Об этом проекте

ByteRover CLI (brv) — это инструмент командной строки, который дает ИИ-агентам кодирования постоянную структурированную память. Запуск brv внутри каталога проекта запускает интерактивный REPL на основе выбранной LLM; агент может читать и записывать файлы, выполнять код и сохранять знания для последующих сессий. Веб-панель (brv webui) представлена как основной интерфейс для курирования и запроса контекста. Основные возможности, описанные в README: - Дерево контекста и хранилище знаний, с командами curate и query для добавления и получения знаний о проекте. - Версионирование дерева контекста в стиле Git: init, status, add, commit, log, branch, checkout, merge, clone, push, pull, fetch, remote, config и reset. - Облачная синхронизация (ByteRover Cloud) для обмена контекстом команды, общих пространств, доступа с нескольких машин, хостинга LLM, управления командой и аналитики использования. Локальная работа — по умолчанию; облако добавляет совместную работу и постоянство. - Рабочий процесс рецензирования для операций curate с командами pending/approve/reject. - Режим сервера MCP (Model Context Protocol) через brv mcp. - Экосистема хаба и коннекторов для навыков и пакетов, включая пользовательские реестры. - Ссылки на рабочие деревья (brv worktree) и источники знаний только для чтения (brv source) для ссылок на знания других проектов. - Настройки размера пула агентов, параллелизма на проект, бюджета итераций LLM и таймаута запросов, а также размера истории задач, сохраняемые в settings.json и применяемые после перезапуска brv. - JSON-вывод (--format json) для команд, используемый в скриптах. Покрытие провайдеров и интеграций: в README перечислены 20 LLM-провайдеров (Anthropic, OpenAI, Google, Groq, Mistral, xAI, Cerebras, Cohere, DeepInfra, DeepSeek, OpenRouter, Perplexity, TogetherAI, Vercel, Minimax, Moonshot, GLM, GLM Coding Plan, совместимые с OpenAI конечные точки и хостируемые модели ByteRover) и заявлена совместимость с 22+ ИИ-агентами кодирования, такими как Cursor, Claude Code, Windsurf и Cline. Также упоминаются 24 встроенных инструмента агента и поддержка корпоративного прокси. Установка предлагается двумя способами: встроенный shell-скрипт для macOS (ARM64/x64) и Linux (x64/ARM64), не требующий Node.js, или npm (Node.js >= 20). В README сообщаются результаты бенчмарков на LoCoMo (96.1% общей точности, 1982 вопроса) и LongMemEval-S (92.8% общей точности, 500 вопросов), измеренные с помощью LLM-as-Judge точности и запущенные против продакшн-кодовой базы в репозитории; для деталей приведены ссылки на статью arXiv и самодельный PDF. Лицензия — Elastic License 2.0. Документация находится на docs.byterover.dev, поддержка сообщества — через Discord и GitHub issues.