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用 Rust 编写的开源终端 AI 编码助手

English · 简体中文

安装 · 快速开始 · 功能 · 架构 · 开发 · 贡献 · 社区

本项目 100% 由 AI 生成。 每一行代码、每一个架构决策的实现、每一次提交都由 AI 完成。人类开发者仅担任决策者和产品经理的角色——定义"要做什么"，而不是"怎么做"。

AtomCode 是一款住在你终端里的 AI 编码助手。用自然语言给它一个任务，它会自动阅读代码、编辑文件、执行命令、验证结果——全程自主完成。

你可以把它理解为 Claude Code / Cursor Agent 的开源替代品，完全运行在终端里，并且可以接入任何兼容 OpenAI 接口的模型。

功能特性

Agent 循环

• 自主多步执行 —— 读文件、改代码、跑测试、修错误，循环直到完成
• 验证回路 —— 每次编辑后自动跑语法检查确认无误，才算任务完成
• 动态步数预算 —— 根据编辑文件数动态放宽步数上限，同时封顶以控成本
• 循环检测 —— 识别并打破重复调用同一工具的死循环
• 三层 JSON 修复 —— 修复畸形工具调用参数
• Turn 级 datalog —— 结构化记录每一轮工具调用，便于回放、调试和评测

内置工具

文件与 Shell：

• read_file、write_file、edit_file、search_replace
• bash、grep、glob、list_directory、change_dir
• web_search、web_fetch

代码图谱（语言感知的代码智能）：

• list_symbols、read_symbol、find_references
• trace_callers、trace_callees、trace_chain
• file_deps、blast_radius

自动化：

• auto_fix —— 自动 lint / 类型检查修复循环
• use_skill —— 调用用户自定义 skill

多模型支持

支持任何实现了 OpenAI function calling 接口的模型：

会话与登录

• 持久化会话 —— 每次对话都会保存；命令行可用 atomcode --continue 或 -c 继续上一次会话，在 TUI 内可用 /resume 恢复或切换
• AtomGit OAuth 登录 —— /login（或 atomcode login）将 CLI 与你的 AtomGit 账号绑定
• SSO 登录 —— /login-with-sso，GitCode 内部用户使用
• Headless 模式 —— atomcode -p "..." 非交互式跑一条 prompt，结果直接输出到 stdout（类似 Claude Code 的 -p）；需要确认的 bash 会自动批准，其他需要确认的工具会被拒绝
• Daemon 模式 —— atomcode-daemon 提供 HTTP API，用于查询会话历史和 SSE 流式对话

终端 UI

• 实时流式输出 —— Markdown 渲染 + 语法高亮
• 代码块 —— 语言标签、行号、base16-ocean.dark 主题
• 多行输入 —— Shift+Enter 或 \ + Enter 换行、高度自适应、历史记录
• 任务完成通知 —— 长任务结束后优先走终端原生通知协议，必要时回退到系统通知
• 文本选择 —— 鼠标拖选、自动滚动、复制到剪贴板
• 斜杠命令 —— /model、/provider、/resume、/bg、/diff、/undo、/cost、/clear、/compact 等（完整列表见下）
• 文件附加 —— 粘贴文件路径即可把内容作为上下文带入
• Bracketed paste —— 长文本粘贴自动折叠为紧凑的指示器
• Skills —— 从 skill 目录加载的用户自定义命令，像普通斜杠命令一样调用

Web UI

• /webui（TUI 内）或 atomcode webui（命令行）会在浏览器里打开一个本地 Web 界面，作为终端界面之外的另一种选择——同一个 agent、同一份会话，渲染在浏览器中
• 仅本地回环 —— server 绑定 127.0.0.1 并使用一次性 token，不对网络暴露
• /webui stop 停止进程内 server（之后再次 /webui 会重新启动）

