Skip to content

README.ru.md

Latest commit

 

History

History
290 lines (210 loc) · 17.3 KB

README.ru.md

File metadata and controls

290 lines (210 loc) · 17.3 KB
Raw
Devo desktop coding agent app icon and wordmark

Devo - open-source coding agent с Desktop app, terminal TUI/CLI и модельно-нейтральным Rust runtime для приватных, корпоративных и OpenAI-совместимых модельных сред. Подключайте DeepSeek, Qwen, Kimi, Anthropic-совместимые API, локальные шлюзы или собственные endpoint моделей.

Stars Language License PRs Welcome CI Release

English | 简体中文 | 繁體中文 | 日本語 | Русский

Почему Devo · Скриншоты · Возможности · Проверенные модели · Проверенные платформы · Установка · Быстрый старт · Документация

Скриншоты

Devo terminal TUI coding agent работает в локальном репозитории и показывает модель, контекст и token status

Devo desktop coding agent app показывает беседу по репозиторию, боковую панель проекта и управление моделью

Почему Devo

Devo предназначен для команд, которым нужен coding agent вне единой hosted экосистемы моделей. Он оставляет Desktop experience, terminal workflow, выбор модели, поведение runtime и выполнение в workspace под вашим контролем.

  • Подключайте свою модель - Через provider/model Connections можно подключать OpenAI-compatible Chat Completions, OpenAI-compatible Responses, Anthropic Messages, DeepSeek, Qwen, Kimi или приватные model gateways.
  • Подходит для приватных и intranet-сред - Devo запускается как единый локальный Rust binary, поддерживает offline installation paths и может указывать на внутренние endpoint без зависимости от hosted agent service.
  • Один agent для Desktop и terminal - Используйте Desktop app для визуального onboarding и повседневного coding, либо CLI/TUI для terminal-native automation, remote shell и scriptable workflows.
  • Расширяемый agent runtime - MCP servers, reusable skills, аудируемые сессии, permissions и multi-agent flows являются возможностями runtime, а не одноразовыми prompt.

Возможности

  • Модельно-нейтральный provider runtime - Используйте provider/model Connections для OpenAI-совместимых, Anthropic-совместимых, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, MiniMax, Xiaomi MiMo, OpenRouter или локальных endpoint.
  • Поддержка MCP - Подключайте внешние инструменты и контекст через серверы Model Context Protocol. Управляйте через CLI: devo mcp add|list|enable|disable|remove (см. Конфигурацию).
  • Поддержка Skill - Упаковывайте повторяемые workflow, инструкции, скрипты и справочные материалы как переиспользуемые Agent Skills.
  • Поддержка долгих задач - Позвольте Devo автоматически управлять контекстом в многошаговой работе, чтобы не терять ход задачи по мере ее роста.
  • Поддержка нескольких агентов - Разделяйте работу между специализированными агентами, сохраняя координацию видимой в сессии.
  • Plan Mode - Разбивайте крупные задачи на понятные многошаговые планы до начала реализации.
  • Параллельные вызовы инструментов - Запускайте несколько независимых инструментов параллельно, чтобы модели меньше ждали и быстрее продвигались.
  • Выполнение инструментов с разрешениями - Проверяйте чувствительные вызовы инструментов до того, как они затронут рабочую область.
  • Аудируемые сессии - Храните вывод модели, вызовы инструментов, approvals, расход token и историю сессии в виде, пригодном для проверки и возобновления.
  • Видимость стоимости и контекста - Показывайте input/output token, cached token и использование context window там, где провайдеры это раскрывают.
  • Легковесный Rust runtime - Построен на Rust, с малым расходом памяти и компактным локальным runtime.
  • Встроенный семантический поиск по коду (MCP) - Опциональный bundled MCP сервер (code_search / devo-code-search-mcp), по умолчанию не устанавливается и выключен. Запускает локальную CPU-модель эмбеддингов и сочетает dense retrieval с BM25, сокращая контекст поиска по сравнению с агентами только на grep/find. Установите через --with-code-search, затем включите через devo mcp enable code_search или TUI /mcps.

Проверенные модели

DeepSeek v4 Flash / Pro GLM 5.2 MiniMax M3 Qwen3 Coder Next Kimi K3

Встроенный каталог моделей Devo содержит проверенные определения моделей для Qwen, Kimi, MiniMax, GLM и DeepSeek. Endpoint поставщиков остаются настраиваемыми через provider/model Connections.

Проверенные платформы

macOS проверен Linux проверен Windows проверен

Devo протестирован на macOS, Linux, Windows и Kylin OS.

Для китайских корпоративных пользователей

Kylin OS проверен Поддержка HarmonyOS в планах

Поддержка Kylin OS выделена отдельно, потому что отечественные операционные системы часто являются реальным требованием при внедрении в китайских корпоративных средах. Поддержка HarmonyOS находится в roadmap; мы приветствуем вклад участников с устройствами HarmonyOS, которые смогут собрать, протестировать и опубликовать релизы для этой платформы.

