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Coomi Agent

一个比较纯净的 AI Agent 项目。基于 CLI 的自主 Agent，能读取文件、编辑代码、执行命令、管理任务。

Coomi Agent 终端界面

特性

  • 纯净 Agent 设计 — 以开发学习为目标，流程透明，模块边界清晰，便于观察、复盘和二次改造。
  • 核心能力完整 — 覆盖文件操作、搜索、Shell、网页、任务、子 Agent、Plan 模式和 Loop 模式等基础工具链。
  • 可切换的 LLM Provider — 统一支持 OpenAI Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种兼容模式。
  • 上下文与记忆机制 — 提供上下文压缩、记忆管理、语义召回和工具结果缓存等基础工程能力。
  • 流式终端界面 — 基于 Ratatui 的 TUI（Rust 版本），支持流式输出、Markdown 渲染、鼠标滚轮、Plan Mode 和状态信息展示。
  • 精选扩展中心 — 在终端内浏览、安装、更新和卸载精选 Skill，并配置和测试热门 MCP Server。

安装

一键安装（推荐）

macOS / Linux：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.sh | bash

Windows (PowerShell)：

irm https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.ps1 | iex

安装脚本会自动下载适合你平台的最新版本到 ~/.local/bin（Windows 为 %USERPROFILE%\.local\bin），确保该目录在 PATH 中即可。

从 GitHub Releases 下载

前往 Releases 页面 下载对应平台的二进制文件：

平台文件
macOS (Apple Silicon)coomi-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS (Intel)coomi-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux (x86_64)coomi-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Windows (x86_64)coomi-x86_64-pc-windows-msvc.zip

Linux ARM64 用户请从源码构建：cd coomi-rs && cargo build --release

下载解压后将 coomi（或 coomi.exe）放入 PATH 目录即可。

从源码构建

需要 Rust 工具链（rustup）。

git clone https://github.com/Septemc/Coomi.git
cd Coomi/coomi-rs
cargo build --release

编译产物在 coomi-rs/target/release/coomi（Windows 为 coomi.exe）。

使用 cargo install

cargo install --path coomi-rs/ui

快速开始

coomi

首次运行时，Coomi 会自动引导你配置 LLM Provider。配置优先级：

  1. 环境变量 — 自动检测 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY
  2. .env 文件 — 项目根目录的 .env 文件，用于开发学习使用
  3. 交互式配置 — 终端交互引导

配置文件

所有模型配置存储在 ~/.coomi/config/providers.json：

{
"version": 1,
"active": "default",
"providers": {
"default": {
"type": "openai_compatible",
"display": "DeepSeek V4",
"api_key": "sk-xxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com",
"model": "deepseek-v4-pro",
"fast_model": "deepseek-v4-flash"
}
}
}

支持的兼容模式：openai_compatible（最常用）、openai_responses（GPT 专用）、anthropic_messages 和 gemini_native。

终端操作

快捷键

按键功能
Ctrl+K打开命令面板
Ctrl+R打开会话历史
Ctrl+Y复制最近一条助手回复
Ctrl+L清空时间线
Alt+M切换模型
Alt+S打开设置
Alt+H打开快捷键帮助
Alt+LLoop 控制
Alt+I启动只读 Side Session
Shift+Tab切换访问策略
Up/Down编辑器空时：输入历史；有内容时：编辑器内导航
PageUp/PageDown滚动对话
Home/End编辑器空时：跳至顶部/底部
鼠标滚轮滚动对话
Esc关闭 / 取消 / 双击退出
Ctrl+C取消当前任务 / 清空输入 / 退出

Slash 命令

在输入框输入 / 打开命令选择器：

命令说明
/status显示会话状态
/compact手动压缩上下文
/model [id]切换模型
/history会话历史
/plan进入 Plan 模式（只读规划）
/exit_plan退出 Plan 模式
/loop [目标]创建/控制 Loop
/memory记忆管理
/mcpMCP 管理
/skillsSkill 管理
/settings配置设置
/catalog扩展目录
/new新会话
/clear清空时间线
/quit退出

Plan 模式

输入 /plan 进入 Plan 模式 — 策略自动切换为只读，用于规划阶段。在 Plan 模式下提交消息会弹出确认对话框，你可以选择：

  1. 退出 Plan 模式并发送（恢复之前的策略）
  2. 以只读 Side Session 方式发送
  3. 取消

Agent 也可以在工作过程中自动进入/退出 Plan 模式。

访问策略

策略说明
read-only禁止写入，只读操作
workspace-write允许工作区内文件编辑（默认）
full-access完全访问，仍会询问危险命令

Skill 与 MCP 管理中心

在主输入框输入 /，可以直接选择已启用的 Skill 和 MCP。选择 Skill 后补充任务，例如 /skill frontend-design 设计登录页；它会在当前会话持续激活。 选择 MCP 会进入操作提示，例如 /mcp memory 保存信息 我的项目名称是 Coomi。

精选目录只随安装包保存名称、说明和经过验证的上游来源，不会把第三方 Skill/MCP 内容复制进 Coomi。

架构

coomi-rs/ # Rust 版本（主版本）
├── engine/ # Agent 循环、会话管理、工具生命周期
├── services/ # Provider 注册与适配器
├── tools/ # 文件、搜索、Shell 工具
├── security/ # 访问控制与工作区边界
├── ui/ # Ratatui 终端界面
└── catalogs/ # 可安装的 MCP/Skill 目录
coomi-py/ # Python 版本（兼容保留）
└── coomi/ # 可导入主包

上下文压缩

三层压缩，当前估算 Token 数超过上下文窗口 90% 时触发：

  1. Microcompact（微清理） — 将超出保留数量的旧工具结果替换为 [cleared] 标记。零 API 开销。
  2. 消息裁剪 — 保留第一条消息 + 最近若干条消息。零 API 开销。
  3. LLM 摘要 — 生成结构化摘要。使用当前模型。

记忆系统

三层存储，优先级逐级递减：

  1. .coomi/memory/ — 项目本地（最高优先级）
  2. ~/.coomi/projects/{hash}/memory/ — 项目全局
  3. ~/.coomi/memory/ — 全局（所有项目共享）

项目参考来源

本项目在工程复现和实现思路上参考了以下项目：

  • Claude Code
  • Codex
  • OpenCode

参考重点主要是 Agent 主循环、工具调用编排、上下文管理和终端交互方式。

License

MIT，详见 LICENSE

About

一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent.

