agensic v0.3.0

اعرف ما الذي تم تشغيله وأين ومتى ومن قام بتنفيذه

طبقة المراقبة المفقودة لسير عمل الطرفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

المصدر الموقّع الجلسات المتتبعة السفر عبر الزمن في Git الجلسات القابلة لإعادة التشغيل الإكمال التلقائي بأسلوب IDE

يعمل Agensic على ترقية سير عمل الطرفية الحالي لديك لعصر الذكاء الاصطناعي. إنه مخصص للمطورين الذين يريدون تعزيز الإنتاجية الذي توفره عوامل الذكاء الاصطناعي مباشرة في شلهم، لكنهم يرفضون التنازل عن قابلية التدقيق والتحكم والخصوصية.

مع تزايد سيطرة عوامل الذكاء الاصطناعي على سطر الأوامر وتنفيذ المهام بشكل مستقل، تصبح الرؤية والتحكم أمرين بالغي الأهمية. يعامل Agensic أوامر الطرفية كمواطنين من الدرجة الأولى ويوفر إطارًا قويًا لتتبعها وفحصها وإدارتها.

بدلاً من تسوية كل نشاط الطرفية في "تاريخ شل" واحد غامض، يعمل Agensic كمراقب جنائي ومساعد ذكي. يتتبع بسلاسة جلسات الترميز التفاعلية للذكاء الاصطناعي، ويوقع بشكل تشفيري على الأوامر المنفذة بواسطة العامل، ويوفر إكمالًا تلقائيًا سريعًا بأسلوب IDE مدعومًا بالتاريخ.

📋 جدول المحتويات

1. دعم المنصات
2. التثبيت
3. البدء السريع
4. مصدر Agensic
   • الميزات
   • التسميات المدعومة
5. جلسات Agensic
   • الميزات
   • العوامل المدعومة
6. الإكمال التلقائي في Agensic
   • الميزات
   • الموفرون المدعومون
7. الأوامر المتاحة
8. السلامة والخصوصية
9. منشئ المشروع
10. الدعم
11. الترخيص

💻 دعم المنصات

تم تصميم Agensic للتكامل بعمق مع بيئة الشل الخاصة بك.

• macOS (Zsh) — مدعوم بالكامل ✅

• Linux (Bash) — مدعوم بالكامل ✅

🚀 التثبيت

أسرع طريقة هي المثبت المُدار بسطر واحد:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Alex188dot/agensic/main/bootstrap.sh | bash

إذا كنت تفضل الاستنساخ يدويًا:

git clone https://github.com/Alex188dot/agensic.git
cd agensic
bash ./install.sh

إذا كان لديك بالفعل uv، فسيستخدمه المثبت تلقائيًا للإعداد الأسرع.

في التشغيل الأول، سيطلب منك Agensic اختيار موفر LLM المفضل لديك وتكوين مفاتيح API للإكمال التلقائي للأوامر.

بدلاً من ذلك، يمكنك تكوين موفر LLM ومفاتيح API بتشغيل:

agensic setup

⚡ البدء السريع

بعد الإعداد، افتح نافذة طرفية جديدة وسيبدأ Agensic تلقائيًا في تتبع نشاط طرفيتك وتقديم اقتراحات الإكمال التلقائي أثناء الكتابة!

🤖 التتبع التلقائي السلس للعامل

ابدأ العمل، كما تفعل عادة، على سبيل المثال باستخدام مساعد الترميز المفضل لديك، مثل Claude Code أو Codex CLI، إلخ:

claude

أو

codex

انظر قسم العوامل المدعومة للحصول على قائمة كاملة بجميع العوامل المدعومة. إذا لم يكن العامل الخاص بك موجودًا في القائمة، يمكنك إضافته بتشغيل agensic --add_agent "executable" ثم استخدامه بشكل طبيعي حتى يتمكن Agensic من تتبعه.

بعد الانتهاء، يمكنك استخدام Agensic لفحص تاريخ الجلسة:

agensic sessions

أو عرض المصدر الجنائي:

agensic provenance

🧾 مصدر Agensic

يمنحك Agensic نسخة جنائية لكل أمر. يصنف ما حدث، ويسجل بيانات وصفية غنية، ويكشف عن أثر تدقيق واضح حتى تتمكن من معرفة ما إذا كان الأمر قد كُتب يدويًا، أو قُبل من اقتراح، أو نُفذ مباشرة بواسطة عامل.

✨ الميزات

🔍 مستكشف المصدر بملء الشاشة

هل تحتاج إلى الإجابة على "ما الذي تم تشغيله بالضبط هنا ومن قام بتشغيله؟" قم بتشغيل agensic provenance لفتح عارض المصدر بملء الشاشة. قم بالتصفية حسب التسمية أو العامل أو الموفر أو الإطار الزمني، وافحص أثر الأوامر الدقيق وقم بتصدير العرض الحالي إلى JSON أو CSV عندما تحتاج إلى سجل دائم لتصحيح الأخطاء أو مراجعة الحوادث أو الامتثال.

