【免费下载链接】CoreCoderMinimal AI coding agent (~1,000 lines of Python) inspired by Claude Code. Works with any LLM. Think NanoGPT for coding agents. Formerly NanoCoder.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoreCoder点击查看免费下载CoreCoder 是一个仅约 1,000 行 Python 的开源最小 AI 编码 Agentcoding agent它把 Claude Code 这类生产级工具的核心循环压缩到一个下午就能读完的规模。这篇文章带你完整走一遍Fork CoreCoder的路径克隆仓库、配置模型、跑通第一个任务然后加一个自定义工具、换上你常用的大模型最终拥有一个真正属于你的专属编码 Agent。整个过程不需要读几百万行代码也不需要重学框架——每个改动点都短到一口气能看完改完立刻见效。为什么从 CoreCoder 开始构建专属 coding agent大多数编程助手要么闭源读不懂内部要么体量巨大几十万行难以改造。CoreCoder 的取舍很极端读得完引擎约 1,300 行整个包 2,800 行出头每个文件都能一口气读完改得动每一行都能在你自己机器上下断点、改完再跑留白即起点没做的功能不是半成品而是留给你的 fork 空间。一句话概括它的本体一个while循环把用户的话交给模型模型要调工具就执行、把结果喂回去再问模型直到给出最终回答。看懂这一点后面的所有自定义都有章可循。想系统读懂内部构造可以配合官方双语导读 article/00-index.md 一起看。五分钟Fork CoreCoder克隆仓库并安装只需三步。要求 Python 3.10git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoreCoder cd CoreCoder pip install -e .pip install -e .可编辑安装是 fork 的关键一步它让你在源码目录里改代码命令行立刻生效不用反复重装。依赖很轻就四个openai、rich、prompt_toolkit、python-dotenv见 pyproject.toml。装完跑一次测试确认环境健康pytest tests/ -q给 CoreCoder 配上你的模型与API KeyCoreCoder 默认走OpenAI 兼容接口所以换模型通常只是改两个环境变量OPENAI_API_KEYOPENAI_BASE_URL再加CORECODER_MODEL指定模型名。配置逻辑集中在 corecoder/config.py共 55 行想用哪家环境变量示例OpenAI默认OPENAI_API_KEYsk-...DeepSeekOPENAI_API_KEYsk-...OPENAI_BASE_URLhttps://api.deepseek.comCORECODER_MODELdeepseek-chat本地 Ollama免费OPENAI_API_KEYollamaOPENAI_BASE_URLhttp://localhost:11434/v1CORECODER_MODELqwen2.5-coder两个省心细节key 也可以写在项目根目录的.env文件里启动时自动加载不用每次exportREPL 里随时敲/model 名称就能热切换模型不用重启。第一次运行亲眼看看你的编码Agent干活进入交互式 REPL或者用一次性模式直接派活corecoder # 交互式 REPL corecoder -p 给 parse_config() 加错误处理 # 干完就退第一次建议派一个它最拿手的小任务让它读一个有 bug 的文件、修好、跑一遍确认。你会看到它自己调用read_file→edit_file→bash三步闭环上图就是完整过程。注意任何会改动磁盘或执行命令的操作它都会先停下来等你点头授权这是内置的安全设计而不是演示摆设。添加自定义工具给Agent长出一只新手这是 fork 最上头的一步。CoreCoder 的工具系统极其朴素所有工具继承 corecoder/tools/base.py 里的Tool基类全文 32 行一个工具 一个名字 一段给模型看的描述 一份参数 JSON Schema 一个execute方法。以「让 agent 知道现在几点」为例新建corecoder/tools/now.pyimport time from .base import Tool class NowTool(Tool): name now description Get the current local date and time. parameters {type: object, properties: {}, required: []} def execute(self) - str: return time.