把AI装进你的terminal终端：Auto-Coder终极编程助手体验
Auto-Coder 是一个基于终端（terminal）的、利用大语言模型（LLM，比如 GPT 或类似模型）为开发者进行代码补全、解释和重构的 AI 辅助编程工具。它的理念很像“ChatGPT for terminal”，但专为程序员场景优化，可以无缝和本地代码、终端流程结合。
源码：allwefantasy/auto-coder GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台
介绍视频：GitCode九分钟带你认识Auto-Coder_哔哩哔哩_bilibili
手册：Docs
因为依赖库ray安装问题，导致auto-coder无法安装在FreeBSD系统。在Ubuntu22.04和FreeBSD兼容模式下的Ubuntu22.04环境下安装成功。
安装Auto-Coder
conda create --name autocoder python=3.10.11
conda activate autocoder
pip install -U auto-coder
auto-coder.chat当然也可以使用pip安装
pip install auto-coder -U
# 或者
uv pip install auto-coder -U有可能还需要手工安装pypdf或者byzerllm等库
pip install byzerllm pypdf
# 或者
uv pip install byzerllm pypdf检查版本
pip show auto-coderpip show auto-coder
Name: auto-coder
Version: 0.1.377
Summary: AutoCoder: AutoCoder
Home-page:
Author: allwefantasy
Author-email:
License:
Location: /home/skywalk/py312/lib/python3.12/site-packages
Requires: aiofiles, anthropic, azure-cognitiveservices-speech, byzerllm, cairosvg, colorama, contextlib2, dashscope, diff-match-patch, docx2pdf, docx2txt, duckdb, fastapi, filelock, GitPython, google-generativeai, jinja2, jupyter-client, loguru, mammoth, markdownify, matplotlib, mcp, ninja, openai, openpyxl, paramiko, patch, pathspec, pathvalidate, pdf2image, pdfminer.six, pexpect, prompt-toolkit, protobuf, puremagic, pydub, pyjava, pylint, pyperclip, python-docx, python-pptx, readerwriterlock, real-agent, reportlab, retrying, rich, setuptools, SpeechRecognition, tabulate, tiktoken, tokenizers, tqdm, uvicorn, watchfiles, youtube-transcript-api, zhipuai
Required-by:使用Auto-Coder
下载一个demo项目
下载链接：3.Auto-Coder安装和配置 - 飞书云文档 找到autocodertest.zip文件，下载，解压
~/work/autocoder$ unzip /mnt/e/360Downloads/autocodertest.zip进入项目根目录，初始化
auto-coder.chat --lite --debug输入项目类型：java
如果留空，默认是python：Default is 'py' if left empty.
选择模型：
只支持四个模型供应商，有点少啊！后来发现，可以加自定义模型。
加入自定义AI模型
初始化后，进入控制台，加入自定义模型
添加模型
/models /add_model name=newgp4-4o model_name=gp4-4o base_url=http://192.168.1.5:1337/v1可以看到加入成功
All Models (内置 + models.json)
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ ┃ ┃ ┃ Input ┃ Output ┃ ┃
┃ ┃ ┃ ┃ Price ┃ Price ┃ Speed ┃
┃ Name ┃ Model Name ┃ Base URL ┃ (M) ┃ (M) ┃ (s/req) ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
│ newgp4-4o │ gpt-4o │ http://192.168.1.5:133 │ 0.00 │ 0.00 │ 0.000 │
│ │ │ 7/v1 │ │ │拼写错误了，后面改掉
激活模型
激活模型的意思就是给这个模型加上key。也就是这个模型有key了，能被调用了。
/models /add openrouter-sonnet-3.5 /models /add newgp4-4o 看，我们加进去的newgpt-4o模型被加入，并被激活：
[email protected]:~$ /models /list
All Models (内置 + models.json)
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ ┃ ┃ ┃ Input ┃ Output ┃ ┃
┃ ┃ ┃ ┃ Price ┃ Price ┃ Speed ┃
┃ Name ┃ Model Name ┃ Base URL ┃ (M) ┃ (M) ┃ (s/req) ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
