替换内置工具)、自定义命令与快捷键、状态栏 / 页眉 / 页脚 / 浮层 UI、Git 自动提交检查点、SSH 与沙箱执行、权限门禁、自定义压缩策略、MCP 接入……官方示例里甚至有一个「等模型响应时玩 Doom」的扩展。

    3. 会话树:分支、回溯、克隆一个文件搞定

    Pi 的 /tree 会话树视图:任意节点回溯与分支切换
    Pi 的 /tree 会话树视图:任意节点回溯与分支切换

    会话以 JSONL 树结构存储,每条记录带 idparentId/tree 可跳回任意历史节点继续对话并在分支间切换,/fork 从某条用户消息派生新会话,/clone 复制当前分支,全部历史保留在同一个文件里。上下文快满时自动压缩(可手动 /compact 并给定压缩指令),压缩是有损的,但原始记录仍在 JSONL 中随时可回看。

    4. 30+ 模型服务商,含订阅登录与本地 llama.cpp

    订阅方式支持 Anthropic Claude Pro/Max、OpenAI ChatGPT Plus/Pro(Codex)、GitHub Copilot;API Key 方式覆盖 Anthropic、OpenAI、Azure OpenAI、DeepSeek、Google Gemini/Vertex、Amazon Bedrock、Mistral、Groq、Cerebras、xAI、OpenRouter、Vercel AI Gateway、智谱 ZAI Coding Plan(含中国区)、Kimi For Coding、MiniMax、小米 MiMo(含中国区/阿姆斯特丹/新加坡节点)、Hugging Face、Fireworks、Together AI、NVIDIA NIM、Cloudflare 等。还能通过 /login llama.cpp 接入本地 llama.cpp 路由服务器,用 /llama 直接下载和加载本地模型。

    5. 四种运行形态:交互 / 打印 / RPC / SDK

    除了终端交互,Pi 支持 -p 打印模式与 --mode json 结构化输出、--mode rpc(stdin/stdout 上的 JSONL 协议,方便非 Node 语言集成),以及直接以 SDK 方式嵌入自家应用:

    import { createAgentSession, ModelRuntime, SessionManager } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
    
    const modelRuntime = await ModelRuntime.create();
    const { session } = await createAgentSession({
      sessionManager: SessionManager.inMemory(),
      modelRuntime,
    });
    await session.prompt("What files are in the current directory?");
    

    6. 供应链与项目信任双重加固

    直接依赖全部锁定精确版本、min-release-age=2 拒绝当天新发布的依赖、发布包内附 npm-shrinkwrap.json、CI 使用 npm ci --ignore-scripts 并定期跑 npm audit signatures。运行侧则有「项目信任」机制:首次进入含项目级配置或 .agents/skills 的目录会先询问,未信任前只加载上下文文件与用户级扩展。

    官方扩展示例:等待模型响应时在终端里跑 Doom
    官方扩展示例:等待模型响应时在终端里跑 Doom

    四、典型使用场景

    场景 1:把智能体改造成完全贴合自家流程的样子

    团队要求「每次改完代码自动跑 lint 并生成 checkpoint 提交」「部署只允许走内部 CLI」「敏感目录禁止写入」。在别的工具里这些要么等官方支持、要么 fork 源码;在 Pi 里就是三个扩展:一个 tool_call 事件钩子做路径门禁,一个注册 deploy 工具,一个在每轮结束时自动 git commit。写完丢进 .pi/extensions/ 全组共享,或打成 npm 包发出去。

    场景 2:低成本 / 国产模型 + 本地模型的日常编码

    /model(Ctrl+L)在 DeepSeek、Kimi For Coding、小米 MiMo、智谱 ZAI、MiniMax 之间随时切换,重活切 Claude / GPT,日常问答切便宜模型或 /llama 加载的本地模型;Ctrl+P 在自己圈定的「常用模型」间循环。底部状态栏实时显示输入/输出/缓存读写 Token、缓存命中率与累计花费,成本一目了然。

    场景 3:把编程智能体嵌进自己的产品或 CI

    pi-agent-core + pi-ai 做后端智能体服务,前端接 --mode rpc 或 SDK;CI 里用 pi -p --mode json 跑「自动修复失败测试」「批量迁移 API」这类任务,输出 JSON 直接被流水线消费。会话以 JSONL 存档,出问题时用 /tree 复盘整条决策链,还能 /export 成 HTML 或 /share 成私密 Gist 给同事看。

