jcode

jcodeは、リソース効率と速度を重視して設計されたオープンソースのターミナルAIコーディングハーネスです。このプロジェクトは、最もRAM効率が高く、最もインテリジェントなハーネスとして位置づけられており、READMEにはjcodeをpi、Codex CLI、OpenCode、GitHub Copilot CLI、Cursor Agent、Claude Code、Antigravity CLIなどのツールと比較したベンチマーク表が掲載されています。報告されている数値には、ローカル埋め込みを無効にした単一セッションで約27.8 MBのPSS、ファーストフレームまでの時間が約14ミリ秒、ファーストインプットまでの時間が約48.7ミリ秒、セッションごとのメモリスケーリングが約10 MBであることが含まれます。インストールはmacOS/Linuxでは1行のcurlスクリプト、Windows 11ではPowerShellの1行コマンドで行われ、このツールはLinux、macOS、Windows向けにMITライセンスで提供されています。 コア体験は、チャットエリア、サイドパネル、インラインのMermaidダイアグラムレンダリング、負の画面スペースのみを占有する情報ウィジェット、カスタムスクロールバック実装、およびネイティブスクロールAPIを追加するHandtermと呼ばれるコンパニオンターミナルプロジェクトを備えたTUIです。レンダリングは毎秒1000フレーム以上で実行されると主張されており、プロジェクトにはブラウザやTypeScriptの依存関係のないカスタムMermaidレンダリングライブラリ（mermaid-rs-renderer）が含まれています。配置は左揃えと中央揃えを切り替えることができ、絵文字は設定または環境変数でグローバルに無効にできます。 特徴的な機能は、エージェントメモリシステムです。各ターンはセマンティックベクトルとして埋め込まれ、コサイン類似度を使用してメモリのグラフに対してクエリされます。ヒットは会話に注入され、追加の検索作業を実行できるメモリサイドエージェントによってオプションで検証されます。メモリは、セマンティックドリフト、ターン数、またはセッション終了に基づいて定期的に抽出され、エントリを再編成して陳腐化と競合をチェックするアンビエントモードで統合されます。明示的なメモリツールにより、エージェントはメモリを積極的に検索または保存でき、セッション検索は以前のセッションに対して従来のRAGを提供します。 Swarm機能により、複数のエージェントが共有サーバー上で同じリポジトリ内で実行できます。あるエージェントが別のエージェントが読み取ったファイルを編集すると、サーバーは他のエージェントに通知し、他のエージェントは変更を無視するか、競合を避けるために差分を検査できます。エージェントはDM、ブロードキャスト、またはリポジトリスコープのチャネルを介して相互にメッセージを送信でき、自律的に独自のスウォームを生成して、メインエージェントをコーディネーターに、生成されたエージェントをワーカーに変えることができます。グループメッセージングチャネル、完了ステータス、および調整は自動的に管理され、これはヘッドレスまたはヘッド付きで実行できます。 プロバイダーサポートは広範です。組み込みのOAuthログインフローは、Claude、OpenAI/ChatGPT/Codex、Google Gemini、GitHub Copilot、Azure OpenAI、Alibaba Cloud Coding Plan、Fireworks、Novita AI、MiniMax、Meta Model API/Muse、LM Studio、Ollamaをカバーし、さらにカスタムのOpenAI互換エンドポイントもカバーしています。ネイティブOpenAIプロバイダーは、日和見的なバックグラウンドプリウォーミングとHTTPSフォールバックを備えたResponses WebSocket v2を使用します。OpenAI互換プロバイダーには、OpenRouter、DeepSeek、Moonshot AI、Baseten、Hugging Face、Nebius、Scalewayなどのサービス向けの組み込みの名前付きプロファイルが含まれており、任意のエンドポイントは、~/.jcode/config.tomlに書き込み、秘密をプライベートアプリ設定ディレクトリに保存するワンショットプロバイダープロファイルコマンドで追加できます。Anthropic Messages互換ゲートウェイは、ベアラー、カスタムヘッダー、または認証なし、およびゲートウェイ固有のヘッダーでサポートされています。OllamaやLM Studioなどのローカルランタイムは、ストリーミングチャット完了、関数/ツール呼び出し、ビジョン対応ローカルモデル向けのOpenAIスタイルの画像コンテンツでサポートされています。設定オプションには、モデルごとのコンテキストウィンドウ、非標準リクエストボディ用のextra_bodyフィールド、推論努力に応じてスケーリングされるストリームアイドルタイムアウト、推論努力制御が含まれます。 このプロジェクトは、SDK、ドキュメント、ベンチマーク、Discordコミュニティも提供しています。更新はTUIで/updateを使用するか、ターミナルからjcode updateを使用して実行でき、デフォルトでは安定版チャネル、ソースブランチ更新用のメインチャネルがあります。開発ビルドは、実行中のバイナリのGitコミットをリリースタグと比較し、祖先を検証できない場合はダウングレードのリスクを冒さずに停止します。全体として、jcodeは、永続的なメモリ、マルチエージェントコラボレーション、柔軟なモデルプロバイダー設定を備えた、高速でメモリ軽量なターミナルAIコーディング環境を求める開発者を対象としています。