CodeLeveler CLI
Локальный кодинг-агент с выбором провайдера: DeepSeek, Kimi, OpenAI или Anthropic. Интерфейсы в терминале и браузере.
- 162 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Агент правит файлы и выполняет команды и тесты в репозитории.
- Ключ провайдера хранится в настройках на вашем компьютере.
Установка
- Работает в
Ручная установка
brew install dengmengmian/tap/levelerHomebrew для macOS и Linux x86_64; есть скрипт `curl | sh` и архивы для Windows.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Агент правит файлы и выполняет команды и тесты в репозитории.
- Ключ провайдера хранится в настройках на вашем компьютере.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
CodeLeveler получает задачу, читает код, правит файлы и запускает тесты в вашем локальном репозитории. Работать можно в терминальном интерфейсе `leveler`, в браузере командой `leveler web` или одной командой `leveler run "найди упавшие тесты и исправь"`. Изменения видны по ходу работы, сессию возобновляет `leveler resume`. Провайдеры: BigModel, DeepSeek, Moonshot и Kimi, OpenAI, Anthropic и другие совместимые с OpenAI. Сессии хранятся на вашей машине, запросы к модели уходят вашему провайдеру. Параллельный режим `leveler run --parallel 2` сохраняет профиль прав, ограничение сети и потолок шагов и выводит jsonl. На Linux для ограниченных команд нужен `bubblewrap`, на Windows рядом лежат `leveler.exe` и `leveler-confine.exe`.
Для кого. Разработчикам, которым нужен локальный кодинг-агент с выбором провайдера, ограничением прав и просмотром изменений.
Подходит, если
- Упавшие тесты нужно найти и исправить одной командой `leveler run`.
- Две попытки решения запускают параллельно и сравнивают результат.
- Работа идет на модели DeepSeek или Kimi по вашему ключу.
- Сессию возобновляют на следующий день командой `leveler resume`.
Не подходит, если
- Нужен плагин или скилл для уже используемого агента: CodeLeveler сам кодинг-агент.
- Рабочее дерево Git не чистое: изменения трудно проверить.
- Нельзя отправлять код выбранному провайдеру модели.
Пример запроса к агенту
Найди упавшие тесты в проекте и исправь их, а изменения покажи до коммита.Ограничения
Для начала нужен ключ провайдера, `leveler login` его настраивает. Начинайте с чистого рабочего дерева Git, чтобы изменения было просто проверить, а `leveler doctor` покажет проблемы конфигурации. Параллельный запуск отклоняет флаги публикации (`--commit`, `--push`, `--pr`, `--branch`, `--pr-base`), публиковать итог нужно отдельно. Установка идет скриптом `curl | sh`, читайте его до запуска. Режим `--parallel` создает рабочие деревья для кандидатов и чистит их после прогона, но при сбое очистки пути остаются в предупреждениях. Отдельные Windows-сборки собираются в архивах, обновление выполняется вручную.
Как отключить. Удалите бинарь `leveler` (например `brew uninstall leveler`) и каталог сессий и настроек, а ключ провайдера отзовите у провайдера.
Частые вопросы
Какие модели поддерживаются?
BigModel, DeepSeek, Moonshot и Kimi, OpenAI, Anthropic и другие сервисы с совместимым с OpenAI интерфейсом.
Где хранятся сессии?
На вашем компьютере. Только запросы к модели уходят настроенному провайдеру.
Как поставить на Windows?
Скачайте архив из Releases, проверьте контрольную сумму SHA-256, распакуйте и добавьте каталог в `PATH`. `leveler.exe` и `leveler-confine.exe` держите рядом.
Что нужно на Linux?
Установите `bubblewrap`, например `sudo apt install bubblewrap`, перед запуском ограниченных команд.
Как запустить две попытки сразу?
Командой `leveler run --parallel 2 "задача"`. Публикующие флаги в этом режиме не принимаются.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыТерминальный кодинг-агент на Go для DeepSeek, Kimi, GLM и OpenAI с упором на кеш префикса и подтверждение каждой записи и команды
Терминальный кодинг-агент в одном бинарнике Go для DeepSeek и других OpenAI-совместимых моделей, с графом кода и локальным OCR
Терминальный кодинг-агент на Python в манере Claude Code: читает репозиторий, правит файлы, запускает команды, с памятью, подагентами и MCP
Терминальный кодинг-агент на Python: цикл ReAct, файловый контекст, bash с ограничителями и скиллы, работает с DeepSeek и OpenAI
Терминальный агент для кодинга, заточенный под модель deepseek-v4: глубокие рассуждения, управление усилием, Agent Skills и MCP
Кодинг-агент для терминала, браузера и CI на 38 провайдерах моделей, с памятью между сессиями, MCP, скиллами и хуками.
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| CodeLeveler (эта карточка) | нет | 162 | |
| Qwen Code | нет | 29 777 | терминальный агент команды Qwen; CodeLeveler добавляет браузерный интерфейс и параллельные попытки с профилем прав |
| Nanocoder | нет | 2 567 | работает на локальных моделях через Ollama; CodeLeveler подключает китайские и облачные провайдеры |
Коротко о README
README представляет локального кодинг-агента: установка скриптом и через Homebrew, особенности Windows и Linux, первый запуск, таблица основных команд и описание параллельного режима, который сохраняет профиль прав и ограничения. Лицензия Apache 2.0, есть перевод на китайский.