Plugin de CLI do Docker, feito em Go, para criar, executar e compartilhar agentes de IA definidos em YAML declarativo, com ferramentas MCP e delegação entre agentes.
kris-hansen/comanda
Uma CLI nativa do terminal que transforma descrições em linguagem natural em workflows YAML para coordenar Claude Code, Codex, Gemini CLI e outros agentes de programação com etapas de verificação de qualidade.
- Estrelas
- 332
- Forks
- 27
- Issues abertas
- 2
- Último commit
- há 4 dias
O que é?
Comanda é um runtime de linha de comando escrito em Go para executar agentes de programação com IA em workflows repetíveis e auditáveis dentro de um repositório. Você descreve o resultado desejado em inglês, o Comanda gera um programa YAML, e você pode renderizá-lo como um grafo Mermaid ou no terminal, executá-lo e refiná-lo com mais instruções em linguagem natural.
Os workflows podem coordenar Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex, Kimi Code, modelos de API e modelos locais, transferindo o trabalho entre etapas por meio de arquivos ou da entrada e saída padrão. Loops agênticos preservam o estado, oferecem checkpoints e retomada e executam etapas de verificação de qualidade definidas pelo usuário — como testes, verificações de sintaxe e de segurança — após cada iteração, com políticas para tentar novamente, abortar ou pular.
O projeto também gerencia o contexto do repositório: Git worktrees para implementações em paralelo, índices da base de código com suporte a diferenças e atualizações, um grafo de conhecimento local armazenado em um banco de memória SQLite FTS5 e um servidor MCP que expõe workflows como ferramentas. Repositórios Ruby e Rails são indexados automaticamente, e DDL do PostgreSQL é interpretado como nós de um grafo de esquema.
Recursos principais
- 01Gera workflows YAML a partir de descrições em linguagem natural e permite modificá-los com instruções também em linguagem natural.
- 02Renderiza workflows como grafos no terminal ou em Mermaid para inspeção.
- 03Executa loops agênticos com checkpoints, retomada e etapas de verificação de qualidade configuráveis.
- 04Coordena Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex, Kimi Code e modelos de API ou locais em um único workflow.
- 05Cria índices da base de código e um grafo de conhecimento local, com atualizações incrementais.
- 06Expõe workflows como ferramentas MCP e os executa em pipelines de shell.
Casos de uso
- Fazer um agente de programação implementar um recurso repetidamente até que os testes e as verificações de segurança sejam aprovados.
- Executar vários agentes de programação em paralelo para avaliar um design ou diff e sintetizar as análises.
- Encaminhar a saída de git diff para um workflow de revisão com vários agentes em CI ou em um pipeline de terminal.
- Fornecer aos agentes contexto duradouro do projeto por meio de um índice da base de código e de decisões de arquitetura armazenadas.
Início rápido
- 1
Instale com Homebrew (macOS)
brew install kris-hansen/comanda/comanda - 2
Ou instale com Go
go install github.com/kris-hansen/comanda@latest - 3
Gere um fluxo de trabalho a partir de uma descrição em inglês simples
comanda generate feature-loop.yaml "Implement this feature until tests and security checks pass" - 4
Execute o fluxo de trabalho no seu repositório
comanda process feature-loop.yaml
Antes de usar
- Várias etapas do fluxo de trabalho dependem de agentes de programação externos (Claude Code, Codex, Gemini CLI) ou de chaves de API que você já deve ter configurado.
Em coleções
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é comanda?
- Uma CLI nativa do terminal que transforma descrições em linguagem natural em workflows YAML para coordenar Claude Code, Codex, Gemini CLI e outros agentes de programação com etapas de verificação de qualidade. Comanda é um runtime de linha de comando escrito em Go para executar agentes de programação com IA em workflows repetíveis e auditáveis dentro de um repositório. Você descreve o resultado desejado em inglês, o Comanda gera um programa YAML, e você pode renderizá-lo como um grafo Mermaid ou no terminal, executá-lo e refiná-lo com mais instruções em linguagem natural.
- comanda é gratuito? Qual é a licença?
- comanda é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- comanda ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de comanda foi em 2 de nov. de 2026.
- Para que posso usar comanda?
- Fazer um agente de programação implementar um recurso repetidamente até que os testes e as verificações de segurança sejam aprovados. Executar vários agentes de programação em paralelo para avaliar um design ou diff e sintetizar as análises. Encaminhar a saída de git diff para um workflow de revisão com vários agentes em CI ou em um pipeline de terminal. Fornecer aos agentes contexto duradouro do projeto por meio de um índice da base de código e de decisões de arquitetura armazenadas.
- Como instalar comanda?
- Instale com Homebrew (macOS): brew install kris-hansen/comanda/comanda Ou instale com Go: go install github.com/kris-hansen/comanda@latest Gere um fluxo de trabalho a partir de uma descrição em inglês simples: comanda generate feature-loop.yaml "Implement this feature until tests and security checks pass" Execute o fluxo de trabalho no seu repositório: comanda process feature-loop.yaml
- Onde consigo comanda?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/kris-hansen/comanda
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
Projetos relacionados
Framework Python para criar agentes de IA autônomos que pesquisam, planejam, programam e executam tarefas, com memória, RAG e mais de 100 provedores de LLM.
Runtime modular e sistema de orquestração que coordena agentes de programação com IA em pipelines com etapas obrigatórias para tarefas, revisão, entrega e documentação.
Uma plataforma experimental em Go para automatizar fluxos de trabalho de longa duração com equipes de assistentes de IA e uma interface web em Vue.
AutoGPT é uma plataforma open source para criar, executar e agendar agentes de IA que realizam fluxos de trabalho com várias etapas a partir de descrições em linguagem natural ou de um editor visual.
Framework Python de código aberto para orquestrar agentes de IA autônomos baseados em funções (Crews) e workflows orientados a eventos (Flows).