jcode

Q: 如何配置自建 OpenAI 兼容端点？

用 jcode provider add 添加，例如 printf '%s' ＂$MY_API_KEY＂ | jcode provider add my-api --base-url https://llm.example.com/v1 --model my-model-id --api-key-stdin --set-default --json。

省内存的 AI 编程助手，让终端开发更流畅

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GitHub 星标 ★ 21626

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队1jehuang

官网地址https://jcode.sh

GitHubhttps://github.com/1jehuang/jcode

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Rust

技术栈/模型ai,ai-agent,ai-coding-agent,claude,cli,coding-agent,llm,mcp,openai,rust,terminal,tui

GitHub 星标★ 21626

上线时间2026-01-05 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积460.2 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数9

项目介绍

jcode 是一个用 Rust 编写的 AI 编码智能体终端工具，主打内存效率。它解决的是在本地运行 AI 编程助手时资源占用过高的问题，提供高效的终端交互界面。核心能力包括与 Claude、OpenAI 等大模型集成，支持 MCP 协议，具备代码生成、编辑和执行的完整流程。其设计注重轻量级和速度，适合资源受限的开发环境。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 21626

技术标签

ai ai-agent ai-coding-agent claude cli

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 7 步

环境要求

macOS 或 Linux（使用官方安装脚本）
Windows 11 且 PowerShell 5.1 及以上
从源码构建需 Rust/Cargo 工具链与 git
至少一个可用的模型提供方凭据（API Key 或已完成登录）

安装与启动步骤

1macOS/Linux 安装

一键安装脚本，下载后会把 jcode 安装到本地并加入 PATH，新开终端生效。
```
curl -fsSL https://jcode.sh/install | bash
```
2Windows 安装

在 Windows 11 的 PowerShell 中执行，需 PowerShell 5.1 及以上版本。
```
irm https://jcode.sh/install.ps1 | iex
```
3Homebrew 安装

macOS 且已装 Homebrew 时用此方式，先添加 tap 再安装，便于后续升级。
```
brew tap 1jehuang/jcode
brew install jcode
```
4源码构建安装

上述方式不适用时使用，需 Rust 工具链；编译完成后执行安装脚本落地二进制。
```
git clone https://github.com/1jehuang/jcode.git
cd jcode
cargo build --release
scripts/install_release.sh
```
5登录模型提供方

按已有凭据选择提供方登录，如 claude、openai、gemini、copilot、ollama 等。
```
jcode login --provider claude
```
6运行冒烟测试

非交互方式执行一条指令，能正常返回内容即说明安装与认证都可用。
```
jcode run "say hello"
```
7后台服务模式

先以常驻服务方式启动，再用 connect 附加更多客户端，适合多终端协作。
```
jcode serve
jcode connect
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`ANTHROPIC_API_KEY`	否	Anthropic 直连 API 密钥，供 Claude 提供方使用	`sk-ant-xxxxxxxx`
`OPENAI_API_KEY`	否	OpenAI API 密钥，供 openai 提供方使用	`sk-xxxxxxxx`
`OPENROUTER_API_KEY`	否	OpenRouter 密钥，需在环境变量中设置	`sk-or-xxxxxxxx`
`NVIDIA_API_KEY`	否	NVIDIA NIM 提供方密钥，也可写入 nvidia-nim.env	`nvapi-xxxxxxxx`
`AZURE_OPENAI_*`	否	Azure OpenAI 相关环境变量，或改用 az login 登录	`AZURE_OPENAI_API_KEY=xxxxxxxx`
`--base-url/--model`	否	自建 OpenAI 兼容端点的地址与模型 ID，配合 provider add 使用	`https://llm.example.com/v1 与 my-model-id`

如何确认成功

执行 jcode run "say hello" 能得到回复；再用 jcode auth-test --all-configured 确认已配置提供方通过认证。

常见问题

Q：如何更新 jcode？

A：在 TUI 内输入 /update 后台下载最新稳定版并保留会话重载；也可在终端执行 jcode update 后重启客户端。旧于或等于当前版本会被跳过。

Q：如何卸载 jcode？

A：运行卸载脚本：curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/1jehuang/jcode/master/scripts/uninstall.sh | bash -s -- --yes。默认保留配置、认证和会话，加 --purge 可完全清除。

Q：没有云端 API Key 怎么办？

A：可用本地 Ollama：先 ollama pull llama3.2，再执行 jcode login --provider ollama，之后用 jcode --provider ollama --model llama3.2 run 'hello' 调用。

Q：如何配置自建 OpenAI 兼容端点？

A：用 jcode provider add 添加，例如 printf '%s' "$MY_API_KEY" | jcode provider add my-api --base-url https://llm.example.com/v1 --model my-model-id --api-key-stdin --set-default --json。

Q：需要浏览器自动化怎么开启？

A：先运行 jcode browser status 检查状态，若未就绪则执行 jcode browser setup，之后验证内置 browser 工具是否可用。

注意事项

安装脚本会把 jcode 加入 PATH，安装后建议新开一个终端会话再执行命令。
从源码构建需要 Rust/Cargo 环境；Linux x86_64 本地开发可改用 scripts/dev_cargo.sh 流程。
卸载默认保留配置、认证、会话与日志，只有加 --purge 才会彻底清除。
添加自定义端点时建议用 --api-key-stdin 传入密钥，避免密钥出现在 shell 历史中。

核心亮点

内存占用极低，实测比同类工具节省 50% 以上资源
Rust 实现，启动和响应速度快，体验流畅
支持 MCP 协议，可扩展多种工具和模型

不足之处

社区生态尚在早期，插件和模板不如成熟项目丰富
文档和教程相对简略，上手需要一定探索

适用场景

低配笔记本或云开发环境下的 AI 辅助编程
长时间运行 AI 代理任务的终端场景
偏好命令行工作流的技术用户日常编码

替代项目

Aider、Open Interpreter、Continue

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