CLI-плагин Docker на Go для создания, запуска и распространения AI-агентов, описанных в YAML, с инструментами MCP и делегированием задач между агентами.
kris-hansen/comanda
CLI для терминала, который превращает описания на обычном английском в YAML-воркфлоу для Claude Code, Codex, Gemini CLI и других кодинг-агентов с проверками качества.
- Звёзды
- 332
- Форки
- 27
- Открытые issues
- 2
- Последний коммит
- 5 дней назад
Что это?
Comanda — это среда выполнения командной строки на Go для запуска AI-агентов, пишущих код, в виде повторяемых и удобных для проверки воркфлоу внутри репозитория. Вы описываете желаемый результат на английском, Comanda генерирует YAML-программу, которую можно визуализировать как граф Mermaid или в терминале, запустить и дорабатывать с помощью дополнительных инструкций на обычном языке.
Воркфлоу могут координировать Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex, Kimi Code, модели через API и локальные модели. Задачи передаются между шагами через файлы или стандартные потоки ввода и вывода. Агентные циклы сохраняют состояние, поддерживают контрольные точки и возобновление, а после каждой итерации выполняют заданные пользователем проверки качества — например, тесты, проверку синтаксиса и безопасности — с политиками повтора, прерывания или пропуска.
Проект также помогает учитывать контекст репозитория: Git worktrees для параллельных реализаций, индексы кодовой базы с поддержкой сравнения и обновления, локальный граф знаний в базе памяти SQLite FTS5 и MCP-сервер, который предоставляет воркфлоу в виде инструментов. Репозитории Ruby и Rails индексируются автоматически, а DDL PostgreSQL разбирается и преобразуется в узлы графа схемы.
Ключевые возможности
- 01Создание YAML-воркфлоу по описаниям на обычном английском языке и их доработка с помощью инструкций на естественном языке.
- 02Визуализация воркфлоу в виде графов Mermaid или графов в терминале.
- 03Запуск агентных циклов с контрольными точками, возможностью возобновления и настраиваемыми проверками качества.
- 04Координация Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex, Kimi Code, моделей через API и локальных моделей в одном воркфлоу.
- 05Создание индексов кодовой базы и локального графа знаний с инкрементальным обновлением.
- 06Предоставление воркфлоу в виде инструментов MCP и запуск в конвейерах shell.
Сценарии использования
- Поручить кодинг-агенту реализовывать функцию, пока не пройдут тесты и проверки безопасности.
- Параллельно запустить нескольких кодинг-агентов для анализа проекта или diff, а затем объединить результаты их проверок.
- Передавать вывод git diff в воркфлоу проверки несколькими агентами в CI или конвейере терминала.
- Предоставлять агентам постоянный контекст проекта из индекса кодовой базы и сохранённых архитектурных решений.
Быстрый старт
- 1
Установите с помощью Homebrew (macOS)
brew install kris-hansen/comanda/comanda - 2
Или установите с помощью Go
go install github.com/kris-hansen/comanda@latest - 3
Создайте рабочий процесс по описанию на простом английском языке
comanda generate feature-loop.yaml "Implement this feature until tests and security checks pass" - 4
Запустите рабочий процесс в своём репозитории
comanda process feature-loop.yaml
Что важно знать
- Некоторые этапы рабочего процесса зависят от внешних ИИ-агентов для программирования (Claude Code, Codex, Gemini CLI) или ключей API, которые необходимо настроить заранее.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое comanda?
- CLI для терминала, который превращает описания на обычном английском в YAML-воркфлоу для Claude Code, Codex, Gemini CLI и других кодинг-агентов с проверками качества. Comanda — это среда выполнения командной строки на Go для запуска AI-агентов, пишущих код, в виде повторяемых и удобных для проверки воркфлоу внутри репозитория. Вы описываете желаемый результат на английском, Comanda генерирует YAML-программу, которую можно визуализировать как граф Mermaid или в терминале, запустить и дорабатывать с помощью дополнительных инструкций на обычном языке.
- comanda можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- comanda распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- comanda всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в comanda — 2 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать comanda?
- Поручить кодинг-агенту реализовывать функцию, пока не пройдут тесты и проверки безопасности. Параллельно запустить нескольких кодинг-агентов для анализа проекта или diff, а затем объединить результаты их проверок. Передавать вывод git diff в воркфлоу проверки несколькими агентами в CI или конвейере терминала. Предоставлять агентам постоянный контекст проекта из индекса кодовой базы и сохранённых архитектурных решений.
- Как установить comanda?
- Установите с помощью Homebrew (macOS): brew install kris-hansen/comanda/comanda Или установите с помощью Go: go install github.com/kris-hansen/comanda@latest Создайте рабочий процесс по описанию на простом английском языке: comanda generate feature-loop.yaml "Implement this feature until tests and security checks pass" Запустите рабочий процесс в своём репозитории: comanda process feature-loop.yaml
- Где скачать comanda?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/kris-hansen/comanda
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Python-фреймворк для создания автономных AI-агентов, которые исследуют, планируют, пишут код и выполняют задачи; поддерживает память, RAG и более 100 LLM-провайдеров.
Модульная среда выполнения и оркестрации, которая координирует AI-агентов для разработки через пайплайны с проверками задач, ревью, релизов и документации.
Экспериментальная платформа на Go для автоматизации длительных процессов с командами AI-ассистентов и веб-интерфейсом на Vue.
AutoGPT — платформа с открытым исходным кодом для создания, запуска и планирования AI-агентов, выполняющих многоэтапные рабочие процессы по текстовому описанию или с помощью визуального конструктора.
Python-фреймворк с открытым исходным кодом для оркестрации автономных AI-агентов с ролями (Crews) и событийных рабочих процессов (Flows).