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AI编程编辑器
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AI工具

AI编程编辑器

基于 Go · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:cpe
⭐ 9 Stars 🍴 2 Forks 💻 Go 📄 未公布协议 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
aicligenaigenerative-aigo
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:AI编程编辑器 是一款优质的AI工具。AI 综合评分 8.0 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的AI工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

AI编程编辑器 是一款基于 Go 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是ai、cli、genai、generative-ai领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
AI编程编辑器 依赖 Go 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Go 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 AI编程编辑器 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

基于LLM的聊天式编程编辑器,智能代码生成

AI编程编辑器 是一款基于 Go 开发的开源工具,专注于 ai、cli、genai 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 9
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
AI工具
Forks
2

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

基于LLM的聊天式编程编辑器,智能代码生成

AI编程编辑器 是一款基于 Go 开发的开源工具,专注于 ai、cli、genai 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:go install(推荐)
go install github.com/spachava753/cpe@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/spachava753/cpe
cd cpe
go build -o cpe .

# 方式三:下载预编译二进制
# 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件
# https://github.com/spachava753/cpe/releases
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
cpe --help

# 基本运行
cpe [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/spachava753/cpe
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# cpe 配置说明
# 查看配置选项
cpe --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export CPE_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 84/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

CPE - Chat-based Programming Editor

CPE is a local Agent Client Protocol (ACP) server for AI coding clients. Run it from an ACP-compatible editor such as Zed, and CPE provides model access, MCP tools, session-scoped Starlark execution, file editing, and local session persistence behind that editor UI.

Features

Installation

Go install

go install github.com/spachava753/cpe@latest

Quick Start

CPE requires a YAML configuration file with at least one model profile. There is no zero-config mode.

