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Das Operational Superset von Pi Coding Agent

Native Pi mit visuellem Workspace, Ausführungssteuerung, Wiederherstellung und Agenten-Teams.

Pi Coding Agent ⊂ Pi-Harness

Download · Funktionen · Agenten-Einstellungen · Harness Plugins · Dokumentation

Produktvorschau

Die aktuelle Oberfläche in einem Demoprojekt. Bilder lassen sich per Klick vergrößern.

Arbeitsbereich

Harness

Mehrere Agenten

Konfiguriertes Beispiel vor dem Start: Die Agenten sind inaktiv, die Aufgaben warten auf die Ausführung.

Warum Pi-Harness?

Pi-Harness bringt Pi Coding Agent in einen Desktop-Workspace für macOS, Windows und Linux. Verwalte Chats, Projekte, Dateien, Git, Modelle und Skills an einem Ort und nutze Werkzeuge zur Prüfung von Ausführungen, Budgetsteuerung, Wiederherstellung und Zusammenarbeit von Agenten.

Native Pi führt die Agenten aus. Pi-Sitzungen, Konfiguration, Werkzeuge, Skills und Erweiterungen bleiben mit Pi kompatibel. Du kannst Pi auch außerhalb der Desktop-App weiter nutzen.

Native Pi und Pi-Harness

Pi-Harness ist das operative Superset von Pi Coding Agent: Auf den Funktionen von Native Pi bauen Beobachtung, Steuerung, Wiederherstellung, Agentenkoordination und ein visueller Workspace auf.

Funktion	Native Pi	Pi-Harness
Agent Runtime	Ja	Native Pi
Agent Loop	Ja	Native Pi
Sessions	Ja	Ja + visuelle Verwaltung
Context	Ja	Ja + Prüfung
Compaction	Ja	Ja + visuelle Steuerung
Steering	Ja	Ja
Follow-up	Ja	Ja
Models	Ja	Ja + Verwaltung
Thinking	Ja	Ja + visuelle Steuerung
Tools	Ja	Ja + Auswahl und Richtlinien
Skills	Ja	Ja + Verwaltung
Extensions	Ja	Ja + Verwaltung
Packages	Ja	Ja + Verwaltung
MCP / Codemode	Ja	Ja + Auswahl und Richtlinien
Runs	—	Ja
Trace	—	Ja
Replay	—	Ja
Run Compare	—	Ja
Evaluation	—	Ja
Policy	—	Ja
Budget	—	Ja
Checkpoints	—	Ja
Recovery	—	Ja
Diagnostics	—	Ja
Regression	—	Ja
Artifacts	—	Ja
Multi-Agent	—	Ja
Task DAG	—	Ja
Handoff	—	Ja
Review Gates	—	Ja
Worktree isolation	—	Ja
Project architecture map	—	Ja

Funktionen

Workspace, Dateien und Git

Starte einen eigenständigen Chat oder öffne ein Projekt und setze eine Pi-Sitzung fort. Verfolge Streaming-Antworten, Denkprozesse, Werkzeugaufrufe, Bilder und Dateiänderungen; wähle Modell, Denkstufe und Werkzeuge oder komprimiere den Gesprächskontext. Über die Workspace-Werkzeuge erreichst du Harness und Agenten, während Chat und ungesendeter Entwurf erhalten bleiben.

Durchsuche Dateien, zeige Medien und Dokumente in der Vorschau an und bearbeite Text mit Syntaxhervorhebung, Zeilennummern, Suche, Rückgängig/Wiederholen, ausdrücklichem Speichern und Schutz vor Konflikten durch externe Änderungen. Git bietet Diffs, Verlauf, Aktivitätsgrafiken, Commits, optionale KI-Commit-Nachrichten und Worktrees.

Anbieter und Modelle

Richte Pi-kompatible Anbieter mit Vorlagen oder eigenen Endpunkten ein, verwalte Zugangsdaten, lade unterstützte Modelllisten, teste Verbindungen und wähle dein Chatmodell. Mit unterstützten Bildmodellen kannst du Bilder erzeugen oder bearbeiten und die Ergebnisse herunterladen.

Skills, Erweiterungen, Pakete und MCP

Durchsuche und bearbeite integrierte und lokale Skills und verwalte Pi-Pakete und Erweiterungen im Funktionsbereich. Gib @ im Eingabefeld ein, um einen installierten Skill zu suchen und aufzurufen. Verwalte MCP-Server unter Einstellungen → MCP. Optionale Ergänzungen wie Superpowers und Odai kannst du bei Bedarf installieren, aktualisieren oder entfernen.

Desktop-Begleiter

Aktivieren Sie BigFish unter Einstellungen → Desktop-Haustier, um Denkphasen, Werkzeugaufrufe, Wartezustände und abgeschlossene Aufgaben auf dem Desktop zu verfolgen. Standardmäßig ist der Begleiter deaktiviert. Er kann bei minimiertem Hauptfenster sichtbar bleiben.

