mini-kode

Из публичных источников

Образовательный CLI-агент для программирования на основе ИИ

Машинный перевод · Показать оригинал

An educational AI coding agent CLI

AI-инструментКатегория: AI-инструментыOpen sourceданные проверены 16 окт. 2026 г.

Обзор

  • ai
  • cli
  • coding-agent
  • educational
  • human-in-the-loop-ai
  • llm
  • tool-system

Установка

Команды только показываются, маркетплейс их не выполняет. Сверяйтесь с официальной документацией.
  • Реестр пакетов языкаnodejsИз публичных источниковиз манифеста пакета — публикация в реестре не проверена
    npm install -g mini-kode

    Не проверено: перед установкой убедитесь, что пакет в реестре принадлежит этому проекту.

    www.npmjs.com/package/mini-kode ↗
  • Сборка из исходниковИз публичных источниковиз метаданных каталога

    Сборка из исходников: проверенного рецепта сборки нет — следуйте инструкциям репозитория.

    github.com/minmaxflow/mini-kode ↗

Совместимость

«Неизвестно» значит, что доказательств не найдено, а не что продукт несовместим.
ПлатформаСтатусАрхитектураДоказательствоУверенность
WindowsНеизвестно———
macOSНеизвестно———
LinuxНеизвестно———
Web browserНеизвестно———
Server / self-hostedНеизвестно———
Container (OCI)Неизвестно———
Node.jsСовместимо—манифест пакета: package.json name0.60

Релизы

проверено 30 окт. 2026 г.
В источнике релизы не найдены.

Профиль качества

алгоритм quality-v1.0 · оценено 16 окт. 2026 г.
Оценка качества62
Оценка риска0
Уверенность 1.00
Оценка качества и оценка риска — разные показатели. Высокое качество не гарантирует безопасность.

Составляющие оценки

Поддержка · 206
last activity 346 days ago
Документация · 1515
README 4900 chars, description present
Готовность к использованию · 159
install instructions: yes; releases: no
Метаданные · 108
3/4 of description, homepage, license, topics
Релизы · 102
0 release(s)
Точность категории · 107
classifier confidence 0.65
Популярность · 106
307 stars (log-dampened, 10k = max)
Ясность лицензии · 55
SPDX MIT
Сообщество · 55
issues enabled, 31 forks

Лицензия

MIT
Лицензия известнапо данным хостинга репозитория

Это статус политики каталога, а не юридическое заключение.

Источники

github.com/minmaxflow/mini-kodeОсновной★ 307 звёздактивность 4 нояб. 2025 г.Основной репозиторий · Уверенность 1.00

Отзывы

Войдите, чтобы написать отзыв

Отзывов пока нет.

Альтернативы

README

Из minmaxflow/mini-kode · лицензия MIT · загружено 30 окт. 2026 г.

Mini-Kode

An educational AI coding assistant project that helps you understand and hack modern AI coding assistant systems.

🌟 Why Mini-Kode?

[Demo]

Mini-Kode is an educational project designed to help developers understand modern Coding Agent architecture. We strike the perfect balance between overly complex open-source projects and simplistic demo examples, offering a complete yet manageable implementation (14K lines of production code) with:

  • 📚 Education-First Design - Clean architecture built on OpenAI SDK with thoughtful type design and comprehensive comments
  • 🛠️ Complete Tool System - Unified interface with comprehensive tools for file operations, search, and command execution
  • 🔌 MCP Integration - Connect to external MCP servers for extended functionality
  • ⚙️ Multi-LLM Support - Compatible with OpenAI APIs, including GLM, DeepSeek, and other mainstream models
  • 🤖 Agent Loop - Complete LLM workflow with streaming responses and human-in-the-loop permission approval
  • 🎨 Modern UI - React/Ink-based terminal interface with theme support

🚀 Quick Start (Install & Use)

Install Globally

npm install -g mini-kode

Set Up API Key

DeepSeek (tested and verified):

export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key"

Or use GLM (智谱AI) (tested and verified):

export GLM_API_KEY="your-glm-api-key"

Or use OpenAI compatible API:

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
# or
MINIKODE_API_KEY="your-api-key"
MINIKODE_BASE_URL="https://your-api-provider.com/v1"
MINIKODE_MODEL="your-model-name"

Run Mini-Kode

# Interactive mode (launch UI)
mini-kode

# Non-interactive mode (direct execution)
mini-kode "help me fix the bug in auth.ts"

🔧 Development Quick Start

Prerequisites

  • Bun
  • pnpm

Install Dependencies

pnpm install

Development Commands

# Development mode with file watching
pnpm run dev

# Build
pnpm run build

# Test
pnpm run test

📖 Learning Resources

Want to dive deeper into the system architecture? Check out docs/README.md for complete system documentation and architecture explanations.

📚 Project Analysis

For a comprehensive code analysis and walkthrough, visit Mini-Kode Deep Analysis - an in-depth exploration of the codebase architecture, design patterns, and implementation details.

🧠 Project Memory

Mini-Kode automatically uses AGENTS.md file in your project root to provide context-aware assistance:

  • Automatic Context: System reads AGENTS.md to understand your project
  • Customizable: Edit AGENTS.md to include project-specific information
  • Persistent Memory: Maintains project context across sessions

🏗️ Project Structure

src/
├── tools/          # Tool system and individual tools
├── ui/             # Ink-based CLI interface components
├── llm/            # LLM client and streaming integration
├── permissions/    # Two-layer permission system
├── config/         # Configuration management
├── cli/            # CLI framework and commands
├── agent/          # Core agent logic
├── sessions/       # Session management
└── utils/          # Shared utilities

🛠️ Tech Stack

  • TypeScript - Static type checking
  • pnpm - Package management
  • Ink - React terminal UI
  • OpenAI SDK - LLM integration (supports DeepSeek/OpenAI/compatible APIs)
  • Vitest - Testing framework
  • Zod - Runtime type validation
  • Commander - CLI framework

🚧 Future Plans

  1. Session Persistence and Resume - Save and restore agent sessions
  2. LLM Built-in Tool Integration - Support for LLM's native tool capabilities (note: DeepSeek currently doesn't support web search tools)
  3. Image Input Support - Process and analyze image inputs
  4. Sub Agents Functionality - Hierarchical agent delegation
  5. Reasoning Model Support - Integration with reasoning-focused models
  6. Tool Call Message Streaming - Real-time streaming of tool execution
  7. Context Caching - Smart caching of conversation context to reduce token usage

📚 References

This project was inspired by and references the following resources:

Открыть репозиторий ↗