field-cli-core

v3.0.1

Published

5 days ago

AI CLI with native Cognitive Modules support - Multi-provider LLM client with Function Calling

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fielddd

ai cli cognitive-modules llm minimax deepseek kimi openai claude qwen gemini function-calling agent terminal

Field CLI

Field CLI is an independent, lightweight AI agent with native support for Cognitive Modules v2.2 — guaranteeing structured, validated outputs from any LLM.

╭───────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                               │
│  ◆ FIELD    The Contract-First AI CLI                         │
│                                                               │
│  ✓ Structured outputs via Envelope Contract                   │
│  ✓ Multi-provider freedom (10+ LLMs, no lock-in)              │
│  ✓ Production-ready with Schema validation                    │
│                                                               │
│  Send /help for help, /cog for Cognitive commands.            │
│                                                               │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────╯

Why Field CLI?

Unlike other AI CLIs that sacrifice reliability for speed, Field CLI guarantees:

| Feature | Field CLI | Traditional AI CLIs | |---------|-----------|---------------------| | Structured outputs | ✅ Envelope Contract | ❌ Unpredictable text | | Schema validation | ✅ JSON Schema + Repair Pass | ❌ Hope for the best | | Multi-provider | ✅ 10+ LLMs, switch freely | ❌ Vendor lock-in | | Lightweight | ✅ ~3,000 lines | ❌ 50,000+ lines | | Startup time | ✅ <500ms | ❌ 2-3 seconds |

特性

📜 Contract-First Architecture

Envelope Contract: 每个模块输出遵循标准化的 { meta, data, overflow } 格式
Schema Validation: JSON Schema 验证输入输出，拒绝不合格数据
Repair Pass: 自动修复轻微格式问题，提高成功率
Predictable: AI 行为可预测、可验证、可审计

🤖 Multi-Provider Freedom (10+ LLMs)

无厂商锁定：MiniMax、DeepSeek、Kimi、OpenAI、Claude、Qwen、Gemini、Together AI、OpenRouter
统一 API：所有提供商使用相同的 OpenAI 兼容接口
Smart Provider Selection v3.0：基于 LMSYS Arena 多维度评分自动选择最优模型
动态切换：运行时一键切换，无需重启

🧠 Cognitive Modules v2.2

模块化 AI 能力：将 AI 能力封装为可复用模块
自动发现：自动扫描本地和全局模块目录
OpenAI Function Calling：LLM 自动调用认知模块
Subagent 支持：模块间嵌套调用与依赖管理
一键安装：从 GitHub 安装模块

🔒 Policy Engine (安全优先)

硬停策略：在执行前拦截危险操作
TOML 配置：可读的策略定义文件
多层策略：系统 → 用户 → 项目三层覆盖
审批模式：suggest / auto-edit / full-auto / none

💻 Modern UI (React + Ink)

轻量快速：<500ms 启动，~3000 行代码
实时补全：输入 / 即显示命令菜单
流式响应：支持 SSE 流式输出
思考过滤：自动过滤 <think> 标签

🔐 Enterprise-Ready

Secure Storage: AES-256-GCM 加密 API Key
Version Management: 智能更新检查
Offline Support: 离线可用（使用缓存数据）

安装

从 npm 安装（推荐）

npm install -g field-cli-core

从源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ziel-io/field-cli.git
cd field-cli

# 安装依赖
npm install

# 构建
npm run build

# 全局链接
npm link

系统要求

Node.js >= 18.0.0
npm >= 9.0.0

快速开始

1. 启动 Field CLI

field

2. 选择 LLM 提供商

首次启动时会提示选择提供商并输入 API Key：

Select Provider
ESC cancel

❯ MiniMax
  DeepSeek
  Kimi (Moonshot)
  OpenAI
  Claude (Anthropic)
  ...

3. 开始对话

Model: MiniMax-M2.1 (powered by MiniMax)

> 你好，介绍一下你自己
● 你好！我是 Field CLI 的 AI 助手...

