Repolode
linghungegeg

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 CodeCursor

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. 1

    Установите CLI глобально с помощью npm

    npm install -g @linghun/cli
  2. 2

    Запустите Linghun в своем проекте

    linghun
  3. 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

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.

5,9 тыс.559TypeScriptApache-2.0Обновлён позавчера