🎯 О чём этот конспект: Разбор Pi Agent — ультра-минималистичного «каркаса» (harness) для AI-агентов, который не перегружен лишними функциями и растет вместе с потребностями пользователя. Видео охватывает всё: от установки и выбора моделей через Hugging Face до создания собственных расширений, тем оформления и управления сессиями.

👤 Кому будет полезно: Вайбкодерам и разработчикам, которым надоели «раздутые» инструменты (bloated tools) и которые хотят полный контроль над своим AI-агентом, включая возможность писать расширения на TypeScript и управлять контекстом через .agents.md.

✨ Что получите: Вы научитесь устанавливать Pi, подключать любые модели (включая DeepSeek и Qwen), создавать кастомные slash-команды, писать защитные расширения (например, подтверждение rm -rf) и эффективно управлять деревом диалогов.

1. Установка и базовая настройка моделей

Контекст: Pi Agent отличается от аналогов (типа Claude Code или Cursor) тем, что «из коробки» в нем почти ничего нет — даже поддержки MCP или sub-agents. Это чистый холст. После установки первым делом нужно подключить провайдера моделей. Автор рекомендует Hugging Face из-за доступа к огромному количеству открытых моделей (DeepSeek, Qwen, Minimax), но также поддерживаются провайдеры через API-ключи или подписки (ChatGPT, Copilot).

Выгода: Полная свобода выбора моделей и отсутствие лишнего функционала, который тратит токены и замедляет работу.

Как применить:

• Шаг 1: Установка — Терминал — Выполните команду установки (доступна на GitHub проекта):

curl -fsSL https://get.pi-agent.com | bash

• Шаг 2: Авторизация — Pi Terminal — Запустите pi, затем введите команду /login. Выберите способ (API Key) и провайдера (например, Hugging Face). Вставьте ваш API-ключ.
• Шаг 3: Выбор модели — Pi Terminal — Используйте команду /model, чтобы увидеть список доступных моделей. Для быстрого переключения между избранными моделями используйте Ctrl+P.
• Шаг 4: Настройка "Thinking" — Pi Terminal — Для моделей, поддерживающих уровни размышления (как DeepSeek или GLM), используйте Shift+Tab, чтобы выбрать уровень: Minimal, Low, Medium или High.

Результат: Работающий минималистичный агент с подключенными топовыми моделями.

2. Кастомные промпты и создание навыков (Skills)

Контекст: Если вы часто вводите одни и те же инструкции (например, для ревью кода), в Pi это можно превратить в slash-команду. Кроме того, Pi поддерживает стандарт skills.sh, что позволяет подключать внешние инструменты. Все настройки хранятся в папке ~/.pi/agent/, что делает их легко переносимыми.

Выгода: Экономия времени на вводе повторяющихся промптов и расширение возможностей агента через Bash-скрипты.

Как применить:

• Шаг 1: Создание промпта через AI — Pi Terminal — Просто попросите агента создать команду:

create a custom prompt for code review. Make it detailed and very thorough.

• Шаг 2: Перезагрузка — Pi Terminal — После создания любого конфига выполните /reload, чтобы изменения вступили в силу. Теперь команда /code-review будет доступна.
• Шаг 3: Вызов навыков — Pi Terminal — Используйте /skill, чтобы выбрать доступный инструмент (например, визуализатор навыков или поиск).
• Шаг 4: Выполнение Bash-команд — Pi Terminal — Используйте ! перед командой для выполнения в контексте чата (агент увидит результат) или !! для скрытого выполнения (агент не узнает о команде):

!ls -la
!!open skills_map.html

Результат: Персонализированный набор инструментов, вызываемый короткими командами.

3. Расширения (Extensions): Добавление логики безопасности

Контекст: Поскольку Pi модульный, вы можете добавлять логику, которой нет в ядре. Например, «предохранитель» для опасных команд. Расширения пишутся на TypeScript и могут быть как глобальными, так и локальными для конкретного проекта (workspace).

Выгода: Защита от случайного удаления файлов или выполнения деструктивных команд AI-агентом.

