owlcoda

v0.15.29

Published

5 days ago

OwlCoda — independent local-first AI coding platform with a native REPL, 42+ tools, and local model routing.

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yeemio

ai llm coding local-first ollama lm-studio vllm tui repl openai-compatible workbench

OwlCoda

English · 中文

你的模型、你的工具、你的数据 —— 本地运行，不登录，不上云。

OwlCoda 是一个独立的、本地优先的 AI 编码工作台：原生终端 REPL，42+ 工具、 69+ slash 命令、会话持久化、技能学习，以及一层生产级中间件，全部跑在你自己的机器上。你用的每一个模型 —— 云端品牌也好，自己机器上的模型也好 —— 都在同一个地方接入、统一治理：浏览器 Admin。

隐私默认。 会话只落在本地 ~/.owlcoda/。没有 OwlCoda 账号，也没有 OwlCoda 服务器。训练数据收集默认关闭（opt-in），落盘前先做 PII 脱敏，且永远不上传。

一个控制面，管所有模型

owlcoda admin 打开一个浏览器控制台，你在这里接入任意模型，OwlCoda 负责路由过去。云端品牌一键接入 —— Kimi、DeepSeek、GPT、Claude、Gemini、Grok、GLM、 MiniMax —— endpoint、默认模型、别名都按模板自动填好，贴上 key 就能用。其余的 —— 你自己机器上的模型，或任意自定义 OpenAI-/Anthropic-compatible endpoint —— 走自定义那条路。路由、fallback、健康、成本、审计，全在同一个控制台后面。

在 OwlCoda Admin 里添加模型 —— 云端品牌一键，或自定义 / 本地 endpoint

安装

npm install -g owlcoda@latest
owlcoda            # 首跑时若没有可用模型，会进入配置路径
owlcoda admin      # 浏览器 Admin：配置本地 runtime 或云端 provider

前置条件：Node.js >=20.19.0（建议 22+），加一个 LLM 后端 —— 本地 runtime （Ollama / LM Studio / vLLM / 任意 OpenAI-compatible endpoint）或一个云端 provider 的 API key。

全局 npm prefix 没有写权限时，用用户级 prefix：

npm config set prefix ~/.local && export PATH=~/.local/bin:$PATH
npm install -g owlcoda@latest

快速开始 —— 30 秒接 Ollama

从零开始，假设你完全没有配置过模型：

brew install ollama && ollama serve &
ollama pull qwen2.5-coder:7b
owlcoda init --endpoint http://127.0.0.1:11434/v1
owlcoda

LM Studio 用 http://127.0.0.1:1234/v1，vLLM 用 http://127.0.0.1:8000/v1。云端 provider 在 owlcoda admin 里配。

图片与 Kimi K2.7

支持视觉输入的 OpenAI-compatible 模型可以在 REPL 里直接接收本地图片。你可以粘贴本地图片路径、用 @image.png 插入，或写 Markdown 图片引用 ![shot](./shot.png)；OwlCoda 会把图片转成 base64 多模态 content block 发送。当前支持 png、jpg/jpeg、webp、gif。

Kimi K2.7 Code 走 Kimi API Platform / Moonshot 的 OpenAI-compatible 路由：设置 MOONSHOT_API_KEY，或在 owlcoda admin 里添加 Kimi K2.7 Code provider，然后用 --model kimi27 或 --model kimi-k2.7-code。

别一上来就让它改大项目。先在一个你熟悉的仓库里从只读任务开始，再给它一个范围明确的小改动：

cd your-project
owlcoda -p "读一下这个项目，告诉我入口文件、测试命令和主要目录，不要修改文件"

它是什么

OwlCoda 站在你的模型和真实工程现场之间。模型可以动手，但每个动作都先过边界、留下产物、被记录下来 —— 一个长期跑的 agent，不能只凭它一句"我做完了"就信。