│ newgpt-4o * │ gpt-4o │ http://192.168.1.5:133 │ 0.00 │ 0.00 │ 0.000 │
│ │ │ 7/v1 │ │ │ │
├───────────────────────────────────┼─────────────────────────┼────────────────────────┼──────────┼─────────┼──────────┤
│ gp4-4o │ gp4-4o │ https://api.openai.com │ 0.00 │ 0.00 │ 0.000 │
│ │ │ /v1 │ │ │ │设置对话模型
/conf chat_model:newgpt-4o
应用模型
就是说要用这个模型就行chat了
/conf model:ark_v3_0324_chat设定key，就是前面的激活模型
/models /activate sili_deepseek_r1_chat 这部分是不是看得迷迷糊糊？ 我也是！
说实话，每家AI助手的模型设定部分都不太一样，但是aotu-coder的实在有点麻烦。
怎么这个也是激活模型呢？
/models /add newgp4-4o 使用模型进行对话
直接输入指令即可：
───────────────────────────────────────── Starting Agentic Edit: autocodertest ─────────────────────────────────────────
╭───────────────────────────────────────────────────── Objective ──────────────────────────────────────────────────────╮
│ User Query: │
│ hello │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
当前会话总 tokens: 8882
Hello! How can I assist you today?当前会话总 tokens: 8902
当前会话总 tokens: 8971
当前会话总 tokens: 9021
╭─ ️ Action: AskFollowupQuestionTool ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ AutoCoder is asking a question: │
│ How can I assist you? Please let me know your specific task or request. │
│ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────── auto-coder.chat's Question ───────────────────────╮
│ How can I assist you? Please let me know your specific task or request. │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
Your Reply: 帮我分析当前项目的流程图可以看到，上来会话tokens就是8882个起...果然是token的大杀器，不过我喜欢！
最终输出
File: project_flowchart.md
╭──────────────────────────────────────── File Diff ─────────────────────────────────────────╮
│ 1 diff --git a/project_flowchart.md b/project_flowchart.md │
│ 2 new file mode 100644 │
│ 3 index 0000000..7e28921 │
│ 4 --- /dev/null │
│ 5 +++ b/project_flowchart.md │
│ 6 @@ -0,0 +1,12 @@ │
│ 7 + │
│ 8 +# 项目流程图 │
│ 9 + │
│ 10 +```mermaid │
│ 11 +flowchart TD │
│ 12 + A[启动程序: AutocodertestApplication.main] --> B{Spring Boot自动配置} │
│ 13 + B --> C[扫描并加载配置] │
│ 14 + B --> D[启动Web服务器] │
│ 15 + D --> E[等待请求] │
│ 16 +``` │
│ 17 + │
│ 18 +当前项目仅包含 Spring Boot 启动入口，无具体 Controller 或 Service 实现，主流程如上。 │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Task Completion ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ 已根据项目源代码结构分析并生成项目流程图，内容已保存至 project_flowchart.md。流程图采用 Mermaid 语法，展示了 Spring │
│ Boot 项目的启动主流程。由于项目当前仅包含启动入口，未实现具体业务逻辑，流程图反映了启动与自动配置的基本流程。 │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
──────────────────────────────────────────────── Agentic Edit Finished ─────────────────────────────────────────────────感觉，还是不错的！
让它写个小demo
任务：帮我写个helloworld demo
然后一会儿就完成了：已创建 hello.py 文件，内容为经典的 Hello World 演示。你可以运行该脚本，输出 "Hello, World!"，这是最基础的跨平台 │
│ Hello World 示例。
测试
这时候直接输入：[email protected]:~$ /shell python hello.py
看到了期待的输出：Hello, World!
