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ライトコーダ

ターミナルワークフローのための実用的なクロスプラットフォームのコーディングエージェント。

日本語 | スタッフ

LiteCoder は、リポジトリレベルのソフトウェア開発用に設計された Python コーディングエージェント CLI です。 それは作り付けの開発用具、persistentの会合、コンテキスト管理、耐久の記憶、複数の試薬の協同および拡張可能な統合とストリーミング ターミナル インターフェイスを結合します。

実際のAPIで記録された1つの連続セッション。 ローカルパスと内部識別子はサニタイズされます。

##ハイライト

• Terminal-first Workflow* — 対話型インターフェイスを使用して、単一のプロンプトを実行するか、前のセッションを再開します。
• 柔軟なモデルプロバイダ — Anthropic Message、OpenAIチャットの完了、またはOpenAIレスポンスの互換性のあるAPIを介して接続します。
• 制御された実行 — ワークスペースの変異と外部の副作用への明示的な権限を適用します。, 実行時間全体に秘密の赤字. -Context Management — パージストの会話、トークンの予算の追跡、およびコンパクトな長いセッションは自動的にまたはオンデマンド。
• プロジェクトメモリ — 読みやすいマークダウンとして耐久性のあるワークスペースの知識を保存し、関連する記憶を後で回転させます.

LiteCoder

A practical, cross-platform coding agent for terminal workflows.

English | 中文

LiteCoder is a Python coding-agent CLI designed for repository-level software development. It combines a streaming terminal interface with built-in development tools, persistent sessions, context management, durable memory, multi-agent collaboration, and extensible integrations.

One continuous session recorded with a real API. Local paths and internal identifiers are sanitized.

Highlights

• Terminal-first workflow — use the interactive interface, run a single prompt, or resume a previous session.
• Flexible model providers — connect through Anthropic Messages, OpenAI Chat Completions, or OpenAI Responses compatible APIs.
• Controlled execution — apply explicit permissions to workspace mutations and external side effects, with secret redaction throughout the runtime.
• Context management — persist conversations, track token budgets, and compact long sessions automatically or on demand.
• Project memory — store durable workspace knowledge as readable Markdown and load relevant memories into later turns.
• Agent collaboration — coordinate tasks, subagents, teams, background tools, message passing, and isolated Git worktrees.
• Extensible runtime — add MCP servers, lifecycle hooks, and project or user skills without changing the agent loop.

Quick Start

LiteCoder requires Python 3.11 or later and an API key for a supported provider.

From the repository root, install LiteCoder with provider and MCP support:

python -m pip install ".[providers,mcp]"

Copy config.example.toml to ~/.litecoder/config.toml, then configure a provider and model:

default_provider = "custom"

[providers.custom]
type = "openai-chat-completions"
base_url = "https://your-provider.example/v1"
model = "your-model"
api_key = "your-api-key"

Set type to anthropic-messages, openai-chat-completions, or openai-responses to match the endpoint exposed by the service. Official and third-party compatible endpoints use the same configuration path. You can also store the API key after defining the provider:

litecoder config set-key custom

Start LiteCoder inside the repository you want to work on:

litecoder

Usage

CLI

# Run one prompt in a new session
litecoder run "inspect this repository and summarize its architecture"

# Resume an existing session
litecoder resume 

# Inspect persisted state
litecoder sessions list
litecoder sessions show 
litecoder tasks list
litecoder tasks show 

# Inspect traces and integrations