Установка

Devo можно установить в двух формах. Выберите Desktop app для графического coding agent workspace, terminal-native TUI/CLI для shell-first разработки или установите оба варианта на одной машине.

Вариант 1: Desktop App

Начните здесь, если хотите использовать графический интерфейс Devo. Скачайте последний Devo Desktop package со страницы GitHub Releases, затем выберите asset для вашей операционной системы и архитектуры:

  • macOS - скачайте .dmg или .zip asset вида devo-desktop-...-mac-....
  • Windows - скачайте .exe asset вида devo-desktop-...-windows-....
  • Linux - скачайте .AppImage, .deb или .rpm asset вида devo-desktop-...-linux-....

Если macOS сообщает, что Devo.app повреждено и не может быть открыто, это ожидаемо. Текущие macOS Desktop builds не подписаны, поэтому после установки выполните следующую команду, чтобы macOS могла запустить приложение:

sudo xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/Devo.app

Вариант 2: TUI / CLI

Установите terminal-native команду devo, если предпочитаете TUI, хотите shell automation или хотите использовать Devo вместе с Desktop app.

Linux / macOS:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/7df-lab/devo/main/install.sh | sh

Windows:

irm 'https://raw.githubusercontent.com/7df-lab/devo/main/install.ps1' | iex

Онлайн-установщик размещает devo в Devo home directory и устанавливает вспомогательный rg sidecar для быстрого поиска по репозиторию. По умолчанию code_search MCP и его локальная модель не устанавливаются.

Необязательно: установить code_search MCP и локальную модель

Используйте это только если хотите установить code-search MCP и скачать модель Hugging Face во время установки.

Linux / macOS:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/7df-lab/devo/main/install.sh | sh -s -- --with-code-search

Windows:

$env:DEVO_INSTALL_CODE_SEARCH = "1"; irm 'https://raw.githubusercontent.com/7df-lab/devo/main/install.ps1' | iex

Обновление существующей установки до последнего release:

devo upgrade

Команда обновления запускает тот же установщик для текущей платформы, а установщик выводит переход версии, например Version: v0.1.12 -> v0.1.15.

Для intranet-сред или установки без доступа к сети см. Офлайн-установку.

Быстрый старт

Настройте provider, откройте репозиторий и запустите TUI:

cd /path/to/your/repo
devo onboard

Полезные команды:

devo                         # запустить интерактивный TUI в текущем репозитории
devo resume <session-id>

Конфигурация

devo onboard - рекомендуемый путь настройки. Он записывает provider и model Connections и каталог моделей в providers.json, а API key сохраняет в пользовательском auth.json.

Чтобы вручную подключить свой ключ и кастомную модель:

  1. Определите provider.<id>.models.<model-id> в providers.json и задайте модель по умолчанию в форме provider/model.
  2. Положите секрет в DEVO_HOME/auth.json и ссылайтесь на этот credential id из provider.<id>.credential — не пишите сам API key в providers.json.
  3. Установите wire_api в соответствии с протоколом endpoint: openai_chat_completions, openai_responses или anthropic_messages.

Полный пример (параметры кастомной модели + API key) и описание протоколов: Конфигурация.

Docs

Часто задаваемые вопросы

Каков статус проекта?

Devo находится на стадии pre-1.0 и активно развивается. Он готов для локальной оценки, экспериментов и использования участниками проекта; публичные API и конфигурация еще могут меняться.

Какие модели поддерживаются?

Встроенные метаданные моделей сейчас покрывают семейства Qwen, Kimi, MiniMax, GLM и DeepSeek. Любой endpoint модели, который поддерживает OpenAI-compatible Chat Completions, OpenAI-compatible Responses или Anthropic Messages API, можно подключить через provider/model Connections.

Как подключить свой API key?

Используйте devo onboard или отредактируйте пользовательский auth.json и укажите этот credential id в provider.<id>.credential в providers.json. См. Конфигурацию.

Что выбрать: Desktop app или TUI/CLI?

Используйте Desktop app, если вам нужны visual onboarding, просмотр сессий и графический coding workspace. Используйте TUI/CLI, если вам нужны terminal-native automation, remote shell workflows или coding agent внутри существующей command-line setup. Оба интерфейса работают с одним локальным Devo runtime.

Участие в разработке

Вклад приветствуется, пока проект остается ранним:

  • Архитектурная обратная связь по client/server runtime, provider layer, safety model и TUI.
  • Документация и переводы.
  • Покрытие Provider, model и wire API.
  • Точечные исправления с командами проверки и регрессионными тестами.

Откройте issue или pull request, чтобы обсудить изменения.

Лицензия

Проект распространяется по MIT License.

Если Devo оказался полезен, пожалуйста, поставьте ему star.