Communitygithub.com

Blockether/vis

Ein von RLM inspirierter Code-Agent, der von Grund auf entwickelt wurde. Funktioniert mit jedem textbasierten Modell.

Was ist vis?

Blockether/vis ist ein speziell entwickelter Coding-Agent, der auf den Prinzipien des Recipe-Learning-Modells (RLM) basiert und keine Abhängigkeiten von großen Frameworks hat. Er nutzt eine einzigartige 'Reflect & Retry'-Schleife, die es dem Agenten ermöglicht, Fehler automatisch zu erkennen, zu debuggen und zu korrigieren, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Der Agent ist vollständig agnostisch gegenüber Sprachmodellen und funktioniert mit jedem textbasierten LLM (z. B. OpenAI, Anthropic, lokale Modelle). Er ist auf allen gängigen Plattformen einsetzbar, darunter Cursor, Claude Code, Codex und VSCode, und kann direkt über CLI-Befehle oder durch Integration in bestehende Entwicklungsumgebungen ausgeführt werden. Durch die Verwendung eines einfachen 'vis'-Befehls initiiert der Agent die Analyse, Generierung und iterative Verbesserung von Code, wodurch er sich besonders für schnelle Prototypen, Bugfixing und die Automatisierung komplexer Codierungsaufgaben eignet.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Blockether/vis

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Was macht vis?

Ein von RLM inspirierter Code-Agent, der von Grund auf entwickelt wurde. Funktioniert mit jedem textbasierten Modell.

Überblick

Blockether/vis ist ein Coding-Agent, der nach den Prinzipien des Recipe Learning Model (RLM) entwickelt wurde. Er ist modular, erweiterbar und benötigt kein Spezial-Framework. Der Agent verbessert iterativ seinen Output durch eine Reflect & Retry-Schleife.

Installation

git clone https://github.com/Blockether/vis.git
cd vis

Verwendung

Führen Sie den Agenten mit einem beliebigen textbasierten LLM aus:

vis "Erstelle eine REST-API in Python"

Unterstützte Plattformen

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • VSCode

Funktionsweise

  1. Eingabe: Der Benutzer gibt eine Aufgabe als Klartext ein.
  2. Reflect: Der Agent analysiert die Aufgabe und erstellt einen Plan.
  3. Generate: Der Agent generiert den entsprechenden Code.
  4. Retry: Bei Fehlern reflektiert der Agent den Fehler und generiert eine korrigierte Version.

Beispiele

  • Automatische Fehlerbehebung
  • Refactoring von Code
  • Generierung von Unit-Tests

Lizenz

MIT

Verwandte Skills