ByteRover CLI

Descripción general

ByteRover CLI (brv) proporciona a los agentes de codificación de IA una memoria persistente y estructurada. Permite a los desarrolladores organizar el conocimiento del proyecto en un árbol de contexto, sincronizarlo con la nube y compartirlo entre herramientas y compañeros de equipo.

Ejecute brv en cualquier directorio de proyecto para iniciar una REPL interactiva impulsada por el LLM de su elección. El agente comprende su base de código a través de un mapa agéntico, puede leer y escribir archivos, ejecutar código y almacenar conocimientos para sesiones futuras.

📄 Lea el artículo para obtener todos los detalles técnicos.

O descargue nuestra versión PDF autoalojada del artículo aquí.

Características clave:

• 🌐 Panel web para organizar y consultar contexto (brv webui)

• 🖥️ TUI interactiva con interfaz REPL (React/Ink)

• 🧠 Gestión de árbol de contexto y almacenamiento de conocimiento

• 🔀 Control de versiones tipo Git para el árbol de contexto (rama, confirmación, fusión, push/pull)

• 🤖 18 proveedores de LLM (Anthropic, OpenAI, Google, Groq, Mistral, xAI y más)

• 🛠️ 24 herramientas de agente integradas (ejecución de código, operaciones de archivo, búsqueda de conocimiento, gestión de memoria)

• 🔄 Sincronización en la nube con push/pull

• 👀 Flujo de trabajo de revisión para operaciones de curación (aprobar/rechazar cambios pendientes)

• 🔌 Integración con MCP (Model Context Protocol)

• 📦 Ecosistema de Hub y conectores para habilidades y paquetes

• 🤝 Funciona con más de 22 agentes de codificación de IA (Cursor, Claude Code, Windsurf, Cline y más)

• 🏢 Soporte para proxy empresarial

Related MCP server: Unicode Puzzles MCP

Resultados de los benchmarks

Todos los benchmarks se ejecutan utilizando la base de código de producción byterover-cli en este repositorio, sin prototipos de investigación separados.

Evaluamos en dos benchmarks de memoria conversacional a largo plazo:

• LoCoMo - conversaciones ultralargas (~20K tokens, 35 sesiones) que prueban la recuperación de un solo salto, saltos múltiples, temporal y de dominio abierto.

• LongMemEval-S - benchmark a gran escala (23,867 documentos, ~48 sesiones por pregunta) que prueba 6 habilidades de memoria, incluida la actualización de conocimiento, el razonamiento temporal y la síntesis de múltiples sesiones.

LoCoMo - 96.1% de precisión general (1,982 preguntas, 272 documentos).

LongMemEval-S - 92.8% de precisión general (500 preguntas, 23,867 documentos).

Todas las métricas son precisión LLM-as-Judge (%). Consulte el artículo o el PDF autoalojado para obtener todos los detalles.

Inicio rápido

Script de shell (macOS y Linux)

No se requiere Node.js: todo está incluido.

curl -fsSL https://byterover.dev/install.sh | sh

Plataformas compatibles: macOS ARM64, macOS x64 (Intel), Linux x64, Linux ARM64.

npm (Todas las plataformas)

Requiere Node.js >= 20.

npm install -g byterover-cli

Verificar

brv --version

Primera ejecución

cd your/project
brv

La REPL se autoconfigura en la primera ejecución: no se necesita configuración. Escriba / para descubrir todos los comandos disponibles:

/curate "Auth uses JWT with 24h expiry" @src/middleware/auth.ts
/query How is authentication implemented?

ByteRover Cloud

ByteRover Cloud es una plataforma alojada para que los equipos sincronicen, compartan y gestionen el conocimiento del contexto entre proyectos y máquinas. Todo funciona localmente de forma predeterminada: la nube añade colaboración y persistencia sin cambiar su flujo de trabajo.

Inicie sesión desde el panel o ejecute brv login con una clave API.

• 🔄 Sincronización de contexto de equipo — envíe y reciba conocimiento compartido entre compañeros de equipo

• 📂 Espacios compartidos — organice el contexto en múltiples proyectos y equipos

• 💻 Acceso desde múltiples máquinas — sincronice su árbol de contexto entre dispositivos con copia de seguridad en la nube

• 🧠 LLM alojado integrado — comience inmediatamente con un uso gratuito limitado

• 👥 Gestión de equipos — gestione miembros, espacios y permisos a través de la aplicación web

• 📊 Análisis de uso — realice un seguimiento de la asignación de asientos y el consumo mensual de créditos

• 🔒 Infraestructura certificada SOC 2 Tipo II con modo de privacidad

La mayoría de los usuarios solo necesitan brv webui. Los comandos a continuación son para usuarios avanzados y automatización. Ejecute brv --help para obtener la referencia completa y actualizada.

