02.07.2025 12:31
Andruhon 0 650 Источник

Прошло довольно много времени с тех пор, как я в последний раз что-либо публиковал на Хабре, около 10 лет или около того, и сегодня настал день, чтобы поделиться своим небольшим Open Source проектом.

Проект под названием Gaunt Sloth Assistant — это CLI-клиент для ИИ (AI), созданный на TypeScript (LangChain.js), распространяемый через npm и работающий в Linux, Windows и Mac. Пользователь полностью контролирует промпты, и рекомендуется формировать свои собственные системные промпты, но у него также есть и стандартный.

GitHub

NPM

В настоящее время Gaunt Sloth имеет dependencies, позволяющие использовать простую конфигурацию JSON для VertexAI, Anthropic, Groq, DeepSeek, OpenAI (и следовательно всех, кто использует Open AI формат, например Inception). Теоретически он должен работать с любой моделью, поддерживаемой LangChain; есть даже package для Яндекса, который я никогда не пробовал, но думаю, он должен работать, если установить пакет и предоставите конфиг в JS. OLLAMA? Возможно, это сработает; я никогда не пробовал, но буду признателен, если кто-нибудь поделится своим опытом.

Gaunt Sloth может просматривать запросы на слияние и сопоставлять их с требованиями из задачи Jira или GitHub, просматривать локальные различия, общаться в чате, имеет доступ к файловой системе и может записывать код в файловую систему.

Gaunt Sloth — это универсальный инструмент с рядом полезных возможностей:

  • Просматривает запросы на слияние (например, 42) и сопоставляет их с требованиями из задачи Jira или GitHub (например, 12).

    • gth pr 42 12

  • Просматривает локальные различия.

    • git --no-pager diff | gth review

  • Предоставляет интерактивный сеанс чата.

    • gth chat

  • Имеет доступ к файловой системе для чтения и записи кода.

    • gth code

Конечно, у него есть MCP и OAuth, так что вы можете подключиться к удаленному MCP, такому как Jira, и создавать и редактировать JIRA-issues "like a boss".

У него также есть крошечная функция, которая может регистрировать время по задаче Jira, когда она заканчивает PR-review. Это еще не задокументировано, но вы можете найти пример конфигурации в примечаниях к выпуску или спросить меня в комментариях (насколько я знаю, Jira MCP этого делать не может).

Кроме того, вы можете поставлять простые локальные инструменты ИИ в формате инструментов LangChainJS, такие как этот:

import { tool } from "@langchain/core/tools";
import { z } from "zod";
const multiply = tool(
  ({ a, b }: { a: number; b: number }): number => a * b,
  {name: "multiply", description: "Multiply two numbers", schema: z.object({ a: z.number(), b: z.number(), })}
);

Он очень ориентирован на конфигурацию и рекомендации. У меня есть отдельная конфигурация в каждом проекте, которая настраивает его для меня и предоставляет необходимые рекомендации, чтобы ИИ не напортачил из-за недостатка информации.
Кроме того, у меня есть ряд проектов, не связанных с кодированием. У меня есть отдельный для Jira с подробными инструкциями по работе с ним и еще один для написания текстов.

Зачем?

Несколько месяцев назад я искал CLI-помощника на базе LangChainJS/LangGraphJS и не нашел многого. Был фактор любопытства и другие факторы.

Первоначальным намерением было создать инструмент, в который я мог бы передавать diff и отправлять этот diff вместе с рекомендациями в ИИ, но со временем он развивался, создавались новые функции, и потенциально это можно использовать в качестве агента для кода.

Например gth code, говорите implement requirements.md, чтобы он прочитал файл и начал кодить.

GeminiCli, ClaudeCode? Они не были официально выпущены, и я не знал, что они находятся в разработке. Aider, Goose? Конечно, они вероятно лучше, но в них сложнее вносить свой вклад и добавлять нужные вам функции.

И что?

У меня больше идей по созданию функций, чем времени.
Приветствуются контрибьюторы.
Попробовать его и создать issue или поделиться отзывом — это тоже вклад; PR был бы еще лучше.

Заранее прошу прощения за возможные неточности в терминах. Я впервые обсуждаю эту тему на русском и не уверен, как будет правильно сказать, например, "AI" или "prompts".

Комментарии (0)