Resources

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MIT license
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Packages

Contributors

Languages

, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all 
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
GitHub - Septemc/Coomi: 一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent. · GitHub
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Coomi Agent
一个比较纯净的 AI Agent 项目。基于 CLI 的自主 Agent，能读取文件、编辑代码、执行命令、管理任务。
Coomi Agent 终端界面
特性
  • 纯净 Agent 设计 — 以开发学习为目标，流程透明，模块边界清晰，便于观察、复盘和二次改造。
  • 核心能力完整 — 覆盖文件操作、搜索、Shell、网页、任务、子 Agent、Plan 模式和 Loop 模式等基础工具链。
  • 可切换的 LLM Provider — 统一支持 OpenAI Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种兼容模式。
  • 上下文与记忆机制 — 提供上下文压缩、记忆管理、语义召回和工具结果缓存等基础工程能力。
  • 流式终端界面 — 基于 Ratatui 的 TUI（Rust 版本），支持流式输出、Markdown 渲染、鼠标滚轮、Plan Mode 和状态信息展示。
  • 精选扩展中心 — 在终端内浏览、安装、更新和卸载精选 Skill，并配置和测试热门 MCP Server。
安装
一键安装（推荐）
macOS / Linux：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.sh | bash
Windows (PowerShell)：
irm https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.ps1 | iex
安装脚本会自动下载适合你平台的最新版本到 ~/.local/bin（Windows 为 %USERPROFILE%\.local\bin），确保该目录在 PATH 中即可。
从 GitHub Releases 下载
前往 Releases 页面 下载对应平台的二进制文件：
平台文件
macOS (Apple Silicon)coomi-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS (Intel)coomi-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux (x86_64)coomi-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Windows (x86_64)coomi-x86_64-pc-windows-msvc.zip
Linux ARM64 用户请从源码构建：cd coomi-rs && cargo build --release
下载解压后将 coomi（或 coomi.exe）放入 PATH 目录即可。
从源码构建
需要 Rust 工具链（rustup）。
git clone https://github.com/Septemc/Coomi.git
cd Coomi/coomi-rs
cargo build --release
编译产物在 coomi-rs/target/release/coomi（Windows 为 coomi.exe）。
使用 cargo install
cargo install --path coomi-rs/ui
快速开始
coomi
首次运行时，Coomi 会自动引导你配置 LLM Provider。配置优先级：
  1. 环境变量 — 自动检测 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY
  2. .env 文件 — 项目根目录的 .env 文件，用于开发学习使用
  3. 交互式配置 — 终端交互引导
配置文件
所有模型配置存储在 ~/.coomi/config/providers.json：
{
"version": 1,
"active": "default",
"providers": {
"default": {
"type": "openai_compatible",
"display": "DeepSeek V4",
"api_key": "sk-xxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com",
"model": "deepseek-v4-pro",
"fast_model": "deepseek-v4-flash"
}
}
}
支持的兼容模式：openai_compatible（最常用）、openai_responses（GPT 专用）、anthropic_messages 和 gemini_native。
终端操作
快捷键
按键功能
Ctrl+K打开命令面板
Ctrl+R打开会话历史
Ctrl+Y复制最近一条助手回复
Ctrl+L清空时间线
Alt+M切换模型
Alt+S打开设置
Alt+H打开快捷键帮助
Alt+LLoop 控制
Alt+I启动只读 Side Session
Shift+Tab切换访问策略
Up/Down编辑器空时：输入历史；有内容时：编辑器内导航
PageUp/PageDown滚动对话
Home/End编辑器空时：跳至顶部/底部
鼠标滚轮滚动对话
Esc关闭 / 取消 / 双击退出
Ctrl+C取消当前任务 / 清空输入 / 退出
Slash 命令
在输入框输入 / 打开命令选择器：
命令说明
/status显示会话状态
/compact手动压缩上下文
/model [id]切换模型
/history会话历史
/plan进入 Plan 模式（只读规划）
/exit_plan退出 Plan 模式
/loop [目标]创建/控制 Loop
/memory记忆管理
/mcpMCP 管理
/skillsSkill 管理
/settings配置设置
/catalog扩展目录
/new新会话
/clear清空时间线
/quit退出
Plan 模式
输入 /plan 进入 Plan 模式 — 策略自动切换为只读，用于规划阶段。在 Plan 模式下提交消息会弹出确认对话框，你可以选择：
  1. 退出 Plan 模式并发送（恢复之前的策略）
  2. 以只读 Side Session 方式发送
  3. 取消
Agent 也可以在工作过程中自动进入/退出 Plan 模式。
访问策略
策略说明
read-only禁止写入，只读操作
workspace-write允许工作区内文件编辑（默认）
full-access完全访问，仍会询问危险命令
Skill 与 MCP 管理中心
在主输入框输入 /，可以直接选择已启用的 Skill 和 MCP。选择 Skill 后补充任务，例如
/skill frontend-design 设计登录页；它会在当前会话持续激活。
选择 MCP 会进入操作提示，例如 /mcp memory 保存信息 我的项目名称是 Coomi。
精选目录只随安装包保存名称、说明和经过验证的上游来源，不会把第三方 Skill/MCP 内容复制进 Coomi。
架构
coomi-rs/ # Rust 版本（主版本）
├── engine/ # Agent 循环、会话管理、工具生命周期
├── services/ # Provider 注册与适配器
├── tools/ # 文件、搜索、Shell 工具
├── security/ # 访问控制与工作区边界
├── ui/ # Ratatui 终端界面
└── catalogs/ # 可安装的 MCP/Skill 目录
coomi-py/ # Python 版本（兼容保留）
└── coomi/ # 可导入主包