    五、推荐理由

    最近半年冒出来的 Coding Agent 多到看不过来,Pi 的差异化非常清晰:它把「克制」当成了产品特性。README 里那段 Philosophy 值得所有做 Agent 的人读一遍 —— 不做 MCP(写带 README 的 CLI 工具就够了)、不做子智能体(用 tmux 开多个 pi 实例)、不做权限弹窗(进容器)、不做内置待办(「它们会让模型犯迷糊」)。这些取舍未必人人认同,但每一条都给了替代路径,而不是简单的「不支持」。

    实际用下来最爽的两点:一是会话树,改坏了直接 /tree 回到三十轮之前换个思路继续,不用新开会话重讲一遍背景;二是扩展的门槛真的低,一个默认导出函数就是一个扩展,热重载 /reload 立刻生效,写工具的体验接近写普通 TypeScript 模块。加上原生支持 Kimi、MiMo、DeepSeek、智谱等国内可用的服务商,中文开发者上手成本很低。

    要注意的是:Pi 没有内置权限系统,默认以启动它的用户权限运行,官方明确建议放进容器或沙箱(文档给了 Gondolin 微虚机、Docker、OpenShell 三种方案);Pi Package 会执行任意代码,安装第三方包前务必看源码。另外仓库对新贡献者的 Issue/PR 默认自动关闭(维护者每天人工复核),提问前先读 CONTRIBUTING.md。

    六、下载地址

    项目数据(截至 2026 年 7 月 31 日):81,086 Stars · 10,008 Forks · 248 位贡献者 · TypeScript · MIT 许可 · 最新版本 v0.83.0 · 仓库仍在每日更新。

  • OpenWork:开源版 Claude Cowork,让 AI 工作流一次创建、处处复用

    OpenWork:开源版 Claude Cowork,让 AI 工作流一次创建、处处复用

    OpenWork 开源 AI 工作流平台

    OpenWork 是 different-ai 开源的一款免费桌面应用,定位为 Claude Cowork / Codex 的开源替代。它提供跨 macOS、Windows、Linux 的统一 AI 工作区,把技能(Skills)、MCP 连接、插件和常用 SaaS 服务打包成可复用的「能力」,通过同一个远程 MCP 服务器接入 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 等主流 Agent,实现「一次创建、处处复用」。

    安装要求和过程

    环境要求

    • 桌面端:macOS、Windows 或 Linux,支持 Apple Silicon 与 x86_64。
    • 开发环境:Node.js 24(仓库使用 .nvmrc 锁定),包管理器 pnpm 11.4.0,monorepo 使用 Turborepo。
    • 服务器 / 团队版:Docker + Kubernetes 可部署 OpenWork Den 控制平面(文档提供 AWS EKS、Azure AKS、GCP GKE 示例)。

    快速安装

    • 用户安装(推荐):下载安装脚本并执行 openwork-bootstrap CLI。
    curl -fsSLo /tmp/openwork-install.sh https://openworklabs.com/install.sh
    less /tmp/openwork-install.sh
    sh /tmp/openwork-install.sh
    • 安装桌面端
    openwork-bootstrap install app --manifest https://openworklabs.com/install-manifest.json --json
    openwork-bootstrap doctor --app --json
    • 从源码开发
    git clone https://github.com/different-ai/openwork.git
    cd openwork
    pnpm install
    pnpm dev  # 启动 Electron 桌面端

    或者直接访问官网 Download OpenWork 下载对应系统安装包。

    核心功能

    OpenWork 能力架构
    1. 统一能力市场
      把常用的工具、API、提示词和 MCP 封装为「技能」与「插件」,个人或团队发布到市场后即可在任意接入的 Agent 中复用。
    2. OpenWork MCP 远程接入
      只需一行命令即可把 OpenWork 接入 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 等支持 MCP 的客户端,暴露 search_capabilitiesexecute_capability 两个工具。
    3. 跨端 Electron 桌面应用
      提供本地专属工作区,离线/在线混合运行,内置 opencode 智能体运行时,支持技能编排与记忆管理。
    4. OpenWork Den 组织控制平面
      管理模型供应商配额、团队权限、桌面策略、应用版本限制,并支持 Google Workspace、Microsoft 365 等 SaaS 集成。
    5. Agent-first 安装流程
      用户可以直接让现有 AI 助手执行安装、创建工作区、打开桌面端,甚至连接 OpenWork MCP,无需手动翻阅文档。

    典型使用场景

    1. 多 Agent 共享同一套工具链

    个人开发者把常用的 Supabase、Vercel、GitHub、Slack MCP 封装进 OpenWork,配置一次后,Claude Code 写后端、Cursor 改前端、Codex 跑脚本时都能调用同一组连接和凭证,避免每个客户端重复配置。

    OpenWork 桌面应用

    2. 团队统一 AI 工作区

    技术负责人通过 OpenWork Den 发布内部技能(如「生成发布说明」「数据库迁移脚本」),分配给特定团队;同时限制可用模型、控制 token 预算、审计执行记录,实现 AI 工具在组织层面的治理。

