Ch CLI

GitHub-Repo des Projekts

Über

Vor einem Jahr habe ich Cha erstellt, lesen Sie meinen ursprünglichen Blogbeitrag darüber, mein Python-CLI-Tool zur Interaktion mit den Modellen von OpenAI. Seitdem habe ich die dramatische Entwicklung der KI-Landschaft beobachtet. Neue Akteure sind auf den Markt gekommen und bieten überzeugende Alternativen zu OpenAI. Das hat mich dazu gebracht, mir vorzustellen, was Cha sein könnte. Das Ergebnis ist Ch, eine experimentelle Go-Implementierung, die alles verkörpert, was ich über den Bau von Entwicklerwerkzeugen gelernt habe.

Ch ist nicht nur ein Port von Cha. Während es sich noch in der frühen Phase befindet, konzentriert es sich auf das, was mir und anderen Entwicklern am wichtigsten ist: Geschwindigkeit, Effizienz und Unterstützung für mehrere KI-Plattformen. Während die grundlegende Philosophie der Einfachheit und der terminalorientierten Interaktion, die Cha nützlich gemacht hat, beibehalten wird, bietet Ch eine beeindruckende 2,55-fache Leistungssteigerung im Vergleich zu seinem Python-Vorgänger. Das bedeutet weniger Zeit mit Warten und mehr Zeit, um tatsächlich Probleme zu lösen.

Die Evolution

Die KI-Landschaft hat sich seit der ersten Veröffentlichung von Cha erheblich verändert. Ich habe mehrere wichtige Veränderungen gesehen, die meinen Ansatz beim Bau von Ch beeinflusst haben:

  • Der Aufstieg neuer KI-Anbieter war unglaublich. Unternehmen wie Groq haben die Grenzen der Inferenzgeschwindigkeit verschoben. Anthropics Claude hat beeindruckende Denkfähigkeiten gezeigt. DeepSeek und andere haben frische Ansätze für Sprachmodelle gebracht. Diese Diversifizierung bedeutete, dass es nicht mehr ausreichte, nur an OpenAI gebunden zu sein.

  • Die Antwortgeschwindigkeit ist zunehmend kritisch geworden. Da KI-Tools Teil unseres täglichen Arbeitsablaufs werden, summieren sich die zusätzlichen Sekunden, die man auf Antworten wartet. Das war eine meiner Hauptmotivationen, in Go neu zu schreiben. Die Leistungsgewinne sind nicht nur Zahlen auf einem Benchmark. Sie übersetzen sich in ein spürbar reibungsloseres Erlebnis, wenn man tief in einer Codierungssitzung steckt.

  • Der Bedarf an Plattformflexibilität ist ebenfalls gewachsen. Verschiedene Modelle glänzen bei unterschiedlichen Aufgaben, und die Freiheit, zwischen ihnen einfach zu wechseln, ist wertvoll. Ich wollte, dass Ch dies nahtlos macht, damit Sie sich auf Ihre Arbeit konzentrieren können, anstatt API-Endpunkte zu verwalten.

Hauptmerkmale

Multi-Plattform-Unterstützung: Ch funktioniert nahtlos mit OpenAI, Groq, DeepSeek, Anthropic und xAI. Ich habe den Wechsel zwischen Plattformen so einfach wie möglich gemacht, weil ich glaube, dass Optionen das Tool wertvoller machen.

Blitzschnelle Leistung: Die 2,55-fache Geschwindigkeitsverbesserung gegenüber Cha ist nicht nur Marketing. Es ist das Ergebnis sorgfältiger Optimierung und der hervorragenden Leistungsmerkmale von Go. Jede Interaktion fühlt sich schneller an, was einen echten Unterschied macht, wenn Sie es den ganzen Tag über verwenden.

Interaktive & Direkte Modi: Manchmal möchte man eine schnelle Antwort, manchmal benötigt man ein ausführliches Gespräch. Ch unterstützt beide Arbeitsabläufe auf natürliche Weise. Sie können schnelle Anfragen stellen oder sich an detaillierten technischen Diskussionen beteiligen.

Web-Suchintegration: Ich habe SearXNG mit dem IEEE-Zitationsformat integriert. Das bedeutet, wenn Ch Webinhalte abruft, um Ihre Fragen zu beantworten, erhalten Sie ordnungsgemäß zitierte, forschungsgradige Antworten. Es ist besonders nützlich, wenn Sie aktuelle Informationen benötigen oder Ansprüche überprüfen möchten.