上下文压缩
三层压缩，当前估算 Token 数超过上下文窗口 90% 时触发：
  1. Microcompact（微清理） — 将超出保留数量的旧工具结果替换为 [cleared] 标记。零 API 开销。
  2. 消息裁剪 — 保留第一条消息 + 最近若干条消息。零 API 开销。
  3. LLM 摘要 — 生成结构化摘要。使用当前模型。
记忆系统
三层存储，优先级逐级递减：
  1. .coomi/memory/ — 项目本地（最高优先级）
  2. ~/.coomi/projects/{hash}/memory/ — 项目全局
  3. ~/.coomi/memory/ — 全局（所有项目共享）
项目参考来源
本项目在工程复现和实现思路上参考了以下项目：
  • Claude Code
  • Codex
  • OpenCode
参考重点主要是 Agent 主循环、工具调用编排、上下文管理和终端交互方式。
License
MIT，详见 LICENSE
About
一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Force GitHub README to respect dark mode
(function() {
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '
.markdown-body {
color-scheme: dark light;
}
.markdown-body pre { background: #161b22 !important; }
.markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }
.markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }
.markdown-body img { background: #0d1117; }
.markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }
.markdown-body hr { border-color: #30363d; }
';
document.head.appendChild(style);
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
GitHub - Septemc/Coomi: 一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent. · GitHub
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Coomi Agent
一个比较纯净的 AI Agent 项目。基于 CLI 的自主 Agent，能读取文件、编辑代码、执行命令、管理任务。
Coomi Agent 终端界面
特性
  • 纯净 Agent 设计 — 以开发学习为目标，流程透明，模块边界清晰，便于观察、复盘和二次改造。
  • 核心能力完整 — 覆盖文件操作、搜索、Shell、网页、任务、子 Agent、Plan 模式和 Loop 模式等基础工具链。
  • 可切换的 LLM Provider — 统一支持 OpenAI Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种兼容模式。
  • 上下文与记忆机制 — 提供上下文压缩、记忆管理、语义召回和工具结果缓存等基础工程能力。
  • 流式终端界面 — 基于 Ratatui 的 TUI（Rust 版本），支持流式输出、Markdown 渲染、鼠标滚轮、Plan Mode 和状态信息展示。
  • 精选扩展中心 — 在终端内浏览、安装、更新和卸载精选 Skill，并配置和测试热门 MCP Server。
安装
一键安装（推荐）
macOS / Linux：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.sh | bash
Windows (PowerShell)：
irm https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.ps1 | iex
安装脚本会自动下载适合你平台的最新版本到 ~/.local/bin（Windows 为 %USERPROFILE%\.local\bin），确保该目录在 PATH 中即可。
从 GitHub Releases 下载
前往 Releases 页面 下载对应平台的二进制文件：
平台文件
macOS (Apple Silicon)coomi-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS (Intel)coomi-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux (x86_64)coomi-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Windows (x86_64)coomi-x86_64-pc-windows-msvc.zip
Linux ARM64 用户请从源码构建：cd coomi-rs && cargo build --release
下载解压后将 coomi（或 coomi.exe）放入 PATH 目录即可。
从源码构建
需要 Rust 工具链（rustup）。
git clone https://github.com/Septemc/Coomi.git
cd Coomi/coomi-rs
cargo build --release
编译产物在 coomi-rs/target/release/coomi（Windows 为 coomi.exe）。
使用 cargo install
cargo install --path coomi-rs/ui
快速开始
coomi
首次运行时，Coomi 会自动引导你配置 LLM Provider。配置优先级：
  1. 环境变量 — 自动检测 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY
  2. .env 文件 — 项目根目录的 .env 文件，用于开发学习使用
  3. 交互式配置 — 终端交互引导
配置文件
所有模型配置存储在 ~/.coomi/config/providers.json：
{
"version": 1,
"active": "default",
"providers": {
"default": {
"type": "openai_compatible",
"display": "DeepSeek V4",
"api_key": "sk-xxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com",
"model": "deepseek-v4-pro",
"fast_model": "deepseek-v4-flash"
}
}
}
支持的兼容模式：openai_compatible（最常用）、openai_responses（GPT 专用）、anthropic_messages 和 gemini_native。
终端操作
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Ctrl+K打开命令面板
Ctrl+R打开会话历史
Ctrl+Y复制最近一条助手回复
Ctrl+L清空时间线
Alt+M切换模型
Alt+S打开设置
Alt+H打开快捷键帮助
Alt+LLoop 控制
Alt+I启动只读 Side Session
Shift+Tab切换访问策略
Up/Down编辑器空时：输入历史；有内容时：编辑器内导航
PageUp/PageDown滚动对话
Home/End编辑器空时：跳至顶部/底部
鼠标滚轮滚动对话
Esc关闭 / 取消 / 双击退出
Ctrl+C取消当前任务 / 清空输入 / 退出
Slash 命令
在输入框输入 / 打开命令选择器：
命令说明
/status显示会话状态
/compact手动压缩上下文
/model [id]切换模型
/history会话历史
/plan进入 Plan 模式（只读规划）
/exit_plan退出 Plan 模式
/loop [目标]创建/控制 Loop
/memory记忆管理
/mcpMCP 管理
/skillsSkill 管理
/settings配置设置
/catalog扩展目录
/new新会话
/clear清空时间线
/quit退出
Plan 模式
输入 /plan 进入 Plan 模式 — 策略自动切换为只读，用于规划阶段。在 Plan 模式下提交消息会弹出确认对话框，你可以选择：
  1. 退出 Plan 模式并发送（恢复之前的策略）
  2. 以只读 Side Session 方式发送
  3. 取消
Agent 也可以在工作过程中自动进入/退出 Plan 模式。
访问策略
策略说明
read-only禁止写入，只读操作
workspace-write允许工作区内文件编辑（默认）
full-access完全访问，仍会询问危险命令
Skill 与 MCP 管理中心
在主输入框输入 /，可以直接选择已启用的 Skill 和 MCP。选择 Skill 后补充任务，例如
/skill frontend-design 设计登录页；它会在当前会话持续激活。
选择 MCP 会进入操作提示，例如 /mcp memory 保存信息 我的项目名称是 Coomi。
精选目录只随安装包保存名称、说明和经过验证的上游来源，不会把第三方 Skill/MCP 内容复制进 Coomi。
架构
coomi-rs/ # Rust 版本（主版本）
├── engine/ # Agent 循环、会话管理、工具生命周期
├── services/ # Provider 注册与适配器
├── tools/ # 文件、搜索、Shell 工具
├── security/ # 访问控制与工作区边界
├── ui/ # Ratatui 终端界面
└── catalogs/ # 可安装的 MCP/Skill 目录
coomi-py/ # Python 版本（兼容保留）
└── coomi/ # 可导入主包