Flujo de trabajo principal

brv                  # Start interactive REPL
brv webui            # Open the ByteRover dashboard (primary UI)
brv status           # Show project and daemon status
brv curate           # Add context to knowledge storage
brv curate view      # View curate history
brv query            # Query context tree and knowledge
brv review pending   # List pending review operations
brv review approve   # Approve curate operations
brv review reject    # Reject curate operations

Sincronización (Legado)

brv push             # Legacy — migrate or snapshot context to cloud
brv pull             # Legacy — restore context from cloud snapshot

Utilice brv vc push / brv vc pull para la sincronización controlada por versiones en el futuro.

Control de versiones

brv vc init              # Initialize version control for context tree
brv vc status            # Show version control status
brv vc add               # Stage files for the next commit
brv vc commit            # Save staged changes as a commit
brv vc log               # Show commit history
brv vc branch            # List, create, or delete branches
brv vc checkout          # Switch branches
brv vc merge             # Merge a branch into the current branch
brv vc clone             # Clone a ByteRover space repository
brv vc push              # Push commits to ByteRover cloud
brv vc pull              # Pull commits from ByteRover cloud
brv vc fetch             # Fetch refs from ByteRover cloud
brv vc remote            # Show current remote origin
brv vc remote add        # Add a named remote
brv vc remote set-url    # Update a remote URL
brv vc config            # Get or set commit author
brv vc reset             # Unstage files or undo commits

Proveedores y modelos

brv providers list       # List available LLM providers
brv providers connect    # Connect to an LLM provider
brv providers switch     # Switch active provider
brv providers disconnect # Disconnect a provider
brv model list           # List available models
brv model switch         # Switch active model

Hub y conectores

brv hub list             # List available hub packages
brv hub install          # Install a hub package
brv hub registry add     # Add a custom registry
brv hub registry list    # List registries
brv hub registry remove  # Remove a registry
brv connectors list      # List connectors
brv connectors install   # Install a connector

Espacios (Obsoleto)

brv space list       # Deprecated — use web dashboard
brv space switch     # Deprecated — use brv vc clone

Otros

brv mcp              # Start MCP server
brv login            # Authenticate to ByteRover
brv logout           # Disconnect and clear credentials
brv locations        # List registered projects
brv restart          # Restart daemon
brv debug            # Debug mode

Ejecute brv --help para obtener la referencia completa de comandos.

ByteRover CLI admite 18 proveedores de LLM listos para usar. Conecte y cambie de proveedor desde el panel, o use brv providers connect / brv providers switch.

Árboles de trabajo y fuentes de conocimiento

Vocabulario

• Enlace de árbol de trabajo (Worktree link) — un puntero de subdirectorio a un proyecto principal (brv worktree)

• Fuente (Source) — una referencia de solo lectura al conocimiento de otro proyecto (brv source)

• Origen (Origin) — de dónde provino un resultado de búsqueda indexado (local vs shared)

ByteRover puede ejecutarse desde un subdirectorio vinculado sin crear un .brv/ anidado.

• projectRoot: el directorio que posee .brv/config.json

• worktreeRoot: el directorio del árbol de trabajo vinculado, o projectRoot cuando no está vinculado

• clientCwd: el directorio de trabajo actual del shell donde ejecutó brv

Cuando ejecuta brv query o brv curate desde un árbol de trabajo vinculado, los valores predeterminados implícitos usan worktreeRoot para que el alcance se mantenga estable incluso si clientCwd se desplaza más profundamente en el paquete. Las rutas relativas explícitas que usted mismo pasa, como brv curate -f ./src/auth.ts, aún se resuelven desde clientCwd para coincidir con el comportamiento normal del shell.

Use brv worktree add desde la raíz del proyecto para registrar un subdirectorio (o hermano) como un árbol de trabajo. Esto crea un archivo de puntero .brv en el directorio de destino que redirige al proyecto principal: el mismo patrón que usa git para git worktree. Use brv worktree remove para anular el registro y brv worktree list para inspeccionar. Para buscar el conocimiento de otro proyecto desde aquí, use brv source add <path> (con brv source list / brv source remove para inspeccionar o separar).

Documentación

Visite docs.byterover.dev para obtener guías completas sobre configuración, integraciones y uso avanzado.

Contribuyendo

¡Damos la bienvenida a las contribuciones! Consulte nuestra Guía de contribución para la configuración de desarrollo, estándares de codificación y el flujo de trabajo de PR.

Comunidad y soporte

ByteRover CLI es construido y mantenido por el equipo de ByteRover.

• Únase a nuestro Discord para compartir proyectos, hacer preguntas o simplemente saludar

• Informe problemas en GitHub

• Si disfruta de ByteRover CLI, por favor denos una estrella en GitHub: ¡ayuda mucho!

• Siga a @kevinnguyendn en X

Colaboradores

Historial de estrellas

Licencia

Elastic License 2.0. Consulte LICENSE para conocer los términos completos.