gptme 持久化本地终端代理

要解决的问题

多数 AI 编码助手把一次任务当作单次请求：你给一段 prompt，它返回一段补丁或回答，会话结束，进程退出，本地仓库里留下的只有被改动的文件本身。当你要做的事跨越多轮——先读代码、再改结构、再跑测试、根据失败继续修——上下文要么被塞进云端 API 的窗口里受限，要么被拆散在不同工具之间，终端会话与文件编辑器之间没有共享记忆。gptme 这个技能的价值，在于把代理绑定到一个持久化的本地终端会话里，让它在一个持续存活的进程内反复读写真实环境。

技能如何工作

gptme 以终端优先的方式运行：不要求你切换到另一个 GUI，代理就活在你日常使用的 shell 旁边。它提供两类核心工具——shell 和 python，前者直接执行命令，后者在本地 Python 环境里运行代码，两者共享同一个长期上下文。

• 文件编辑与命令执行在同一会话中累积，代理能看到上一轮改了什么、测试为什么失败，再据此行动。
• 内置的简单 Web UI 随 Python 包提供，适合需要观察运行状态或手动介入的场景。
• 配置任意 LLM provider 即可驱动，不绑定单一模型厂商。

关键步骤：确认本机有 Python 和可用的本地 shell，配置一个 LLM provider，按需安装浏览器或 computer-use 相关依赖，然后在项目目录里启动 gptme，代理会以你的仓库为工作区开始工作。

适用边界与注意点

本地优先意味着它直接在你机器上跑：shell 和 python 工具执行的命令没有内置沙箱隔离，任何文件改动、依赖安装、网络请求都发生在真实环境里，你需要自己限定它能访问的范围。

• provider-agnostic 不等于免配置：没有可用的 LLM endpoint，代理无法自主行动。
• 浏览器与 computer-use 能力依赖额外的系统组件，缺了它们相关功能会降级。
• 它适合愿意把本地环境交给一个自主进程、并用 git 等手段做版本兜底的开发者，不适合在没有权限隔离的情况下处理敏感数据。