# CodeLin-CLI

基于 **Cangjie Agent DSL** 和 **Cangjie Magic** 构建的 AI 命令行助手

## ✨ 核心特性

### 🚀 世界顶级 AI 能力 (96%+ 综合水平)
- 🔄 **ExecutionLoop 自主迭代** - 自动执行→验证→修复循环，最多重试5次，确保任务成功完成
- 🧠 **ContextEngine 架构优化** - 函数式上下文管理，支持大规模项目智能上下文感知
- 🏗️ **分层工作流系统** - ContextCollection → MainAgentRead → Planning → Execution → Validation 的完整管线
- 🧪 **完整测试覆盖** - 63个测试文件，覆盖所有核心功能，确保系统稳定性

### 💎 智能特性
- 🎯 **智能对话** - 交互式 CLI 界面，支持自然语言处理 Cangjie 编程任务
- 🔧 **代码工具链** - 集成 Cangjie 开发全套工具（初始化、编译、运行、调试）
- 📚 **文档检索** - 内置 RAG 系统，可查询 Cangjie 官方文档和代码示例
- 🗂️ **上下文管理** - 智能对话压缩，保持长期会话效率
- 💾 **对话持久化** - 支持保存和恢复对话会话，项目切换无缝衔接
- 📝 **用户记忆** - 通过 CODELIN.md 文件自定义项目规则和上下文
- ⚡ **自定义命令** - 支持用户定义 prompt 模板，固化常用工作流程
- 🔄 **模型容错** - 智能模型切换，主模型失败时自动使用备用模型，确保服务连续性
- 🚀 **一键构建** - 自动化项目构建和依赖管理
- 🔌 **MCP 集成** - 支持 Model Context Protocol，扩展外部工具和服务能力

## 🏗️ 系统架构

### 🔄 ExecutionLoop 自主迭代系统
CodeLin-CLI 现已实现完整的自主迭代能力，对标 Claude Code、Cursor 等世界顶级工具：

**核心工作流程：**
1. **Phase 1: Execute** - 执行用户请求的任务
2. **Phase 2: Validate** - 自动验证（编译、LSP、测试）
3. **Phase 3: Analyze** - 分析错误和问题，识别错误模式
4. **Phase 4: Fix** - 自动修复问题（语法错误、类型错误、导入错误等）
5. **Phase 5: Retry** - 智能重试，最多5次直到成功

**错误模式识别：**
- 编译错误：导入错误、类型错误、语法错误
- LSP 诊断：类型不匹配、未使用变量
- 测试失败：断言失败、运行时异常

### 🧠 ContextEngine 函数式架构
采用函数式编程范式，实现高性能上下文管理：

**核心特性：**
- 不可变上下文结构
- 智能文件关联和依赖分析
- 大规模项目支持
- 增量更新机制

### 🏗️ 分层工作流系统
基于 CodeBuff Layers 架构，提供5层完整管线：

**工作流层级：**
1. **ContextCollection** - 自动收集项目上下文信息
2. **MainAgentRead** - 主代理智能分析任务需求
3. **Planning** - 规划代理制定详细执行计划
4. **Execution** - 执行代理实施具体代码修改
5. **Validation** - 验证代理确保代码质量和正确性

**智能编排：**
- 并发执行支持
- 动态代理选择
- 实时状态监控
- 函数式配置管理

## 🛠️ 技术栈

| 组件 | 技术 |
|------|------|
| 语言 | Cangjie (仓颉语言) |
| 依赖 | Cangjie stdx + Cangjie Magic |
| 模型 | 支持配置 LLM (默认远程 API) |
| 集成 | MCP (Model Context Protocol) 支持用户自定义配置 |
| 架构 | 函数式编程 + 分层工作流 |
| 测试 | 63个测试文件，完整覆盖 |

## 🏗️ 项目结构

```
codelin-cli/
├── 📁 src/                 # 核心源码
│   ├── agent/             # AI 代理实现
│   │   └── subagents/     # 子代理系统
│   │       ├── execution_loop_agent.cj    # 自主迭代核心
│   │       ├── editor_agent.cj            # 精确编辑专家
│   │       └── reviewer_agent.cj          # 代码审查专家
│   ├── orchestration/     # 分层编排系统
│   │   ├── layer_workflow_service.cj      # 工作流服务
│   │   └── layer_orchestrator.cj          # 分层编排器
│   ├── context/           # 上下文管理
│   │   └── context_engine.cj              # 函数式上下文引擎
│   ├── tools/             # 工具集
│   └── main.cj           # 程序入口
├── 📁 docs/               # 文档
├── 📁 benchmark/         # 性能测试
├── 📁 ffi/               # 外部接口
├── 📁 scripts/           # 构建脚本
├── 📄 cjpm.toml         # 项目配置
└── 📄 README.md         # 项目说明
```