> /help
Commands: /help /model /api /cog /stats /history /clear /quit

支持的 LLM 提供商

| 提供商 | 默认模型 | 环境变量 | |--------|----------|----------| | MiniMax | MiniMax-M2.1 | MINIMAX_API_KEY | | DeepSeek | deepseek-chat | DEEPSEEK_API_KEY | | Kimi (Moonshot) | kimi-k2.5 | MOONSHOT_API_KEY | | OpenAI | gpt-4.1 | OPENAI_API_KEY | | Claude (Anthropic) | claude-sonnet-4-5-20250929 | ANTHROPIC_API_KEY | | Qwen (Alibaba) | qwen3-235b-a22b | QWEN_API_KEY | | Gemini (Google) | gemini-2.5-flash | GEMINI_API_KEY | | Together AI | Llama-3.3-70B | TOGETHER_API_KEY | | OpenRouter | claude-sonnet-4.5 | OPENROUTER_API_KEY | | Custom | 自定义 | CUSTOM_API_KEY |

配置 API Key

方式一：环境变量（推荐）

export MINIMAX_API_KEY="your-api-key"
export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key"

方式二：运行时输入

首次选择提供商时会提示输入 API Key，自动保存到 ~/.field-cli/config.json。

方式三：使用 /api 命令修改

> /api
API Key for MiniMax
Enter confirm • ESC cancel

Smart Provider Selection v3.0

Field CLI 内置智能 Provider 选择引擎，可根据任务类型、策略偏好自动选择最优模型。

🔍 数据真实性保证

所有模型数据均来自权威第三方来源，不是编造的：

| 数据类型 | 数据来源 | 链接 | |----------|----------|------| | 模型质量排名 | LMSYS Chatbot Arena | lmarena.ai/leaderboard | | 性能基准测试 | Artificial Analysis | artificialanalysis.ai/models | | API 定价 | 官方定价页面 | OpenAI / Anthropic / DeepSeek / Google | | 中文模型评测 | DataLearner | datalearner.com/ai-models |

数据更新: 2026-02-03 | 覆盖模型: 22+ | 覆盖 Provider: 10+

🎯 多维度评分系统

核心创新: 不再使用单一评分，而是根据任务类型使用 LMSYS Arena 对应维度的评分：

| 任务类型 | 使用维度 | 说明 | |----------|----------|------| | code | scores.code | Code Arena 专项排名 | | creative | scores.creative | Creative Writing 排名 | | analysis | scores.hardPrompts | 困难提示/复杂推理排名 | | vision | scores.vision | Vision Arena 排名 | | long | scores.longerQuery | 长查询处理排名 | | simple | scores.instructionFollowing | 指令遵循排名 | | chat / auto | scores.overall | 综合排名 (默认) |

每个模型存储多维度评分：

{
  model: 'claude-opus-4-5-20251101',
  scores: {
    overall: 93,       // LMSYS Overall #4 (ELO 1468)
    code: 100,         // Code Arena #1! (ELO 1500) 🏆
    creative: 91,      // Creative Writing #2 (ELO 1457)
    math: 88,
    hardPrompts: 95,
    longerQuery: 95,   // Longer Query #1
  },
  // ...
}

2026年最新多维度排名 (LMSYS Arena)

Overall 综合排名: | 排名 | 模型 | ELO | 特点 | |------|------|-----|------| | #1 | Gemini-3-Pro | 1487 | 综合、创意、视觉三冠王 | | #2 | Grok-4.1-Thinking | 1475 | 推理强劲 | | #3 | Gemini-3-Flash | 1471 | 性价比之王 | | #4 | Claude Opus 4.5 | 1468 | 代码之王 |

Code 代码排名: | 排名 | 模型 | ELO | 特点 | |------|------|-----|------| | #1 | Claude Opus 4.5 Thinking | 1500 | 🏆 代码绝对第一 | | #2 | GPT-5.2-High | 1472 | | | #3 | Claude Opus 4.5 | 1470 | | | #5 | Kimi-K2.5-Thinking | 1447 | 国产代码之星 |

Creative Writing 创意写作: | 排名 | 模型 | ELO | |------|------|-----| | #1 | Gemini-3-Pro | 1491 | | #2 | Claude Opus 4.5 | 1457 | | #3 | Gemini-3-Flash | 1457 |

2026年最新定价对比

| Provider | 模型 | Input ($/1M) | Output ($/1M) | 性价比 | |----------|------|-------------|---------------|--------| | DeepSeek | V3.2 | $0.28 | $0.42 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | Gemini | 3 Flash | $0.50 | $3.00 | ⭐⭐⭐⭐ | | OpenAI | GPT-4.1-mini | $0.15 | $0.60 | ⭐⭐⭐⭐ | | Claude | Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | ⭐⭐⭐ | | Gemini | 3 Pro | $2.00 | $12.00 | ⭐⭐⭐ | | Claude | Opus 4.5 | $5.00 | $25.00 | ⭐⭐ |

