laoHuangCode

# laoHuangCode 运行在终端里的开源 AI 编程助手。 [](https://www.npmjs.com/package/laohuang) [](LICENSE) 用自然语言描述任务，让 Agent 阅读代码、修改文件和执行命令。 ## 安装 推荐使用独立安装器，无需预装 Node.js 或 npm。支持 macOS、Linux glibc、Windows 的 x64 / ARM64；需要 Bash，Windows 请先安装 Git for Windows。 macOS / Linux： ```bash curl -fsSL https://github.com/hxr223/laoHuangCode/releases/latest/download/install.sh | sh ``` Windows PowerShell： ```powershell irm https://github.com/hxr223/laoHuangCode/releases/latest/download/install.ps1 | iex ``` 安装器会校验下载、验证启动，并自动配置用户 `PATH`。安装后打开新终端， 或执行安装器显示的环境刷新命令，即可运行 `laohuang`。 安装路径、指定版本、升级恢复及卸载见 [安装说明](INSTALLING.md)。 也可以通过 npm 全局安装，需要 Node.js >=22.19.0、Bash，并确保 npm 全局命令目录 已经在 `PATH` 中： ```bash npm install -g laohuang ``` 进入项目目录，启动交互会话： ```bash cd your-project laohuang ``` 首次启动会引导你选择供应商、隐藏输入 API key 并选择模型，无需手动设置环境变量。 更新当前安装： ```bash laohuang update ``` 独立安装会下载 GitHub Releases 的最新安装包，校验和试运行成功后切换入口，保留旧版。 npm 安装则定位当前运行的安装，更新到 npm `latest` 稳定版本，并验证安装结果。 更新完成后重新启动 `laohuang`。npm 更新在已是最新版本时不重复安装，也不会自动降级。 npm 更新支持全局安装、项目直接依赖和 workspace 直接依赖；局部更新会修改对应的 `package.json` 与 lockfile。源码、link、npx 临时安装及其他包管理器管理的安装 需要通过各自的更新方式处理，命令会给出提示。 ## 使用 直接输入任务，例如： ```text 梳理这个项目的目录结构，说明主要模块之间的关系。 ``` Agent 提供 `read`、`write`、`edit`、`bash` 和 `skill` 工具，支持流式回复、运行中追加任务和取消执行。 - `/model`：搜索并选择所有已配置供应商的可用模型。 - `/login`：配置供应商凭据。 - `/providers`：查看供应商及其配置、验证状态。 - `/cancel`：取消当前任务。 - `/name MCP 接入设计`：保存当前会话名称；`/name` 查看名称。 - `/copy`：复制最近一条已完成助手回复的正文，保留 Markdown。 - `/skill:review 参数`：显式加载 Skill，名称支持补全。 - `/help`：查看全部命令。 - `/exit`：退出。 用 `/login` 添加供应商凭据后，`/model` 会直接展示已配置供应商的完整模型列表， 可按供应商 ID、模型 ID 或模型名称搜索。通过环境变量配置凭据的供应商也会出现在列表中。 列表支持滚动；没有可用模型时会提示先执行 `/login`。 `/model <provider>` 可只查看一个供应商的模型，`/model <provider> <model>` 可直接切换。 模型切换只影响当前会话，不修改默认 Profile。 会话名称在恢复和会话列表中保留；clone 继承当前名称，fork 继承分叉时的名称。 `/copy` 不复制思考过程、工具结果或尚在流式生成的片段；生成中会复制上一条 已记录回复。SSH 会话通过 OSC 52 向当前终端发送复制请求；这只能确认请求已发送， 实际写入取决于终端设置。没有可用剪贴板后端时会说明原因。 ### 粘贴截图 原生 macOS 使用 `Ctrl+V`，原生 Windows 使用 `Alt+V`：优先读取系统剪贴板图片， 保存为临时 PNG，并在输入框光标处插入带引号的路径；没有图片时粘贴文本。 可在路径旁写“读取这张图片”，提交后由 Agent 调用 `read_image`，不是粘贴时直接发送图片。 macOS 的 `Cmd+V`、Windows 终端自己的文本粘贴行为不变。 图片遵循附件源文件限制（20 MiB、6400 万像素、最长边 8192），文本限 1 MiB。 读取失败会提示，不会自动提交；读取期间修改输入、打开弹窗或切换会话会取消本次粘贴。 临时图片在当前 CLI 退出时清理，`read_image` 已导入的附件不受影响；未被读取的临时路径 不保证退出后可用。异常退出的临时目录由系统临时目录策略处理。 该系统剪贴板入口仅适配原生 macOS/Windows，Linux、WSL、SSH 请使用运行主机上的图片路径。 供应商和模型来自 pi-ai 的 API-key catalog；可用范围、认证方式与验证状态见 [模型配置文档](docs/configuration.md)。 > 工具调用直接执行，不会请求确认。Bash 没有操作系统级沙箱，文件访问也不限于项目目录。 > 使用前请阅读 [安全模型](docs/security.md)。 ## 文档 - [模型与凭据配置](docs/configuration.md) - [Skill 接入与使用](docs/skills.md) - [项目架构](docs/architecture.md) - [Bash 输出](docs/bash-output.md) ## 开发 从源码运行、测试与终端验收见 [开发指南](docs/development.md)。 发布相关说明见 [发布流程](docs/publishing.md) 和 [npm 分发说明](docs/npm-distribution.md)。 ## Acknowledgements / 致谢 laoHuangCode 的开发受到 OpenCode、Pi、DSH、OpenAI Codex 和 Kimi Code 等项目的启发。阅读和使用这些项目，帮助我思考 终端编程助手的设计与实现。 感谢这些项目的作者、维护者和贡献者公开分享代码与工程经验。 其中，laoHuangCode 使用 pi-ai 提供模型接入能力。 ## License [MIT](LICENSE)