安全性

• 破坏性命令检测 —— rm -rf、git push --force、DROP TABLE 等需要显式确认
• 按路径分层确认 —— 工作区外读取、敏感路径访问、以及所有工作区外写入会按风险等级请求确认
• 敏感文件保护 —— 系统保护路径、凭证目录、shell 配置、.env 文件、密钥/证书文件会触发更强的确认规则
• Shell 绕过防护 —— cat、head、ls、cp、mv、tee 等常见 shell 文件命令会继承和文件工具一致的路径审批模型
• 按会话的权限授予 —— 单条工具模式一次授权，或设为始终允许
• 源码文件删除必须确认 —— 对代码文件执行 rm 从不自动放行
• 撤销 —— /undo 通过文件历史快照回滚上一轮的所有文件编辑

完整设计与当前边界见 权限模型。

隐私

• 📊 匿名遥测（默认开启，可关闭）— 详见 docs/telemetry.md

安装

从源码构建（推荐）

git clone https://atomgit.com/atomgit_atomcode/atomcode.git
cd atomcode
cargo install --path crates/atomcode-cli --locked

编译产物位于 target/release/atomcode。在 macOS / Linux / HarmonyOS PC 其被安装到 ~/.cargo/bin/atomcode， 在 Windows 系统上其被安装到 $env:USERPROFILE/.cargo/bin/atomcode.exe。请确保 ~/.cargo/bin （或 %USERPROFILE%\.cargo\bin）已经被添加到 PATH 环境变量中。

如果只想要编译，不要安装，运行：

cargo build --release

编译产物会在 target/release/atomcode 生成。

包管理器安装

除了从源码构建外，AtomCode CLI 也可以通过以下包管理器安装：

# 使用 npm 安装
npm install -g @atomgit.com/atomcode

# 使用 Homebrew 安装
brew install --cask atomcode

依赖

• Rust 1.88+（用于构建；更旧的 Cargo 无法解析当前 lock 文件）
• 任一支持的模型提供方的 API Key（或使用 /login 的 AtomGit 账号）

卸载

移除 AtomCode 及（可选）其数据：

atomcode uninstall                # 交互模式：分组询问
atomcode uninstall --keep-data    # 仅删除二进制 + PATH 配置
atomcode uninstall --purge        # 一并删除 ~/.atomcode/
atomcode uninstall --dry-run      # 仅打印计划，不实际删除

二进制已损坏或丢失时使用兜底脚本：

curl -fsSL https://raw.atomgit.com/atomgit_atomcode/atomcode/raw/main/scripts/uninstall.sh | sh
# Windows:
irm https://raw.atomgit.com/atomgit_atomcode/atomcode/raw/main/scripts/uninstall.ps1 | iex

默认保留凭据（auth.toml、mcp.json、config.toml、ATOMCODE.md），传 --purge 才会一起清除。

快速开始

1. 首次运行

atomcode

首次运行会有一个向导帮你配置模型：

Welcome to AtomCode! Let's set up your first provider.

Select provider:
  [1] Claude (Anthropic)
  [2] OpenAI
  [3] OpenAI Compatible (DeepSeek, Qwen, Zhipu, Moonshot...)
  [4] Ollama (local)

2. 配置

配置文件位于 ~/.atomcode/config.toml，最小单 provider 样例：

default_provider = "deepseek"

[providers.deepseek]
type           = "openai"
api_key        = "sk-..."
model          = "deepseek-chat"
base_url       = "https://api.deepseek.com/v1"
context_window = 64000

可以配置多个 provider，用 /model 或 /provider 切换。完整示例 （涵盖 Claude / OpenAI / OpenAI-兼容 endpoint 如 DeepSeek / GLM / SiliconFlow / OpenRouter / Ollama，以及 [datalog] 段）见 docs/config.example.toml——拷出来按需改。