上下文压缩
三层压缩，当前估算 Token 数超过上下文窗口 90% 时触发：
  1. Microcompact（微清理） — 将超出保留数量的旧工具结果替换为 [cleared] 标记。零 API 开销。
  2. 消息裁剪 — 保留第一条消息 + 最近若干条消息。零 API 开销。
  3. LLM 摘要 — 生成结构化摘要。使用当前模型。
记忆系统
三层存储，优先级逐级递减：
  1. .coomi/memory/ — 项目本地（最高优先级）
  2. ~/.coomi/projects/{hash}/memory/ — 项目全局
  3. ~/.coomi/memory/ — 全局（所有项目共享）
项目参考来源
本项目在工程复现和实现思路上参考了以下项目：
  • Claude Code
  • Codex
  • OpenCode
参考重点主要是 Agent 主循环、工具调用编排、上下文管理和终端交互方式。
License
MIT，详见 LICENSE
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer
(function() {
var ref = document.referrer;
var terms = [];
if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {
var url = new URL(ref);
var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');
if (q) {
terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });
}
}
if (terms.length === 0) return;
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';
document.head.appendChild(style);
function highlight(node) {
if (node.nodeType === 3) { // text node
var text = node.textContent;
var found = false;
terms.forEach(function(term) {
var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi');
if (regex.test(text)) {
found = true;
var frag = document.createDocumentFragment();
var parts = text.split(regex);
parts.forEach(function(part, i) {
if (i % 2 === 0) {
frag.appendChild(document.createTextNode(part));
} else {
var span = document.createElement('span');
span.className = 'userscript-highlight';
span.textContent = part;
frag.appendChild(span);
}
});
node.parentNode.replaceChild(frag, node);
}
});
} else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element
var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];
if (!skipTags.includes(node.tagName)) {
Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);
}
}
}
highlight(document.body);
// Re-highlight on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
GitHub - Septemc/Coomi: 一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent. · GitHub
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Coomi Agent
一个比较纯净的 AI Agent 项目。基于 CLI 的自主 Agent，能读取文件、编辑代码、执行命令、管理任务。
Coomi Agent 终端界面
特性
  • 纯净 Agent 设计 — 以开发学习为目标，流程透明，模块边界清晰，便于观察、复盘和二次改造。
  • 核心能力完整 — 覆盖文件操作、搜索、Shell、网页、任务、子 Agent、Plan 模式和 Loop 模式等基础工具链。
  • 可切换的 LLM Provider — 统一支持 OpenAI Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种兼容模式。
  • 上下文与记忆机制 — 提供上下文压缩、记忆管理、语义召回和工具结果缓存等基础工程能力。
  • 流式终端界面 — 基于 Ratatui 的 TUI（Rust 版本），支持流式输出、Markdown 渲染、鼠标滚轮、Plan Mode 和状态信息展示。
  • 精选扩展中心 — 在终端内浏览、安装、更新和卸载精选 Skill，并配置和测试热门 MCP Server。
安装
一键安装（推荐）
macOS / Linux：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.sh | bash
Windows (PowerShell)：
irm https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.ps1 | iex
安装脚本会自动下载适合你平台的最新版本到 ~/.local/bin（Windows 为 %USERPROFILE%\.local\bin），确保该目录在 PATH 中即可。
从 GitHub Releases 下载
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macOS (Apple Silicon)coomi-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS (Intel)coomi-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux (x86_64)coomi-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Windows (x86_64)coomi-x86_64-pc-windows-msvc.zip
Linux ARM64 用户请从源码构建：cd coomi-rs && cargo build --release
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编译产物在 coomi-rs/target/release/coomi（Windows 为 coomi.exe）。
使用 cargo install
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  1. 环境变量 — 自动检测 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY
  2. .env 文件 — 项目根目录的 .env 文件，用于开发学习使用
  3. 交互式配置 — 终端交互引导
配置文件
所有模型配置存储在 ~/.coomi/config/providers.json：
{
"version": 1,
"active": "default",
"providers": {
"default": {
"type": "openai_compatible",
"display": "DeepSeek V4",
"api_key": "sk-xxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com",
"model": "deepseek-v4-pro",
"fast_model": "deepseek-v4-flash"
}
}
}
支持的兼容模式：openai_compatible（最常用）、openai_responses（GPT 专用）、anthropic_messages 和 gemini_native。
终端操作
快捷键
按键功能
Ctrl+K打开命令面板
Ctrl+R打开会话历史
Ctrl+Y复制最近一条助手回复
Ctrl+L清空时间线
Alt+M切换模型
Alt+S打开设置
Alt+H打开快捷键帮助
Alt+LLoop 控制
Alt+I启动只读 Side Session
Shift+Tab切换访问策略
Up/Down编辑器空时：输入历史；有内容时：编辑器内导航
PageUp/PageDown滚动对话
Home/End编辑器空时：跳至顶部/底部
鼠标滚轮滚动对话
Esc关闭 / 取消 / 双击退出
Ctrl+C取消当前任务 / 清空输入 / 退出
Slash 命令
在输入框输入 / 打开命令选择器：
命令说明
/status显示会话状态
/compact手动压缩上下文
/model [id]切换模型
/history会话历史
/plan进入 Plan 模式（只读规划）
/exit_plan退出 Plan 模式
/loop [目标]创建/控制 Loop
/memory记忆管理
/mcpMCP 管理
/skillsSkill 管理
/settings配置设置
/catalog扩展目录
/new新会话
/clear清空时间线
/quit退出
Plan 模式
输入 /plan 进入 Plan 模式 — 策略自动切换为只读，用于规划阶段。在 Plan 模式下提交消息会弹出确认对话框，你可以选择：
  1. 退出 Plan 模式并发送（恢复之前的策略）
  2. 以只读 Side Session 方式发送
  3. 取消
Agent 也可以在工作过程中自动进入/退出 Plan 模式。
访问策略
策略说明
read-only禁止写入，只读操作
workspace-write允许工作区内文件编辑（默认）
full-access完全访问，仍会询问危险命令
Skill 与 MCP 管理中心
在主输入框输入 /，可以直接选择已启用的 Skill 和 MCP。选择 Skill 后补充任务，例如
/skill frontend-design 设计登录页；它会在当前会话持续激活。
选择 MCP 会进入操作提示，例如 /mcp memory 保存信息 我的项目名称是 Coomi。
精选目录只随安装包保存名称、说明和经过验证的上游来源，不会把第三方 Skill/MCP 内容复制进 Coomi。
架构
coomi-rs/ # Rust 版本（主版本）
├── engine/ # Agent 循环、会话管理、工具生命周期
├── services/ # Provider 注册与适配器
├── tools/ # 文件、搜索、Shell 工具
├── security/ # 访问控制与工作区边界
├── ui/ # Ratatui 终端界面
└── catalogs/ # 可安装的 MCP/Skill 目录
coomi-py/ # Python 版本（兼容保留）
└── coomi/ # 可导入主包

上下文压缩
三层压缩，当前估算 Token 数超过上下文窗口 90% 时触发：
  1. Microcompact（微清理） — 将超出保留数量的旧工具结果替换为 [cleared] 标记。零 API 开销。
  2. 消息裁剪 — 保留第一条消息 + 最近若干条消息。零 API 开销。
  3. LLM 摘要 — 生成结构化摘要。使用当前模型。
记忆系统
三层存储，优先级逐级递减：
  1. .coomi/memory/ — 项目本地（最高优先级）
  2. ~/.coomi/projects/{hash}/memory/ — 项目全局
  3. ~/.coomi/memory/ — 全局（所有项目共享）
项目参考来源
本项目在工程复现和实现思路上参考了以下项目：
  • Claude Code
  • Codex
  • OpenCode
参考重点主要是 Agent 主循环、工具调用编排、上下文管理和终端交互方式。
License
MIT，详见 LICENSE
About
一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent.
Resources
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MIT license
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Packages
Contributors
Languages

, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page
(function() {
var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',
'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',
'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];
function cleanUrl(url) {
try {
var u = new URL(url, window.location.origin);
var changed = false;
trackingParams.forEach(function(p) {
if (u.searchParams.has(p)) {
u.searchParams.delete(p);
changed = true;
}
});
return changed ? u.toString() : url;
} catch (e) {
return url;
}
}
function cleanLinks() {
document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
cleanLinks();
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1) {
if (node.tagName === 'A') cleanLinks();
node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '
GitHub - Septemc/Coomi: 一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent. · GitHub
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Coomi Agent
一个比较纯净的 AI Agent 项目。基于 CLI 的自主 Agent，能读取文件、编辑代码、执行命令、管理任务。
Coomi Agent 终端界面
特性
  • 纯净 Agent 设计 — 以开发学习为目标，流程透明，模块边界清晰，便于观察、复盘和二次改造。
  • 核心能力完整 — 覆盖文件操作、搜索、Shell、网页、任务、子 Agent、Plan 模式和 Loop 模式等基础工具链。
  • 可切换的 LLM Provider — 统一支持 OpenAI Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种兼容模式。
  • 上下文与记忆机制 — 提供上下文压缩、记忆管理、语义召回和工具结果缓存等基础工程能力。
  • 流式终端界面 — 基于 Ratatui 的 TUI（Rust 版本），支持流式输出、Markdown 渲染、鼠标滚轮、Plan Mode 和状态信息展示。
  • 精选扩展中心 — 在终端内浏览、安装、更新和卸载精选 Skill，并配置和测试热门 MCP Server。
安装
一键安装（推荐）
macOS / Linux：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.sh | bash
Windows (PowerShell)：
irm https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.ps1 | iex
安装脚本会自动下载适合你平台的最新版本到 ~/.local/bin（Windows 为 %USERPROFILE%\.local\bin），确保该目录在 PATH 中即可。
从 GitHub Releases 下载
前往 Releases 页面 下载对应平台的二进制文件：
平台文件
macOS (Apple Silicon)coomi-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS (Intel)coomi-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux (x86_64)coomi-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Windows (x86_64)coomi-x86_64-pc-windows-msvc.zip
Linux ARM64 用户请从源码构建：cd coomi-rs && cargo build --release
下载解压后将 coomi（或 coomi.exe）放入 PATH 目录即可。
从源码构建
需要 Rust 工具链（rustup）。
git clone https://github.com/Septemc/Coomi.git
cd Coomi/coomi-rs
cargo build --release
编译产物在 coomi-rs/target/release/coomi（Windows 为 coomi.exe）。
使用 cargo install
cargo install --path coomi-rs/ui
快速开始
coomi
首次运行时，Coomi 会自动引导你配置 LLM Provider。配置优先级：
  1. 环境变量 — 自动检测 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY
  2. .env 文件 — 项目根目录的 .env 文件，用于开发学习使用
  3. 交互式配置 — 终端交互引导
配置文件
所有模型配置存储在 ~/.coomi/config/providers.json：
{
"version": 1,
"active": "default",
"providers": {
"default": {
"type": "openai_compatible",
"display": "DeepSeek V4",
"api_key": "sk-xxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com",
"model": "deepseek-v4-pro",
"fast_model": "deepseek-v4-flash"
}
}
}
支持的兼容模式：openai_compatible（最常用）、openai_responses（GPT 专用）、anthropic_messages 和 gemini_native。
终端操作
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Alt+I启动只读 Side Session
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Ctrl+C取消当前任务 / 清空输入 / 退出
Slash 命令
在输入框输入 / 打开命令选择器：
命令说明
/status显示会话状态
/compact手动压缩上下文
/model [id]切换模型
/history会话历史
/plan进入 Plan 模式（只读规划）
/exit_plan退出 Plan 模式
/loop [目标]创建/控制 Loop
/memory记忆管理
/mcpMCP 管理
/skillsSkill 管理
/settings配置设置
/catalog扩展目录
/new新会话
/clear清空时间线
/quit退出
Plan 模式
输入 /plan 进入 Plan 模式 — 策略自动切换为只读，用于规划阶段。在 Plan 模式下提交消息会弹出确认对话框，你可以选择：
  1. 退出 Plan 模式并发送（恢复之前的策略）
  2. 以只读 Side Session 方式发送
  3. 取消
Agent 也可以在工作过程中自动进入/退出 Plan 模式。
访问策略
策略说明
read-only禁止写入，只读操作
workspace-write允许工作区内文件编辑（默认）
full-access完全访问，仍会询问危险命令
Skill 与 MCP 管理中心
在主输入框输入 /，可以直接选择已启用的 Skill 和 MCP。选择 Skill 后补充任务，例如
/skill frontend-design 设计登录页；它会在当前会话持续激活。
选择 MCP 会进入操作提示，例如 /mcp memory 保存信息 我的项目名称是 Coomi。
精选目录只随安装包保存名称、说明和经过验证的上游来源，不会把第三方 Skill/MCP 内容复制进 Coomi。
架构
coomi-rs/ # Rust 版本（主版本）
├── engine/ # Agent 循环、会话管理、工具生命周期
├── services/ # Provider 注册与适配器
├── tools/ # 文件、搜索、Shell 工具
├── security/ # 访问控制与工作区边界
├── ui/ # Ratatui 终端界面
└── catalogs/ # 可安装的 MCP/Skill 目录
coomi-py/ # Python 版本（兼容保留）
└── coomi/ # 可导入主包