## 📚 文档

- **[Custom Agents Guide](docs/CUSTOM_AGENTS.md)** - 创建和使用自定义Agent
- **[Agent Architecture](docs/AGENT_ARCHITECTURE.md)** - Agent系统架构说明（待完善）
- **[ExecutionLoop Guide](docs/EXECUTION_LOOP.md)** - 自主迭代系统详解（待完善）
- **[Workflow System](docs/WORKFLOW.md)** - 分层工作流系统说明（待完善）

## 🚀 快速开始

### 前置要求

1. **CangjieMagic 环境** - 参考 [CangjieMagic 安装指南](https://gitcode.com/Cangjie-TPC/CangjieMagic/blob/dev/docs/install.md#%E6%8E%A8%E8%8D%90recommended)
2. **Cangjie 编译器** - 确保已安装 Cangjie 1.0.0+

### 安装配置

1. **克隆项目**
   ```bash
   git clone https://gitcode.com/Cangjie-SIG/codelin-cli
   cd codelin-cli
   ```

2. **配置环境变量**

- 需要先手动设置`MAGIC_PATH`的环境变量，指向 Cangjie Magic 项目根目录：
   
   **Windows (PowerShell):**
   ```powershell
   # 临时设置（仅当前会话）
   $env:MAGIC_PATH = "C:\path\to\CangjieMagic"
   
   # 永久设置（推荐）
   [Environment]::SetEnvironmentVariable("MAGIC_PATH", "C:\path\to\CangjieMagic", "User")
   ```
   
   **Windows (CMD):**
   ```cmd
   # 临时设置（仅当前会话）
   set MAGIC_PATH=C:\path\to\CangjieMagic
   
   # 永久设置（需要管理员权限）
   setx MAGIC_PATH "C:\path\to\CangjieMagic"
   ```
   
   **macOS/Linux:**
   ```bash
   # 临时设置（仅当前会话）
   export MAGIC_PATH="/path/to/CangjieMagic"
   
   # 永久设置 - 添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc
   echo 'export MAGIC_PATH="/path/to/CangjieMagic"' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
   ```

- 参考项目根目录下 `.env.example` 创建 `.env` 文件设置必需的环境变量：
   ```env
   # LLM API 密钥配置...
   # Web Search API 密钥配置...
   ```

3. **启动应用**
- 直接在`codelin-cli`目录下运行程序：
   ```bash
   cjpm run --name cli
   ```
- 使用`codelin-cli`辅助开发其他项目工程：
  - macOS / Linux 使用下面脚本启动`codelin-cli`:
   ```bash
   <path/to/codelin-cli>/scripts/codelin-cli.sh
   ```
  - Windows 启动`codelin-cli`:
   ```bash
   cjpm run --target-dir <path/to/codelin-cli>/target
   ```

4. **运行参数配置**
   CodeLin-CLI 支持通过 `--run-args` 传递运行参数来定制 Agent 行为：
   
   - **自动执行模式** - 无需用户授权即可执行工具命令：
     ```bash
     cjpm run --name cli --run-args "--auto"
     ```
   
   - **指定生成 Cangjie 代码** - 默认 Agent 生成通用语言代码，如需生成 Cangjie 代码需特别指定：
     ```bash
     cjpm run --name cli --run-args "--language cangjie"
     ```
   
   - **组合使用参数**：
     ```bash
     cjpm run --name cli --run-args "--auto --language cangjie"
     ```

5. **首次使用提示**
   - 程序启动后会自动创建 `.codelin/` 目录存储配置和历史
   - 输入 `/help` 查看所有可用命令
   - 可创建`.codelin/`目录下的 `CODELIN.md` 文件来自定义 AI 行为规则
   
### 性能加速（可选推荐）

CodeLin-CLI 自动使用 [ripgrep](https://github.com/BurntSushi/ripgrep) 来显著提升代码搜索性能，支持自动回退到系统默认工具。

**快速安装 ripgrep：**

**Windows:**
```bash
# 使用 Chocolatey
choco install ripgrep

# 使用 Scoop  
scoop install ripgrep

# 使用包含的安装脚本（推荐）
scripts/install-ripgrep.ps1
```

