byterover-cli

ByteRover CLI (brv) es una herramienta de línea de comandos que brinda a los agentes de codificación de IA una memoria persistente y estructurada. Ejecutar brv dentro de un directorio de proyecto inicia un REPL interactivo respaldado por un LLM elegido; el agente puede leer y escribir archivos, ejecutar código y almacenar conocimiento para sesiones posteriores. Un panel web (brv webui) se presenta como la interfaz principal para organizar y consultar el contexto. Capacidades principales descritas en el README: - Árbol de contexto y almacenamiento de conocimiento, con comandos de curación y consulta para agregar y recuperar conocimiento del proyecto. - Control de versiones similar a Git sobre el árbol de contexto: init, status, add, commit, log, branch, checkout, merge, clone, push, pull, fetch, remote, config y reset. - Sincronización en la nube (ByteRover Cloud) para compartir contexto en equipo, espacios compartidos, acceso desde múltiples máquinas, acceso a LLM alojados, gestión de equipos y análisis de uso. La operación local es el valor predeterminado; la nube agrega colaboración y persistencia. - Un flujo de trabajo de revisión para operaciones de curación, con comandos pending/approve/reject. - Modo servidor MCP (Model Context Protocol) mediante brv mcp. - Un ecosistema de hub y conectores para habilidades y paquetes, incluidos registros personalizados. - Enlaces de árbol de trabajo (brv worktree) y fuentes de conocimiento de solo lectura (brv source) para referenciar el conocimiento de otros proyectos. - Configuración para el tamaño del grupo de agentes, concurrencia por proyecto, presupuesto de iteración del LLM y tiempo de espera de solicitudes, y tamaño del historial de tareas, persistida en settings.json y aplicada después de reiniciar brv. - Salida JSON (--format json) en comandos para scripting. Cobertura de proveedores e integraciones: el README enumera 20 proveedores de LLM (Anthropic, OpenAI, Google, Groq, Mistral, xAI, Cerebras, Cohere, DeepInfra, DeepSeek, OpenRouter, Perplexity, TogetherAI, Vercel, Minimax, Moonshot, GLM, GLM Coding Plan, endpoints compatibles con OpenAI y modelos alojados de ByteRover) y declara compatibilidad con más de 22 agentes de codificación de IA como Cursor, Claude Code, Windsurf y Cline. También menciona 24 herramientas de agente integradas y soporte de proxy empresarial. La instalación se ofrece de dos maneras: un script de shell empaquetado para macOS (ARM64/x64) y Linux (x64/ARM64) que no requiere Node.js, o npm (Node.js >= 20). El README informa resultados de referencia en LoCoMo (96.1% de precisión general, 1,982 preguntas) y LongMemEval-S (92.8% de precisión general, 500 preguntas), medidos con precisión LLM-as-Judge y ejecutados contra el código base de producción en el repositorio; enlaza un artículo de arXiv y un PDF autohospedado para más detalles. La licencia es Elastic License 2.0. La documentación está en docs.byterover.dev, con soporte comunitario a través de Discord y problemas de GitHub.