GitHub-радар
ИИ-агент для кода, который ничего не обрезает и не прячет
UNCUT — бесплатная программа с открытым кодом, которая запускает ИИ-агента и честно показывает всё, что ты ему отправил и что он ответил, без обрезаний.
Это маленькая программа-посредник между тобой и ИИ-моделью: она передаёт всю переписку целиком, не укорачивая историю и не обрезая файлы и вывод команд.
Когда пригодится
Пригодится для скриптов, автоматических тестовых прогонов и изолированных контейнеров, где важна полная предсказуемость. Не подойдёт, если хочешь чат-окно или готовое качество ответов «из коробки» — оно зависит только от подключённой модели.
Плюсы
- Не обрезает переписку, файлы и вывод команд
- Весит всего 7 МБ, запустится без видеокарты
- Всего 837 строк кода — легко изучить и переписать
- Подключаешь любую модель: платный API или локальный Ollama
Минусы
- Нет песочницы — модель выполняет команды с твоими правами
- Нет чат-окна и автоповторов — разбираешься сам
- Качество ответов зависит только от подключённой модели
Как поставить — по шагам
- 1Открой ИИ-агента (Claude Code, Codex) в папке своего проекта.
- 2Отправь агенту текст из блока ниже — он поставит и настроит UNCUT.
- 3Дай агенту API-ключ платного провайдера или попроси настроить локальную Ollama.
- 4Проверь, что команда uncut --version отвечает после установки.
- 5Запусти uncut на git diff одного из своих репозиториев и прочитай ответ.
Текст для агента
Текст для шага с агентом — скопируй и отправь (Claude Code, Codex, любой):
Разверни UNCUT отсюда: https://github.com/Balanov/uncut — поставь по README (скачай готовый бинарник под мою систему или собери из исходников через go build), подключи модель через переменные окружения (спроси у меня API-ключ, если нужен платный провайдер, или настрой локальный Ollama) и прогони через него git diff в одном из моих репозиториев — покажи, что он ответит.
Сама программа крошечная — весит 7 МБ и запустится на любом ноутбуке без видеокарты. Но ей всегда нужна модель: либо платный API-ключ у облачного провайдера, либо своя модель через Ollama — тогда смотрите на требования уже самой этой модели.
Открыть на GitHub▌ Ещё находки