自带模型。 本地 runtime 和云端 provider 收进同一套模型 registry，带路由、fallback、重试、熔断和按模型超时。
原生 REPL。 42+ 工具（Bash、Read/Write/Edit、Glob、Grep、Task、 MCP 工具、agent 派发）和 69+ slash 命令，含会话持久化、搜索、标签、分支。
技能学习。 复杂会话会被提炼成可复用技能，在相似任务里匹配回注入系统提示词。用 owlcoda skills 管理。
训练数据管线（opt-in）。 会话可以打分、PII 脱敏、导出成本地 JSONL 供微调 —— 默认关闭，只写本地。
浏览器 Admin 与诊断。 owlcoda admin 配模型；owlcoda doctor / health / audit / inspect 做运行时诊断。

能力标签（supported / partial / manual-only / unsupported）声明在 src/capabilities.ts，与运行时实际行为对账保持诚实。

产品真相和分发边界见 docs/PRODUCT-TRUTH.md。

常用命令

owlcoda                          # 交互式 REPL（native）
owlcoda -m fast                  # 按 id / 别名 / 部分匹配选模型
owlcoda -p "list all .ts files"  # headless（非交互）
owlcoda init                     # 写出 config.json（自动检测模型）
owlcoda admin                    # 浏览器 Admin
owlcoda doctor [--json]          # 环境诊断；JSON 包含 build/schema identity
owlcoda models                   # 分层模型列表 + 路由探测
owlcoda --resume last            # 恢复上次会话
owlcoda skills                   # 列出已学习技能
owlcoda --help                   # 完整命令列表

配置

owlcoda init 会写出 config.json；完整字段见 config.example.json。如果平台 catalog.json 可达，模型会自动加载，无需手写 models 数组。

{
  "port": 8019,
  "models": [
    {
      "id": "qwen2.5-coder:32b",
      "backendModel": "qwen2.5-coder:32b",
      "endpoint": "http://127.0.0.1:11434/v1",
      "aliases": ["balanced", "default"],
      "default": true
    }
  ]
}

常用环境变量：

| 变量 | 作用 | 默认 | |---|---|---| | OWLCODA_PORT | 代理监听端口 | 8019 | | OWLCODA_HOME | 数据目录 | ~/.owlcoda | | OWLCODA_LOG_LEVEL | 日志级别 | info | | OWLCODA_RENDER_MODE | safe（每行重画，默认）或 diff | safe |

已知限制

transcript 滚轮回看 在终端多路复用器（tmux/screen）下还没接上鼠标滚轮。app 内用 PgUp / PgDn / Ctrl+↓ 或 /history。
/cost 的美元金额只是参考 —— 本地推理基本零成本，那个美元数是拿云端定价做横向对比，不是你的真实电费。
LSP 工具需要你自己装 language server（如 typescript-language-server、 pyright、rust-analyzer、gopls），通过 plugin 配置接入。
远程 OAuth 类 MCP server 暂不支持；stdio MCP server（走 .mcp.json）完整可用。

HTTP API

代理对外提供 Anthropic-compatible 的 POST /v1/messages 和 OpenAI-compatible 的 POST /v1/chat/completions，外加 GET /v1/models、/metrics（Prometheus）、 /health 和 /openapi.json。完整端点以 GET /openapi.json 为准。

许可证

从 0.15.0 边界起，OwlCoda 源码按 GPL-3.0-or-later 公开。商业、OEM、嵌入式分发走维护者单独授权。

本仓库是 GPL 发行版的公开源码、issue、release 和信任入口。npm 包可能只携带编译后的 dist/，对应源码要求见 SOURCE.md。历史已发布版本沿用当时发布所附的许可证。

链接

官网：owlcoda.com
Issues 与 PR：github.com/yeemio/owlcoda/issues
贡献指南：CONTRIBUTING.md · 安全：SECURITY.md
示例项目：世界杯预测器 —— 由 OwlCoda 编排的五角色模型辩论（侦查、视觉、正方、反方、裁判）

开发

npm run dev     # tsx 热加载
npm test        # 运行测试
npm run build   # TypeScript 编译

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Vulnerabilities

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