选择策略

| 策略 | 说明 | 公式 | |------|------|------| | quality | 质量优先 | 按 qualityScore 排序 | | economy | 成本优先 | 质量×0.3 + 成本评分×0.7 | | speed | 速度优先 | 质量×0.3 + 速度评分×0.7 | | balanced | 平衡（默认） | quality / log(cost+1) |

任务类型自动检测

引擎会分析输入文本，自动识别任务类型：

| 类型 | 关键词示例 | 推荐 Provider | |------|-----------|---------------| | code | function, debug, 代码, 修复 | Claude (Code #1), Gemini | | analysis | analyze, 为什么, 分析 | Gemini-3-Pro, Claude | | creative | write, 故事, 创意 | Claude, GPT-5 | | chinese | 中文内容 (>30%) | DeepSeek, Kimi, Qwen | | long | 文本长度 >50k | Gemini (1M ctx), Grok (2M ctx) | | vision | image, 图片, 截图 | Gemini-3-Pro, GPT-5 |

模型评分配置

每个模型有详细的多维度性能档案（基于真实数据）：

{
  // DeepSeek V3.2 - LMSYS Arena 多维度评分
  model: 'deepseek-chat',
  scores: {
    overall: 84,           // LMSYS Overall #37 (ELO 1420)
    code: 75,              // Code Arena #24 (ELO 1301)
    creative: 80,          // Creative Writing #26
    longerQuery: 82,
  },
  costPer1M: 0.35,         // 官方: $0.28 in / $0.42 out 加权平均
  avgLatencyMs: 600,       // Artificial Analysis 实测
  maxContext: 128000,      // 官方文档
  capabilities: ['code', 'reasoning', 'cheap', 'fast', 'chinese'],
}

评分换算公式: score = (ELO - 1000) / 5

ELO 1500 → 100 分
ELO 1400 → 80 分
ELO 1300 → 60 分

历史学习 + 动态延迟

引擎会记录每次调用的结果，动态调整 Provider 评分：

调用成功：+1 分
调用失败：-5 分（惩罚不稳定的 Provider）
实测延迟：自动记录并用于未来选择（比基准数据更准确）

数据保存位置：

使用统计：~/.field-cli/usage-stats.json
模型数据缓存：~/.field-cli/model-data-cache.json

数据验证

import { SmartSelect } from 'field-cli-core';

// 查看数据来源
SmartSelect.getDataSources();
// → { 'LMSYS Chatbot Arena': 'https://lmarena.ai/leaderboard', ... }

// 验证数据真实性
const validation = SmartSelect.validateData();
console.log(validation.info);     // 数据来源信息
console.log(validation.warnings); // 数据过期警告

程序化使用

import { selectProvider, SmartSelect } from 'field-cli-core';

// 自动选择
const result = selectProvider({
  taskType: 'auto',
  inputText: '帮我写一个 Python 排序函数',
  strategy: 'balanced',
});
// → { provider: 'deepseek', model: 'deepseek-chat', ... }

// 快捷方法
SmartSelect.forCode();         // 代码任务 → Claude (Code #1)
SmartSelect.forChinese();      // 中文任务 → DeepSeek/Kimi/Qwen
SmartSelect.cheapest();        // 最便宜 → DeepSeek ($0.35/1M)
SmartSelect.fastest();         // 最快 → Gemini-3-Flash
SmartSelect.forLongContext();  // 长文本 → Gemini (1M) / Grok (2M)
SmartSelect.forVision();       // 视觉任务 → Gemini-3-Pro
SmartSelect.withBudget(0.01);  // 限制预算

命令参考

基础命令

| 命令 | 别名 | 描述 | |------|------|------| | /help | /h, /? | 显示帮助信息 | | /model | /m | 切换 LLM 提供商/模型 | | /api | - | 修改当前提供商的 API Key | | /clear | /c | 清空对话历史 | | /history | - | 显示对话历史统计 | | /tokens | /t | 显示 token 使用统计 | | /stats | /s | 显示会话统计 | | /quit | /q, /exit | 退出 Field CLI |

