donecode

一个与多种大语言模型（LLM）兼容的开源 AI Agent CLI（Gemini ClI 的 Fork 版本）。

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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

后续步骤

• 了解如何贡献代码或从源码构建。
• 探索可用的**CLI 命令**。
• 如果遇到任何问题，请查看**故障排除指南**。
• 如需更全面的文档，请参阅完整文档。
• 查看一些热门任务获取更多灵感。

故障排除

如果遇到问题，请查看故障排除指南。

热门任务

探索新代码库

首先进入一个已有的或新克隆的仓库，然后运行 dcode。

> 描述这个系统架构的主要组成部分。

> 有哪些安全机制在运行？

处理现有代码

> 为 GitHub 第 123 号 issue 实现初稿。

> 帮我把这个代码库迁移到最新版本的 Java。先制定一个计划。

自动化工作流

使用 MCP 服务器将本地系统工具与企业协作套件集成。

> 制作一个幻灯片，展示过去 7 天的 git 历史，按功能和团队成员分组。

> 制作一个全屏网页应用，用于墙上显示器，展示我们互动最多的 GitHub 问题。

与系统交互

> 将此目录中的所有图像转换为 png 格式，并根据 exif 数据中的日期重命名。

> 按支出月份整理我的 PDF 发票。