Как применить:

• Шаг 1: Промпт на создание расширения — Pi Terminal — Попросите агента создать защитный слой:

Create a pi extension at the current workspace that asks for confirmation before running any bash command containing rm -rf or git push --force.

• Шаг 2: Проверка кода — Файловая система — Расширение появится в папке .pi/extensions/ вашего проекта в виде .ts файла.
• Шаг 3: Тестирование — Pi Terminal — Попробуйте попросить агента удалить папку. Он выдаст интерактивное окно: Execute anyway? (yes/no).

Результат: Безопасная среда разработки, где AI не может совершить критическую ошибку без вашего подтверждения.

4. Управление контекстом через .agents.md и .clode.md

Контекст: Pi следует современным стандартам контекстных файлов. Он автоматически считывает инструкции из файлов agents.md и clode.md как в домашней директории (глобально), так и в текущем проекте (локально).

Выгода: Автоматическая передача правил проекта, стиля кода и документации в каждый запрос без ручного копирования.

Как применить:

• Шаг 1: Глобальные правила — Создайте файл ~/.clode/clode.md для общих инструкций (например, "Всегда отвечай на русском").
• Шаг 2: Проектные правила — Создайте в корне проекта файл agents.md.
• Шаг 3: Наполнение — Добавьте туда структуру проекта или специфические требования к стеку. Pi объединит все эти файлы и добавит их в системный промпт.

Результат: Агент всегда "в контексте" вашего проекта и ваших предпочтений.

5. Продвинутая работа с сессиями и визуализация

Контекст: Pi обладает мощной системой управления историей. Вы можете не просто сохранять чаты, но и перемещаться по дереву сообщений (как в Git), делать форки веток диалога и экспортировать их в красивый HTML.

Выгода: Возможность "откатить" неудачный ответ AI и попробовать другую ветку развития без потери контекста.

Как применить:

• Шаг 1: Навигация по дереву — Pi Terminal — Введите /tree. Вы увидите список сообщений. Выберите ID сообщения, чтобы вернуться в ту точку диалога.
• Шаг 2: Форк сессии — Pi Terminal — Используйте /fork, чтобы создать копию текущего чата и протестировать другую гипотезу.
• Шаг 3: Экспорт в HTML — Pi Terminal — Введите /export. Pi создаст HTML-файл с удобным интерфейсом, где можно фильтровать сообщения по тегам или инструментам.
• Шаг 4: Компактизация — Pi Terminal — Если контекст переполнен, введите /compact. Агент суммирует прошлые сообщения, освобождая место для новых токенов.

Результат: Полный контроль над историей взаимодействий и возможность анализа диалогов в браузере.

FAQ

В: Можно ли использовать Pi Agent с локальными моделями через Ollama? О: Да, Pi поддерживает любых провайдеров, совместимых с OpenAI API. Вы можете настроить подключение к локальному эндпоинту Ollama или LM Studio через конфиг или команду /login.

В: Где именно хранятся все настройки и расширения? О: Основные настройки лежат в ~/.pi/agent/. Локальные настройки проекта создаются в скрытой папке .pi/ внутри вашего рабочего каталога.

В: Поддерживает ли Pi работу с MCP (Model Context Protocol)? О: "Из коробки" — нет. Но вы можете установить пакет mcp-adapter из официального репозитория пакетов Pi или просто попросить агента: "Enable MCP support", и он сам настроит нужное расширение.

В: Как изменить визуальный стиль терминала? О: Используйте команду /settings, перейдите в раздел themes. Вы можете попросить агента создать новую тему (например: "Create a neon-style theme for Pi"), и после /reload она появится в списке.

В: В чем разница между Skills и Extensions в Pi? О: Skills (навыки) — это внешние инструменты/скрипты, которые агент вызывает для решения задач (чтение файлов, поиск). Extensions (расширения) — это модификация самого поведения Pi (изменение UI, добавление хуков на события, фильтрация команд).

Конспект создан на основе видео «The Only Pi Agent Guide You Need» канала @SantiYoung. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам. Источник: https://youtu.be/N30XGyPrr6I