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라이트코어

터미널 워크플로우에 대한 실용적인 크로스 플랫폼 코딩 에이전트.

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LiteCoder는 저장소 수준의 소프트웨어 개발을 위해 설계된 Python 코딩 시약 CLI입니다. 내장 개발 도구, 지속 세션, 컨텍스트 관리, 내구성 메모리, 다중 시약 협력 및 확장 가능한 통합과 스트리밍 터미널 인터페이스를 결합합니다.

실제 API로 기록된 1개의 연속 세션. 로컬 경로 및 내부 식별자는 위생적입니다.

하이라이트

• Terminal-first 워크플로우 - 대화형 인터페이스를 사용하여 단일 프롬프트를 실행하거나 이전 세션을 재시작합니다.
• ** 유연한 모델 제공 업체 ** - Anthropic Messages, OpenAI Chat Completions 또는 OpenAI Responses 호환 API를 통해 연결하십시오.
• ** 제어 실행 ** - 실행 시간 동안 비밀 중복과 작업 공간의 mutations 및 외부 부작용에 명시된 권한을 적용합니다. -Context Management — persist 대화, 트랙 토큰 예산 및 컴팩트한 긴 세션을 자동으로 또는 수요에. -Project Memory - readable Markdown 및 로드 관련 추억으로 튼튼한 작업공간 지식 저장.

LiteCoder

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

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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