LC-Coder

小模型流水线编码工具 — 让小型 AI 模型也能高质量编码

LC-Coder 通过「流水线编排 + 文档交接 + 会话隔离」架构，让 4B 参数的小模型（如 Gemma 4 E4B）也能完成复杂的编码任务。

✨ 核心理念

传统 AI 编码工具把所有工作塞在一个会话里，导致上下文膨胀、模型失控。LC-Coder 采用制造业流水线思想：

1. 角色分离 — 产品经理、项目经理、办事员、评估器各司其职
2. 会话隔离 — 每个步骤都是独立会话，避免上下文污染
3. 文档交接 — 通过结构化 JSON 文档传递信息，可审计可追溯
4. 代码强约束 — 流程由代码硬编码控制，不依赖提示词引导

🚀 快速开始

前置条件

• Bun >= 1.0
• Ollama 已安装并运行
• Gemma 4 E4B 模型已拉取

# 安装 Ollama 后拉取模型
ollama pull gemma4:e4b

安装

git clone https://github.com/your-username/lc-coder.git
cd lc-coder
bun install

运行

bun start

📋 工作流程

用户输入 → 分类器判断 → 简单请求：直接回答
                      → 复杂请求：
                          ↓
                    产品经理分析需求
                          ↓
                      用户确认需求
                          ↓
                    项目经理拆分任务
                          ↓
                      用户确认计划
                          ↓
                  办事员逐一执行任务 ←→ 评估器判断结果
                          ↓
                      生成总结报告

🏗 项目结构

lc-coder/
├── src/
│   ├── cli/          # CLI 交互
│   ├── llm/          # LLM 通信层
│   ├── pipeline/     # 流水线编排
│   ├── roles/        # 角色定义
│   ├── schemas/      # 文档 Schema (Zod)
│   ├── tools/        # AI 可调用的工具
│   ├── documents/    # 文档存储
│   └── config/       # 配置管理
├── prompts/           # 角色 Prompt (Markdown)
│   ├── classifier.md
│   ├── product-manager.md
│   ├── project-manager.md
│   ├── clerk.md
│   └── evaluator.md
└── .lc-coder/         # 运行时工作目录 (自动生成)

⚙️ 配置

在项目目录下创建 .lc-coder/config.json：

使用本地 Ollama（默认）

{
  "provider": "ollama",
  "model": "gemma4:e4b",
  "ollamaHost": "http://localhost:11434",
  "roles": {
    "clerk": { "model": "gemma4:26b" }
  },
  "execution": {
    "maxRetries": 2
  }
}

使用 Minimax / OpenAI 兼容 API

{
  "provider": "openai",
  "model": "abab6.5s-chat",
  "openai": {
    "apiKey": "your-minimax-api-key",
    "baseURL": "https://api.minimax.chat/v1"
  },
  "execution": {
    "maxRetries": 2
  }
}

🎯 设计特色

• Prompt 外置 — 所有角色的 System Prompt 都是独立的 Markdown 文件，可随时查看和优化
• 文档可审计 — 每个步骤的中间文档都保存在 .lc-coder/documents/ 下
• 容错机制 — Tool call 解析失败时自动回退到文本解析
• 保守策略 — 评估器在不确定时选择暂停，等待人工介入

📜 License

MIT