🛡️ المصدر التشفيري للأوامر والتوقيع

توقف عن التخمين فيما إذا كان إنسان أو ذكاء اصطناعي قد كسر البناء. يلتقط Agensic بيانات وصفية غنية لكل أمر ويستخدم التوقيع المحلي Ed25519 لوضع علامة AI_EXECUTED لا يمكن إنكارها على العمليات التي نفذها العامل. تحصل على جدول زمني واضح قابل للتدقيق يفصل بين ضغطات المفاتيح البشرية واقتراحات الذكاء الاصطناعي والتنفيذات الآلية.

🏷️ تسميات الإسناد المنظمة

لا يقوم Agensic بتقليص تاريخ الطرفية إلى قائمة خام من السلاسل. يتم تصنيف كل أمر متتبع إلى تسمية مصدر، مما يمنحك طريقة متسقة لتصفية العمليات والتحقيق في السلوك وفهم كيف دخل الأمر إلى شلك في المقام الأول.

🔖 التسميات المدعومة

يدعم Agensic حاليًا تسميات المصدر التالية:

• AI_EXECUTED للأوامر التي نفذها عامل ذكاء اصطناعي مباشرة مع دليل موقع
• HUMAN_TYPED للأوامر التي كتبها إنسان يدويًا في الشل
• AI_SUGGESTED_HUMAN_RAN للأوامر التي اقترحها استدعاء LLM خارجي للذكاء الاصطناعي ثم نفذها إنسان
• AG_SUGGESTED_HUMAN_RAN للأوامر التي اقترحها Agensic ثم نفذها إنسان
• INVALID_PROOF للأوامر التي وصلت مع بيانات إثبات فشلت في التحقق
• UNKNOWN للأوامر حيث الأدلة المتاحة غير كافية لتعيين تسمية إسناد أقوى

🕵️‍♂️ جلسات Agensic

يسجل Agensic جلسات العامل التفاعلية، مما يمنحك دليلًا لا يمكن إنكاره على ما حدث والقدرة على التعامل بأمان مع حالة المستودع، عبر ميزة السفر عبر الزمن.

✨ الميزات

▶️ جلسات قابلة لإعادة التشغيل

هل تحتاج إلى تدقيق جلسة الليلة الماضية، لتفهم ما حدث؟ قم بتشغيل agensic sessions واختر الجلسة التي تريد إعادة تشغيلها. تتيح لك واجهة TUI السريعة بملء الشاشة تصفح الجداول الزمنية فورًا، وفحص الحمولات، وإعادة تشغيل الجلسة. عندما تحتاج إلى مشاركة دليل لمراجعة حادثة، قم بتصدير مجموعة البيانات الدقيقة إلى JSON أو CSV بضغطة مفتاح واحدة.

⏪ السفر عبر الزمن

هل تساءلت يومًا "كيف كان شكل مستودعي بالضبط قبل أن يقوم العامل بهذا الالتزام المدمر؟" يتيح لك السفر عبر الزمن إرجاع مستودعك إلى حالة Git الدقيقة التي تم التقاطها عند نقطة تفتيش جلسة معينة. يستعيد Agensic بأمان الملفات غير المتتبعة والمعدلة إلى فرع جديد تمامًا، مما يضمن عدم تدمير شجرة العمل الحية الخاصة بك عن طريق الخطأ أثناء التحقيق.

🗄️ حالة مرنة محلية أولاً

تبقى بياناتك ملكك. يستخدم Agensic خلفية SQLite قوية مع سجل أحداث للإلحاق فقط ولقطات آلية. هذا يعني أن تاريخك الجنائي ينجو من تعطل الطرفية غير المتوقع، وإعادة تشغيل النظام، والاستخدام المحلي الطويل دون تلف.

🤖 العوامل المدعومة

يوفر Agensic دعمًا لمجموعة من العوامل المضمنة المهيأة مسبقًا والتي يمكن تتبعها:

• Claude Code
• Codex CLI
• Gemini CLI
• OpenClaw
• OpenCode
• Kimi Code
• Mini Agent
• Qwen Code
• GitHub Copilot CLI
• Kiro CLI
• Cline CLI
• Cursor CLI
• Nanoclaw
• Droid
• Hermes Agent
• Ollama
• Mistral Vibe
• Aider
• Pi.dev
• Kilo Code
• Continue CLI

العوامل المخصصة: أدخل أي ملف تنفيذي لعامل في إعداد agensic وسيعمل فورًا دون أي تكوين

⚡ الإكمال التلقائي في Agensic

يعيد Agensic تصور اقتراحات الطرفية. سياقية، ودلالية، وسريعة دائمًا بأسلوب IDE، وإكمال تلقائي مُرضٍ باستخدام Tab.

