Automatischer Programm-Generator mit Pi Agent und zwei KI-Modellen als Coder und Judge, der solange Selbstoptimierungsscheifen dreht, bis das Programm Produktionsniveau hat.
  • TypeScript 91.8%
  • Shell 8.2%
Find a file
2026-05-19 19:05:29 +02:00
.gitignore chore: init pi_coder repository 2026-05-19 18:21:34 +02:00
install.sh fix: install.sh kopiert statt Symlinks zu setzen 2026-05-19 18:51:07 +02:00
models.json chore: init pi_coder repository 2026-05-19 18:21:34 +02:00
pi-coder-judge-extension.ts chore: init pi_coder repository 2026-05-19 18:21:34 +02:00
README.md feat: stop-servers.sh, status.sh, README.md 2026-05-19 18:57:31 +02:00
start-coder.sh chore: init pi_coder repository 2026-05-19 18:21:34 +02:00
start-judge.sh chore: init pi_coder repository 2026-05-19 18:21:34 +02:00
start-servers.sh feat: start-servers.sh startet Coder und Judge parallel 2026-05-19 19:05:29 +02:00
status.sh feat: stop-servers.sh, status.sh, README.md 2026-05-19 18:57:31 +02:00
stop-servers.sh feat: stop-servers.sh, status.sh, README.md 2026-05-19 18:57:31 +02:00

pi_coder — Automatisierter Coder/Judge-Workflow für pi agent

Dieses Repository enthält die Konfiguration und Skripte für einen automatisierten Coding-Workflow mit zwei lokalen LLaMA-Modellen: ein Coder-Modell und ein Judge-Modell, gesteuert über pi agent.

Überblick

Nutzer gibt Auftrag
        │
        ▼
  /coder  →  qwen3.5-coder (:8001)  →  Implementierung + git commit
        │
        ▼
  /judge  →  qwen3.5-judge (:8002)  →  Review: PASS / FAIL + Blocker
        │
   FAIL? ▼
  /fix    →  qwen3.5-coder (:8001)  →  Fixes + git commit
        │
   PASS? ▼
  /shipit →  qwen3.5-judge (:8002)  →  Finale Freigabe: SHIP / NO-SHIP

  /optimize = Coder→Judge→Fix-Schleife automatisch (bis PASS oder max. N Runden)

Modelle

Rolle Modell Port Container
Coder Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS 8001 qwen36-27b-coder
Judge Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS 8002 qwen36-27b-judge

Beide Modelle laufen als separate llama.cpp-Docker-Container auf GPU 1 und 2 (tensor-split 0.5/0.5).

Voraussetzungen

  • Docker mit NVIDIA-GPU-Support (nvidia-container-toolkit)
  • GPU 1 und GPU 2 verfügbar (nvidia-smi)
  • GGUF-Modell unter: $HF_HOME/models/qwen3/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS.gguf
    • Standard: HF_HOME=/home/dschlueter/nvme2n1p7_home/huggingface
  • pi agent installiert (~/.pi/)

Setup

# 1. Extension und Modell-Config nach ~/.pi/agent/ deployen
./install.sh

# 2. /reload in pi agent ausführen

Nach Änderungen an pi-coder-judge-extension.ts oder models.json:

./install.sh   # kopiert nach ~/.pi/agent/
# dann /reload in pi agent

Server starten / stoppen / status

# Coder-Server starten (Port 8001)
./start-coder.sh

# Judge-Server starten (Port 8002)
./start-judge.sh

# Beide stoppen
./stop-servers.sh

# Status beider Server prüfen
./status.sh

Umgebungsvariable für alternativen Modellpfad:

HF_HOME=/anderer/pfad ./start-coder.sh

pi-Kommandos

Kommando Beschreibung
/coder <auftrag> TASK.md anlegen, Implementierung starten (Coder-Modell)
/judge [fokus] Code-Review gegen TASK.md + letzten Commit (Judge-Modell)
/fix [hinweis] Judge-Kritik beheben, committen (Coder-Modell)
/shipit Finale Freigabeprüfung (Judge-Modell)
/optimize <auftrag> [--rounds N] [--with-doku] Vollautomatische Schleife bis PASS
/patch <änderung> Gezielte Minimaländerung ohne vollständigen Review
/quick_check [was] Schnelle Prüfung der letzten Änderung (OK/PROBLEM)
/update_doku Code kommentieren + README.md + BEDIENUNGSANLEITUNG.md
/new_project <pfad> Neues Projektverzeichnis + git init anlegen

Dateien

Datei Zweck
pi-coder-judge-extension.ts pi agent Extension (Kommandos, Tools, Hooks)
models.json Provider- und Modell-Konfiguration für pi agent
start-coder.sh Docker-Container für Coder-Modell (Port 8001) starten
start-judge.sh Docker-Container für Judge-Modell (Port 8002) starten
stop-servers.sh Beide Container stoppen
status.sh Laufstatus beider Server anzeigen
install.sh Extension + models.json nach ~/.pi/agent/ kopieren