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Crush

KI-GitHub-ReposKI-ProgrammierassistentenOpen Source · macOS, Linux, Windows

Crush ist ein Open-Source-AI-Coding-Agent, der im Terminal läuft und von Charm entwickelt wurde. Er funktioniert mit mehreren LLM-Anbietern, behält den Sitzungs-Kontext beim Wechsel der Modelle und verbindet sich über das Language Server Protocol und MCP mit Ihrem Code und Ihren Tools, für Entwickler, die es bevorzugen, von der Kommandozeile aus zu arbeiten.

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Crush ist ein terminalbasierter AI-Coding-Assistent von Charm, dem Team hinter weit verbreiteten Open-Source-CLI-Tools wie Bubble Tea und Glow. Es ist der aktiv gewartete Nachfolger von Charms früherem Projekt OpenCode: Dieses Repository ist jetzt archiviert, mit einem Hinweis, der die Benutzer auf Crush als Fortsetzung des Projekts verweist.

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Crush funktioniert als interaktiver Agent im Terminal und nicht als IDE-Plugin. Es unterstützt eine breite Palette von großen Sprachmodellen und ermöglicht es Ihnen, Ihre eigenen über OpenAI- oder Anthropic-kompatible APIs hinzuzufügen, sodass Teams nicht an einen einzigen Anbieter gebunden sind. Sitzungen sind modellflexibel: Sie können während des Gesprächs wechseln, welches LLM den Agenten antreibt, ohne den bestehenden Kontext zu verlieren, und Crush verwaltet mehrere separate Arbeitssitzungen pro Projekt, sodass verschiedene Aufgaben sich nicht überschneiden.

Um einen Codebestand zu verstehen, integriert sich Crush mit Language Server Protocol (LSP)-Servern, wodurch es denselben strukturellen Kontext (Typen, Definitionen, Referenzen) erhält, den ein menschlicher Entwickler-Editor hätte, anstatt sich nur auf reinen Text zu verlassen. Es ist auch erweiterbar über das Model Context Protocol (MCP), das HTTP-, stdio- und SSE-Transporte unterstützt, was es ermöglicht, sich mit externen Tools und Datenquellen zu verbinden, die über das Eingebaute hinausgehen.

Crush wird über Standard-Paketmanager auf jeder wichtigen Plattform installiert: Homebrew und npm auf macOS und Linux, Winget und Scoop auf Windows (einschließlich PowerShell und WSL), sowie native Pakete für Arch Linux, Nix, FreeBSD, Debian/Ubuntu und Fedora/RHEL, und es läuft auch auf Android, OpenBSD und NetBSD. Das GitHub-Repository ist aktiv, mit über 28.000 Sternen und Commits, die so aktuell sind wie heute.

Crush richtet sich an Entwickler, die einen AI-Paarprogrammierer möchten, der in ihrem bestehenden Terminal-Workflow lebt, anstatt eine separate Anwendung zu sein, insbesondere an diejenigen, die bereits mit Kommandozeilen-Tools vertraut sind und Flexibilität darüber wünschen, welches Modell oder welcher Anbieter ihre Sitzungen antreibt.

  • KategorieKI-Programmierassistenten
  • PreismodellOpen Source
  • BereitstellungSelbst gehostet
  • PlattformenmacOS, Linux, Windows

  • Terminal-nativer AI-Coding-Agent, kein IDE-Plugin erforderlich

  • Unterstützung mehrerer Modelle über OpenAI- und Anthropic-kompatible Anbieter

  • Modellwechsel während der Sitzung ohne Verlust des Kontexts

  • Mehrere gleichzeitige Arbeitssitzungen pro Projekt

  • Integration des Language Server Protocol für codebase-bewussten Kontext

  • Erweiterbar über das Model Context Protocol (MCP) über HTTP, stdio und SSE

  • Plattformübergreifend: macOS, Linux, Windows (PowerShell/WSL), Android, FreeBSD, OpenBSD, NetBSD

  • Installierbar über Homebrew, npm, Winget, Scoop, Nix und native Linux-Paketmanager

  1. Installieren: Verwenden Sie Homebrew, npm, Winget, Scoop oder den Paketmanager Ihrer Plattform, um Crush zu installieren

  2. Anbieter konfigurieren: Fügen Sie einen API-Schlüssel für Ihren gewählten LLM-Anbieter oder einen benutzerdefinierten OpenAI/Anthropic-kompatiblen Endpunkt hinzu

  3. Eine Sitzung starten: Starten Sie Crush in Ihrem Projektverzeichnis vom Terminal aus

  4. Mit dem Agenten arbeiten: Beschreiben Sie eine Programmieraufgabe und lassen Sie Crush Code mit LSP-Kontext lesen, bearbeiten und ausführen

  5. Modelle wechseln: Ändern Sie das zugrunde liegende LLM während der Sitzung, falls erforderlich, ohne den Kontext zu verlieren

  6. Mit MCP erweitern: Verbinden Sie zusätzliche Tools oder Datenquellen über Model Context Protocol-Server

  • Terminal-Paarprogrammierung
  • Multi-Modell-Workflows
  • Codebase-bewusste Bearbeitung
  • Tool-verbundene Agenten

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