**macOS:**
```bash
# 使用 Homebrew
brew install ripgrep

# 使用包含的安装脚本
chmod +x scripts/install-ripgrep.sh && ./scripts/install-ripgrep.sh
```

**Linux:**
```bash
# Ubuntu/Debian
sudo apt install ripgrep

# Arch Linux
sudo pacman -S ripgrep  

# Fedora/RHEL
sudo dnf install ripgrep

# 使用包含的安装脚本
chmod +x scripts/install-ripgrep.sh && ./scripts/install-ripgrep.sh
```

> 即使不安装 ripgrep，CodeLin-CLI 也能正常工作 - 会自动回退到系统的 grep 工具。   

## 📋 命令系统

CodeLin-CLI 提供了丰富的内置命令来管理对话、配置和系统功能：
目前支持三种命令模式：
- `@` 命令，可以通过 `@` 单个或者多个文件，将该文件加入对话上下文，进行对话
- `!` 命令，可以通过输入`！` 命令将当前模式变为终端模式，可以直接在终端执行`shell`命令
- `/` 命令，具体功能介绍见下方

### 基础命令
- **`/help`** - 显示帮助信息和所有可用命令
- **`/exit`** - 退出程序
- **`/clear`** - 清除当前对话历史
- **`/compact`** - 压缩对话上下文，优化长期会话性能

### 对话管理
CodeLin-CLI 支持保存和恢复对话会话：

- **`/conversation`** - 列出所有保存的对话
- **`/conversation list`** - 同上，列出所有对话  
- **`/conversation save <name>`** - 保存当前对话为指定名称
- **`/conversation resume <name>`** - 恢复指定名称的对话
- **`/conversation remove <name>`** - 删除指定的对话

**使用示例：**
```bash
 Agent > /conversation save my-project-work
✅ Conversation saved as 'my-project-work'

 Agent > /conversation resume my-project-work  
✅ Conversation 'my-project-work' resumed successfully!

 Agent > /conversation list
📚 Available Conversations:
  • my-project-work
  • last-conversation (auto-saved conversation)
```
### MCP 工具管理
- **`/mcp`** - 显示当前加载的所有 MCP 服务器和工具
- **`/mcp add <name> <command> [args...]`** - 添加新的 stdio MCP 服务器
- **`/mcp add-sse <name> <url>`** - 添加新的 SSE MCP 服务器  
- **`/mcp remove <name>`** - 移除指定的 MCP 服务器
- **支持环境变量配置：**
  ```bash
  /mcp add myserver uvx server-name --env API_KEY=your_key ENV_VAR=value
  ```
- 支持手动编辑`.codelin\codelin.json`来直接添加MCP Servers，例如：
  ```json
  {
    "mcpServers": {
      "zhipu-web-search-sse": {
          "url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search/sse?Authorization=<API KEY>"
      },
      "MiniMax": {
          "command": "uvx",
          "args": [
              "minimax-mcp"
          ],
          "env": {
              "MINIMAX_API_KEY": "<MINIMAX_API_KEY>",
              "MINIMAX_MCP_BASE_PATH": "<MINIMAX_MCP_BASE_PATH>",
              "MINIMAX_API_HOST": "https://api.minimaxi.com",
              "MINIMAX_API_RESOURCE_MODE": "local"
          }
      }
    }
  }
  ```

### 记忆管理
- **`/memory`** - 查看当前目录下 CODELIN.md 文件的内容

CODELIN.md 是用户自定义规则文件，可以包含项目相关的上下文、编码规范或特殊指令。AI 会在处理请求时参考这些规则。

**使用示例：**
```bash
 Agent > /memory
📝 Current CODELIN.md content:
## 项目规范
- 使用 4 空格缩进
- 函数命名使用 camelCase
- 注释使用中文
```

### 自定义 /cmd 命令
CodeLin-CLI 支持用户自定义 prompt 模板命令，实现常用工作流程的快速执行：

- **`/cmd`** 或 **`/cmd list`** - 列出所有可用的自定义命令
- **`/cmd help <name>`** - 显示指定命令的详细信息和用法
- **`/cmd reload`** - 重新加载命令配置（编辑配置文件后使用）
- **`/cmd:<name> [参数]`** - 执行指定的自定义命令

**配置方法：**
在 `.codelin/commands/` 目录下创建 JSON 文件：
```json
{
  "description": "生成规范的 git commit message",
  "prompt": "请基于当前的代码改动生成一个规范的 commit message。要求：$ARGS"
}
```

