donecode

v0.1.11

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2 months ago

![DONE CLI 截图](./docs/assets/openrouter.png)

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liyongxin

DONE CLI 截图

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这个仓库包含了 DONE CLI（Gemini ClI 的 Fork 版本），一个连接到您的工具、理解您的代码并加速您工作流程的命令行 AI 工具。它支持多种 LLM 提供商，包括 Gemini、OpenAI 以及任何遵循 OpenAI API 格式的自定义 LLM API。

使用 DONE CLI，您可以：

利用先进的 LLM 能力查询和编辑大型代码库，支持大上下文窗口
使用多模态能力从 PDF 或草图生成新应用
自动化操作任务，如查询 Pull Request 或处理复杂的 rebase 操作
使用工具和 MCP 服务器连接新功能
通过简单的环境变量配置和使用您首选的 LLM 提供商
在不改变工作流程的情况下无缝切换不同的 LLM 提供商

本方案已经对多种不同提供商、模型以及本地部署的模型进行了多个维度（是否具备思考过程、能否完成简单任务、是否具备工具调用能力、是否具备多模态能力、是否具备复杂任务能力、是否可以统计 Toekn）的测试，以下是测试结果：

| 模型 | 思考过程 | 简单任务 | 工具调用 | MCP 调用 | 复杂任务 | 多模态 | Token 统计 | | ----------------------------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | ------ | ---------- | --- | | 【Google】Gemini-2.5-pro | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | 【OpenRouter】Claude Sonnet 4 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | 【OpenRouter】Gpt-4.1 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | 【OpenRouter】Grok-4 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | 【Volcengine】Doubao-Seed-1.6 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | 【Bailian】Qwen3-Plus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | 【Moonshot】kimi-k2 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | | 【Volcengine】DeepSeek-R1 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | | 【Siliconflow】DeepSeek-R1 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | | 【Volcengine】Doubao-1.5-Pro | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ❌ | ✅ | | 【Volcengine】DeepSeek-V3 | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ❌ | ✅ | | 【Bailian】Qwen3-235b-a22b | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ❌ | ✅ | | 【vLLM】Qwen2.5-7B-Instruct | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ❌ | ✅ | | 【vLLM】DeepSeek-R1--32B | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ❌ | ✅ | | 【Ollama】Qwen2.5-7B-Instruct | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ❌ | ✅ |

快速开始

前提条件： 确保您安装了 Node.js 20 版本或更高版本。
运行 CLI： 在您的终端中执行以下命令：

   npx donecode

或者使用以下命令安装：

   npm install -g donecode
   dcode

自定义 LLM 配置

Done LLM 命令行工具支持连接到任何兼容 OpenAI 的 LLM API。你可以使用以下环境变量配置首选的 LLM：

# 启用自定义 LLM 支持
export USE_CUSTOM_LLM=true
export CUSTOM_LLM_API_KEY="your-api-key"     # 你的 LLM 提供商 API 密钥
export CUSTOM_LLM_ENDPOINT="https://api.your-llm-provider.com/v1"  # API 端点
export CUSTOM_LLM_MODEL_NAME="your-model-name"  # 模型名称

# 可选参数
export CUSTOM_LLM_TEMPERATURE=0.7  # 温度参数（默认值：0）
export CUSTOM_LLM_MAX_TOKENS=8192  # 最大令牌数（默认值：8192）
export CUSTOM_LLM_TOP_P=1          # Top P 参数（默认值：1）

当这些变量设置后，Done LLM 命令行工具将使用你的自定义 LLM，而非默认的 Gemini 模型。

示例

一旦 CLI 运行起来，你就可以从 shell 中与 Gemini 交互了。

你可以从新目录开始一个项目：

cd new-project/
dcode
> 帮我写一个 Discord 机器人，它能使用我将要提供的 FAQ.md 文件来回答问题

或者处理一个已有的项目：

git clone https://gitlab.ctyuncdn.cn/devops/codeai/donecode
cd donecode
dcode
> 给我总结一下昨天所有的变更内容

在代码中运行

Done LLM 支持直接在代码中通过 NPM 引入并使用：

import { dcodeAgent } from "donecode";
const agent = new dcodeAgent({
  model: "custom-llm-model-name",
  apiKey: "custom-llm-api-key",
  endpoint: "custom-llm-endpoint",
  extension: {
    mcpServers: {
      chart: {
        command: "npx",
        args: ["-y", "@antv/mcp-server-chart"],
        trust: false,
      },
    },
    excludeTools: ["run_shell_command"],
  },
});
const result = await agent.run("请帮我生成一个销售数据的柱状图");
console.log(result);

查看 API 调用详细文档：Programmatic API

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