Full Example

```yaml

3. Configure an ACP client

CPE communicates over stdio JSON-RPC. The client launches cpe acp serve and hosts the chat/thread UI.

Zed supports external ACP agents through agent_servers. See Zed External Agents and the Zed ACP page.

A minimal Zed settings entry looks like this:

{
  "agent_servers": {
    "CPE": {
      "type": "custom",
      "command": "cpe",
      "args": ["acp", "serve", "--config", "/absolute/path/to/cpe.yaml"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

If Zed cannot find cpe on its PATH, set command to an absolute path such as /Users/me/.local/bin/cpe.

Configuration

Config Discovery

CPE searches for configuration in this order:

  1. --config explicit path
  2. ./cpe.yaml or ./cpe.yml
  3. User config directory, usually ~/.config/cpe/cpe.yaml on Linux and ~/Library/Application Support/cpe/cpe.yaml on macOS

yaml-language-server: $schema=https://raw.githubusercontent.com/spachava753/cpe/refs/heads/main/schema/cpe-config-schema.json

version: "1.0"

models: - ref: sonnet display_name: "Claude Sonnet" id: claude-sonnet-4-5-20250929 type: anthropic api_key_env: ANTHROPIC_API_KEY context_window: 200000 max_output: 64000 input_cost_per_million: 3 output_cost_per_million: 15 systemPromptPath: ./agent_instructions.md timeout: 5m thinkingValues: - name: "Fast" value: "1024" description: "Lower reasoning budget" - name: "Deep" value: "8192" description: "Higher reasoning budget" generationParams: temperature: 0.2 maxGenerationTokens: 12000 codeMode: enabled: true maxTimeout: 3600 largeOutputCharLimit: 20000 mcpServers: search: type: http url: https://search.example.com/mcp headers: Authorization: "Bearer ${SEARCH_API_KEY}" compaction: autoTriggerThreshold: 0.8 maxAutoCompactionRestarts: 2 toolDescription: "Compact the current session into a concise continuation summary." inputSchema: type: object properties: summary: type: string required: [summary] initialMessageTemplate: | Continue from this compacted CPE session. Compaction arguments: {{ .ToolArgumentsJSON }}

- ref: gpt display_name: "GPT" id: gpt-5.1 type: responses auth_method: oauth context_window: 400000 max_output: 128000 ```

Before rendering initialMessageTemplate, CPE validates each compact_conversation argument object against inputSchema. Compaction must be the only tool call in its assistant response; mixed responses reject every call without executing siblings. Mixed-call and schema-validation failures allow at most three recoverable retries for each compaction cycle. A successful compaction resets the retry budget. Template execution failures are terminal configuration or runtime errors. Failed attempts do not reset session-scoped tool state or consume a successful compaction restart. Successful attempts persist the completed tool result and replacement root before resetting compaction-scoped state or publishing completion, so session loading can replay both the call and its completion. Because the two branches cannot currently be saved atomically, failure to persist the replacement root after the successful result is an invariant panic rather than a returned false-success branch.

Environment Variables

VariableDescription
CPE_MODELDefault model profile for cpe model system-prompt and cpe mcp ... when --model is omitted
CPE_DB_PATHACP session SQLite database path when cpe acp serve --db-path is not passed

API key variables are configured per model profile through api_key_env. OAuth-backed profiles use auth_method: oauth and provider account commands where supported. Anthropic Vertex AI profiles use Google Application Default Credentials instead of api_key_env.

`configuration file not found`

Create cpe.yaml in the current directory or user config directory, or pass --config /path/to/cpe.yaml from the ACP client command args.

Command Reference

cpe [command]

Root flags:
  --config string    Path to YAML configuration file
  --db-path string   ACP session SQLite database path (env: CPE_DB_PATH)
  -v, --version      Print the version number and exit

Commands:
  acp              Serve ACP and manage persisted sessions
    serve           Start the stdio ACP server
    list, ls        List sessions by last activity, newest first
                    --page uint       Page number, starting at 1 (default 1)
                    --page-size uint  Sessions per page (default 20, maximum 1000)
    show <id>       Render complete session history as Markdown
    delete <id>     Delete a session
    fork <id>       Fork a session and print the new session ID

  model, models     Inspect configured model profiles
    list, ls        List configured model refs
    info <ref>      Show model profile details
    system-prompt   Render the selected model profile's system prompt
                    -m, --model string  Model profile ref for profile-specific inspection

  mcp               Inspect MCP servers for a selected model profile
    list-servers, ls-servers
    list-tools, ls-tools <server>
    info <server>
    call-tool --server <server> --tool <tool> --args '{}'
    code-desc       Print the starlark_repl tool description
                    -m, --model string  Model profile ref whose MCP servers should be inspected

  account           Manage provider account credentials and usage
    login <provider>
    logout <provider>
    usage <provider> [--watch | --raw]

  completion        Generate shell completion scripts

API key missing

Ensure the environment variable named by api_key_env is visible to the ACP server process. For editor-launched processes, put required variables in the client's agent server env block or in the environment that launches the editor.

For anthropic_vertex profiles, CPE does not use api_key_env; configure Google Application Default Credentials or GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS for the ACP server process instead.

MCP Tool Integration

CPE is an MCP client inside each ACP session. Configure MCP servers on a model profile with mcpServers:

TypeDescription
stdioLocal process over stdin/stdout
httpHTTP endpoint
sseServer-Sent Events endpoint

CPE also accepts MCP servers forwarded by the ACP client and merges them with configured servers. Duplicate server names fail fast so tool behavior is not ambiguous.

The bundled text_edit file editing tool is registered directly by CPE and does not require MCP configuration. Set disable_edit_tool: true on a model profile to omit it.

Use the MCP inspection commands to inspect and test configured servers:

cpe mcp list-servers --model sonnet
cpe mcp list-tools search --model sonnet
cpe mcp list-tools search --show-all --model sonnet
cpe mcp info search --model sonnet
cpe mcp call-tool --server search --tool web_search --args '{"query":"golang"}' --model sonnet

Troubleshooting

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-31
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

CPE (Chat-based Programming Editor) 是一款强大的命令行界面 (CLI) 工具,旨在将 AI 能力直接引入您的终端。通过集成先进的语言模型,CPE 可以实现代码分析、自动化编辑以及智能化的编程辅助,让开发者无需离开终端即可完成复杂的编程任务,极大地提升了开发效率。

⚡ 功能介绍

CPE 具备强大的 AI 驱动能力,支持通过命令行进行深度的代码理解与自动化操作。它不仅支���与主流 AI 模型交互,还通过集成 MCP (Model Context Protocol) 扩展了工具链,允许用户连接外部工具,实现从代码解释到自动化执行的闭环体验。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

请根据您的操作系统环境,参考官方文档进行安装。CPE 作为一个 CLI 工具,通常可以通过包管理器或直接下载二进制文件的方式进行部署。安装完成后,请确保您的终端环境已正确配置相关的路径,以便随时调用 CPE 命令。

🚀 使用教程

在开始使用前,请注意 CPE 不支持零配置模式,您必须先创建一个配置文件来定义使用的 Model 和 Tools。您可以利用 `cpe --model <model_name>` 命令来指定模型进行对话,或者使用 `cpe account usage` 命令实时监控您的 OpenAI 等订阅额度使用情况。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

配置 CPE 需要创建一个 `cpe.yaml` 文件,您可以将其放置在项目目录或系统的配置目录下(如 macOS 的 `~/Library/Application Support/cpe/`)。在配置文件中,您需要定义模型引用(ref)及对应的 API Key 环境变量。此外,CPE 支持通过环境变量来管理敏感信息,确保安全性。

🔌 API 说明

CPE 提供丰富的 CLI 命令参考。核心参数包括 `-m, --model` 用于指定模型配置文件(若未设置 CPE_MODEL 环境变量则为必填),`-i, --input` 用于指定输入文件或 URL,`-n, --new` 用于开启新对话,以及 `-c, --continue` 用于接续特定的对话 ID。此外,还支持 `--incognito` 模式以实现无痕操作。

🔄 工作流/模块

CPE 通过集成 Model Context Protocol (MCP) 实现了强大的工具扩展能力。它支持三种 MCP Server 类型:`stdio` 类型用于通过标准输入输出调用本地进程或 CLI 工具;`http` 类型用于连接远程 HTTP/HTTPS 端点;此外还支持其他扩展协议,使 CPE 能够无缝接入外部生态系统。

❓ FAQ 摘要

如果您在运行命令时遇到模型未定义的错误,建议在 Shell 中设置 `export CPE_MODEL=sonnet` 以简化操作。对于账户额度问题,可以通过 `cpe account usage` 命令进行查询。如果需要查看特定工具的详细描述,可以使用 `cpe mcp code-desc` 等命令进行调试。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-31

创新性AI编程工具,开发效率提升

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

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❓ 常见问题 FAQ

cpe 是一款Go开发的AI辅助工具。开源AI工具:A LLM powered chat based programming editor。⭐9 · Go 主要应用场景包括:编程开发辅助。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,AI编程编辑器 是一款质量优秀的AI工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

📚 深入学习 AI编程编辑器
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 cpe
原始描述 开源AI工具:A LLM powered chat based programming editor。⭐9 · Go
Topics aicligenaigenerative-aigo
GitHub https://github.com/spachava753/cpe
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/spachava753/cpe

收录时间:2026-05-31 · 更新时间:2026-05-31 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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