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。
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。
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。
# 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
# 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
# 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"
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, generated Go code execution, file editing, and local session persistence behind that editor UI.
go install github.com/spachava753/cpe@latest
CPE requires a YAML configuration file with at least one model profile. There is no zero-config mode.
```yaml
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.
CPE searches for configuration in this order:
--config explicit path./cpe.yaml or ./cpe.yml~/.config/cpe/cpe.yaml on Linux and ~/Library/Application Support/cpe/cpe.yaml on macOSversion: "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. Previous leaf message: {{ .PreviousLeafID }} Compaction arguments: {{ .ToolArgumentsJSON }}
- ref: gpt display_name: "GPT" id: gpt-5.1 type: responses auth_method: oauth context_window: 400000 max_output: 128000 ```
| Variable | Description |
|---|---|
CPE_MODEL | Default model profile for cpe model system-prompt and cpe mcp ... when --model is omitted |
CPE_DB_PATH | ACP 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.
Create cpe.yaml in the current directory or user config directory, or pass --config /path/to/cpe.yaml from the ACP client command args.
cpe [command]
Root flags:
--config string Path to YAML configuration file
-v, --version Print the version number and exit
Commands:
acp
serve Start the stdio ACP server
--db-path string ACP session SQLite database path
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 execute_go_code 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
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.
CPE is an MCP client inside each ACP session. Configure MCP servers on a model profile with mcpServers:
| Type | Description |
|---|---|
stdio | Local process over stdin/stdout |
http | HTTP endpoint |
sse | Server-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
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。
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。
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。
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 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。
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。
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。
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。
创新性AI编程工具,开发效率提升
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。
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。
| 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 |
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。