    OpenWork Den 组织控制平面

    3. 开源替代方案落地

    对数据主权敏感或预算受限的团队,可用 OpenWork 替代 Claude Cowork / Codex:Electron 桌面端本地化运行,代码可审计,团队版可自托管,避免把核心工作流绑定到单一闭源平台。

    推荐理由

    OpenWork 的最大价值在于把「AI 工作流」从工具孤岛中解放出来。它不像传统 IDE 插件那样只服务单个编辑器,而是通过标准化 MCP 让能力在多个 Agent 之间流动。对于已经混用 Claude Code、Cursor、Codex 的开发者来说,这种「一次配置、多端复用」的体验非常解渴。

    项目本身工程化程度很高:pnpm + Turborepo 管理多包,Electron 桌面端与远程 MCP 服务器分离,Den 控制平面提供企业级治理接口,文档覆盖 K8s 部署、Google Workspace OAuth、Microsoft Entra SSO 等。GitHub 18K+ Stars 且保持高频迭代(v0.18.12 于 2026-07-30 发布),说明社区认可度不错。

    需要注意:仓库 /ee 目录为 Fair Source License,其他主体代码自定义商业许可,商用前建议阅读 LICENSE。

    下载地址

  • Voicebox:47.5K Stars 的开源 AI 语音工作室,克隆声音、全局听写、让 AI 智能体开口说话

    Voicebox:47.5K Stars 的开源 AI 语音工作室,克隆声音、全局听写、让 AI 智能体开口说话

    Voicebox 应用界面截图

    项目简介

    Voicebox 是一款本地优先的开源 AI 语音工作室——相当于把 ElevenLabs(语音合成)+ WisprFlow(语音听写) 两大云服务装进同一个免费开源的桌面应用:几秒参考音频即可克隆任意声音、7 大 TTS 引擎覆盖 23 种语言、全局热键把语音听写进系统任意输入框,还能通过 MCP 让 Claude Code / Cursor 等 AI 智能体用你克隆的声音「开口说话」。全部模型与数据均在本机运行,目前已收获 47.5K Stars,MIT 许可。

    安装要求和过程

    环境要求

    • macOS:Apple Silicon(MLX/Metal 加速)或 Intel
    • Windows:支持 NVIDIA CUDA 加速
    • Linux:暂无预编译包,需源码构建;另支持 AMD ROCm、Intel Arc
    • Docker:任意平台一行命令部署
    • 轻量引擎 LuxTTS 仅需 ~1GB 显存,CPU 也能 150 倍实时速度推理

    快速安装

    # 方式一:直接下载安装包(推荐)
    # macOS (Apple Silicon): https://voicebox.sh/download/mac-arm
    # macOS (Intel):         https://voicebox.sh/download/mac-intel
    # Windows (MSI):         https://voicebox.sh/download/windows
    
    # 方式二:Docker 一键启动
    git clone https://github.com/jamiepine/voicebox.git
    cd voicebox
    docker compose up
    

    首次启动时应用会引导下载所需模型;macOS 上还有权限向导,一步步带你完成「辅助功能」「输入监控」授权,用于全局听写自动粘贴。

    核心功能

    • 多引擎语音克隆:内置 Qwen3-TTS、Qwen CustomVoice、LuxTTS、Chatterbox Multilingual/Turbo、HumeAI TADA、Kokoro 共 7 大 TTS 引擎,零样本克隆 + 50 多个精选预置声音,覆盖 23 种语言,可逐次生成切换引擎。
    • 全局语音听写:按住热键在系统任意位置说话,松开即把转写文本粘贴进当前输入框(macOS 经辅助功能校验注入,且自动保存/恢复剪贴板);内置 Whisper 全系列模型(Turbo 版比 Large 快约 8 倍),可选本地 LLM 自动清理「嗯、啊」等口头语。
    • 给 AI 智能体一个声音:自带 MCP 服务器与 REST API,Claude Code、Cursor、Cline 等任意支持 MCP 的智能体只需调用 voicebox.speak 工具,就能用你克隆的声音向你「汇报工作」。
    • 专业级生产能力:不限长度生成(自动分句 + 交叉淡化拼接,最长 5 万字符)、多轨 Stories 时间线编辑器(做播客/对话/有声书)、8 种后期效果(变调/混响/延迟/压缩等,基于 Spotify pedalboard),生成版本全程可溯源。
    • 完全本地、隐私优先:模型、声音数据、录音捕获全部留在本机,永不上传;应用基于 Tauri(Rust)构建而非 Electron,原生性能,安装包小、内存占用低。

