🚀 Coro Code

Язык: English | 中文

Высокопроизводительный AI coding-агент на Rust с богатым терминальным UI

Coro Code — высокопроизводительный AI coding-агент на Rust с богатым терминальным UI. Ранее известен как Trae Agent Rust, сохраняет совместимость со спецификацией оригинального инструмента, фокусируясь на скорости, надёжности и удобстве использования.

✨ Ключевые особенности

• 🚀 Высокая производительность: написан на Rust ради скорости и безопасности памяти
• 🎨 Богатый терминальный UI: красивый интерактивный интерфейс с обновлением в реальном времени
• 🔧 Простая конфигурация: поддержка нескольких LLM-провайдеров с гибкими настройками
• 🛠️ Мощные инструменты: встроенное выполнение bash, файловые операции, расширяемая система инструментов
• 🔄 Переменные окружения: полная поддержка API-ключей, base URL и конфигурации моделей
• 📦 Кроссплатформенность: работает на macOS, Linux и Windows

🚀 Быстрый старт

📋 Требования

• 🦀 Rust stable (1.70+)
• 🔑 API-ключ (рекомендуется OpenAI; Anthropic/Google скоро)

📦 Установка

cargo install --git https://github.com/Blushyes/coro-code --bin coro

▶️ Запуск

# Интерактивный режим (рекомендуется)
coro

# Одиночная задача
coro "Fix the bug in main.rs"

Конфигурация

Вариант A: Переменные окружения

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="ваш_openai_api_ключ"
export OPENAI_MODEL="gpt-4o"

# Опционально: кастомный base URL и модель для OpenAI-совместимых API
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com"
export OPENAI_MODEL="deepseek-chat"

# Либо общие переопределения для любого протокола
export CORO_BASE_URL="https://api.custom.com"
export CORO_MODEL="custom-model"

Вариант B: Файл конфигурации

Создайте файл coro.json:

{
  "protocol": "openai",
  "base_url": "https://api.deepseek.com",
  "api_key": "your-api-key",
  "model": "deepseek-chat",
  "params": {
    "max_tokens": 131072,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9
  }
}

Использование

# Интерактивный режим
coro

# Прямая команда
coro "Help me refactor this function"

# С конкретной конфигурацией
coro --config custom.json "Analyze this codebase"

🤖 Поддерживаемые модели

🔧 Справочник переменных окружения

🗺️ Roadmap

Легенда статусов: ✅ Завершено | 🚧 В работе | 📋 Запланировано

🚀 Фаза 1: Базовый опыт

🎨 Фаза 2: Улучшение UX

🤖 Фаза 3: Интеллект и производительность

🌐 Фаза 4: Платформа и экосистема

🛡️ Фаза 5: Безопасность и качество

🛠️ Разработка

Экспорт/восстановление контекста (персистентность)

Ядро поддерживает экспорт диалога и контекста выполнения в JSON и последующее восстановление:

use coro_core::agent::{AgentBuilder, PersistedAgentContext};

// Экспорт
let json = agent.export_context_json()?;                    // как JSON-строка
agent.export_context_to_file(".coro/context.json")?;       // или в файл

// Восстановление
agent.restore_context_from_json(&json)?;                    // из JSON
agent.restore_context_from_file(".coro/context.json")?;    // или из файла

// Работа со структурированным снапшотом напрямую:
let snap = agent.export_context_snapshot()?;
let json2 = snap.to_json()?;
let snap2 = PersistedAgentContext::from_json(&json2)?;
agent.restore_context_from_snapshot(snap2)?;

Примечания:

• Снапшот содержит conversation_history, AgentExecutionContext и опционально AgentConfig.
• При восстановлении применяется сохранённая конфигурация (если есть); недостающие пары tool-result обрабатываются автоматически при следующем выполнении.
• Не нужно вручную повторно вставлять системный промпт — агент делает это по необходимости.

Pre-commit хуки

Настоятельно рекомендуется настроить pre-commit хуки для поддержания качества кода. В репозитории есть скрипты для автоматической установки хуков, запускающих форматирование, линтинг и тесты перед каждым коммитом.

Выберите скрипт для своей платформы:

# Linux/macOS
./scripts/setup-pre-commit-hooks.sh

# Windows PowerShell
.\scripts\setup-pre-commit-hooks.ps1

# Windows Command Prompt
scripts\setup-pre-commit-hooks.bat

Pre-commit хук автоматически запускает:

• Форматирование кода (cargo fmt --check)
• Линтинг (cargo clippy)
• Тесты (cargo test)

Подробнее — в scripts/README.md.

Контрибьютинг

1. Сделайте форк репозитория
2. Создайте feature-ветку
3. Настройте pre-commit хуки (рекомендуется)
4. Внесите изменения
5. Убедитесь, что все тесты проходят
6. Отправьте pull request

📄 Лицензия

Двойное лицензирование на выбор:

• Apache-2.0 (LICENSE-APACHE)
• MIT (LICENSE-MIT)

🙏 Благодарности

• Trae Agent за оригинальную реализацию на Python и спецификацию
• iocraft за прекрасный фреймворк терминального UI
• OpenAI, Anthropic и Google за API моделей
• Сообществу Rust за потрясающую экосистему

Сделано с ❤️ на Rust