证明整个项目运行ok
如下是整个任务的信息：
───────────────────────────────────────── Starting Agentic Edit: autocodertest ─────────────────────────────────────────
╭───────────────────────────────────────────────────── Objective ──────────────────────────────────────────────────────╮
│ User Query: │
│ 帮我写个helloworld demo │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
当前会话总 tokens: 8888
用户请求一个“helloworld demo”。根据常见惯例，最简单且通用的 Hello World 演示可以用多种语言实现（如 Python、JavaScript 、C、Java 等）。但用户未指定语言或平台。根据当前工作目录结构和操作系统（Ubuntu 22.04），一种最简单的方式是用 Python 或 Bash 脚本，或者生成一个 HTML 文件（可在浏览器直接打开）。
分析 environment_details，当前目录为空，没有其他项目依赖，那么直接创建一个 hello.py（Python 脚本）或 hello.html（HTML 文件）都合适。Python 在 Ubuntu 上默认可用，HTML 不依赖任何环境。
选择 Python 作为最直接、简单、跨平台的示例，文件名为 hello.py，内容为经典的 print("Hello, World!")。
使用 write_to_file 工具创建 hello.py 文件，并写入内容。
当前会话总 tokens: 9135
╭─ ️ Action: WriteToFileTool ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ AutoCoder wants to write to this file: │
│ hello.py │
│ │
│ Content Snippet: │
│ │
│ print("Hello, World!") │
│ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ ✅ Tool Result: WriteToFileTool ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Status: Success │
│ Message: hello.py │
│ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
{
"content": "\nprint(\"Hello, World!\")\n"
}
当前会话总 tokens: 9193
已经确认 hello.py 文件成功创建，内容为经典的 Hello World 输出。现在可以通过命令行运行 python hello.py 来展示结果。用户系统为 Ubuntu，Python 应为默认可用。
当前会话总 tokens: 9327
✅ Successfully updated YAML file: /home/skywalk/work/autocoder/autocodertest/actions/000000000013_chat_action.yml
╭───────────────────── Git Commit Summary ──────────────────────╮
│ Commit Information (Use /revert to revert this commit) │
│ ┏━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ │
│ ┃ Attribute ┃ Value ┃ │
│ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │
│ │ Commit Hash │ 1a815180346c2e7ff673594065cfd79be1209485 │ │
│ │ Commit Message │ 帮我写个helloworld demo │ │
│ │ │ auto_coder_000000000013_chat_action.yml │ │
│ │ Changed Files │ hello.py │ │
│ └────────────────┴──────────────────────────────────────────┘ │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────╯
File: hello.py
╭───────────── File Diff ──────────────╮
│ 1 diff --git a/hello.py b/hello.py │
│ 2 new file mode 100644 │
│ 3 index 0000000..d2c66e8 │
│ 4 --- /dev/null │
│ 5 +++ b/hello.py │
│ 6 @@ -0,0 +1,2 @@ │
│ 7 + │
│ 8 +print("Hello, World!") │
╰──────────────────────────────────────╯
╭─ Task Completion ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ 已创建 hello.py 文件，内容为经典的 Hello World 演示。你可以运行该脚本，输出 "Hello, World!"，这是最基础的跨平台 │
│ Hello World 示例。 │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
Suggested command: python3 hello.py
──────────────────────────────────────────────── Agentic Edit Finished ─────────────────────────────────────────────────
[email protected]:~$ /shell python hello.py
Running command: /tmp/tmpmjuo396e.sh
Output streaming:
Hello, World!
Command completed with return code: 0后来还让它写了个雷电打飞机的小游戏，是我用很多AI助手，写出来最丝滑手感的两个AI助手之一！
特别功能
执行命令
使用/shell 开头，可以运行常规命令，如：
[email protected]:~$ /shell pip install -U curl_cffi后来发现它很聪明，如果不用/shell，它有时候也能识别出来意图，比如有一次直接写了“df”，结果它思考半天，执行了“df -h”指令，并开始分析硬盘空间大小等问题，相当智能！
总结
这是我近期试用的命令行下的AI工具里，几乎是效果最好的，bug最少得一个。
不过它的模型配置那块略有些繁琐，跟其它几种工具的配置方法不一样，有点不习惯。
调试
报错ModuleNotFoundError: No module named 'byzerllm'
安装byzerllm
pip install byzerllm
# 或者
uv pip install byzerllm报错：ModuleNotFoundError: No module named 'pypdf'
安装pypdf
pip install pypdf也可以开始安装auto-coder的时候，选择
uv pip install auto-coder[all] -U
报错TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType
Traceback (most recent call last):
File "/home/skywalk/py312/bin/auto-coder", line 10, in
sys.exit(main())
^^^^^^
File "/home/skywalk/py312/lib/python3.12/site-packages/autocoder/auto_coder.py", line 133, in main
if not os.path.isabs(args.source_dir):
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "
TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType