Status (状态): Active Development (持续开发中)
Inspired by (灵感来源): Claude Code & Aider
Clude Code 是一个专注于本地化落地 (Local-First) 的编程代理 CLI。它通过一套闭环的 Agent 编排逻辑 (Orchestration),使本地模型 (通过 llama.cpp) 能够理解代码库、规划任务、执行高精度补丁编辑、并进行审计追溯。
本仓库沉淀了从功能分析、架构设计到模块化实现的全过程文档与源码。
📖 技术白皮书与模块进度总览 (Technical Overview) (开发者必读)
| 特性 | 说明 | 状态 |
|---|---|---|
| 本地优先 (Local-First) | 深度集成 llama.cpp HTTP API,保护隐私,无须云端 Token。 |
✅ 已落地 |
| 精准编辑 (Patch Engine) | 借鉴 Aider 的 Search-Replace 块逻辑,支持 apply_patch 与 undo_patch。 |
✅ 已落地 |
| 仓库感知 (Repo Map) | 基于 universal-ctags 的符号拓扑,让 Agent 拥有全局架构视野。 |
✅ 已落地 |
| 语义 RAG (Vector Search) | 集成 LanceDB + fastembed,支持对大规模代码库的异步索引与语义检索。 |
✅ 已落地 |
| 安全审计 (Audit Trace) | 全量记录工具调用日志与执行轨迹,支持 Hash 级补丁完整性校验。 | ✅ 已落地 |
| 交互式修复 (Auto-Fix) | doctor --fix 能够自动诊断并跨平台安装 rg、ctags 等外部依赖。 |
✅ 已落地 |
| 可观测性 (Observability) | 全面的性能指标监控、分布式追踪和性能分析功能。 | ✅ 已落地 |
| 性能监控 | 自动收集系统、应用和业务指标,支持 Prometheus 格式导出。 | ✅ 已落地 |
| 分布式追踪 | 基于 OpenTelemetry 标准的端到端追踪,支持采样和批量导出。 | ✅ 已落地 |
| 性能分析 | CPU、内存、I/O 和函数级性能分析,支持装饰器和上下文管理器。 | ✅ 已落地 |
# 1. 创建环境 (Create Environment)
conda create -n clude_code python=3.11 -y
conda activate clude_code
# 2. 安装项目 (Install Package)
pip install -e ".[rag]"
# 3. 配置 LLM (Configure LLM)
$env:CLUDE_WORKSPACE_ROOT="D:\Work\AI\clude_code"
$env:CLUDE_LLM__BASE_URL="http://127.0.0.1:8899"
$env:CLUDE_LLM__API_MODE="openai_compat"# 1. 诊断环境 (Doctor)
clude doctor --fix
# 2. 初始化项目记忆 (Init Memory)
clude chat --select-model
/init
# 3. 启动 TUI (Start TUI)
clude chat --live --live-ui opencode完整参数说明请参考
clude --help。
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交互模式 (Interactive):
clude chat --live --live-ui opencode: 推荐,多窗格 TUI。clude chat --live --live-ui enhanced: Claude Code 风格侧边栏。
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非交互模式 (Non-Interactive):
clude chat -p "Review code": 单次执行 (Print Mode)。clude chat -p --output-format json "...": 脚本集成模式。
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会话管理 (Session Management):
clude chat -c: 继续上一次会话 (Continue)。clude chat -r <session_id>: 恢复指定会话 (Resume)。
clude tools: 查看可用工具清单 (Tools List)。clude doctor: 环境诊断与修复 (Environment Check)。clude models: 列出可用模型 (Models List)。
本项目文档体系分为设计规范、进度报告与技术深挖三部分。
- 项目总览 (Overview): 完整的功能矩阵与架构图。
- 开发计划 (Roadmap): P0/P1/P2 迭代计划与审计结论。
- 模块进度 (Progress): 技术实现的计分卡与业界对比。
- 业界 Code Agent 技术白皮书: 架构原理与最佳实践。
- Agent 决策链路审计与评分: Trace ID、控制协议与重规划机制。
- RAG 深度调优路线图: Hybrid Search 与 AST Chunking。
- 健壮性复盘报告: 系统稳定性分析。
(注:动画展示了从 CLI 输入到 Agent 编排再到 LLM 反馈的完整闭环)