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SztuCode

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  • License — License: MIT
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Low visibility — Only 5 GitHub stars
Code Pass
  • Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Pass
  • Permissions — No dangerous permissions requested

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SUMMARY

本地优先的 AI 编程 Agent，支持 TUI/桌面端、工具权限、会话记忆、Skills、Subagents 与 MCPA local-first AI coding agent with TUI and desktop clients, tool permissions, memory, Skills, Subagents, and MCP support.。

README.md

SztuCode

一个本地优先、事件驱动、可审计的 AI Coding Agent 运行时。

Python
Tauri
Vue
License

项目界面

桌面工作台

SztuCode 桌面工作台首页

SztuCode 桌面工作台任务界面

TUI 终端界面

SztuCode TUI 欢迎界面

SztuCode TUI 任务执行过程

SztuCode TUI 任务结果

SztuCode 面向真实代码仓库工作。用户通过 TUI、桌面工作台或 CLI 提交任务，后台 daemon 负责运行 Agent Loop、调用工具、管理权限和保存会话，并通过 JSON-RPC 事件流持续反馈执行状态。

它既是一个持续完善的本地 AI 编程工具，也是一个用于学习 Agent 工程、软件协作与可信 AI Coding 的开放项目。

那有同学就要问了，为什么都有了codex和Claude code，甚至是其他agent产品如workbuddy，tare work等，我们还是要搭建一个自己的Agent呢，原因就是现阶段Agent岗层出不穷，梁圣自己也说了Agent harness很重要，所以希望有这么一个学习的平台，来让大家接触一些前沿的Agent知识，但贡献知名的coding agent项目还是太难了，opencode和herms agent这些，上手难，理解慢，也不好去根据issue去做相应的pr，所以我就想着做一个学校里大家最方便接触的开源项目，所以我们搞了这么一个项目，而且还尝试接入了一些内置模型，大家能直接通过项目使用免费的deepseek-v4-flash和mimo-v2.5，欢迎大家尝试并点个star。

并不是说要重复造轮子，做一个超越codex和claude code的产品，而是理解与学习，带着批判的目光去看清现有的agent真正的运作方式，知己知彼方能百战不殆。

[!IMPORTANT]
项目目前处于 0.x 快速开发阶段，接口和界面仍可能变化。请在独立分支和可恢复的工作区中使用 Agent，并谨慎启用 auto 权限模式。

[!NOTE]
SztuCode 由社区成员发起和维护，不代表任何学校、学院或社团的官方立场。未经授权，项目不使用相关组织的官方名称、标识或背书。

为什么是 SztuCode

项目不止封装模型 API，而是尝试复现当前 AI Coding Agent 的完整工程链路：

用户目标
  → 项目与会话上下文
  → Agent 规划和模型推理
  → 工具调用与权限审批
  → 文件修改、测试和结果回填
  → Diff 审阅、Trace 与会话恢复

当前项目适合：

  • 学习 Agent Loop、工具调用、上下文治理和多智能体协作；
  • 构建本地优先、可观察、可扩展的 Coding Agent；
  • 研究项目级代码理解、权限安全、RAG 与执行轨迹评测；
  • 通过 Issue、Pull Request、Review 和 Release 参与真实开源协作。

核心能力

能力 当前实现
Agent Runtime 基于 ReAct 的多步推理、工具调用、结果回填和终止控制
多种客户端 Textual TUI、Tauri 2 + Vue 3 桌面工作台，以及调试用 CLI
模型接入 Anthropic 与 OpenAI-compatible 双协议，可连接兼容服务商
工作区工具 文件读取、目录浏览、搜索、写入、精确编辑和受控 Shell 执行
权限系统 normal、plan、accept_edits、auto 四种运行模式
会话与记忆 持久化会话、分层上下文、Notes、历史恢复和上下文压缩
扩展机制 Skills、Subagents 与 MCP 外部工具统一接入
可观测性 IPC、EventBus、LLM 三层 Trace，支持事件跟踪和回放
变更审阅 桌面端展示文件变化和 Diff，支持接受、暂存与回退
Agent 评测 轨迹分析和 SWE-bench 适配器，持续建设自动化评测基线

项目级语义索引、统一 LSP、领域 RAG、安全扫描闭环和完整多智能体工作流仍在路线图中，不将设计目标描述为已完成能力。

系统架构

SztuCode 使用 daemon 与客户端分离的架构。长任务不依赖某个界面窗口的生命周期，不同客户端共享一致的会话、权限和执行状态。

Tauri Desktop ─┐
Textual TUI ───┼─ TCP / NDJSON / JSON-RPC 2.0 ─ sztu-code daemon
CLI ───────────┘                                  │
                                                  ├─ Workspace / Session
                                                  ├─ Agent Runner / Loop
                                                  ├─ LLM Provider
                                                  ├─ Tools / Permissions
                                                  ├─ Skills / Subagents / MCP
                                                  ├─ Memory / Compaction
                                                  └─ EventBus / Trace