上下文压缩
三层压缩，当前估算 Token 数超过上下文窗口 90% 时触发：
  1. Microcompact（微清理） — 将超出保留数量的旧工具结果替换为 [cleared] 标记。零 API 开销。
  2. 消息裁剪 — 保留第一条消息 + 最近若干条消息。零 API 开销。
  3. LLM 摘要 — 生成结构化摘要。使用当前模型。
记忆系统
三层存储，优先级逐级递减：
  1. .coomi/memory/ — 项目本地（最高优先级）
  2. ~/.coomi/projects/{hash}/memory/ — 项目全局
  3. ~/.coomi/memory/ — 全局（所有项目共享）
项目参考来源
本项目在工程复现和实现思路上参考了以下项目：
  • Claude Code
  • Codex
  • OpenCode
参考重点主要是 Agent 主循环、工具调用编排、上下文管理和终端交互方式。
License
MIT，详见 LICENSE
About
一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Auto-enable theater mode on YouTube
(function() {
function tryTheater() {
var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]');
if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {
btn.click();
}
}
// Try immediately
tryTheater();
// Try after navigation (SPA)
var lastUrl = location.href;
setInterval(function() {
if (location.href !== lastUrl) {
lastUrl = location.href;
setTimeout(tryTheater, 500);
}
}, 1000);
// Also try on player load
var observer = new MutationObserver(tryTheater);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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Coomi Agent
一个比较纯净的 AI Agent 项目。基于 CLI 的自主 Agent，能读取文件、编辑代码、执行命令、管理任务。
Coomi Agent 终端界面
特性
  • 纯净 Agent 设计 — 以开发学习为目标，流程透明，模块边界清晰，便于观察、复盘和二次改造。
  • 核心能力完整 — 覆盖文件操作、搜索、Shell、网页、任务、子 Agent、Plan 模式和 Loop 模式等基础工具链。
  • 可切换的 LLM Provider — 统一支持 OpenAI Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种兼容模式。
  • 上下文与记忆机制 — 提供上下文压缩、记忆管理、语义召回和工具结果缓存等基础工程能力。
  • 流式终端界面 — 基于 Ratatui 的 TUI（Rust 版本），支持流式输出、Markdown 渲染、鼠标滚轮、Plan Mode 和状态信息展示。
  • 精选扩展中心 — 在终端内浏览、安装、更新和卸载精选 Skill，并配置和测试热门 MCP Server。
安装
一键安装（推荐）
macOS / Linux：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.sh | bash
Windows (PowerShell)：
irm https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.ps1 | iex
安装脚本会自动下载适合你平台的最新版本到 ~/.local/bin（Windows 为 %USERPROFILE%\.local\bin），确保该目录在 PATH 中即可。
从 GitHub Releases 下载
前往 Releases 页面 下载对应平台的二进制文件：
平台文件
macOS (Apple Silicon)coomi-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS (Intel)coomi-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux (x86_64)coomi-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Windows (x86_64)coomi-x86_64-pc-windows-msvc.zip
Linux ARM64 用户请从源码构建：cd coomi-rs && cargo build --release
下载解压后将 coomi（或 coomi.exe）放入 PATH 目录即可。
从源码构建
需要 Rust 工具链（rustup）。
git clone https://github.com/Septemc/Coomi.git
cd Coomi/coomi-rs
cargo build --release
编译产物在 coomi-rs/target/release/coomi（Windows 为 coomi.exe）。
使用 cargo install
cargo install --path coomi-rs/ui
快速开始
coomi
首次运行时，Coomi 会自动引导你配置 LLM Provider。配置优先级：
  1. 环境变量 — 自动检测 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY
  2. .env 文件 — 项目根目录的 .env 文件，用于开发学习使用
  3. 交互式配置 — 终端交互引导
配置文件
所有模型配置存储在 ~/.coomi/config/providers.json：
{
"version": 1,
"active": "default",
"providers": {
"default": {
"type": "openai_compatible",
"display": "DeepSeek V4",
"api_key": "sk-xxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com",
"model": "deepseek-v4-pro",
"fast_model": "deepseek-v4-flash"
}
}
}
支持的兼容模式：openai_compatible（最常用）、openai_responses（GPT 专用）、anthropic_messages 和 gemini_native。
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Esc关闭 / 取消 / 双击退出
Ctrl+C取消当前任务 / 清空输入 / 退出
Slash 命令
在输入框输入 / 打开命令选择器：
命令说明
/status显示会话状态
/compact手动压缩上下文
/model [id]切换模型
/history会话历史
/plan进入 Plan 模式（只读规划）
/exit_plan退出 Plan 模式
/loop [目标]创建/控制 Loop
/memory记忆管理
/mcpMCP 管理
/skillsSkill 管理
/settings配置设置
/catalog扩展目录
/new新会话
/clear清空时间线
/quit退出
Plan 模式
输入 /plan 进入 Plan 模式 — 策略自动切换为只读，用于规划阶段。在 Plan 模式下提交消息会弹出确认对话框，你可以选择：
  1. 退出 Plan 模式并发送（恢复之前的策略）
  2. 以只读 Side Session 方式发送
  3. 取消
Agent 也可以在工作过程中自动进入/退出 Plan 模式。
访问策略
策略说明
read-only禁止写入，只读操作
workspace-write允许工作区内文件编辑（默认）
full-access完全访问，仍会询问危险命令
Skill 与 MCP 管理中心
在主输入框输入 /，可以直接选择已启用的 Skill 和 MCP。选择 Skill 后补充任务，例如
/skill frontend-design 设计登录页；它会在当前会话持续激活。
选择 MCP 会进入操作提示，例如 /mcp memory 保存信息 我的项目名称是 Coomi。
精选目录只随安装包保存名称、说明和经过验证的上游来源，不会把第三方 Skill/MCP 内容复制进 Coomi。
架构
coomi-rs/ # Rust 版本（主版本）
├── engine/ # Agent 循环、会话管理、工具生命周期
├── services/ # Provider 注册与适配器
├── tools/ # 文件、搜索、Shell 工具
├── security/ # 访问控制与工作区边界
├── ui/ # Ratatui 终端界面
└── catalogs/ # 可安装的 MCP/Skill 目录
coomi-py/ # Python 版本（兼容保留）
└── coomi/ # 可导入主包

