Ch CLI

О проекте

Год назад я создал Cha, прочитайте мой оригинальный блог об этом, мой инструмент CLI на Python для взаимодействия с моделями OpenAI. С тех пор я наблюдал, как ландшафт AI драматически изменился. На рынок вышли новые игроки, предлагающие убедительные альтернативы OpenAI. Это заставило меня переосмыслить, чем может быть Cha. Результатом стал Ch, экспериментальная реализация на Go, которая воплощает все, что я узнал о создании инструментов для разработчиков.

Ch — это не просто порт Cha. Хотя он все еще находится на ранних стадиях, он сосредоточен на том, что имеет наибольшее значение для меня и других разработчиков: скорость, эффективность и поддержка нескольких AI платформ. Сохраняя основную философию простоты и взаимодействия через терминал, которая сделала Cha полезным, Ch обеспечивает впечатляющее 2,55x улучшение производительности по сравнению с его предшественником на Python. Это означает меньше времени ожидания и больше времени на решение проблем.

Эволюция

Ландшафт AI значительно изменился с тех пор, как я впервые выпустил Cha. Я наблюдал несколько крупных изменений, которые повлияли на мой подход к созданию Ch:

Появление новых поставщиков AI было невероятным. Компании, такие как Groq, раздвинули границы скорости вывода. Claude от Anthropic продемонстрировал впечатляющие способности к рассуждению. DeepSeek и другие предложили свежие подходы к языковым моделям. Это разнообразие означало, что быть привязанным только к OpenAI больше не было достаточно.
Скорость ответа стала критически важной. Поскольку инструменты AI становятся частью нашего повседневного рабочего процесса, эти дополнительные секунды ожидания ответов накапливаются. Это было одной из моих основных мотиваций для переписывания на Go. Улучшения производительности — это не просто цифры на бенчмарке. Они переводятся в заметно более плавный опыт, когда вы погружены в сессию кодирования.
Потребность в гибкости платформы также возросла. Разные модели отлично справляются с разными задачами, и возможность легко переключаться между ними имеет ценность. Я хотел, чтобы Ch делал это бесшовно, чтобы вы могли сосредоточиться на своей работе, а не на управлении API конечными точками.

Ключевые особенности

Поддержка нескольких платформ: Ch работает безупречно с OpenAI, Groq, DeepSeek, Anthropic и xAI. Я сделал переключение между платформами максимально простым, потому что верю, что наличие вариантов делает инструмент более ценным.

Ультрабыстрая производительность: Улучшение скорости в 2,55x по сравнению с Cha — это не просто маркетинг. Это результат тщательной оптимизации и отличных характеристик производительности Go. Каждое взаимодействие ощущается более отзывчивым, что действительно имеет значение, когда вы используете его в течение дня.

Интерактивные и прямые режимы: Иногда вам нужен быстрый ответ, в другие разы вам нужно продолжительное обсуждение. Ch естественно поддерживает оба рабочих процесса. Вы можете быстро задавать вопросы или участвовать в детальных технических обсуждениях.

Интеграция веб-поиска: Я интегрировал SearXNG с форматом цитирования IEEE. Это означает, что когда Ch извлекает веб-контент для ответа на ваши вопросы, вы получаете правильно процитированные, исследовательские ответы. Это особенно полезно, когда вам нужна актуальная информация или вы хотите проверить утверждения.

Умное управление файлами: Загрузка файлов в контекст вашего чата — это то, что я использую постоянно, поэтому я улучшил этот процесс. Функция множественного выбора упрощает включение именно того, что вам нужно в разговор.

Профессиональные инструменты: Будь то экспортирование разговоров для документации, использование вашего предпочтительного текстового редактора для сложных подсказок или переключение между моделями AI, Ch делает это простым. Это не просто функции, которые я считал бы полезными. Это инструменты, которые я использую каждый день в своей работе.

Управление историей чата: Возможность вернуться к истории разговоров спасала меня множество раз, когда мне нужно было сослаться на более ранние части обсуждения или экспортировать чаты для будущего использования.

Почему Go?

Решение переписать Cha на Go было не только вопросом производительности. После года поддержки Cha у меня сложилась четкая картина того, что работало, а что можно было бы улучшить. Сильная типизация Go ловила ошибки на более ранних этапах разработки. Его отличная поддержка параллелизма сделала обработку нескольких API вызовов более плавной. Быстрое выполнение сделало каждое взаимодействие более отзывчивым.

Но, возможно, самое важное, Go помог мне создать более надежный и поддерживаемый инструмент. Код стал чище, обработка ошибок более надежной, а общая архитектура более прочной. Эти улучшения могут быть не сразу видны пользователям, но они делают Ch более надежным и легким для расширения новыми функциями.

Сила AI-помощи в разработке

Что действительно поразило меня в создании Ch, так это не только улучшения производительности или новые функции. Это то, как я его построил. Используя такие инструменты, как Claude Code CLI и Gemini CLI, в сочетании с Cursor IDE, я смог разработать этот MVP менее чем за день. Этот опыт полностью изменил мое представление о том, что возможно в разработке программного обеспечения.

Этот быстрый цикл разработки не был связан с экономией времени. Вместо этого он продемонстрировал, как инструменты AI трансформируют наш подход к программным проектам. То, что могло занять недели планирования, кодирования и отладки, было сжато до часов сосредоточенной разработки. Это не просто о том, чтобы писать код быстрее; это о том, чтобы иметь возможность экспериментировать, итеративно улучшать и внедрять инновации с темпом, который раньше был невозможен.

Взгляд в будущее

Хотя Ch в настоящее время реализует большинство основных функций Cha, это все еще экспериментальный проект. Я взволнован его потенциалом, но еще есть работа, которую нужно сделать. Улучшения производительности и поддержка нескольких платформ ставят Ch в позицию расти вместе с быстро развивающимся ландшафтом AI.

Я использую Ch ежедневно, так же как и Cha, но теперь с удовлетворением, зная, что он быстрее. Для тех, кто заинтересован в его тестировании, ознакомьтесь с репозиторием проекта на GitHub, ссылка на который находится в начале этого поста. Процесс установки прост, особенно если вы знакомы с инструментами Go.

Путешествие от Cha к Ch было связано не только с переписыванием инструмента на более быстром языке. Это было о том, чтобы взять все, что я узнал, создавая и используя Cha, и создать что-то, что лучше удовлетворяет потребности разработчиков в сегодняшнем ландшафте AI. Я с нетерпением жду, как люди будут использовать Ch и как он может развиваться, чтобы удовлетворять будущие потребности.