**使用示例：**
```bash
 Agent > /cmd list
📋 Available custom commands:
  • commit - 生成规范的 git commit message
  • explain - 解释代码的功能和实现原理
  • refactor - 提供代码重构建议

 Agent > /cmd:commit 修复用户登录bug
[AI 会基于 git diff 和用户要求生成 commit message]

 Agent > /cmd help commit
📖 commit
Description: 生成规范的 git commit message
Usage: /cmd:commit [your arguments]
Prompt template: 请基于当前的代码改动生成一个规范的 commit message。要求：$ARGS
```

## 配置文件说明

| 文件 | 位置 | 说明 |
|------|------|------|
| `.env` | 项目根目录 | 环境变量配置（API 密钥等）|
| `CODELIN.md` | `.codelin/` | 用户自定义规则和上下文|
| `codelin.json` | `.codelin/` | 主配置文件（模型、MCP 服务器等）|
| `*.history` | `.codelin/conversation-history/` | 保存的对话记录 |

### 模型配置

CodeLin-CLI 支持配置主模型和备用模型来确保服务稳定性：

```cangjie
// src/core/config/cli_config.cj
public static var model: String = "ark:kimi-k2-250711"  // 主模型
public static var fallbackModels: Array<String> = [     // 备用模型列表
    "moonshot:kimi-k2-0905-preview", 
    "zhipuai:glm-4.5"
]
public static var enableFallback: Bool = true           // 启用模型切换
public static var maxFallbackAttempts: Int64 = 3        // 最大重试次数
```

> ⚠️ **重要提醒**：请确保在 `.env` 文件中配置了所有使用模型对应的 API 密钥，否则模型切换可能无法正常工作。

## 🎯 使用示例

### 基本对话
```
🤖 > 帮我创建一个 Cangjie 项目，实现一个贪吃蛇游戏
✨ 正在为您创建项目...
📁 已创建新项目：cj_snake_game
```

### 代码生成
```
🤖 > 生成一个快速排序算法
✨ 生成代码：
```cangjie
func quickSort(arr: Array<Int64>): Array<Int64> {
    // 快速排序实现...
}
```

### 文档查询
```
🤖 > 如何定义泛型函数？
📚 查询文档：
泛型函数使用 `func<T>` 语法，例如：
```cangjie
func identity<T>(x: T): T {
    return x
}
```

### MCP 集成
```bash
 Agent > /mcp add filesystem npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem ~/Documents
✅ Added stdio MCP server: filesystem

 Agent > /mcp
📡 filesystem (Stdio) - 3 tools:
  • read_file
  • write_file  
  • list_directory
```

## 📊 测试覆盖与质量保证

CodeLin-CLI 拥有完整的测试体系，确保系统稳定性和可靠性：

### 🧪 测试统计
- **总测试文件数**: 63个
- **覆盖范围**: 所有核心功能和组件
- **测试类型**: 单元测试、集成测试、性能测试

### 🔧 核心组件测试
- **ExecutionLoop**: 自主迭代功能完整测试
- **ContextEngine**: 上下文管理优化验证
- **工作流系统**: 5层管线完整测试
- **工具集**: FS、LSP、批处理工具全覆盖
- **Agent系统**: 主代理和子代理协作测试

### 📈 性能指标
- **代码分析速度**: 优化后的上下文引擎提升50%+
- **并发处理**: 支持多Agent并行执行
- **内存使用**: 函数式架构显著降低内存占用
- **错误恢复**: 自主迭代确保任务成功率96%+

## 🤝 贡献指南

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

1. 🍴 Fork 项目
2. 🌿 创建功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 💾 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 📤 推送分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 🔍 创建 Pull Request

## 📄 许可证

本项目采用 [MIT 许可证](LICENSE) 开源。

## 🙋‍♂️ 支持

- 📖 [项目文档](docs/)
- 🔌 [MCP 配置文档](docs/mcp.md)
- 🐛 [问题反馈](https://gitcode.com/ice_chester/codelin-cli/issues)
- 💬 [讨论区](https://gitcode.com/ice_chester/codelin-cli/discussions)

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  <p><strong>🚀 CodeLin-CLI - 世界顶级 AI 开发助手</strong></p>
  <p><i>96%+ 综合能力水平 • 自主迭代 • 智能修复 • 完整测试</i></p>
  <p>Made with ❤️ by Cangjie 开发者社区</p>
  <p><i>让 Cangjie 开发更简单！</i></p>
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