Kit — KIterminal

Ein schlankes Terminal-KI-Tool für schnelle Aufgaben.

Multi-Provider-Support: Anthropic Claude + DeepSeek V4 (Flash & Pro). Entwickelt als Ergänzung zu vollwertigen Coding-Agents (Claude Code, Codex CLI) — für die kleinen, schnellen Dinge zwischendurch.

Features

• 🤖 Multi-Provider — Anthropic Claude + DeepSeek V4, pro Modus konfigurierbar
• 💬 Chat-Modi
  • Normaler Chat (default)
  • Codex — Programmier-Assistent
• ✉️ E-Mail — Korrektur (-m), Verbesserung (-ma), Professioneller Rewrite (-mp)
• 🌐 Übersetzung — DE↔EN aus Clipboard oder direkt (-t)
• 📋 Clipboard-Integration — Input aus Clipboard lesen, Antwort automatisch kopieren
• 🔄 Pipe-Support — cat file.txt | kit "Zusammenfassen" + interaktiver Follow-up
• 💾 Chat-History — Automatisches Speichern, Fortsetzen mit -r

Installation

Voraussetzungen

• Python 3.13+
• Anthropic API-Key (console.anthropic.com)
• DeepSeek API-Key (platform.deepseek.com) — optional

Aus dem Repository

git clone git@github.com:vikingjunior12/kit.git
cd kit
pip install anthropic rich prompt_toolkit pyperclip

API-Keys einrichten

export ANTHROPIC_API_KEY='dein-anthropic-key'
export DEEPSEEK_API_KEY='dein-deepseek-key'   # optional

# Permanent:
echo "export ANTHROPIC_API_KEY='dein-key'" >> ~/.zshrc
echo "export DEEPSEEK_API_KEY='dein-key'" >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Verwendung

Normaler Chat

kit                     # Interaktiver Chat
kit -r                  # Vorherigen Chat fortsetzen

Codex (Programmier-Assistent)

kit -c                  # Interaktiv
kit -c "Wie sortiere ich eine Liste in Python?"
kit -c -r               # Codex-Chat fortsetzen

E-Mail-Korrektur

kit -m                  # Aus Clipboard lesen + korrigieren
kit -m "Hallo, ich wollte fragen ob..."
kit -ma                 # Korrektur + inhaltliche Verbesserung
kit -mp                 # Professioneller Business-Rewrite

Übersetzung

kit -t                  # Aus Clipboard
kit -t "Hello World"

Pipe-Support

# Code Review
cat script.py | kit -c "Review diesen Code"

# Log-Analyse
tail -100 app.log | kit "Fasse die Fehler zusammen"

# E-Mail aus Datei
cat email.txt | kit -m

# Übersetzung aus Datei
cat dokument.txt | kit -t

Nach der Pipe-Verarbeitung wechselt kit automatisch in den interaktiven Modus für Folgefragen.

Konfiguration

Provider & Modell pro Modus

Bearbeite ~/.config/KIterminal/config.json:

{
  "version": "2.0",
  "language": "de",
  "modes": {
    "normalchat": {
      "provider": "deepseek",
      "model": "deepseek-v4-flash",
      "max_tokens": 4096,
      "reasoning_effort": "none"
    },
    "codex": {
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-sonnet-4-6",
      "max_tokens": 4096,
      "reasoning_effort": "low"
    }
  }
}

Provider-Optionen: anthropic, deepseek
DeepSeek-Modelle: deepseek-v4-flash (schnell), deepseek-v4-pro (stark)
Reasoning Effort: none, low, medium, high

Config-Editor

kit --setup             # Config mit Editor öffnen
kit -e codex            # Codex-Instructions bearbeiten
kit -e normalchat       # Chat-Instructions bearbeiten
kit -i                  # Auf Werkseinstellungen zurücksetzen

Sprache

Setze "language": "de" in der Config für deutsche Antworten.
Unterstützt: en, de, chde, fr, es, it, pt, nl

Architektur

kit.py          — Main: CLI, Modi, Chat-Loop
config.py       — Config v2.0 + Instruction-Dateien
providers.py    — Provider-Abstraktion (Anthropic + DeepSeek)
chat_history.py — Persistente Chat-Speicherung

Alle Provider nutzen das gleiche API-Format (client.messages.create()). DeepSeek wird über den Anthropic-kompatiblen Endpoint (https://api.deepseek.com/anthropic) angesprochen — keine Message-Format-Konvertierung nötig.

Plattform-Support

• Linux — vollständig
• macOS — vollständig
• WSL (Windows) — vollständig
• Termux (Android) — Clipboard-Integration angepasst

Tipps

1. Pipe + Follow-up — cat file | kit -c "Erklären" und dann direkt Folgefragen stellen
2. Chat fortsetzen — -r lädt den letzten Chat mit allen Kontext
3. Clipboard-Workflow — Text kopieren → kit -m oder kit -t → Antwort ist schon im Clipboard
4. Reasoning steuern — reasoning_effort: "high" für komplexe Fragen, "none" für schnelle Antworten
5. Provider pro Aufgabe — DeepSeek Flash für einfache Sachen, Anthropic/DeepSeek Pro für Code

License

MIT — JLI-Software