1、背景：AI 编程助手正从 IDE 插件走向终端原生的 Agentic 形态（如 Claude Code、Cursor CLI）。本项目 MewCode 是一款运行在终端的 AI 编程助手，目标是让开发者在命令行中即可完成写码、调试、重构、解释代码与执行命令等工作。
2、要解决的问题：解决通用聊天式 LLM“只会给建议、无法动手”的痛点，通过工具调用让 AI 真正读写文件、执行命令、操作 Git，实现从"对话"到"自主完成软件工程任务"的闭环。
3、业务场景：面向日常研发的 Bug 修复、功能开发、代码库探索/理解、批量重构等场景；支持接入 DeepSeek、OpenAI、Anthropic 等多家模型，兼顾企业中转站与本地部署，适配不同团队的模型选型与合规需求。
4、安全诉求：编程 Agent 直接操作真实工程，误删文件、危险命令、越权访问是核心风险；项目内置权限体系与沙箱，针对性解决"AI 自主执行"带来的安全与可控性问题。
1、核心 Agent 引擎：基于 asyncio 的流式"思考—工具调用—结果反馈"循环，支持 thinking、并行工具调用、错误重试与超长上下文自动压缩（auto-compact），保证长任务下的稳定运行。
2、完整工具集：提供 ReadFile/WriteFile/EditFile/Glob/Grep/Bash 等专用文件与命令工具，替代裸 shell 以便用户审阅；并支持工具按需检索加载（ToolSearch），控制上下文规模。
3、多 Agent 协作：内置子 Agent 机制（explore/plan/general-purpose/verification 等角色），支持任务派发（Agent Tool）与"团队协作"（TeamCreate + 邮箱消息 SendMessage），后端可选 in-process / tmux / iTerm2。
4、工程化能力模块：包含权限与沙箱、Hooks 事件钩子、MCP 协议接入、记忆系统（自动记忆/项目指令/会话恢复）、Skills 技能扩展、Git Worktree 隔离、文件历史与会话回滚（rewind）、Plan 规划模式等。
5、终端交互（TUI）：基于 Textual 构建交互界面，配套丰富的斜杠命令（/compact /memory /session /worktree /review 等），并支持 -p 非交互式单次执行模式。
1、技术栈：Python 3.11+、Textual（TUI）、asyncio（异步）、Pydantic（数据校验）、PyYAML（配置）、httpx，模型侧统一封装 Anthropic / OpenAI / OpenAI-Compat 三套协议，并集成 MCP（Model Context Protocol）。
2、架构设计：采用分层与插件化架构——Agent 主循环为核心，工具/权限/Hooks/记忆/技能/MCP 均以可插拔模块注册到统一 Registry；System Prompt 采用分段优先级（PromptBuilder）动态组装，职责清晰、易于扩展。
3、项目亮点：① 上下文工程（自动压缩、内容替换记录 ContentReplacementState、断路器与崩溃恢复 RecoveryState）；② 多 Agent + Git Worktree 并行隔离协作；③ 分级权限体系（危险命令检测、路径沙箱、规则引擎、多权限模式）保障自主执行安全。
4、项目难点：长会话下 Token 预算与上下文压缩的一致性维护、并发子 Agent 的任务调度与消息通知（mailbox/poll）、流式协议差异的统一抽象，以及工具执行的异常捕获与可恢复性设计。
5、个人职责（主导全自主开发）：独立完成从架构设计到编码落地的全流程，自主实现 Agent 主循环、多协议客户端、工具体系、权限沙箱、记忆与上下文管理、多 Agent/团队协作及 Worktree 隔离等全部核心模块，并配套编写覆盖各模块的单元测试（tests/ 下 16+ 测试文件）。
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