ikooky/litecoder

LiteCoder

Практичный кроссплатформенный агент кодирования для терминальных рабочих процессов.

Английский 中

LiteCoder - это CLI-кодирующий агент Python, предназначенный для разработки программного обеспечения на уровне репозиториев. Он сочетает в себе интерфейс потокового терминала со встроенными инструментами разработки, постоянными сессиями, управлением контекстом, прочной памятью, сотрудничеством с несколькими агентами и расширяемыми интеграциями.

Один непрерывный сеанс записывается с реальным API. Локальные пути и внутренние идентификаторы дезинфицируются.

Основные моменты

Terminal-first workflow — используйте интерактивный интерфейс, запустите одну подсказку или возобновите предыдущую сессию. **Провайдеры гибких моделей подключаются через Anthropic Messages, OpenAI Chat Completions или OpenAI Responses. Контролируемое исполнение — применяйте явное разрешение на мутации рабочего пространства и внешние побочные эффекты с секретной редакцией в течение всего времени выполнения. Управление контекстом — постоянные разговоры, отслеживание бюджетов токенов и компактные длинные сессии автоматически или по требованию.

• Проектная память - храните прочные знания рабочего пространства в виде читаемого Markdown и загружайте соответствующие воспоминания в более поздние повороты.

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