✨ الميزات

🚀 اقتراحات تاريخ محلية فائقة السرعة

قل وداعًا لتأخر الإدخال. أثناء الكتابة، يستعلم Agensis عن مخزن لتاريخ الأوامر الفعلي الخاص بك. تظهر الاقتراحات فورًا كنص شبح، يمكنك قبوله بسهولة باستخدام Tab. نظرًا لأنه يتعلم من أنماطك ويعتمد على ما تفعله بالفعل، فإن الاقتراحات دقيقة للغاية ومراعية للمستودع.

🧠 بحث دلالي واسترداد الأخطاء المطبعية

البشر يخطئون، Agensic يصلح أخطاءهم. إذا كتبت dokcer، يقترح Agensic فورًا هل تقصد: docker. لا تستطيع تذكر الصيغة الدقيقة؟ إعادة الترتيب الدلالي تنقذ نيتك، وتجد الأمر الصحيح حتى لو لم تتطابق البادئة تمامًا: إذا كتبت docker records ستحصل على هل تقصد: docker logs (بشرط أن تكون قد نفذت docker logs من قبل)

💡 احتياطي الذكاء الاصطناعي عند الطلب

الذكاء الاصطناعي هو احتياطي قوي، وليس ضريبة على كل ضغطة مفتاح. يفرض Agensic ميزانيات LLM لكل سطر لمنع إغراق الموجهات. عندما لا يكفي التاريخ المحلي، سيتم تشغيل الاحتياطي التلقائي لـ LLM. بدلاً من ذلك، يمكنك دائمًا الضغط على Ctrl+Space لجلب اقتراح ذكي يدويًا من LLM المحلي أو المستضاف المفضل لديك.

💬 أوضاع الأوامر باللغة الطبيعية

انسَ الصيغ الدقيقة، فقط صف ما تريده. اكتب شيئًا مثل: # كيف يمكنني العثور على جميع الملفات الأكبر من 10 ميجابايت في هذا المجلد؟. يولد Agensic 3 أوامر شل جاهزة للنسخ ويدرج الخيار الأكثر احتمالاً مباشرة في السطر التالي. هل تحتاج إلى إرشاد بدلاً من الأوامر؟ استخدم وضع المساعد للحصول على إجابات خطوة بخطوة مباشرة في طرفيتك: ## كيف يمكنني تثبيت Node على macOS؟. هل تريد فهم أمر قبل تنفيذه؟ استخدم: agensic --explain "أمرك هنا"

🛡️ الحفاظ الأصلي على Tab ومنع المخاطر

يحترم Agensic طرفيتك. يترك Tab وشأنه عندما تكمل مسارات الملفات أو البرامج النصية، بحيث يظل الإكمال الأصلي للشل هو الفائز حيث يكون أفضل. الأهم من ذلك، أن الأوامر التدميرية (مثل rm -rf أو mkfs أو dd) محظورة تمامًا من مجموعات الاقتراحات حتى لا تنفذ كارثة عن طريق الخطأ.

🌐 الموفرون المدعومون

يتناسب Agensic مع بنيتك، سواء كنت تشغل النماذج محليًا أو تستخدم نقاط نهاية مستضافة.

• محلي: Ollama، LM Studio
• مستضاف: OpenAI، Anthropic، Gemini، Azure، DeepSeek، Groq، Mistral، Qwen (DashScope)، MiniMax، Moonshot، OpenRouter، Xiaomi MiMo، Z.AI، AWS SageMaker
• مخصص: أي نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI
• التاريخ فقط: يعمل بالكامل دون اتصال بدون استدعاءات ذكاء اصطناعي، باستخدام تاريخ الأوامر المحلي فقط

🧰 الأوامر المتاحة

يسرد الجدول أدناه كل أمر CLI متاح حاليًا في Agensic.

🔒 السلامة والخصوصية

يعمل Agensic على مبدأ أقل الامتيازات وأقصى خصوصية:

• المصادقة المحلية: كل مسار API على المضيف المحلي مصادق عليه بشكل صارم مع تدوير تلقائي للرمز المميز
• تنقيح الأسرار: يتم تجريد وتنقيح القيم عالية الإنتروبيا وبيانات اعتماد URL وتنسيقات الأسرار المعروفة (مثل مفاتيح AWS أو JWTs) قبل أن تغادر أي بيانات جهازك لاستدعاء LLM
• حواجز الأوامر: الأوامر التدميرية محظورة بشدة من كل من محرك الاقتراحات وحلقة التغذية الراجعة
• تحديد المعدل: استدعاءات LLM الصادرة محدودة بفترات زمنية وميزانيات صارمة لمنع إساءة استخدام API

👤 منشئ المشروع

Alessio Leodori

🤝 الدعم

تجد Agensic مفيدًا؟ قم بوضع نجمة ⭐️ على المستودع وأخبر صديقًا! سيساعدنا هذا على النمو 🌱

📄 الترخيص

Agensic مفتوح المصدر ومرخص بموجب رخصة Apache-2.0.