CodeAF CLI
Кодинговый агент на Go для открытых моделей: из беседы делает задачи в отдельных ветках, сам проверяет и вливает результат, ведет все проекты в одном окне
- 513 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Агент правит файлы репозитория, запускает тесты и сборку и сам вливает проверенную работу в вашу ветку
- Работает с ключами провайдеров и по умолчанию отправляет в пул моделей числовые показатели использования
- Режимы `do` и расписания запускают работу без вашего участия и тратят деньги на моделях
Установка
Ручная установка
curl -fsSL https://agentfield.ai/get/codeaf | bashКладет бинарник в `~/.codeaf/bin`. Версию задайте так: `VERSION=<тег>` перед `bash`. Запуск: `codeaf`.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Агент правит файлы репозитория, запускает тесты и сборку и сам вливает проверенную работу в вашу ветку
- Работает с ключами провайдеров и по умолчанию отправляет в пул моделей числовые показатели использования
- Режимы `do` и расписания запускают работу без вашего участия и тратят деньги на моделях
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
CodeAF — кодинговый агент в виде одного бинарника на Go, рассчитанный на открытые модели: DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, MiniMax и Ollama. Ставится одной командой, а при первом запуске подключает OpenRouter в браузере или принимает ключ. Codex можно подключить через подписку ChatGPT. Экран `home` показывает все проекты и беседы на машине, и каждый открывается во вкладке, пока остальные продолжают работать. Работа в беседе устроена так: вы пишете, что нужно исправить, а агент разбивает сообщение на задачи, каждую запускает в своей копии репозитория и на своей ветке. Прошедшая проверку работа попадает в вашу ветку сама, но никогда не в `main`, `dev` или релизную ветку. Если проверить нечем, результат ждет в разделе `unread`, где его принимают или отклоняют. Вопросы, требующие вас, собираются в `needs you` из всех проектов. Встроенные специалисты запускаются командами: `/senior-dev` вносит изменения и прогоняет тесты проекта, `/sec` проводит локальный аудит безопасности с отчетами в Markdown, JSON и SARIF, `/review` разбирает pull request на GitHub. Для каждой задачи выбирается команда из трех моделей (исполнитель, планировщик, проверяющий) под цену и тип работы, а `/crew` показывает выбор и расходы. Для CI и скриптов есть режим без диалога: `codeaf do "задача" --timeout 30m --json`. Беседу можно вести на удаленной машине через `codeaf chat --host devbox`, подключаясь по вашему ssh, а телефон присоединяется к той же беседе из мобильного терминала.
Для кого. Для разработчиков, которые ведут несколько проектов с агентами на дешевых открытых моделях и хотят раздавать задачи, а не следить за терминалами.
Подходит, если
- Нужно сразу поручить три мелкие задачи в одном сообщении: падающий тест, переносы в верстке и срок ключа
- Вы хотите запускать агента на DeepSeek, Qwen, GLM или Ollama, а не на дорогих закрытых моделях
- Требуется прогнать локальный аудит безопасности и получить отчет SARIF: `/sec changes since main`
- В CI или по расписанию нужно запускать задачу и получать JSON и код возврата: `codeaf do`
- Агент работает на сервере разработки, а вы управляете им с ноутбука или телефона по ssh
Не подходит, если
- Вы довольны Claude Code или Codex и не хотите менять привычный рабочий процесс
- Нужна зрелая стабильная система: сам проект называет себя ранним превью
- Данные об использовании моделей нельзя отправлять: пул моделей включен по умолчанию и отправляет числовые показатели
- Нужен агент, который сам вливает работу в `main`: CodeAF этого не делает и останавливается на вашей ветке
Пример запроса к агенту
/senior-dev исправь баг с повторными попытками и добавь тестыОграничения
Проект в статусе раннего превью: возможны шероховатости, автор просит сообщать о них в Discord или issue. По умолчанию включен пул моделей: установка отправляет числовые показатели о моделях (роль, модель, число, день) без кода, промптов, путей и личных данных, посмотреть очередь можно командой `codeaf pool status`, отключить через `model_pool = off` или `CODEAF_MODEL_POOL=off`. Для работы нужен провайдер: OpenRouter, DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax, Qwen, Codex по подписке ChatGPT, Ollama или любая совместимая с OpenAI конечная точка, для большинства потребуется ключ. Скрипт установки загружается через `curl | bash`. Лимит расходов на задачу по умолчанию 5 долларов. Результат бенчмарка DeepSWE в README относится к специалисту senior-dev на одной модели.