Intelligente Dateiverwaltung: Das Laden von Dateien in Ihren Chat-Kontext ist etwas, das ich ständig benutze, also habe ich es verbessert. Die Mehrfachauswahlfunktion macht es einfach, genau das einzuschließen, was Sie in Ihrem Gespräch benötigen.

Professionelle Werkzeuge: Egal, ob Sie Gespräche für Dokumentationen exportieren, Ihren bevorzugten Texteditor für komplexe Eingabeaufforderungen verwenden oder zwischen KI-Modellen wechseln, Ch macht es unkompliziert. Das sind nicht nur Funktionen, die ich für schön hielt. Es sind Werkzeuge, die ich jeden Tag in meiner eigenen Arbeit benutze.

Chatverlauf-Verwaltung: Die Möglichkeit, durch den Gesprächsverlauf zurückzugehen, hat mir unzählige Male geholfen, wenn ich frühere Teile einer Diskussion referenzieren oder Chats für zukünftige Referenzen exportieren musste.

Warum Go?

Die Entscheidung, Cha in Go neu zu schreiben, war nicht nur eine Frage der Leistung. Nach einem Jahr der Wartung von Cha hatte ich ein klares Bild davon, was funktionierte und was besser sein könnte. Gos starke Typisierung erfasste Fehler früher in der Entwicklung. Seine hervorragende Unterstützung für Nebenläufigkeit machte die Handhabung mehrerer API-Aufrufe reibungsloser. Die schnelle Ausführung ließ jede Interaktion reaktionsschneller erscheinen.

Aber vielleicht am wichtigsten ist, dass Go mir geholfen hat, ein robusteres und wartungsfreundlicheres Tool zu bauen. Der Code ist sauberer, die Fehlerbehandlung zuverlässiger und die gesamte Architektur solider. Diese Verbesserungen sind möglicherweise nicht sofort für die Benutzer sichtbar, aber sie machen Ch zuverlässiger und einfacher, mit neuen Funktionen zu erweitern.

Die Kraft der KI-unterstützten Entwicklung

Was mich beim Bau von Ch wirklich erstaunte, waren nicht nur die Leistungsverbesserungen oder die neuen Funktionen. Es war, wie ich es gebaut habe. Mit Werkzeugen wie Claude Code CLI und Gemini CLI, kombiniert mit der Cursor IDE, konnte ich dieses MVP in weniger als einem Tag entwickeln. Diese Erfahrung hat meine Perspektive darauf, was in der Softwareentwicklung möglich ist, völlig verändert.

Dieser schnelle Entwicklungszyklus ging nicht darum, Abstriche zu machen. Stattdessen zeigte er, wie KI-Tools die Art und Weise transformieren, wie wir Softwareprojekte angehen können. Was Wochen an Planung, Codierung und Debugging in Anspruch genommen hätte, wurde in Stunden fokussierter Entwicklung komprimiert. Es geht nicht nur darum, schneller Code zu schreiben; es geht darum, experimentieren, iterieren und innovieren zu können, in einem Tempo, das zuvor nicht möglich war.

Ausblick

Während Ch derzeit die meisten der Kernfunktionen von Cha implementiert, ist es ein sehr experimentelles Projekt. Ich bin begeistert von seinem Potenzial, aber es gibt noch Arbeit zu tun. Die Leistungsverbesserungen und die Unterstützung mehrerer Plattformen positionieren Ch, um zusammen mit der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft zu wachsen.

Ich benutze Ch täglich, genau wie ich es mit Cha getan habe, aber jetzt mit der Zufriedenheit, dass es schneller ist. Für diejenigen, die es ausprobieren möchten, schauen Sie sich das GitHub-Repository des Projekts an, das am Anfang dieses Beitrags verlinkt ist. Der Installationsprozess ist unkompliziert, insbesondere wenn Sie mit Go-Tools vertraut sind.

Die Reise von Cha zu Ch war mehr als nur ein Tool in einer schnelleren Sprache neu zu schreiben. Es ging darum, alles, was ich beim Bau und der Nutzung von Cha gelernt habe, zu nehmen und etwas zu schaffen, das besser den Bedürfnissen der Entwickler in der heutigen KI-Landschaft dient. Ich bin gespannt, wie die Leute Ch nutzen und wie es sich weiterentwickeln kann, um zukünftigen Bedürfnissen gerecht zu werden.