منصوبے کے بارے میں

jcode ایک اوپن سورس ٹرمینل AI کوڈنگ ہارنیس ہے جو وسائل کی کارکردگی اور رفتار کے لیے بنایا گیا ہے۔ یہ پروجیکٹ خود کو سب سے زیادہ RAM موثر اور سب سے ذہین ہارنیس کے طور پر پیش کرتا ہے، اور README اس کی تائید بینچ مارک جدولوں سے کرتا ہے جو jcode کا موازنہ pi، Codex CLI، OpenCode، GitHub Copilot CLI، Cursor Agent، Claude Code، اور Antigravity CLI جیسے ٹولز سے کرتے ہیں۔ رپورٹ شدہ اعداد و شمار میں مقامی ایمبیڈنگ غیر فعال ہونے کے ساتھ ایک سیشن کے لیے تقریباً 27.8 MB PSS، پہلے فریم تک تقریباً 14 ms، اور پہلے ان پٹ تک تقریباً 48.7 ms شامل ہیں، جس میں فی سیشن میموری اسکیلنگ تقریباً 10 MB ہے۔ انسٹالیشن macOS/Linux پر ایک لائن curl اسکرپٹ اور Windows 11 پر PowerShell ایک لائنر ہے، اور یہ ٹول Linux، macOS، اور Windows کے لیے MIT لائسنس کے تحت فراہم کیا جاتا ہے۔ بنیادی تجربہ ایک TUI ہے جس میں چیٹ ایریا، سائیڈ پینلز، ان لائن Mermaid ڈایاگرام رینڈرنگ، معلوماتی ویجٹس جو صرف منفی اسکرین اسپیس پر قبضہ کرتے ہیں، ایک حسب ضرورت اسکرول بیک نفاذ، اور Handterm نامی ایک ساتھی ٹرمینل پروجیکٹ شامل ہے جو مقامی اسکرول API شامل کرتا ہے۔ رینڈرنگ ایک ہزار fps سے زیادہ پر چلنے کا دعوی کیا جاتا ہے، اور پروجیکٹ میں ایک حسب ضرورت Mermaid رینڈرنگ لائبریری (mermaid-rs-renderer) شامل ہے جس میں براؤزر یا TypeScript انحصار نہیں ہے۔ سیدھ کو بائیں اور مرکز کے درمیان سوئچ کیا جا سکتا ہے، اور ایموجی کو کنفیگریشن یا ماحولیاتی متغیر کے ذریعے عالمی طور پر غیر فعال کیا جا سکتا ہے۔ ایک مخصوص خصوصیت ایجنٹ میموری سسٹم ہے۔ ہر موڑ کو ایک سیمنٹک ویکٹر کے طور پر ایمبیڈ کیا جاتا ہے اور کوزائن مماثلت کا استعمال کرتے ہوئے یادوں کے گراف کے خلاف استفسار کیا جاتا ہے۔ ہٹس گفتگو میں داخل کی جاتی ہیں، ممکنہ طور پر ایک میموری سائیڈ ایجنٹ کے ذریعے تصدیق کی جاتی ہے جو اضافی بازیافت کا کام کر سکتا ہے۔ یادوں کو سیمنٹک بہاؤ، موڑ کی گنتی، یا سیشن کے اختتام کی بنیاد پر وقتاً فوقتاً نکالا جاتا ہے، اور ایک محیطی موڈ میں مستحکم کیا جاتا ہے جو اندراجات کو دوبارہ منظم کرتا ہے اور پرانے پن اور تنازعات کی جانچ کرتا ہے۔ واضح میموری ٹولز ایجنٹ کو فعال طور پر تلاش کرنے یا یادوں کو ذخیرہ کرنے کی اجازت دیتے ہیں، اور سیشن تلاش پچھلے سیشنوں پر روایتی RAG فراہم کرتی ہے۔ سوارم فیچر متعدد ایجنٹوں کو ایک مشترکہ سرور کے تحت ایک ہی ریپوزٹری میں چلانے کی اجازت دیتا ہے۔ جب ایک ایجنٹ کسی فائل میں ترمیم کرتا ہے جسے دوسرا پڑھ چکا ہے، سرور دوسرے ایجنٹ کو مطلع کرتا ہے، جو تبدیلی کو نظر انداز کر سکتا ہے یا تنازعات سے بچنے کے لیے ڈیف کا معائنہ کر سکتا ہے۔ ایجنٹ DM، براڈکاسٹ، یا ریپو اسکوپڈ چینلز کے ذریعے ایک دوسرے کو پیغام بھیج سکتے ہیں، اور وہ خود مختار طور پر اپنے سوارمز پیدا کر سکتے ہیں، مرکزی ایجنٹ کو کوآرڈینیٹر اور پیدا شدہ ایجنٹوں کو ورکرز میں تبدیل کر سکتے ہیں۔ گروپ میسجنگ چینلز، تکمیل کی حیثیتیں، اور کوآرڈینیشن خود بخود منظم ہوتے ہیں، اور یہ ہیڈ لیس یا ہیڈڈ چل سکتا ہے۔ فراہم کنندہ سپورٹ وسیع ہے۔ بلٹ ان OAuth لاگ ان فلو Claude، OpenAI/ChatGPT/Codex، Google Gemini، GitHub Copilot، Azure OpenAI، Alibaba Cloud Coding Plan، Fireworks، Novita AI، MiniMax، Meta Model API/Muse، LM Studio، اور Ollama کا احاطہ کرتے ہیں، نیز ایک حسب ضرورت OpenAI-مطابق اینڈ پوائنٹ۔ مقامی OpenAI فراہم کنندگان Responses WebSocket v2 کو مواقع پر مبنی پس منظر پری وارمنگ اور HTTPS فال بیک کے ساتھ استعمال کرتے ہیں۔ OpenAI-مطابق فراہم کنندگان میں OpenRouter، DeepSeek، Moonshot AI، Baseten، Hugging Face، Nebius، Scaleway، اور دیگر جیسی خدمات کے لیے بلٹ ان نامزد پروفائلز شامل ہیں، اور صوابدیدی اینڈ پوائنٹس کو ایک ہی شاٹ فراہم کنندہ پروفائل کمانڈ کے ذریعے شامل کیا جا سکتا ہے جو ~/.jcode/config.toml میں لکھتا ہے اور رازوں کو ایک نجی ایپ کنفیگریشن ڈائریکٹری میں محفوظ کرتا ہے۔ Anthropic Messages-مطابق گیٹ ویز بیئرر، حسب ضرورت ہیڈر، یا کوئی تصدیق اور گیٹ وے مخصوص ہیڈرز کے ساتھ تعاون یافتہ ہیں۔ Ollama اور LM Studio جیسے مقامی رن ٹائمز اسٹریمنگ چیٹ کمپلیشنز، فنکشن/ٹول کالنگ، اور وژن کے قابل مقامی ماڈلز کے لیے OpenAI طرز کی تصویری مواد کے ساتھ تعاون یافتہ ہیں۔ کنفیگریشن اختیارات میں فی ماڈل سیاق و سباق ونڈوز، غیر معیاری درخواست باڈیز کے لیے extra_body فیلڈز، اسٹریم آئیڈل ٹائم آؤٹ جو استدلال کی کوشش کے ساتھ اسکیل ہوتے ہیں، اور استدلال کی کوشش کنٹرول شامل ہیں۔ پروجیکٹ ایک SDK، دستاویزات، بینچ مارکس، اور Discord کمیونٹی بھی فراہم کرتا ہے۔ اپ ڈیٹس TUI میں /update کے ساتھ یا ٹرمینل سے jcode update کے ساتھ کی جا سکتی ہیں، جس میں ڈیفالٹ طور پر مستحکم چینل اور سورس برانچ اپ ڈیٹس کے لیے مین چینل ہوتا ہے۔ ڈیولپمنٹ بلڈز چل رہے بائنری کے Git کمٹ کا ریلیز ٹیگ سے موازنہ کرتے ہیں اور اگر نسب کی تصدیق نہ ہو سکے تو ڈاؤن گریڈ کے خطرے کے بجائے رک جاتے ہیں۔ مجموعی طور پر، jcode ان ڈویلپرز کو نشانہ بناتا ہے جو تیز، میموری ہلکے ٹرمینل AI کوڈنگ ماحول چاہتے ہیں جس میں مستقل میموری، ملٹی ایجنٹ تعاون، اور لچکدار ماڈل فراہم کنندہ کنفیگریشن ہو۔