手动改完 config.toml 后，在 atomcode 里执行 /reload 重新加载配置， 不用重启。

3. 开始编码

# 在项目目录下启动
cd your-project
atomcode

# 或指定目录
atomcode -C /path/to/project

# 或指定模型
atomcode --model gpt-4o

# Headless 模式（单条 prompt，结果输出到 stdout）
atomcode -p "简要说明这个仓库的 agent loop"

# 从文件读取 prompt
atomcode --prompt-file task.md

在 headless 模式下，需要确认的 bash 会自动批准并写到 stderr；其他需要确认的工具会被拒绝。

然后直接用自然语言描述你想做的事：

> 修复 OAuth 回调后用户被重定向到 404 的登录 bug

> 给设置页加一个深色模式切换

> 把数据库模块重构为使用连接池

> 给支付处理模块写单元测试

快捷键

输入

换行快捷键的终端兼容性：

• Shift+Enter、Ctrl+Enter、Ctrl+J 都需要终端支持 Kitty 键盘协议 — kitty、WezTerm、Alacritty、iTerm2 ≥3.5、Windows Terminal ≥1.21。不支持的终端会把它们都退化成普通 Enter（直接发送消息）。
• Alt+Enter 在多数终端的字节层面就能工作，但 Windows Terminal 默认把它绑给"切换全屏" — 在 设置 → 操作 中删掉那条绑定即可释放。
• Xshell 不支持 Kitty 协议；可在键盘映射设置中把某个空闲组合映射为发送 ESC, Enter（\x1b\r）达到同样效果，或直接从剪贴板粘贴多行文本（已启用 bracketed paste）。

Windows 下粘贴图片： Windows Terminal 和 conhost 默认把 Ctrl+V 绑给它们自己的 paste action — 这个 action 只会从剪贴板读 CF_UNICODETEXT，剪贴板上只有图片时它什么都不会发，应用里的 Ctrl+V 处理器根本收不到事件。两种解法：

1. 使用 /paste —— 这个斜杠命令直接读取剪贴板图片并以 [Image #N] 的形式附加到输入框，在 Windows Terminal、PowerShell 7、conhost、git bash 等所有终端里都能正常工作。Windows 版的 TUI 右下角会自动显示 剪贴板有图片 · /paste 粘贴 作为提示。
2. 若想保留 Ctrl+V 的肌肉记忆：打开 Windows Terminal 的 settings.json（Ctrl+, → 右下角"打开 JSON 文件"），在 "actions" 数组里删掉 { "command": "paste", "keys": "ctrl+v" }，或把它改绑到 ctrl+shift+v。重启 Windows Terminal 后，Ctrl+V 就能透传给 atomcode 了。

Git Bash（MinTTY）不拦截 Ctrl+V，开箱即用。

导航

斜杠命令

架构

AtomCode 是一个 Rust workspace，由四个 crate 组成：

atomcode/
  crates/
    atomcode-core/     # 无头核心库，不依赖 TUI
      agent/           # AgentLoop：自主工具调用循环
      turn/            # TurnRunner、datalog、权限决策器
      config/          # 配置加载、provider 配置
      conversation/    # 消息类型、窗口化上下文
      provider/        # LlmProvider trait + OpenAI/Claude/Ollama
      tool/            # Tool trait + 内置工具实现
      session/         # 持久化会话
      skill.rs         # 用户自定义 skill

    atomcode-tuix/     # 终端 UI — retained-mode 渲染器（CC 风格 normal mode）
      event_loop/      # App 状态机、命令分发
      render/          # cell-level 渲染器、diff、retained-mode 帧循环
      modals/          # 各种 picker（dir、model、session、provider、issue）

    atomcode-cli/      # 可执行入口（TUI + headless -p 模式）
      main.rs          # CLI 参数、首次运行向导、启动
      auth/            # AtomGit OAuth 客户端

    atomcode-daemon/   # 基于 atomcode-core 的 HTTP/SSE API 服务

设计原则

1. 技术栈无关 —— 核心引擎不硬编码任何特定语言的逻辑，通过 package.json、Cargo.toml、pyproject.toml、pom.xml 等描述文件动态探测项目类型。