    典型使用场景

    1. 内容创作者做配音/播客:用自己的几秒录音克隆声音,把文章、剧本、章节直接批量转成音频;Stories 编辑器多轨拖拽即可编排双人对话播客,再叠加混响、电台音效等预设,全流程零云端费用。
    2. 开发者的「会说话的」编码智能体:给 Claude Code / Cursor 接上 Voicebox 的 MCP 服务器,长任务跑完后智能体用你指定的声音口头播报结果;配合全局听写热键,动口不动手地写 prompt,形成完整的语音 I/O 闭环。
    3. 注重隐私的日常语音输入:会议纪要、日记、即时消息全部用本地 Whisper 听写,敏感内容不经过任何第三方服务器;Captures 标签页保留每段原始音频 + 转写文本,可随时重转写、改写或升级为克隆样本。

    推荐理由

    试用下来最打动我的是「输入 + 输出一体」的产品思路:市面上克隆声音要买 ElevenLabs,语音听写要买 WisprFlow,而 Voicebox 把两半闭环装进一个 MIT 开源应用,还用本地 LLM 把两端串了起来。工程质量也远超一般开源项目——Tauri 原生应用不卡顿,生成队列异步不阻塞,甚至连 macOS 剪贴板保护、崩溃恢复这类细节都做了。对开发者来说,一行 MCP 配置就能让编码智能体开口说话,这个体验相当新奇实用。如果你需要一套不上云、不订阅的完整语音方案,这个项目值得马上装上试试。

    下载地址

  • MiMoCode:小米开源的终端 AI 编程助手,让模型与 Agent 共同进化

    MiMoCode:小米开源的终端 AI 编程助手,让模型与 Agent 共同进化

    MiMoCode

    项目简介

    MiMoCode 是小米开源的一款终端原生 AI 编程助手,主打“模型与智能体共同进化”。它不仅能读写代码、执行命令、管理 Git,还通过持久记忆、智能上下文压缩、子智能体编排和可复用工作流,让 AI 在长周期开发任务中保持对项目的深度理解。

    安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js 20+(推荐,npm 全局安装)
    • macOS / Linux / Windows 均支持
    • 可选:Bun(开发构建需要)

    快速安装

    # macOS / Linux 一键安装
    curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash
    
    # Windows PowerShell 一键安装
    powershell -ep Bypass -c "irm https://mimo.xiaomi.com/install.ps1 | iex"
    
    # 或 npm 全局安装(跨平台)
    npm install -g @mimo-ai/cli
    
    # 启动
    mimo
    

    首次启动会自动引导配置:可选 MiMo Auto(限时免费、零配置)、小米 MiMo 平台 OAuth、Codex / Claude Code 迁移、OpenAI / xAI 等自定义 Provider。

    核心功能

    MiMoCode 核心特性

    1. 三种主智能体:Build(全权限开发)、Plan(只读分析)、Compose(规格编排)。按 Tab 切换,子智能体按需并行创建。
    2. 持久记忆系统:基于 SQLite FTS5,自动维护 MEMORY.md、会话检查点、任务进度日志,跨会话自动注入上下文。
    3. 智能上下文管理:自动检查点 + 上下文重建 + 预算化注入;/context-limit 可按模型自定义压缩点,兼顾成本与质量。
    4. 四大内置工作流:compose(全流程开发)、deep-research(深度研究)、fact-check(事实核查)、research-experiment(自主优化实验),支持自定义 .mimocode/workflows/*.js
    5. 自我进化能力/dream 提炼会话知识入库,/distill 把重复操作打包成技能,/goal 设定目标并由裁判模型判定停机条件。

    典型使用场景

    • 新功能全栈交付:输入需求后,Build 智能体调用 /compose-next 完成需求澄清 → 规格文档 → 代码实现 → 验证 → 合并,适合清晰可拆分的开发任务。
    • 代码库探索与重构:Plan 智能体以只读模式分析项目结构,结合持久记忆整理架构决策,再做安全的重构规划。
    • 调研型任务:调用 deep-research 工作流,并行检索多源信息、生成带引用链接的 Markdown 报告,适合技术选型或竞品分析。

    推荐理由

    MiMoCode 不是又一个“聊天式代码补全”工具,它在长程记忆上下文工程上下了真功夫。MEMORY.md + 检查点 + 任务进度日志的组合,解决了大多数 Agent 每次重启都要“重新认识项目”的痛点。再加上 /dream/distill 的自我进化机制,它会在使用过程中越来越懂你的代码库和习惯。如果你同时用 Claude Code 或 Codex,MiMoCode 还支持一键迁移 Provider,切换成本很低。小米官方维护、MIT 许可、TypeScript 全栈,对中文开发者非常友好。

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