Cognitive 命令

| 命令 | 描述 | |------|------| | /cog list | 列出所有可用模块 | | /cog info <name> | 显示模块详情 | | /cog validate <name> | 验证模块结构 | | /cog run <name> [json] | 手动执行模块 | | /cog deps <name> | 显示模块依赖 | | /cog install <url> -m <name> | 从 GitHub 安装模块 | | /cog remove <name> | 删除模块 | | /cog update <name> | 更新模块 | | /cog lock <name> | 锁定模块版本 | | /cog unlock <name> | 解锁模块版本 | | /cog versions <url> | 列出可用版本 |

高级命令

| 命令 | 描述 | |------|------| | /fie auto | 显示自动调用状态 | | /fie auto on | 启用自动调用模块 | | /fie auto off | 禁用自动调用模块 | | /fie tokens | 显示估算 token 数 | | /fie tokens reset | 重置 token 计数器 |

快捷键

| 快捷键 | 功能 | |--------|------| | Ctrl+C | 退出程序 | | ESC | 取消当前操作/关闭菜单 | | ESC ESC | 清空输入框 | | Tab | 补全命令（填入输入框） | | Enter | 执行命令/发送消息 | | ↑/↓ | 选择命令 | | Ctrl+A | 光标移到开头 | | Ctrl+E | 光标移到末尾 | | Ctrl+U | 清空输入框 |

Cognitive Modules 系统

什么是 Cognitive Modules

Cognitive Modules（认知模块）是一种 Contract-First（契约优先） 的 AI 能力扩展系统。每个模块定义了：

输入 Schema：明确的输入参数定义
输出 Schema：标准化的 Envelope 响应格式
行为约束：明确的职责边界和排除项
策略限制：网络、文件系统、代码执行等权限

这种设计使得 AI 的行为可预测、可验证、可审计。

模块目录结构

Field CLI 按以下顺序扫描模块：

项目目录：./cognitive_modules/
全局目录：~/.cognitive/modules/

每个模块是一个目录，包含：

code-reviewer/
├── module.yaml      # 模块清单（必需）
├── schema.json      # 输入输出 Schema（必需）
└── prompt.md        # Prompt 模板（必需）

模块规范 v2.2

module.yaml（模块清单）

name: code-reviewer
version: 1.0.0
responsibility: "Review code for bugs, security issues, and best practices"
tier: decision            # exec | decision | exploration

# Schema 严格程度
schema_strictness: medium # strict | medium | relaxed

# 排除项（模块不应该做的事）
excludes:
  - "Do not modify code directly"
  - "Do not execute code"

# Overflow 策略（处理超出 Schema 的信息）
overflow:
  enabled: true
  recoverable: true
  max_items: 10
  require_suggested_mapping: false

# Enum 策略
enums:
  strategy: suggest       # strict | suggest | free

# 操作策略
policies:
  network: deny
  filesystem_write: deny
  side_effects: deny
  code_execution: deny

# 风险规则
risk_rule: max_issues_risk

# Subagent 配置
subagent:
  max_depth: 3
  allowed_modules:
    - code-simplifier
  context: main           # main | fork

schema.json（输入输出定义）

{
  "$schema": "https://cognitive.field.ai/schema/v2.2",
  "input": {
    "type": "object",
    "required": ["code", "language"],
    "properties": {
      "code": {
        "type": "string",
        "description": "The code to review"
      },
      "language": {
        "type": "string",
        "enum": ["javascript", "typescript", "python", "go", "rust"],
        "description": "Programming language"
      },
      "focus": {
        "type": "array",
        "items": { "type": "string" },
        "description": "Areas to focus on"
      }
    }
  },
  "meta": {
    "type": "object",
    "required": ["confidence", "risk", "explain"],
    "properties": {
      "confidence": {
        "type": "number",
        "minimum": 0,
        "maximum": 1
      },
      "risk": {
        "type": "string",
        "enum": ["none", "low", "medium", "high"]
      },
      "explain": {
        "type": "string",
        "maxLength": 280
      }
    }
  },
  "data": {
    "type": "object",
    "required": ["issues"],
    "properties": {
      "issues": {
        "type": "array",
        "items": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "severity": { "type": "string", "enum": ["info", "warning", "error", "critical"] },
            "line": { "type": "number" },
            "message": { "type": "string" },
            "suggestion": { "type": "string" }
          }
        }
      },
      "summary": { "type": "string" },
      "score": { "type": "number", "minimum": 0, "maximum": 100 }
    }
  }
}

prompt.md（Prompt 模板）

You are a code review expert. Analyze the provided code for:

1. **Bugs**: Logic errors, null references, race conditions
2. **Security**: Injection, XSS, authentication issues
3. **Performance**: Inefficient algorithms, memory leaks
4. **Best Practices**: Code style, naming conventions, documentation