上下文压缩
三层压缩，当前估算 Token 数超过上下文窗口 90% 时触发：
  1. Microcompact（微清理） — 将超出保留数量的旧工具结果替换为 [cleared] 标记。零 API 开销。
  2. 消息裁剪 — 保留第一条消息 + 最近若干条消息。零 API 开销。
  3. LLM 摘要 — 生成结构化摘要。使用当前模型。
记忆系统
三层存储，优先级逐级递减：
  1. .coomi/memory/ — 项目本地（最高优先级）
  2. ~/.coomi/projects/{hash}/memory/ — 项目全局
  3. ~/.coomi/memory/ — 全局（所有项目共享）
项目参考来源
本项目在工程复现和实现思路上参考了以下项目：
  • Claude Code
  • Codex
  • OpenCode
参考重点主要是 Agent 主循环、工具调用编排、上下文管理和终端交互方式。
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MIT，详见 LICENSE
About
一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content
(function() {
function unstick() {
document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) {
if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {
el.style.position = 'static';
el.style.top = 'auto';
el.style.zIndex = 'auto';
}
});
}
unstick();
var observer = new MutationObserver(unstick);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
GitHub - Septemc/Coomi: 一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent. · GitHub
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Coomi Agent
一个比较纯净的 AI Agent 项目。基于 CLI 的自主 Agent，能读取文件、编辑代码、执行命令、管理任务。
Coomi Agent 终端界面
特性
  • 纯净 Agent 设计 — 以开发学习为目标，流程透明，模块边界清晰，便于观察、复盘和二次改造。
  • 核心能力完整 — 覆盖文件操作、搜索、Shell、网页、任务、子 Agent、Plan 模式和 Loop 模式等基础工具链。
  • 可切换的 LLM Provider — 统一支持 OpenAI Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种兼容模式。
  • 上下文与记忆机制 — 提供上下文压缩、记忆管理、语义召回和工具结果缓存等基础工程能力。
  • 流式终端界面 — 基于 Ratatui 的 TUI（Rust 版本），支持流式输出、Markdown 渲染、鼠标滚轮、Plan Mode 和状态信息展示。
  • 精选扩展中心 — 在终端内浏览、安装、更新和卸载精选 Skill，并配置和测试热门 MCP Server。
安装
一键安装（推荐）
macOS / Linux：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.sh | bash
Windows (PowerShell)：
irm https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.ps1 | iex
安装脚本会自动下载适合你平台的最新版本到 ~/.local/bin（Windows 为 %USERPROFILE%\.local\bin），确保该目录在 PATH 中即可。
从 GitHub Releases 下载
前往 Releases 页面 下载对应平台的二进制文件：
平台文件
macOS (Apple Silicon)coomi-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS (Intel)coomi-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux (x86_64)coomi-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Windows (x86_64)coomi-x86_64-pc-windows-msvc.zip
Linux ARM64 用户请从源码构建：cd coomi-rs && cargo build --release
下载解压后将 coomi（或 coomi.exe）放入 PATH 目录即可。
从源码构建
需要 Rust 工具链（rustup）。
git clone https://github.com/Septemc/Coomi.git
cd Coomi/coomi-rs
cargo build --release
编译产物在 coomi-rs/target/release/coomi（Windows 为 coomi.exe）。
使用 cargo install
cargo install --path coomi-rs/ui
快速开始
coomi
首次运行时，Coomi 会自动引导你配置 LLM Provider。配置优先级：
  1. 环境变量 — 自动检测 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY
  2. .env 文件 — 项目根目录的 .env 文件，用于开发学习使用
  3. 交互式配置 — 终端交互引导
配置文件
所有模型配置存储在 ~/.coomi/config/providers.json：
{
"version": 1,
"active": "default",
"providers": {
"default": {
"type": "openai_compatible",
"display": "DeepSeek V4",
"api_key": "sk-xxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com",
"model": "deepseek-v4-pro",
"fast_model": "deepseek-v4-flash"
}
}
}
支持的兼容模式：openai_compatible（最常用）、openai_responses（GPT 专用）、anthropic_messages 和 gemini_native。
终端操作
快捷键
按键功能
Ctrl+K打开命令面板
Ctrl+R打开会话历史
Ctrl+Y复制最近一条助手回复
Ctrl+L清空时间线
Alt+M切换模型
Alt+S打开设置
Alt+H打开快捷键帮助
Alt+LLoop 控制
Alt+I启动只读 Side Session
Shift+Tab切换访问策略
Up/Down编辑器空时：输入历史；有内容时：编辑器内导航
PageUp/PageDown滚动对话
Home/End编辑器空时：跳至顶部/底部
鼠标滚轮滚动对话
Esc关闭 / 取消 / 双击退出
Ctrl+C取消当前任务 / 清空输入 / 退出
Slash 命令
在输入框输入 / 打开命令选择器：
命令说明
/status显示会话状态
/compact手动压缩上下文
/model [id]切换模型
/history会话历史
/plan进入 Plan 模式（只读规划）
/exit_plan退出 Plan 模式
/loop [目标]创建/控制 Loop
/memory记忆管理
/mcpMCP 管理
/skillsSkill 管理
/settings配置设置
/catalog扩展目录
/new新会话
/clear清空时间线
/quit退出
Plan 模式
输入 /plan 进入 Plan 模式 — 策略自动切换为只读，用于规划阶段。在 Plan 模式下提交消息会弹出确认对话框，你可以选择：
  1. 退出 Plan 模式并发送（恢复之前的策略）
  2. 以只读 Side Session 方式发送
  3. 取消
Agent 也可以在工作过程中自动进入/退出 Plan 模式。
访问策略
策略说明
read-only禁止写入，只读操作
workspace-write允许工作区内文件编辑（默认）
full-access完全访问，仍会询问危险命令
Skill 与 MCP 管理中心
在主输入框输入 /，可以直接选择已启用的 Skill 和 MCP。选择 Skill 后补充任务，例如
/skill frontend-design 设计登录页；它会在当前会话持续激活。
选择 MCP 会进入操作提示，例如 /mcp memory 保存信息 我的项目名称是 Coomi。
精选目录只随安装包保存名称、说明和经过验证的上游来源，不会把第三方 Skill/MCP 内容复制进 Coomi。
架构
coomi-rs/ # Rust 版本（主版本）
├── engine/ # Agent 循环、会话管理、工具生命周期
├── services/ # Provider 注册与适配器
├── tools/ # 文件、搜索、Shell 工具
├── security/ # 访问控制与工作区边界
├── ui/ # Ratatui 终端界面
└── catalogs/ # 可安装的 MCP/Skill 目录
coomi-py/ # Python 版本（兼容保留）
└── coomi/ # 可导入主包