Как отключить. Удалите бинарник из `~/.codeaf/bin` и каталог `~/.codeaf`. Автоматизации работают, пока CodeAF открыт, и перечислены в `/automations`.
Частые вопросы
Как установить CodeAF?
Командой `curl -fsSL https://agentfield.ai/get/codeaf | bash`, после чего запустите `codeaf`. Скрипт кладет бинарник в `~/.codeaf/bin`. Версию можно зафиксировать переменной VERSION, а собрать самому можно через `make build`. Работает на darwin, linux и windows.
Какие модели и провайдеры подключаются?
OpenRouter входит в браузере или по ключу. DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax и Qwen принимают ключи, Ollama работает без ключа, а Codex подключается через подписку ChatGPT командой `/connect` или `codeaf connect codex`. Подходит и любая конечная точка, совместимая с OpenAI.
Что делают специалисты senior-dev, sec и review?
`senior-dev` вносит изменения и возвращает сборку и результаты тестов проекта. `sec` проводит локальный аудит безопасности и пишет отчеты в Markdown, JSON и SARIF. `review` разбирает pull request на GitHub. Оба последних читают исходники и не запускают ваши тесты, сборку, приложение или эксплойты.
Куда попадает работа агента?
Каждая задача идет в отдельной копии репозитория на своей ветке. Прошедший проверку результат оказывается в вашей ветке, но не в main, dev или релизной ветке. Работа без проверки лежит в `unread`: цифра 1 принимает, 2 отклоняет.
Как запустить CodeAF в CI?
Командой `codeaf do "ваше задание" --timeout 30m --json`. Она принимает задание дословно, планирует, выполняет и проверяет, печатает один объект JSON и возвращает код выхода. Есть также `exec` для одного исполнителя без плана и `run` для готового плана.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыЛокальный кодинг-агент с терминальным интерфейсом: планирует, пишет несколько вариантов, проверяет их в песочнице и чинит, чтобы малые модели тянули код
Самостоятельно размещаемый рантайм для кодовых агентов: каждый экипаж в своем Linux-контейнере, вокруг них панель управления с ролями и аудитом
Кодинг-агент в терминале на базе Codex, заточенный под недорогие открытые модели вроде Kimi K3, DeepSeek и Qwen
Команда ИИ-агентов по одному запросу: планирует задачу, пишет код в параллельных ветках, тестирует, проверяет и открывает пull request
Открытый агент для программирования в терминале и на десктопе с режимами разработки и планирования
CLI на Go, который настраивает уже установленные у вас ИИ-агенты: дает им общую память, рабочий процесс и детерминированные шаги, не подменяя сами агенты
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| CodeAF (эта запись) | нет | 513 | |
| OpenCode | нет | 220 004 | открытый кодинговый агент с терминальным интерфейсом; здесь упор на задачи по веткам, проверку результата и подбор моделей под цену |
| Crush | нет | 28 756 | терминальный агент от Charm с одним диалогом, тогда как здесь беседа разбивается на параллельные задачи |
Коротко о README
README подает CodeAF как «фабрику ПО» для открытых моделей: сначала команда установки и статус раннего превью, затем идея одного окна для всех проектов и разговор, который превращается в задачи. Разделы описывают специалистов, подбор моделей по задаче, общий пул измерений, автоматизации и безголовый режим для CI, а также запуск на удаленной машине. В конце есть бенчмарк на 113 задачах DeepSWE и ссылки на руководство.