gptmeOtvoreni izvor - terminalni agent koji piše kôd, pokreće naredbe, pregledava web vezu i rukuje slikama.
Pregled
Ključne značajke
- Izvrbnjavanje kommanda Shell i Python
- Čitanje i uređivanje datoteka u radnom direktoriju
- Brajanje web stranica i dohvaćanje sadržaja
- Podržavanje vizualnih unosâ za slikarke unosa
- Podržane pložljive pozadine modela (OpenAI, Anthropic, lokalno)
- Sadržajne konverzacijske povijesti kao fajl
- Preporuka
- :
- Komande izvršavaju se lokalno, bez usluge
- Podržava pložljive pozadine modela
- Podršku vizualnim unosima
- Sadržajne konverzacijske povijesti kao fajl
Cijene
- Model
- Free
- Kategorija
- Okvirji za agenčki AI
- Ocjena
- 4.5 / 5 (6)
Slučajevi uporabe
Automatiziranje zadaca kodiranja iz terminala
Upotrebljavajte gptme da pročitate, uredite i ponajviše refaktorirate datoteke u radnom direktoriju dok izvršavate komande shella ili Pythona, pa će cijeli razvojni loop stati u vašem terminalu.
Pokretanje privatnog agenta s lokalnim modelima
Pair gptme s Ollama ili drugim lokalnim pozadinskim modelima da dobijete rukovanje AI asistantom koji izvršava komande i uređuje kod bez slanja podataka do hosted chat usluga.
Skrivanje ponavljanja AI protokola
Integrirajte gptme u postojeće skripte i tokove shella da bi se automatski izvršavalo web brajanje, obrada datoteka ili analiza slika, kao što će se konverzacijska povijesti sačuvati kao rječnik za kasnije korištenje.
Ponovno nastavak razvoja sedenca
Zbog pohrane konverzacijske povijesti kao fajla, razvijači mogu zaustavljati dugotrajan razvojni ciklus, popraviti kontekst ili podijeliti prijedloge s timovima za pregled.
Prednosti i nedostaci
Prednosti
- Kôd se pokreće potpuno iz terminala s minimalnom konfiguracijom
- Podršku više modela, uključujući i lokalne modele
- Transparentan je korisnički interfejs koji možete kontrolirati i kontrolirati
- Otvoren izvor koji može biti integriran u postojeće radne programe
- cons
- :
- Pojednostavljeni korisnički interfejs ima naučku krivulju,Kapacitete se uglavnom temelje na modelu koji koristite,Meni i korisnička surovineni nisu toliko savršen kao komercijalni asistenti korišten za kôdiranje.,useCases,:,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Nedostaci
- Naprava komande izvora ima strm klavirski ključ
- Mogućnosti se oslanjanje pretežno o izabranom modelu
- Meni nije toliko poliran kao komercijalne asistentice kodiranja
- Preporuka
- :
- Naprava komande izvora ima strm klavirski ključ
- Mogućnosti se oslanjanje pretežno o izabranom modelu
- Meni nije toliko poliran kao komercijalne asistentice kodiranja
Recenzije
Prosjek iz 6 ocjena.
Prijavi se za ostavljanje recenzije.
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.
Pitanja
Koji su uporabni primjeri?
gptme je općenito upotrebljiv ali je odličan u: Programskom jeziku: Napišite, preoblikujte, debugajte kod Zanrovanjima: Pretraživanje, prikupljanje podataka Automatiziranjima: Upravljanje datotekama, CI zadaće Dokumentacijama: Generirajte dokumentaciju, prikazi koketirajte Testiranjima: Napišite testove, pokrenite testove, popravite pogreške DevOps-u: Menadžment servera, upravljanje implementacijom
Asked by Mohammed Al-Amin · May 26, 2026
Kako koristiti gptme u CI/CD-u?
gptme izvršava u CI pipelineima: # GitHub Actioni - ime: Izvršite gptme izvršavajte: | instalirajte pip gptme gptme --neparalelno "Progladite PR i prijedite poboljšanja"
Asked by Qiu Yan · May 21, 2026
Što je sustav plugina?
gptme ima potpun sustav plugina: Znanja: Kusuri i sposobnosti Hookovi: Pred/pretraživanje izvršavanja Integracije: Veze s vanjskim uslugama Zajednički plugini: gptme-contrib arhiva Primjeri plugina: Twitter/X Robota Discordova robota Emailove sredstava Savez (višak-agenta)
Asked by Hana Kobayashi · May 11, 2026
Kako sam stvoriti samostalne agenstva?
Upotrijebite `gptme-agent-template` za trajne samostalne agenstva: Klonaše šablon: `git clone https://github.com/gptme/gptme-agent-template Konfigurirajte agenta: `# config.yaml name: "MojAgens" role: "Vršitelj provjere koda" schedule: "sat na sat" Izvrši: ` `python agent.py` Videćete Bob u primjeru samostalnog agenstva koji vodi kontinuirano od kraja 2024.
Asked by Olga Ivanova · May 6, 2026
Što je sustavovača (Lesons system)?
Sustavovača (Lessons system) nudi kontekstualna upute i najbolje prakse koje će automatski biti uključene kada su iznimno relevantne: Projektne savjete: Custom prilagođene vodilice za vaš projekt Najbolje prakse: Sheme i konvencije kodiranja Kontekstualno injektiranje: Automatski kontekst na temelju situacije
Asked by Ola Eriksen · Apr 30, 2026
Postavi pitanje
Alternative za Okvirji za agenčki AI
smolagentsOkvirji za agenčki AIHugging Faceov minimalistni Pythonov biblioteka za gradnju code-first AI agenata u nekoliko redaka
Mini LLM FlowOkvirji za agenčki AIMinimalističko 100-člani sustav za LLM za gradnju samoadaptivnih agent radnog tokova
upsonicAIOkvirji za agenčki AIOtvoren-kôdnarama za gradnju zadaci-fokaliziranih digitalnih radnika i vertikalnih AI agenata.
AI-Powered RAG Workflow for n8nOkvirji za agenčki AIPitaj pitanja i dobij odgovore temeljene na vašim Google Drive datotekama koristeći n8n.
ControlFlowOkvirji za agenčki AIPython frameworkski okvir za izradu agencijenskih radnih tokova sa zasnivom na zadatačkim projektima.
Otvoreno-kodna platforma za brzo gradnju agenata AI
roboneo artOkvirji za agenčki AIAI generacija umjetničkih slika koja pretvara tekstualne zapetke u visokokvalitetne slike u sekunde.
Remove WatermarkOkvirji za agenčki AIBazački besplatan AI alat za brzo uklanjanje vodenog znaka i logotipa s fotografija
Trending now
Reducto AIPlatforme za razvoj inteligentnih agenata AIAPI za inteligenciju dokumenata koji parsira, dijeli, OCR-uje i iskreće strukturirane podatke iz složnih PDF-a, dijaloga i tablica s podacima.
AdCrierMarketing i OglašavanjeSponzirani odgovori, plaća po klik
Biology AIOdjeljak za obuku inteligentnih sustavaTočno pomoć pri domaćem radu s potpunim objašnjima
Pixtral 12B 24.09Umjetna neuraonica mreža (AI mreža)Otvoren multimodalni model veličine 12B koji obrađuje međuproizvoljni slike i tekst s okrenitom dužinom konteksta od 128 KB.