Im Leerlauf stehen 193 Aktionen in einem durchsuchbaren Kontextmenü bereit. Während Aufgaben laufen, pausieren manuelle Interaktionen; beim Verschieben bleibt die Arbeitsanimation erhalten. Lokale Haustierpakete lassen sich importieren, Größe, Deckkraft und Sprechblasen per Schieberegler anpassen.

Agenten-Einstellungen

Ab v2.2.10 verfügbar. Die sieben Einstellungsseiten sind: AI, Echtzeit-Sprache, Tastenkürzel, Anweisungen, MCP, Unteragenten und Remote-Hosts. Welche Funktionen ein heruntergeladener Installer enthält, steht in den zugehörigen Versionshinweisen.

Unter Einstellungen → AI legst du die Denkstufe, automatische Kontextkomprimierung, Wiederholungen bei Fehlern und Workspace-Vorgaben fest. Zeichne Tastenkürzel für Befehlspalette, Einstellungen, neue Sitzungen und das Schließen von Tabs auf oder stelle die Standardwerte wieder her. Auf der Seite für Anweisungen bearbeitest du globale oder projektbezogene Vorgaben.

Unter Einstellungen → Unteragenten erstellst du wiederverwendbare Vorlagen mit Rolle, Anweisungen, Modell, Denkstufe und Werkzeugen. Wähle einen gemeinsamen Workspace oder einen isolierten worktree und starte eine Aufgabe oder nutze die Vorlage in einem Team.

Echtzeit-Sprache im Workspace

Richte OpenAI Realtime, Gemini Live oder Codex Live unter Einstellungen → Echtzeit-Sprache ein und nutze anschließend die Wellenform-Schaltfläche neben dem Eingabefeld. Verwende ein unterstütztes Dienstkonto oder einen eigenen API-Schlüssel. Codex Live nutzt deine bestehende Codex-Anmeldung in Pi. Verfügbarkeit und Kosten hängen vom Konto ab.

Prüfe vor dem Anruf die Zielunterhaltung. Das Teilen des letzten Gesprächskontexts ist standardmäßig aus. Wenn du es aktivierst, werden nur die letzten sechs reinen Textnachrichten ohne Anhänge und Werkzeugergebnisse geteilt. Über die schwebenden Bedienelemente kannst du das Mikrofon stummschalten, den Anruf beenden und Transkripte ansehen, auch nach einem Seitenwechsel. Bestätige gesprochene Arbeitsaufträge, bevor sie an die Arbeitsunterhaltung gesendet werden.

MCP-Server und Marktplatz

Unter Einstellungen → MCP fügst du Server mit lokalem Startbefehl oder HTTP-Adresse hinzu. Filtere nach Alle / Global / Projekt, wähle ein Projekt und bearbeite oder aktiviere Server im jeweiligen Bereich. Konfigurationen anderer Werkzeuge lassen sich nach einer Prüfung importieren.

Der Marktplatz enthält 15 integrierte Servervorlagen, darunter Memory, Context7, Playwright, Filesystem und GitHub, sowie Suche und Seitennavigation für die offizielle MCP-Registry. Prüfe Konfiguration und Zielbereich vor dem Speichern. Die Vorlagen sind zur gezielten Installation verfügbar und nicht alle aktiviert. Importierte Einträge und Einträge der offiziellen Registry werden deaktiviert gespeichert und erst nach deiner Einrichtung aktiviert.

Remote-Hosts

Gib unter Einstellungen → Remote-Hosts die Adresse eines Hosts mit laufendem pi-host und dessen Kopplungstoken ein. Verbinde oder trenne Hosts, durchsuche Projekte und Sitzungen, lies Unterhaltungen, sende Prompts und beantworte Genehmigungsanfragen. Der entfernte Dienst muss bereits laufen und erreichbar sein.

Harness: beobachten, steuern und wiederherstellen

Prüfe Runs, Trace, Replay, Zeitleisten und Werkzeugaktivitäten. Vergleiche Ausführungen, verfolge Verzweigungen und Wiederholungen im Run Tree und sieh Tokens, Kosten, Dauer, Artefakte und Projektstatistiken ein.

Lege Werkzeugrichtlinien und Budgets pro Ausführung fest, erstelle Checkpoints und setze Arbeit fort, verzweige sie oder wiederhole sie. Evaluation, Diagnose und Regressionsbaselines helfen, Ergebnisse und Fehler anhand aufgezeichneter Ausführungsdaten zu prüfen.

