mimo code 是终端ai开发代理，贯通sdlc全流程：compose模式自动完成需求澄清→架构设计→代码生成→测试编写→变更审查→git提交；依托持久记忆系统、原生工具链集成与多模型灵活适配。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
MiMo Code 不是只帮写几行代码的补全工具，而是把软件开发生命周期（SDLC）里从需求理解到交付验证的关键环节，真正串起来跑通的终端AI代理。
Compose 模式：自动跑完一个完整开发闭环
用户只需输入一句话需求，比如“给用户管理模块加个导出 Excel 功能”，MiMo Code 就会自动进入 Compose 模式，依次完成：需求澄清 → 架构设计 → 代码生成 → 单元测试编写 → 变更审查 → Git 提交建议。整个过程不依赖人工打断或反复提示，中间状态实时可视化，关键决策点支持手动干预。
- 默认启用 MiMo-V2.5 模型，百万 Token 上下文保障全流程语义连贯
- 每步输出都附带依据说明（如“选择使用 pandas 而非 openpyxl，因项目已引入该依赖”）
- 生成的代码自动匹配当前仓库的编码规范、命名风格和测试框架
持久记忆系统：让每次交互都建立在项目真实基础上
它不靠模型“硬记”，而是用独立子智能体持续维护三类结构化记忆：项目级（目录结构、技术栈、关键配置）、会话级（上一轮修改了哪几个文件、为什么删掉某段逻辑）、任务级（“用户正在实现登录态持久化，已完成 token 刷新，待补全登出清理”）。这些信息存于本地 SQLite 数据库，跨重启、跨会话可读取。
- 新会话启动时自动加载最近项目快照，无需重复描述背景
- 执行 /dream 命令可触发记忆归档：合并冗余条目、校验文件路径有效性、压缩为轻量状态摘要
- 当检测到 Git 分支切换或目录变更，记忆系统自动隔离上下文，避免混淆
工具链原生集成：不是插件，而是终端里的开发协作者
MiMo Code 直接调用本地 Shell、Git、pytest、black、mypy 等命令，所有操作都在你熟悉的开发环境中完成，不跳转、不封装、不黑盒。它能读懂你刚运行的 test 报错，也能根据 git status 自动识别待提交变更范围。
- 内置安全沙箱机制：所有代码写入前会做静态检查+diff 预览，关键文件修改需二次确认
- 支持通过语音指令触发流程，例如说“重跑上次测试并修复报错”，系统自动定位失败用例并尝试修正
- 与已有 .pre-commit-config.yaml 或 pyproject.toml 自动对齐 lint 和格式规则
模型灵活适配：免费起步，但不止于免费
内置 MiMo-V2.5 是限时免费的多模态模型，性能对标 Claude Sonnet 4.6，适合日常开发；同时开放完整 API 接口，可随时切换 DeepSeek-Coder、Kimi-Code、GLM-4-Code 等 75+ 主流模型，也支持本地部署的 Qwen2.5-Coder 或 Llama-3.1-Code。
- 模型切换只需改一行配置，无需重装或重启服务
- 不同模型可绑定不同任务类型（如用 GLM-4 做文档生成，用 DeepSeek-Coder 做核心逻辑重构）
- 所有模型调用均走本地代理层，敏感代码不出内网，符合企业合规要求