上下文压缩
三层压缩，当前估算 Token 数超过上下文窗口 90% 时触发：
  1. Microcompact（微清理） — 将超出保留数量的旧工具结果替换为 [cleared] 标记。零 API 开销。
  2. 消息裁剪 — 保留第一条消息 + 最近若干条消息。零 API 开销。
  3. LLM 摘要 — 生成结构化摘要。使用当前模型。
记忆系统
三层存储，优先级逐级递减：
  1. .coomi/memory/ — 项目本地（最高优先级）
  2. ~/.coomi/projects/{hash}/memory/ — 项目全局
  3. ~/.coomi/memory/ — 全局（所有项目共享）
项目参考来源
本项目在工程复现和实现思路上参考了以下项目：
  • Claude Code
  • Codex
  • OpenCode
参考重点主要是 Agent 主循环、工具调用编排、上下文管理和终端交互方式。
License
MIT，详见 LICENSE
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一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Universal Dark Mode - works on any site
(function() {
var enabled = true;
function applyDarkMode() {
if (!enabled) return;
// Create style element if it doesn't exist
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (!style) {
style = document.createElement('style');
style.id = 'universal-dark-mode-style';
document.head.appendChild(style);
}
// Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video
style.textContent = '
/* Invert everything except media */
html {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #1a1a2e !important;
}
/* Restore images, videos, iframes, canvas */
img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
}
/* Preserve specific elements that should not be inverted */
.no-dark-mode, .no-dark-mode *,
[data-theme="light"], [data-theme="light"],
.ace_editor, .ace_editor *,
.CodeMirror, .CodeMirror *,
.monaco-editor, .monaco-editor *,
.markdown-body pre, .markdown-body pre *,
.highlight, .highlight *,
pre code, pre code * {
filter: none !important;
}
/* Fix common UI elements */
.modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #2d2d44 !important;
border-color: #444 !important;
}
/* Scrollbars */
::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }
/* Selection */
::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
';
}
function removeDarkMode() {
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (style) style.remove();
}
// Toggle with Alt+Shift+D
document.addEventListener('keydown', function(e) {
if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {
e.preventDefault();
enabled = !enabled;
if (enabled) {
applyDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');
} else {
removeDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');
}
}
});
// Apply on load
applyDarkMode();
// Re-apply on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {
applyDarkMode();
}
});
observer.observe(document.head, { childList: true });
console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();
GitHub - Septemc/Coomi: 一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent. · GitHub
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Coomi Agent
一个比较纯净的 AI Agent 项目。基于 CLI 的自主 Agent，能读取文件、编辑代码、执行命令、管理任务。
Coomi Agent 终端界面
特性
  • 纯净 Agent 设计 — 以开发学习为目标，流程透明，模块边界清晰，便于观察、复盘和二次改造。
  • 核心能力完整 — 覆盖文件操作、搜索、Shell、网页、任务、子 Agent、Plan 模式和 Loop 模式等基础工具链。
  • 可切换的 LLM Provider — 统一支持 OpenAI Compatible、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种兼容模式。
  • 上下文与记忆机制 — 提供上下文压缩、记忆管理、语义召回和工具结果缓存等基础工程能力。
  • 流式终端界面 — 基于 Ratatui 的 TUI（Rust 版本），支持流式输出、Markdown 渲染、鼠标滚轮、Plan Mode 和状态信息展示。
  • 精选扩展中心 — 在终端内浏览、安装、更新和卸载精选 Skill，并配置和测试热门 MCP Server。
安装
一键安装（推荐）
macOS / Linux：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.sh | bash
Windows (PowerShell)：
irm https://raw.githubusercontent.com/Septemc/Coomi/main/install.ps1 | iex
安装脚本会自动下载适合你平台的最新版本到 ~/.local/bin（Windows 为 %USERPROFILE%\.local\bin），确保该目录在 PATH 中即可。
从 GitHub Releases 下载
前往 Releases 页面 下载对应平台的二进制文件：
平台文件
macOS (Apple Silicon)coomi-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS (Intel)coomi-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux (x86_64)coomi-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Windows (x86_64)coomi-x86_64-pc-windows-msvc.zip
Linux ARM64 用户请从源码构建：cd coomi-rs && cargo build --release
下载解压后将 coomi（或 coomi.exe）放入 PATH 目录即可。
从源码构建
需要 Rust 工具链（rustup）。
git clone https://github.com/Septemc/Coomi.git
cd Coomi/coomi-rs
cargo build --release
编译产物在 coomi-rs/target/release/coomi（Windows 为 coomi.exe）。
使用 cargo install
cargo install --path coomi-rs/ui
快速开始
coomi
首次运行时，Coomi 会自动引导你配置 LLM Provider。配置优先级：
  1. 环境变量 — 自动检测 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY
  2. .env 文件 — 项目根目录的 .env 文件，用于开发学习使用
  3. 交互式配置 — 终端交互引导
配置文件
所有模型配置存储在 ~/.coomi/config/providers.json：
{
"version": 1,
"active": "default",
"providers": {
"default": {
"type": "openai_compatible",
"display": "DeepSeek V4",
"api_key": "sk-xxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com",
"model": "deepseek-v4-pro",
"fast_model": "deepseek-v4-flash"
}
}
}
支持的兼容模式：openai_compatible（最常用）、openai_responses（GPT 专用）、anthropic_messages 和 gemini_native。
终端操作
快捷键
按键功能
Ctrl+K打开命令面板
Ctrl+R打开会话历史
Ctrl+Y复制最近一条助手回复
Ctrl+L清空时间线
Alt+M切换模型
Alt+S打开设置
Alt+H打开快捷键帮助
Alt+LLoop 控制
Alt+I启动只读 Side Session
Shift+Tab切换访问策略
Up/Down编辑器空时：输入历史；有内容时：编辑器内导航
PageUp/PageDown滚动对话
Home/End编辑器空时：跳至顶部/底部
鼠标滚轮滚动对话
Esc关闭 / 取消 / 双击退出
Ctrl+C取消当前任务 / 清空输入 / 退出
Slash 命令
在输入框输入 / 打开命令选择器：
命令说明
/status显示会话状态
/compact手动压缩上下文
/model [id]切换模型
/history会话历史
/plan进入 Plan 模式（只读规划）
/exit_plan退出 Plan 模式
/loop [目标]创建/控制 Loop
/memory记忆管理
/mcpMCP 管理
/skillsSkill 管理
/settings配置设置
/catalog扩展目录
/new新会话
/clear清空时间线
/quit退出
Plan 模式
输入 /plan 进入 Plan 模式 — 策略自动切换为只读，用于规划阶段。在 Plan 模式下提交消息会弹出确认对话框，你可以选择：
  1. 退出 Plan 模式并发送（恢复之前的策略）
  2. 以只读 Side Session 方式发送
  3. 取消
Agent 也可以在工作过程中自动进入/退出 Plan 模式。
访问策略
策略说明
read-only禁止写入，只读操作
workspace-write允许工作区内文件编辑（默认）
full-access完全访问，仍会询问危险命令
Skill 与 MCP 管理中心
在主输入框输入 /，可以直接选择已启用的 Skill 和 MCP。选择 Skill 后补充任务，例如
/skill frontend-design 设计登录页；它会在当前会话持续激活。
选择 MCP 会进入操作提示，例如 /mcp memory 保存信息 我的项目名称是 Coomi。
精选目录只随安装包保存名称、说明和经过验证的上游来源，不会把第三方 Skill/MCP 内容复制进 Coomi。
架构
coomi-rs/ # Rust 版本（主版本）
├── engine/ # Agent 循环、会话管理、工具生命周期
├── services/ # Provider 注册与适配器
├── tools/ # 文件、搜索、Shell 工具
├── security/ # 访问控制与工作区边界
├── ui/ # Ratatui 终端界面
└── catalogs/ # 可安装的 MCP/Skill 目录
coomi-py/ # Python 版本（兼容保留）
└── coomi/ # 可导入主包

上下文压缩
三层压缩，当前估算 Token 数超过上下文窗口 90% 时触发：
  1. Microcompact（微清理） — 将超出保留数量的旧工具结果替换为 [cleared] 标记。零 API 开销。
  2. 消息裁剪 — 保留第一条消息 + 最近若干条消息。零 API 开销。
  3. LLM 摘要 — 生成结构化摘要。使用当前模型。
记忆系统
三层存储，优先级逐级递减：
  1. .coomi/memory/ — 项目本地（最高优先级）
  2. ~/.coomi/projects/{hash}/memory/ — 项目全局
  3. ~/.coomi/memory/ — 全局（所有项目共享）
项目参考来源
本项目在工程复现和实现思路上参考了以下项目：
  • Claude Code
  • Codex
  • OpenCode
参考重点主要是 Agent 主循环、工具调用编排、上下文管理和终端交互方式。
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MIT，详见 LICENSE
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一个用于开发学习的纯净 Agent。 / A Agent.
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