2. Agent 解耦 —— AgentLoop 作为独立的异步任务运行，通过 channel（AgentCommand / AgentEvent）与 TUI 通信。核心库完全不依赖 TUI，这也是 daemon 得以存在的基础。

3. 工具安全 —— 所有破坏性操作必须经用户显式确认。工具失败会作为 observation 返回给模型，绝不 panic。

4. 上下文感知 —— token 预算感知的会话窗口、项目文件树注入、每轮系统提醒，在不超出上下文限制的同时让模型保持专注。

项目指令文件

在项目根目录创建 .atomcode.md 文件，给 AtomCode 提供持久化上下文：

# Project Instructions

本项目是 Vue 3 + TypeScript，使用 Pinia 做状态管理。

- 始终使用 `<script setup>` 风格的 Composition API
- 样式使用 TailwindCSS，不写内联样式
- 编辑 .vue/.ts 文件后运行 `npm run lint`

AtomCode 会自动读取这个文件并注入到系统提示中。AtomCode 也支持 AGENTS.md（AI 编程代理的开放标准）作为替代——如果两个文件同时存在，.atomcode.md 优先。

开发

前置条件

• Rust 1.88+ —— 通过 rustup 安装
• Git
• 任一支持的模型 API Key（用于运行时测试）

从源码构建

git clone https://atomgit.com/atomgit_atomcode/atomcode.git
cd atomcode

# Debug 构建（编译快、运行慢）
cargo build

# Release 构建（编译慢、运行快）
cargo build --release

开发时运行

# 直接运行 TUI（debug 模式）
cargo run -p atomcode-cli

# 带参数
cargo run -p atomcode-cli -- -C /path/to/project
cargo run -p atomcode-cli -- --model gpt-4o

# Headless 模式
cargo run -p atomcode-cli -- -p "总结一下这个仓库"

# Daemon（HTTP API）
cargo run -p atomcode-daemon

测试

# 运行全部测试
cargo test

# 运行指定 crate 的测试
cargo test -p atomcode-core
cargo test -p atomcode-tuix

# 运行指定的用例
cargo test -p atomcode-core test_name

常用命令

# 只做类型检查，不生成产物
cargo check

# 格式化代码
cargo fmt

# 运行 linter
cargo clippy

# 构建并安装到 ~/.cargo/bin
cargo install --path crates/atomcode-cli

贡献指南

欢迎贡献！AtomCode 正在积极迭代中。

如何贡献

1. 在 AtomGit 上 Fork 仓库
2. 克隆你的 fork：

   git clone https://atomgit.com/<你的用户名>/atomcode.git
   cd atomcode
   

3. 创建分支：

   git checkout -b feat/your-feature
   # 或
   git checkout -b fix/your-bugfix
   

4. 修改代码，确保能编译、测试通过：

   cargo build && cargo test && cargo clippy
   

5. 清晰地写 commit：

   git commit -m "feat: add xxx support"
   

6. Push 并向 main 分支提交 Pull Request

分支命名

约定

• 遵守项目的核心原则，尤其是 技术栈中立 （核心引擎中不写任何针对特定语言/框架的逻辑；通过 package.json / Cargo.toml / pom.xml 等探测，并通过 adapter 分发）
• 工具失败必须优雅处理——把错误作为 observation 返回给模型，绝不 panic
• 破坏性操作必须需要用户确认
• 系统提示保持紧凑（约 1.5K tokens）
• 提交前先跑 cargo fmt 和 cargo clippy

从哪里上手

• 新增工具 —— 在 crates/atomcode-core/src/tool/ 下实现 Tool trait
• 新增模型提供方 —— 在 crates/atomcode-core/src/provider/ 下实现 LlmProvider
• 改进 UI —— 渲染相关代码在 crates/atomcode-tuix/src/render/
• 修 Bug —— 到 Issues 上挑一个

社区交流

用微信扫描下方二维码加入 AtomCode 用户群，反馈问题、分享使用心得，和其他用户、维护者一起交流：

许可证

MIT License。详见 LICENSE。

用 Rust、ratatui 以及无数个深夜构建而成。