gptmeAgente de terminal de código abierto que escribe código, ejecuta comandos, navega por la web y maneja imágenes.
Resumen
Funciones clave
- Ejecución de comandos de shell y Python
- Lectura y edición de archivos en el directorio de trabajo
- Navegación web y obtención de páginas
- Soporte de visión para entradas de imagen
- Backends de modelos conectables (OpenAI, Anthropic, locales)
- Historial de conversaciones persistente basado en archivos
Precio
- Modelo
- Free
- Valoración
- 4.5 / 5 (6)
Casos de uso
Automatiza tareas de codificación desde la terminal
Usa gptme para leer, editar y refactorizar archivos en tu directorio de trabajo mientras ejecutas comandos de shell o Python, manteniendo todo el ciclo de desarrollo dentro de tu terminal.
Ejecuta un agente privado con modelos locales
Combina gptme con Ollama u otros backends locales para obtener un asistente de IA práctico que ejecuta comandos y edita código sin enviar datos a servicios de chat alojados.
Crea scripts de flujos de trabajo de IA repetibles
Integra gptme en scripts de shell y pipelines existentes para automatizar la obtención de datos web, el procesamiento de archivos o el análisis de imágenes, con conversaciones guardadas como archivos de texto simple para su reutilización.
Reanuda y comparte sesiones de desarrollo
Debido a que el historial de conversaciones se almacena como archivos editables, los desarrolladores pueden pausar largas sesiones de codificación, ajustar el contexto o compartir transcripciones con compañeros de equipo para su revisión.
Pros y contras
Ventajas
- Se ejecuta completamente en la terminal con una configuración mínima
- Admite múltiples proveedores de modelos, incluidos los locales
- Uso transparente de herramientas que puedes inspeccionar y controlar
- Código abierto y programable en flujos de trabajo existentes
Contras
- La interfaz de línea de comandos tiene una curva de aprendizaje
- Las capacidades dependen en gran medida del modelo elegido
- Interfaz de usuario menos pulida que los asistentes de codificación comerciales
Reseñas
Promedio de 6 valoraciones.
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Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: file reading and editing in the working directory and supports multiple model providers, including local ones. Where it lags: command-line interface has a learning curve. On balance the feature set — especially shell and Python command execution — justifies the 4 stars for our use case.
Does the job
Pretty happy overall. File reading and editing in the working directory just works and runs entirely in the terminal with minimal setup. Command-line interface has a learning curve can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. Vision support for image inputs is exactly what I needed, and transparent tool use you can inspect and control. but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on pluggable model backends (OpenAI, Anthropic, local), and transparent tool use you can inspect and control caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is persistent, file-based conversation history — handled better than most — and runs entirely in the terminal with minimal setup. Worth the time if this is your use case.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is persistent, file-based conversation history — handled better than most — and transparent tool use you can inspect and control. Command-line interface has a learning curve is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Preguntas y respuestas
¿Cuáles son los casos de uso?
gptme es de propósito general pero sobresale en: Coding: escribir, refactorizar y depurar código Research: navegación web, recolección de datos Automation: gestión de archivos, tareas de CI Documentation: generar documentación y resúmenes Testing: escribir pruebas, ejecutarlas y corregir fallos DevOps: gestión de servidores, despliegue
Asked by Mohammed Al-Amin · May 26, 2026
¿Cómo utilizo gptme en CI/CD?
gptme se ejecuta en pipelines de CI: ```yaml # GitHub Actions - name: Run gptme run: | pip install gptme gptme --non-interactive "Review PR and suggest improvements" ```
Asked by Qiu Yan · May 21, 2026
¿Qué es el sistema de plugins?
gptme tiene un sistema de plugins completo: Skills: herramientas y capacidades personalizadas Hooks: ganchos antes/después de la ejecución Integrations: conectores a servicios externos Community plugins: repositorio gptme-contrib Plugins de ejemplo: bot para Twitter/X bot de Discord herramientas de email Consortium (multi‑agente)
Asked by Hana Kobayashi · May 11, 2026
¿Cómo creo agentes autónomos?
Use gptme-agent-template para agentes autónomos persistentes: Clone la plantilla: git clone https://github.com/gptme/gptme-agent-template Configure el agente: # config.yaml name: "MyAgent" role: "Revisor de código" schedule: "hourly" Ejecute: python agent.py Vea a Bob para un ejemplo de agente autónomo que funciona de forma continua desde finales de 2024.
Asked by Olga Ivanova · May 6, 2026
¿Qué es el sistema Lessons?
El sistema Lessons brinda orientación contextual y buenas prácticas que se incluyen automáticamente cuando son relevantes: Lecciones específicas del proyecto: guía personalizada para tu proyecto; Mejores prácticas: patrones y convenciones de codificación; Inyección de contexto: contexto automático basado en la situación.
Asked by Ola Eriksen · Apr 30, 2026
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