## Guidelines

- Be specific about line numbers
- Provide actionable suggestions
- Consider the language's idioms
- Focus on: {{focus}}

## Input

```{{language}}
{{code}}


### 安装模块

**从 GitHub 安装：**

```bash
> /cog install github:ziel-io/cognitive-modules -m code-reviewer
Installing code-reviewer from github:ziel-io/cognitive-modules...
✓ Module installed successfully

指定版本：

> /cog install github:ziel-io/cognitive-modules -m code-reviewer --tag v1.2.0

锁定版本（防止更新）：

> /cog lock code-reviewer
✓ Module locked at version 1.0.0

自动调用（Function Calling）

Field CLI 使用 OpenAI Function Calling API 让 LLM 自动调用认知模块。

工作流程：

用户发送消息
Field CLI 将可用模块转换为 OpenAI tools 格式
LLM 决定是否需要调用模块
策略引擎检查调用是否被允许
执行模块并返回结果
结果加入对话历史

示例：

> 帮我审查这段代码有没有问题：function add(a, b) { return a + b }

📦 code-reviewer
✓ Module executed successfully

● 代码审查结果：
  - 建议添加类型检查
  - 建议添加参数验证
  - 总体评分：85/100

控制自动调用：

> /fie auto off
Auto-invoke disabled

> /fie auto on
Auto-invoke enabled

策略引擎

策略引擎是一个硬停机制，在工具执行前进行安全检查。

策略决策

| 决策 | 描述 | |------|------| | ALLOW | 允许执行，无需确认 | | DENY | 拒绝执行，不可覆盖 | | ASK_USER | 需要用户确认 |

审批模式

| 模式 | 描述 | |------|------| | suggest | 所有操作需要确认（最安全） | | auto-edit | 自动批准编辑操作 | | full-auto | 自动批准所有操作 | | none | 无审批（危险） |

自定义策略

策略文件使用 TOML 格式，按优先级加载：

默认策略：src/policy/policies/default.toml
用户策略：~/.field-cli/policies/*.toml
项目策略：./.field-cli/policies/*.toml

示例策略文件：

# ~/.field-cli/policies/custom.toml

[[rules]]
toolName = "code-reviewer"
decision = "allow"
priority = 100
description = "Allow code-reviewer without confirmation"

[[rules]]
toolName = "file-writer__*"
decision = "ask_user"
priority = 50
description = "Require confirmation for file writes"

[[rules]]
toolName = "dangerous-tool"
decision = "deny"
priority = 200
description = "Never allow this tool"

架构设计

field-cli/
├── src/
│   ├── ui/                      # React + Ink UI 层
│   │   ├── App.tsx              # 主应用组件
│   │   ├── components/          # UI 组件
│   │   │   ├── InputPrompt.tsx  # 输入框
│   │   │   ├── MessageList.tsx  # 消息列表
│   │   │   └── SuggestionsDisplay.tsx  # 命令建议
│   │   ├── hooks/               # React Hooks
│   │   │   ├── useTextBuffer.ts # 文本缓冲区
│   │   │   └── useSlashCompletion.ts  # 命令补全
│   │   └── commands/            # 命令定义
│   │
│   ├── cognitive/               # Cognitive Modules 核心
│   │   ├── types.ts             # 类型定义 (v2.2)
│   │   ├── loader/              # 模块加载器
│   │   ├── validator/           # Schema 验证器
│   │   │   ├── schema.ts        # JSON Schema 验证
│   │   │   ├── envelope.ts      # Envelope 验证
│   │   │   ├── overflow.ts      # Overflow 策略
│   │   │   └── enum-validator.ts # Enum 策略
│   │   ├── runtime/             # 执行引擎
│   │   │   ├── executor.ts      # 模块执行器
│   │   │   ├── prompt-builder.ts # Prompt 构建
│   │   │   ├── repair.ts        # 响应修复
│   │   │   ├── subagent.ts      # Subagent 系统
│   │   │   ├── metrics.ts       # 指标收集
│   │   │   └── risk-aggregator.ts # 风险聚合
│   │   ├── tool-registry.ts     # Function Calling 注册
│   │   ├── smart-select.ts      # 智能选择
│   │   ├── installer.ts         # 模块安装器
│   │   └── commands.ts          # /cog 命令处理
│   │
│   ├── policy/                  # 策略引擎
│   │   ├── policy-engine.ts     # 策略引擎核心
│   │   ├── config.ts            # 策略配置
│   │   ├── toml-loader.ts       # TOML 加载器
│   │   └── types.ts             # 策略类型
│   │
│   ├── llm.ts                   # LLM 客户端（统一接口）
│   ├── providers.ts             # 提供商配置
│   └── config.ts                # 应用配置
│
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

