byterover-cli

ByteRover CLI (brv) est un outil en ligne de commande qui offre aux agents de codage IA une mémoire persistante et structurée. Lancer brv dans un répertoire de projet démarre un REPL interactif soutenu par un LLM choisi ; l'agent peut lire et écrire des fichiers, exécuter du code et stocker des connaissances pour les sessions ultérieures. Un tableau de bord web (brv webui) est présenté comme l'interface principale pour organiser et interroger le contexte. Les capacités principales décrites dans le README : - Arbre de contexte et stockage de connaissances, avec des commandes curate et query pour ajouter et récupérer les connaissances du projet. - Contrôle de version de type Git sur l'arbre de contexte : init, status, add, commit, log, branch, checkout, merge, clone, push, pull, fetch, remote, config et reset. - Synchronisation cloud (ByteRover Cloud) pour le partage de contexte en équipe, les espaces partagés, l'accès multi-machines, l'accès aux LLM hébergés, la gestion d'équipe et les analyses d'utilisation. L'opération locale est le défaut ; le cloud ajoute la collaboration et la persistance. - Un flux de travail de révision pour les opérations curate, avec les commandes pending/approve/reject. - Mode serveur MCP (Model Context Protocol) via brv mcp. - Un écosystème de hub et de connecteurs pour les compétences et les bundles, y compris les registres personnalisés. - Liens d'arbre de travail (brv worktree) et sources de connaissances en lecture seule (brv source) pour référencer les connaissances d'autres projets. - Paramètres pour la taille du pool d'agents, la concurrence par projet, le budget d'itération LLM et le délai de requête, et la taille de l'historique des tâches, persistés dans settings.json et appliqués après le redémarrage de brv. - Sortie JSON (--format json) sur les commandes pour les scripts. Couverture des fournisseurs et intégrations : le README liste 20 fournisseurs de LLM (Anthropic, OpenAI, Google, Groq, Mistral, xAI, Cerebras, Cohere, DeepInfra, DeepSeek, OpenRouter, Perplexity, TogetherAI, Vercel, Minimax, Moonshot, GLM, GLM Coding Plan, endpoints compatibles OpenAI et modèles hébergés ByteRover) et déclare une compatibilité avec plus de 22 agents de codage IA tels que Cursor, Claude Code, Windsurf et Cline. Il mentionne également 24 outils d'agent intégrés et le support de proxy d'entreprise. L'installation est proposée de deux manières : un script shell groupé pour macOS (ARM64/x64) et Linux (x64/ARM64) qui ne nécessite pas Node.js, ou npm (Node.js >= 20). Le README rapporte des résultats de benchmark sur LoCoMo (96,1 % de précision globale, 1 982 questions) et LongMemEval-S (92,8 % de précision globale, 500 questions), mesurés avec la précision LLM-as-Judge et exécutés contre la base de code de production dans le dépôt ; il lie un article arXiv et un PDF auto-hébergé pour les détails. La licence est Elastic License 2.0. La documentation se trouve sur docs.byterover.dev, avec un support communautaire via Discord et les problèmes GitHub.