S
SweetCode
v0.3.0

让弱模型,也交出
强模型的活

SweetCode 是本地自用的 AI 编程 Agent CLI。拉齐层用分解、精准上下文与验证修复闭环把模型差距补平;模型池按实测记分卡自动分工;上下文虚拟化让 32k 的小窗口也能跑长任务。

20 / 20
默认路由 · 公开任务电池(20 题)
完成且独立验证正确
≥ 90%
弱模型拉齐达标线
留置组实测 13/15 vs 强模型 14/15
37.8s
路由中位耗时(优化前 122.0s)
与强模型单跑同量级
git clone git@github.com:dylanXM/sweetcode.git cd sweetcode && npm install -g .

需要 Node ≥ 22。安装实测 2 秒(干净环境:clone → 全局安装 → doctor 全绿 → 首个任务跑通)。

同一道题,三方成图

经典测试题「鹈鹕骑自行车」(SVG)。左:SweetCode 本体(FreeLLM auto,默认路由)作为一个真实仓库任务产出;中 / 右:模型直出一次生成。好坏请看图自判。

SweetCode 本体(auto 路由)
auto 实际轮换 4 个模型接力 · 229 秒 · 134,967 tokens · 19 步(仓库任务口径,非一发直出)
「Codex 6.0 Astra」侧 · gpt-oss-120b 直出
5.2 秒 · 1,596 tokens · 1 次调用(原文件为非法 XML,此处为仅删属性内注释的语法修复副本)
「Claude Code 5.5」侧 · claude-sonnet-4-5 直出
4.9 秒 · 1,451 tokens · 1 次调用(首次网关 502 零产出,按传输失败重试一次后成功)

核名实情:FreeLLM 目录中查无「Codex 6.0 Astra」与「Claude Code 5.5」的确切模型 ID(前者无对应、后者全部禁用),故以最接近的 gpt-oss-120b 与 claude-sonnet-4-5 为替身;三方同走 FreeLLM 上游。这是产物优雅性对照,不替代下方电池的正确率结论。

实测数据,不写文案数字

固定任务电池:每题在干净副本上应用 diff、跑全量测试 + 隐藏断言独立验证;改测试蒙混判失败。公开组用于调优,留置组只在里程碑验收时跑。

组别强模型单跑默认路由(SWEET-ROUTE 1.1.0)弱模型 gpt-oss-20b
公开组 · 20 题20 / 2020 / 20 · 中位 37.8s · 18,136 tok18 / 20 原始 · 追赶后 20 / 20
留置组 · 15 题14 / 1514 / 1513 / 15(篡改题护栏复跑已转正)

更多实测:现场演示双 bug 修复 12 秒 / 4 步 / 8,007 tokens 一次跑通;上下文虚拟化把窗口卡到 32k 跑完总信息流 393,813 tokens(窗口的 12.0 倍)、峰值 prompt 22,583、全程零上下文错误,对照不卡窗口正确率不降;路由优化同口径对比:中位耗时 122.0s → 37.8s(−69%)、中位 token 22,636 → 18,136(−20%)、通过率 18/20 → 20/20。诚实注:token 经济在两文件微型题上与全量上下文基线差距 ≈0(实测中位 17,416 vs 18,136),收益随仓库规模与任务长度放大,不拿微型题冒充降幅。

特性

Equalizer

拉齐层

任务分解成微步、按步精准喂上下文、约束生成收掉自由度、编译/测试做客观裁判迭代修复、验证失败才采样择优、成功改法沉淀经验库。比的是最终交付物,不是单次生成——弱模型经拉齐在留置组达到强模型的 92.9%。

Router

模型池 + 智能路由

一个任务里多模型按阶段分工:规划、写码、修复、摘要、复核各走最合适的模型,座次由实测记分卡决定而非名气;未过编程入场微考的模型永不接编程任务。默认策略 SWEET-ROUTE 版本化留痕,用户可用 route set / preset 逐项覆盖。

Context

上下文虚拟化

钉住区 + 工作集分页 + 最近步原文尾巴,其余全在磁盘按需读回;用量 60%/80% 两档自动结构化压缩,峰值 prompt 压在窗口 85% 以内。上下文超限是 harness 的 bug,永不透传给用户。

Token Economy

Token 经济

签名级仓库地图、工具输出只留失败段、增量补丁不重写整文件、稳定前缀利于缓存、确定性工作零 token 本地做、skills 渐进披露(12 个技能元数据约 137 tokens,命中才加载正文)。

Ecosystem

Skills · AGENTS.md · CC Switch

Skill 动态增删(命令装 / 手放目录 / 会话中挂载 / 经验沉淀),与 Pi Agent 技能格式互通、目录互相发现;AGENTS.md 分层合并、改完下一轮生效;配置目录与 live 配置镜像 Claude Code 形态,可被 CC Switch 直接纳管。

Safety

安全口径

永不自动 commit / push,改完只给 diff;测试文件只读护栏(电池中 4 道篡改题在护栏下 4/4 转为干净通过);危险命令逐项展示确认,一次批准不扩同类,全部危险操作留审计日志。

获取

当前版本 v0.3.0,自用内测。Windows / macOS / Linux 同一条路径:

macOS

装好 Node ≥ 22(LTS)后:

git clone git@github.com:dylanXM/sweetcode.git

cd sweetcode && npm install -g .

export FREELLM_API_KEY=<向管理员索取>

sweetcode doctor 全绿即可开跑。

Windows

装好 Node ≥ 22 与 Git(含 Git Bash)后,命令同左。配置目录为 %USERPROFILE%\.sweetcode,命令执行优先走 Git Bash、无则 PowerShell。

三平台 CI 矩阵(含 Windows / macOS)随仓库开通后以 Actions 实跑为准。

Linux

命令同左。已在干净环境实测:全新 HOME、全局安装 2 秒、doctor 真实小调用 92 tokens、首个任务 14 秒修复完成并导出反馈包。

升级:git pull && npm install -g .;版本:sweetcode --version。

仓库 dylanXM/sweetcode 为私有仓,开通手续进行中;桌面客户端(Desktop)为二期项目,发布后在此点亮下载入口——没有安装包之前,这里不挂空按钮。