相信大家都听说过 Claude Artifacts ，而且在前几天，Anthropic 向 Free、Pro 和 Team 计划中的所有 Claude.ai 用户提供 Artifacts。现在，在 iOS 和 Android 应用程序上就可以创建和查看 Artifacts。

不过目前注册 Claude 账号比较困难，需要国外的手机收验证码，而且如果频繁切换 IP 还容易被封号。

但是！今天说的重点不是它，而是另外一个开源的项目，仅有不够 800 行的代码就能够实现一个本地的简易编程助手！

项目仓库地址：https://github.com/Doriandarko/omni-engineer

如果不能打开仓库地址，或者下载很慢的同学，可以关注下方的公众号，回复关键字 【men123】获取对应的仓库代码

 主函数，一共745行，800行不到，就实现了一个编程助手的功能。

项目主要通过  作为模型的代理，不需要额外写每个模型的实现，所以这部分也缩减了不少的代码量。

我们还需要配置对应的 API KEY (将 .env.example 重命名为 .env )

而且这个项目提供的是一种命令行的交互方式，通过简单的指令来编写代码，并自动保存到文件中，而且还可以通过后续对其进行修改。

写一个俄罗斯方块的游戏

接下来，演示一下如果让这个小助手来写一个经典游戏。

我们需要先在命令行中，运行 main.py 脚本。

然后通过指令创建我们的游戏脚本 game.py (如果想用 html 方式编写，可以创建 game.html ，其他的语言类同)

接着会问你是否需要开始编辑这个文件，而且说出你的需求：写一个俄罗斯方块游戏。

然后代码就会通过 prompt 提示词跟模型进行交互，并且将返回的代码写入到 game.py 文件中。

因为可能会引入一些其他的依赖包，所以需要安装一下，这里使用了 pygame。

最后我们就可以运行一下这个游戏脚本。

如果代码运行报错，或者后续希望增加功能，可以通过 /edit 指令对这个文件进行修改。

重写了一下这个项目

这个项目短小精悍，主要依赖模型的能力还有 prompt 提示词的引导来完成。但是这个项目在国内使用不太方便，所以笔者这边做了些调整，让它支持 openai、gemini 和 ollama，也可以再此基础上去添加其他的模型。

仓库地址：https://github.com/lrbmike/omni-engineer.git

如果不能打开仓库地址，或者下载很慢的同学，可以关注下方的公众号，回复关键字 【men666】获取对应的仓库代码

 增加了不同的模型，主要实现对话 API 的对接。

模型帮助类，主要实现了 main.py 里面相同的方法 get_llm_streaming_response