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)然后打开 corecoder/tools/init.py把NowTool()塞进ALL_TOOLS列表。就这样没有别的步骤——重新运行corecoder问它「现在几点」它已经会用了。三个写作要点description是模型决定「何时用」的唯一依据写得像给聪明同事交代任务execute返回的字符串会原样喂回模型报错也要写成模型看得懂的「人话」需要文件写权限等敏感能力的工具会自动落入授权闸改前问你。跑测试、抓网页、调 LSP……任何你execute里能写的逻辑都能变成 agent 的能力。官方导读 article/02-tools.md 对这套机制和 bash 安全闸有逐行讲解。更换LLM模型两个环境变量的事如果你想在代码层面接入模型比如嵌进自己的程序入口是 corecoder/llm.py——所有 provider 适配都收在这一个文件里换模型只需构造参数from corecoder import Agent, LLM llm LLM(modeldeepseek-chat, api_keysk-..., base_urlhttps://api.deepseek.com) print(Agent(llmllm).chat(找出项目里所有 TODO 注释并列出来))连 OpenAI 兼容接口都不提供的模型Bedrock、Vertex 等装可选的 LiteLLM 后端即可路由一百多家pip install corecoder[litellm]然后把CORECODER_PROVIDER设为litellm。思考类模型如 deepseek-reasoner也是一等公民思考过程会实时流出来但不进对话历史。换完模型后跑一遍冒烟任务确认行为正常成本账它也帮你算着llm.py内置各家价目表REPL 里/tokens随时查看本次会话烧掉的 token 和美元估算还能在~/.corecoder/pricing.json里自定义价格。改系统提示词门槛最低的调教想让 agent 的「脾气」变一变系统提示词全文在 corecoder/prompt.py只有 41 行。改一句「Be concise」它的啰嗦程度立刻变加一条「回答前先列改动清单」它的行为马上跟着变。这是 fork 里唯一「改一处就有反馈」的改动点强烈推荐作为第一个动手实验。更进一步三种不动主循环的加法当你觉得「读文件、改代码、跑命令」已经够用CoreCoder 还留了三条不动主循环的扩展路径详见 article/08-extensibility.md计划模式/plan一键让 agent 进入只读摸底状态先交计划、批准后执行Hooks在~/.corecoder/hooks.json挂 shell 命令在每次工具调用前后触发可审计、可拦截MCP在~/.corecoder/mcp.json配置外部工具服务器远程工具与内置工具同权。仓库里还放了一个免 API key 的离线演示 examples/plan_hooks_demo.py可以直接跑起来感受这三个进阶件。总结你的专属编码Agent已经就位回顾这条 fork 路径每一步的改动量都小到可以当场验证步骤改了什么位置克隆安装git clonepip install -e .仓库根目录换模型两个环境变量corecoder/config.py加自定义工具一个类 一行注册corecoder/tools/调脾气改一句提示词corecoder/prompt.pyCoreCoder 的定位不是让你直接拿去日用而是给你一个能跑、能改、能读懂的起点。挑一个方向动手——比如给危险命令加一条 fallback 模型链或者把子 agent 做成异步——你就在造比原版更好的那个版本了。MIT 协议尽管 fork。赞分享【免费下载链接】CoreCoderMinimal AI coding agent (~1,000 lines of Python) inspired by Claude Code. Works with any LLM. Think NanoGPT for coding agents. Formerly NanoCoder.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoreCoder点击查看免费下载相关推荐Chuck自定义扩展如何构建专属的HTTP调试工具Chuck自定义扩展如何构建专属的HTTP调试工具 作为Android开发者你是否曾为网络请求调试而烦恼Chuck作为一款优秀的应用内HTTP嗅探工具为开发工具Iosevka终极自定义指南从源码构建你的专属编程字体Iosevka终极自定义指南从源码构建你的专属编程字体 Iosevka是一款专为代码设计的多功能字体它由代码生成具备高度的可定制性能满足不同开发者对代码开发工具从零开始构建专属关系抽取系统OpenNRE自定义模型完全指南从零开始构建专属关系抽取系统OpenNRE自定义模型完全指南 OpenNRE是一个强大的开源神经关系抽取NRE工具包它为开发者提供了构建和自定义关系抽取创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考