منصوبے کے بارے میں

MiMoCode شیاؤمی کا ایک ٹرمینل-نیٹو AI کوڈنگ اسسٹنٹ ہے۔ یہ کوڈ پڑھ اور لکھ سکتا ہے، کمانڈز چلا سکتا ہے، Git کا انتظام کر سکتا ہے، اور ایک مستقل میموری سسٹم استعمال کرتا ہے تاکہ سیشنز کے دوران پروجیکٹ کی سمجھ برقرار رکھے اور وقت کے ساتھ خود کو بہتر بناتا رہے۔ اسے Xiaomi MiMo Desktop بیٹا کے پیچھے بنیادی انجن بھی قرار دیا گیا ہے۔ انسٹالیشن macOS/Linux کے لیے ایک لائن اسکرپٹ، ونڈوز کے لیے پاور شیل کمانڈ، یا npm (`@mimo-ai/cli`) کے ذریعے پیش کی جاتی ہے، پھر `mimo` سے چلائیں۔ پہلی لانچ کنفیگریشن کی رہنمائی کرتی ہے: Xiaomi MiMo OAuth، Codex (ChatGPT Pro/Plus) OAuth، Claude Code سے امپورٹ، API کلید یا OAuth کے ذریعے کیٹلاگ فراہم کنندگان، اور حسب ضرورت OpenAI-مطابقت پذیر فراہم کنندگان۔ README نوٹ کرتا ہے کہ macOS Terminal.app غیر تعاون یافتہ ہے (iTerm2 یا VS Code ٹرمینل تجویز کیا جاتا ہے)، اور WSL کلپ بورڈ، SSH TUI تاخیر (`mimo serve`/`mimo attach` کے ذریعے)، اور ونڈوز CJK انکوڈنگ ورک آراؤنڈز کو دستاویزی شکل دیتا ہے۔ بنیادی خصوصیات میں متعدد پرائمری ایجنٹس (build، plan، compose) شامل ہیں جنہیں Tab سے تبدیل کیا جا سکتا ہے؛ SQLite FTS5 پر مبنی مستقل میموری جس میں پروجیکٹ میموری، سیشن چیک پوائنٹس، اسکریچ نوٹس، اور ٹاسک پروگریس شامل ہیں؛ خودکار چیک پوائنٹس، سیاق و سباق کی تعمیر نو، بجٹ شدہ انجیکشن، اور `/context-limit` کے ذریعے ایڈجسٹ ایبل کمپیکشن پوائنٹ کے ساتھ ذہین سیاق و سباق کا انتظام؛ ایک درخت نما ٹاسک ٹریکنگ سسٹم؛ لائف سائیکل ٹریکنگ اور بیک گراؤنڈ ایگزیکیوشن کے ساتھ سب ایجنٹ سسٹم؛ اور ایک `/goal` اسٹاپ کنڈیشن جس کا فیصلہ ایک آزاد ماڈل کرتا ہے۔ Compose موڈ ایک اسپیکس-ڈریون ورک فلو فراہم کرتا ہے، جسے build ایجنٹ پر `/compose-next` اسکل کے طور پر تجویز کیا جاتا ہے، جس میں ایک لیگیسی compose ایجنٹ چودہ بلٹ ان اسکلز کو آرکیسٹریٹ کرتا ہے۔ ورک فلو ڈیٹرمنسٹک جاوا اسکرپٹ اسکرپٹس ہیں جو ایک سینڈ باکسڈ رن ٹائم میں چلتے ہیں؛ چار بلٹ ان شامل ہیں: compose، deep-research، fact-check، اور research-experiment۔ حسب ضرورت ورک فلو `.mimocode/workflows/` یا `.claude/workflows/` میں رکھے جاتے ہیں۔ بلٹ ان اسکلز میں arXiv، Claude Code ڈیلیگیشن، Codex CLI، ڈیٹا اینالیٹکس، ڈیپ ریسرچ، آفس فارمیٹس (docx، pdf، pptx، xlsx)، HTML-to-video، لرننگ کورسز، شیڈولنگ، پائتھن ٹول چین، پروڈکٹ ڈیزائن، ریسرچ پیپر رائٹنگ، سیلز، اسکل کریشن، اور super-research شامل ہیں۔ اسکلز کو پروجیکٹ اور ذاتی ڈائریکٹریز کے ذریعے اوور رائیڈ یا توسیع دی جا سکتی ہے، جس میں ماحولیاتی متغیرات دریافت اور غیر فعال کرنے کو کنٹرول کرتے ہیں۔ اضافی خصوصیات میں `/voice` کے ساتھ اسٹریمنگ وائس ان پٹ (TenVAD اور MiMo ASR)، مستقل علم نکالنے کے لیے `/dream`، اور بار بار ہونے والے ورک فلو کو اسکلز، سب ایجنٹس، یا کمانڈز میں پیک کرنے کے لیے `/distill` شامل ہیں۔ کنفیگریشن JSON/JSONC فائلوں کا استعمال کرتی ہے جن میں شائع شدہ JSON اسکیماز، پروجیکٹ اور عالمی مقامات، XDG ڈیٹا/اسٹیٹ/کیش ڈائریکٹریز، اور حسب ضرورت OpenAI-مطابقت پذیر اینڈ پوائنٹس کی سپورٹ شامل ہے۔