Come ho smesso di pagare Cursor e ho costruito il mio agente AI nella console

Quando gli editor AI più diffusi hanno alzato ancora i prezzi e tagliato i limiti per Claude, lo sviluppatore Mark Pfaffenberger si è arrabbiato. E ha scritto il suo strumento. È così che è nato Code Puppy — un agente AI da console che sostituisce gli IDE chiusi come Cursor e Windsurf.

Il progetto ha attualmente circa 740 stelle su GitHub, ma le funzionalità sono interessanti. È un client terminale flessibile con rotazione delle chiavi API, persistenza delle sessioni in caso di errori e personalizzazione profonda.

Perché hai bisogno di un agente da console

Se lavori nella console e non vuoi tenere aperto un pesante editor Electron, trascinare plugin mostruosi può essere noioso. Code Puppy si avvia da qualsiasi cartella con un singolo comando e comprende immediatamente la struttura del progetto.

Scegli tu stesso la rete neurale, configuri i prompt di sistema e decidi dove inviare i tuoi dati.

Funzionalità principali

Diamo un'occhiata alle funzionalità pratiche che rendono interessante esplorare il repository.

Aggirare i limiti attraverso la rotazione dei modelli

I limiti di frequenza al minuto sono fastidiosi quando lavori su un'attività complessa. Code Puppy risolve questo con un algoritmo Round Robin integrato. Specifichi più chiavi API e lo strumento le alterna.

La configurazione risiede nel file di configurazione:

{
  "qwen1": {
    "type": "cerebras",
    "name": "qwen-3-coder-480b",
    "custom_endpoint": {
      "url": "https://api.cerebras.ai/v1",
      "api_key": "$CEREBRAS_API_KEY1"
    }
  },
  "qwen2": {
    "type": "cerebras",
    "name": "qwen-3-coder-480b",
    "custom_endpoint": {
      "url": "https://api.cerebras.ai/v1",
      "api_key": "$CEREBRAS_API_KEY2"
    }
  },
  "cerebras_round_robin": {
    "type": "round_robin",
    "models": ["qwen1", "qwen2"],
    "rotate_every": 5
  }
}

Dopo cinque richieste a una chiave, lo strumento passa a quella successiva senza pausa.

Accesso a decine di provider

Grazie all'integrazione con models.dev, non devi specificare manualmente gli endpoint per le reti neurali rare. Il comando /add_model apre un menu TUI interattivo direttamente nella console. Puoi selezionare provider da un lungo elenco: Groq, Cohere, Mistral, xAI e altri.

Se la connessione internet si interrompe, il client passa al database dei modelli offline integrato.

Tolleranza ai guasti con DBOS

Durante le lunghe sessioni di generazione del codice, a volte le cose si interrompono: disconnessioni di rete o chiusura accidentale della finestra del terminale. Il plugin DBOS salva checkpoint a ogni passaggio. Le chiamate di funzione, le risposte del modello e il contesto vengono registrati in un database locale.

Dopo il riavvio, puoi riprendere la sessione esattamente da dove tutto si è bloccato.

Agenti personalizzati in formato JSON

Puoi creare profili per attività specifiche. Ad esempio, costruisci un agente di revisione del codice che ha solo accesso alla lettura dei file e alla ricerca con grep.

Il file di configurazione va nella directory degli agenti:

{
  "name": "code-reviewer",
  "display_name": "Code Reviewer",
  "description": "Проверяет код на ошибки и безопасность",
  "system_prompt": [
    "Ты опытный инженер, проводящий ревью кода.",
    "Обращай внимание на безопасность и поддерживаемость.",
    "Предлагай конкретные исправления."
  ],
  "tools": ["list_files", "read_file", "grep", "agent_share_your_reasoning"]
}

Il passaggio tra agenti avviene durante il lavoro tramite il comando /agent code-reviewer.

Nessuna raccolta dati

L'autore ha deliberatamente rifiutato analisi e telemetria. Nessun prompt, percorsi dei file o log delle chiamate lasciano i server del progetto.

Quando usi Ollama o vLLM, i dati non escono affatto dal tuo computer.

Come provarlo

Hai bisogno di Python 3.11 o versione successiva per eseguirlo. Il modo più veloce per avviare lo strumento è tramite uv:

uvx code-puppy

Dopo l'avvio, dovrai inserire le chiavi per gli LLM che usi o specificare un endpoint locale.

A chi è destinato

Lo strumento si è rivelato audace e distintivo. Per impostazione predefinita, l'agente è piuttosto lunatico e rifiuta di modificare file con più di 600 righe di codice, costringendoti a rifattorizzare in tempo.

Il progetto piacerà a chi ama gli strumenti CLI, non vuole pagare abbonamenti mensili e preferisce controllare personalmente la spesa dei token API.