核心组件

| 组件 | 职责 | |------|------| | LLMClient | 统一的 LLM 调用接口，支持流式和 Function Calling | | CognitiveModule | 模块加载、验证、执行 | | PolicyEngine | 工具调用的安全检查 | | ToolRegistry | 将模块注册为 OpenAI tools | | App (React) | UI 状态管理和渲染 |

数据流

用户输入 → InputPrompt → App.handleSubmit
                              ↓
                    是否是命令（/开头）？
                    ↙              ↘
                是                  否
                ↓                   ↓
        handleCommand           sendMessage
                                    ↓
                            LLMClient.chatWithTools
                                    ↓
                            有 tool_calls？
                            ↙          ↘
                          是            否
                          ↓             ↓
                    PolicyEngine   直接显示响应
                          ↓
                    允许/拒绝/询问
                          ↓
                    executeToolCall
                          ↓
                    显示结果 + 更新历史

配置

配置文件位置

~/.field-cli/
├── config.json        # API Keys 和默认设置
└── policies/          # 用户自定义策略
    └── custom.toml

config.json 结构

{
  "defaultProvider": "minimax",
  "defaultModel": "MiniMax-M2.1",
  "apiKeys": {
    "minimax": "sk-xxx",
    "deepseek": "sk-xxx",
    "kimi": "sk-xxx"
  }
}

环境变量

| 变量 | 描述 | |------|------| | MINIMAX_API_KEY | MiniMax API Key | | DEEPSEEK_API_KEY | DeepSeek API Key | | MOONSHOT_API_KEY | Kimi/Moonshot API Key | | OPENAI_API_KEY | OpenAI API Key | | ANTHROPIC_API_KEY | Claude API Key | | QWEN_API_KEY | 通义千问 API Key | | GEMINI_API_KEY | Gemini API Key | | TOGETHER_API_KEY | Together AI API Key | | OPENROUTER_API_KEY | OpenRouter API Key | | FIELD_CUSTOM_BASE_URL | 自定义提供商 URL | | FIELD_MODEL | 自定义模型名称 |

开发

本地开发

# 开发模式（热重载）
npm run dev

# 构建
npm run build

# 运行构建版本
npm start

目录说明

src/ui/          # React + Ink UI（修改 UI 相关）
src/cognitive/   # Cognitive Modules（修改模块系统）
src/policy/      # 策略引擎（修改安全策略）
src/llm.ts       # LLM 客户端（添加新提供商）
src/providers.ts # 提供商配置（添加新模型）

添加新的 LLM 提供商

编辑 src/providers.ts：

export const PROVIDERS: Record<string, Provider> = {
  // 添加新提供商
  newprovider: {
    name: 'newprovider',
    displayName: 'New Provider',
    baseUrl: 'https://api.newprovider.com/v1',
    defaultModel: 'model-name',
    envKey: 'NEWPROVIDER_API_KEY',
    models: ['model-1', 'model-2'],
  },
  // ...
};

如果 API 格式不兼容 OpenAI，需要在 src/llm.ts 添加特殊处理。

创建 Cognitive Module

mkdir -p ./cognitive_modules/my-module
cd ./cognitive_modules/my-module

创建 module.yaml、schema.json、prompt.md
验证模块：

> /cog validate my-module
✓ Module validation passed

常见问题

Q: 为什么 Kimi 模型报 temperature 错误？

A: Kimi K2.5 系列是推理模型，要求 temperature=1。Field CLI 已自动处理此问题。

Q: 如何查看思考过程？

A: 默认过滤 <think> 标签。如需查看，可修改 filterThinkingContent 函数。

Q: 模块找不到？

A: 确保模块在以下目录之一：

./cognitive_modules/
~/.cognitive/modules/

Q: 如何禁用自动调用模块？

A: 使用 /fie auto off 命令。

许可证

Apache License 2.0

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

Acknowledgments

Ink - React for CLI

While inspired by the architecture of Gemini CLI, Field CLI is a complete rewrite focused on reliability and contract-first AI interactions.