Открытый AI-агент для программирования, который работает в терминале и доступен также в настольном приложении, браузере, редакторах кода и чатах.
linghungegeg/Linghun
Локальный AI-терминал для разработки с приоритетом локальных данных и доказательств: связывает LLM с файлами проекта, инструментами, проверками и контекстом.
Open source альтернатива:Claude Code
Cursor
- Звёзды
- 464
- Форки
- 21
- Открытые issues
- 1
- Последний коммит
- 2 месяца назад
Что это?
Linghun — это помощник для программирования в командной строке на TypeScript, который устанавливается через npm как @linghun/cli. Он работает в терминале внутри проекта и позволяет языковой модели читать код, редактировать файлы, запускать сборки, тесты и скрипты, а также проверять состояние Git. Запись в файлы и выполнение shell-команд проходят через слой проверки разрешений и безопасности путей.
Главная задача Linghun — снизить риск выводов, основанных на галлюцинациях. Ключевые утверждения опираются на прочитанные файлы, результаты инструментов, записи о проверках и состояние Git; в итоговом ответе отдельно указано, что проверено, а что лишь выведено косвенно. Индекс кода, управление prompt-кешем, фоновые задачи с сохранением состояния, многоагентные сценарии, выбор модели для каждой роли и контролируемая память помогают выполнять длительные задачи в реальных проектах.
Linghun поддерживает совместимые с OpenAI, DeepSeek и Anthropic-style endpoints, расширяется с помощью MCP, skills, plugins и hooks, а также включает локальную модель HTTP-коннектора для предоставления возможностей внешних приложений. Требуется Node.js 22+, а Windows считается одной из основных платформ.
Ключевые возможности
- 01Терминальный интерфейс, в котором модель читает и редактирует код проекта, а затем проверяет результат
- 02Запись в файлы и выполнение shell-команд разрешены только после проверки прав и путей
- 03Статусы проверки различают PASS, PARTIAL, FAIL и неподтверждённые утверждения
- 04Индекс кода и снимки рабочего пространства помогают реже перечитывать файлы
- 05Стабильные точки Git для создания контрольных точек, отката и передачи работы
- 06Выбор модели для каждой роли и поддержка нескольких форматов API провайдеров
Сценарии использования
- Поиск причины сбоя сборки или тестов и исправление проблемы в локальном репозитории
- Внесение изменений сразу в несколько файлов с контрольной точкой Git перед рискованными правками
- Запуск длительной задачи в фоне и последующая проверка подтверждающих её данных
- Подключение локального внутреннего инструмента к сессии AI-разработки через мост приложения
Быстрый старт
- 1
Установите CLI глобально с помощью npm
npm install -g @linghun/cli - 2
Запустите Linghun в своем проекте
linghun - 3
Настройте провайдера моделей в Linghun
/model setup
Что важно знать
- Требуется Node.js версии 22 или выше.
- Для работы функций ИИ нужен собственный API-ключ провайдера моделей.
- В README Windows указана как приоритетная платформа.
Темы
Частые вопросы
- Что такое Linghun?
- Локальный AI-терминал для разработки с приоритетом локальных данных и доказательств: связывает LLM с файлами проекта, инструментами, проверками и контекстом. Linghun — это помощник для программирования в командной строке на TypeScript, который устанавливается через npm как @linghun/cli. Он работает в терминале внутри проекта и позволяет языковой модели читать код, редактировать файлы, запускать сборки, тесты и скрипты, а также проверять состояние Git. Запись в файлы и выполнение shell-команд проходят через слой проверки разрешений и безопасности путей.
- Linghun можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- Linghun распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- Linghun всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в Linghun — 19 авг. 2026 г..
- Для чего можно использовать Linghun?
- Поиск причины сбоя сборки или тестов и исправление проблемы в локальном репозитории Внесение изменений сразу в несколько файлов с контрольной точкой Git перед рискованными правками Запуск длительной задачи в фоне и последующая проверка подтверждающих её данных Подключение локального внутреннего инструмента к сессии AI-разработки через мост приложения
- Как установить Linghun?
- Установите CLI глобально с помощью npm: npm install -g @linghun/cli Запустите Linghun в своем проекте: linghun Настройте провайдера моделей в Linghun: /model setup
- Где скачать Linghun?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/linghungegeg/Linghun
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Терминальный агент для программирования со встроенными инструментами LSP, отладчика, браузера и субагентов; поддерживает более 60 провайдеров моделей.
Открытый агент для программирования: изучает проект, редактирует файлы и запускает тесты из терминала, приложения, браузера или редактора.
CLI с открытым исходным кодом для работы с coding-агентом в терминале через облачные API и локальные модели, например Ollama.
Открытый AI-агент для написания кода в VS Code, JetBrains IDE или терминале с доступом к более чем 500 моделям.
Apache Maka (Incubating) — рабочее пространство для агентов с интерфейсами Desktop, TUI и CLI, которое записывает каждое сообщение модели, вызов инструмента и решение о разрешении в журнал событий только для добавления.