Como Parei de Pagar pelo Cursor e Criei Meu Próprio Agente de IA no Console

Quando editores populares de IA aumentaram preços novamente e cortaram limites para o Claude, o desenvolvedor Mark Pfaffenberger ficou irritado. E escreveu sua própria ferramenta. Foi assim que surgiu o Code Puppy — um agente de IA para console que substitui IDEs fechados como Cursor e Windsurf.

O projeto atualmente tem cerca de 740 estrelas no GitHub, mas os recursos são interessantes. É um cliente de terminal flexível com rotação de chaves de API, persistência de sessão em falhas e personalização profunda.

Por que você precisa de um agente de console

Se você trabalha no console e não quer manter um editor Electron pesado aberto, arrastar plugins monstruosos pode ser tedioso. O Code Puppy inicia de qualquer pasta com um único comando e imediatamente compreende a estrutura do projeto.

Você escolhe a rede neural, configura prompts de sistema e decide para onde enviar seus dados.

Recursos principais

Vamos examinar os recursos práticos que tornam interessante dar uma olhada no repositório.

Contornando limites através do roteamento de modelos

Os limites de taxa por minuto são os mais irritantes quando você está trabalhando em uma tarefa complexa. O Code Puppy resolve isso com um algoritmo Round Robin integrado. Você especifica várias chaves de API e a ferramenta alterna entre elas.

A configuração fica no arquivo de configuração:

{
  "qwen1": {
    "type": "cerebras",
    "name": "qwen-3-coder-480b",
    "custom_endpoint": {
      "url": "https://api.cerebras.ai/v1",
      "api_key": "$CEREBRAS_API_KEY1"
    }
  },
  "qwen2": {
    "type": "cerebras",
    "name": "qwen-3-coder-480b",
    "custom_endpoint": {
      "url": "https://api.cerebras.ai/v1",
      "api_key": "$CEREBRAS_API_KEY2"
    }
  },
  "cerebras_round_robin": {
    "type": "round_robin",
    "models": ["qwen1", "qwen2"],
    "rotate_every": 5
  }
}

Após cinco requisições para uma chave, a ferramenta passa para a próxima sem pausa.

Acesso a dezenas de provedores

Graças à integração com models.dev, você não precisa especificar manualmente endpoints para redes neurais raras. O comando /add_model abre um menu TUI interativo diretamente no console. Você pode selecionar provedores de uma lista enorme: Groq, Cohere, Mistral, xAI e outros.

Se a conexão com a internet for perdida, o cliente alterna para o banco de dados de modelos offline integrado.

Tolerância a falhas com DBOS

Durante sessões longas de geração de código, problemas ocasionalmente surgem: desconexões de rede ou fechamento acidental da janela do terminal. O plugin DBOS salva checkpoints em cada etapa. Chamadas de função, respostas do modelo e contexto são registrados em um banco de dados local.

Após reiniciar, você pode retomar a sessão exatamente de onde tudo parou.

Agentes personalizados em formato JSON

Você pode criar perfis para tarefas específicas. Por exemplo, construir um agente de revisão de código que só tem acesso à leitura de arquivos e pesquisa grep.

O arquivo de configuração vai no diretório de agentes:

{
  "name": "code-reviewer",
  "display_name": "Code Reviewer",
  "description": "Проверяет код на ошибки и безопасность",
  "system_prompt": [
    "Ты опытный инженер, проводящий ревью кода.",
    "Обращай внимание на безопасность и поддерживаемость.",
    "Предлагай конкретные исправления."
  ],
  "tools": ["list_files", "read_file", "grep", "agent_share_your_reasoning"]
}

A troca de agentes acontece durante o trabalho via comando /agent code-reviewer.

Coleta zero de dados

O autor recusou deliberadamente análises e telemetria. Nenhum prompt, caminho de arquivo ou logs de chamada saem dos servidores do projeto.

Ao usar Ollama ou vLLM, os dados não saem do seu computador.

Como experimentar

Você precisa de Python 3.11 ou mais recente para executar. A forma mais rápida de iniciar a ferramenta é via uv:

uvx code-puppy

Após iniciar, você precisará inserir as chaves para os LLMs que usa ou especificar um endpoint local.

Para quem é isso

A ferramenta ficou ousada e distintiva. Por padrão, o agente é bastante temperamental e se recusa a modificar arquivos maiores que 600 linhas de código, forçando você a refatorar a tempo.

O projeto vai agradar quem ama ferramentas CLI, não quer pagar por assinaturas mensais e prefere controlar os gastos de tokens de API por conta própria.