默认监听 127.0.0.1:7437。IPC 命令和事件使用 Pydantic v2 模型定义，详情见 架构说明和自动生成的 Wire Protocol。架构取舍记录在 ADR 中。

快速开始

环境要求

  • Git；
  • Python 3.12.x；
  • uv；
  • Anthropic 或 OpenAI-compatible API 凭据；
  • 可选：Node.js 20+、Rust 和 Tauri 平台依赖，用于桌面端开发。

安装

git clone https://github.com/rojim666/SztuCode.git
cd SztuCode
uv sync

复制配置模板：

cp .env.example .env

Windows PowerShell：

Copy-Item .env.example .env

在 .env 中选择 Provider，并填写服务商实际提供的模型 ID 和凭据：

# Anthropic
SZTU_LLM_PROVIDER=anthropic
SZTU_LLM_DEFAULT_MODEL=<your-provider-model-id>
ANTHROPIC_API_KEY=<your-api-key>

# 或 OpenAI-compatible
# SZTU_LLM_PROVIDER=openai
# SZTU_LLM_DEFAULT_MODEL=<your-provider-model-id>
# OPENAI_API_KEY=<your-api-key>
# OPENAI_BASE_URL=https://api.example.com

不要提交 .env。完整字段和优先级见配置参考。

启动 TUI

推荐直接在目标项目目录启动：

uv run sztucode /path/to/your/project

首次打开目录时需要确认信任。常用选项：

uv run sztucode . --trust
uv run sztucode . --read-only
uv run sztucode . --replay RUN_ID

也可以分别启动 daemon 和 TUI：

# 终端 1
uv run sztu-code

# 终端 2
uv run sztu-tui

CLI 主要用于连通性检查和调试：

uv run sztu ping
uv run sztu run --goal "分析当前项目并修复测试失败"
uv run sztu chat
uv run sztu trace --follow

更完整的安装说明见安装与启动。

桌面工作台

desktop/ 是基于 Tauri 2、Vue 3 和 TypeScript 的图形客户端，提供项目与会话管理、执行时间线、权限审批、文件浏览、代码预览和 Git 变更审阅。

# 终端 1：仓库根目录
uv run sztu-code

# 终端 2
cd desktop
npm install
npm run tauri dev

桌面端验证：

cd desktop
npm run build
npm run test:visual

cd src-tauri
cargo check

平台依赖和已知限制见 Desktop README 与开发环境。

项目结构

SztuCode/
├─ src/sztu_code/
│  ├─ core/          # daemon、Agent Loop、协议、工具、权限与扩展系统
│  ├─ tui/           # Textual 终端界面
│  └─ cli/           # 命令行客户端
├─ desktop/          # Tauri 2 + Vue 3 桌面工作台
├─ tests/            # 单元测试与集成测试
├─ eval/             # 轨迹分析、报告和 SWE-bench 适配
├─ scripts/          # 协议生成等工程脚本
└─ docs/             # 使用、开发、架构、运维、评测和历史文档

完整模块边界和运行链路见架构说明。

开发与验证

Python 基础检查：

uv run ruff check src tests scripts
uv run mypy src
uv run pytest tests/unit -v
uv run pytest tests/integration -v
uv run python scripts/gen_protocol_doc.py --check

修改协议模型时，先运行 uv run python scripts/gen_protocol_doc.py 更新生成文档。测试范围、桌面验证和模块修改清单见测试指南与开发环境。

路线图

项目按可验证能力逐步推进：

阶段 目标
Contributor Ready 新成员能理解项目、运行检查并提交第一个聚焦 PR
v0.1 稳定本地任务闭环、自动化评测基线和更可靠的权限边界
v0.2 项目级语义索引、分层上下文、统一 LSP 和多语言评测
v0.3 领域 RAG、安全扫描闭环和角色化多智能体协作
v1.0 稳定升级路径、发行流程、安全响应和兼容性政策

详细版本门槛、研究轨道和明确非目标见项目路线图。当前研究与工程任务可在 GitHub Issues 查看。

参与贡献

欢迎同学、开发者和研究者通过代码、测试、文档、设计、评测和问题分析参与。新贡献者可以从 good first issue 开始，需要社区协作的任务会标注 help wanted。

开始前请阅读：

安全漏洞、权限绕过和凭据泄漏请使用 Private Vulnerability Reporting，不要创建公开 Issue。

Contributors

感谢所有参与代码、测试、文档和工程建设的贡献者。以下名单依据仓库可验证的 Git 历史整理，本地同邮箱别名已合并；完整记录以 GitHub Contributors 为准。

rojim666
rojim666
发起人与维护者 		charon2121
charon2121
Contributor 		szzk
szzk
Contributor

贡献以公开 Issue、Commit、Pull Request、Review 和 Release 为准；持续贡献者可以逐步承担模块 Review 和维护职责。

License

SztuCode 使用 MIT License。

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