Agenten-Teams und Aufgabenkoordination

Koordiniere Pi-Agenten mit wiederverwendbaren Teams und Vorlagen. Weise Aufgaben Abhängigkeiten, Prioritäten und Verantwortliche zu, starte sie manuell, nacheinander oder parallel, übergib Ergebnisse und Artefakte und nutze Prüfschritte. Worktrees trennen Änderungen; Budgets, Konflikthinweise sowie Pause, Fortsetzen, Abbrechen, Wiederholen, Überspringen und Neuzuweisen helfen bei der Steuerung.

Lokaler Gesprächsverlauf

Durchsuche gemeinsam die Verläufe von Claude Code, Codex (einschließlich Desktop und Archiv), Cursor, Cursor Agent, Gemini CLI, OpenCode und Pi. Filtere nach Quelle, Projekt oder Zeitraum und füge eigene Verlaufsordner hinzu.

Das ursprüngliche Gespräch bleibt schreibgeschützt. Prüfe die Übergabevorschau und bearbeite die nächste Anweisung, bevor du in einem neuen Pi-Chat desselben Projekts fortfährst. Ansehen, lokale Vorschauen und erneute Scans verbrauchen keine Modell-Tokens. Optionale KI-Zusammenfassungen verwenden dein konfiguriertes Modell nur auf Wunsch.

Projektarchitektur

Öffne Architecture im Workspace, um Module, Abhängigkeiten, Einstiegspunkte und Quellcode-Verweise zu erkunden. Filtere nach Paket, fokussiere ein Modul, wechsle Kartenseiten, zoome oder nutze Vollbild. Speichere Analysen, erkenne veraltete Ergebnisse nach Quellcodeänderungen und exportiere JSON, Offline-HTML oder die aktuelle Ansicht als PNG.

Die lokale Analyse verbraucht keine Modell-Tokens; KI-Beschreibungen sind optional. Importbeziehungen von JavaScript, TypeScript und Vue werden lokal analysiert, andere unterstützte Sprachen erhalten einen Dateiindex. Abdeckung und Grenzen der Analyse werden angezeigt.

Themes und eigene Skins

Wähle klassische Farbpaletten, Ming, Starship Cockpit, macOS-27-Hintergründe oder einen importierten Skin. Neue Installationen starten im dunklen Theme. Passe Chatnamen, App-Symbole, lokale Hintergrundbilder, Fenster- und Bildschirmleuchten sowie den Flammeneffekt des Eingabefelds an. Eine Startanimation begleitet die Umgebungsprüfung; Builds ohne Maskottchen behalten die allgemeinen Darstellungsoptionen.

Umgebung und App-Einstellungen

Prüfe Node.js, npm, PATH, Pi Coding Agent und die aktive Konfiguration. Installiere, aktualisiere oder repariere Pi in unterstützten Umgebungen, nutze Diagnosen, verwalte Konfigurationssicherungen und prüfe App-Updates. Die Oberfläche ist in acht Sprachen verfügbar.

Eigenen Skin erstellen

Erstelle deinen gewünschten Stil mit dem Pi-Harness Skin-Starter.

1. Verwende das Starter-Repository als Vorlage oder lade es herunter.
2. Öffne es mit deinem Coding-Agenten und beschreibe den Stil im mitgelieferten Prompt.
3. Importiere das fertige Projekt unter Einstellungen → Thema → Skin importieren.

Der mehrsprachige Starter enthält Hinweise zu Farben, Vorschauen, Hintergründen und optionalen Charakterbildern. Aktualisiere und teile deinen Skin unabhängig in einem eigenen Repository.

Screenshots

Die Funktionsansichten sind nach Theme geordnet. Weitere Ansichten findest du im vollständigen Screenshot-Verzeichnis.

Desktop-Begleiter

Gesprächsverlauf

Sitzungen bereinigen

Klassisches Theme

Leichte Dateibearbeitung

Agenten-Einstellungen · Sprache im Workspace · MCP

Sprache im Workspace

Einrichtung und Vorbereitung vor einem Anruf:

MCP-Marktplatz

Einstellungsseite	Screenshot
AI-Vorgaben	Ansehen
Echtzeit-Sprache	Ansehen
Tastenkürzel	Ansehen
Globale und projektbezogene Anweisungen	Ansehen
MCP-Server	Ansehen
Unteragenten	Ansehen
Kopplung von Remote-Hosts	Ansehen

Git · Anbieter und Modelle · Funktionsbereich · Harness · Projektarchitektur

Git

Anbieter und Modelle

Funktionsbereich

Harness

Projektarchitektur

Ming-Funktionsansichten

Allgemeine Einstellungen · Themes und Skins

Allgemeine Einstellungen

Themes und Skins

Theme-Galerie

Ming · Beamter im Schnee · Ming · Flötenspielerin in der Schneenacht · Ming · Gelehrte im Mondlicht · Starship Cockpit · macOS 27 · Liquid Ether

Ming · Beamter im Schnee

Ming · Flötenspielerin in der Schneenacht

Ming · Gelehrte im Mondlicht

Starship Cockpit

macOS 27 · Liquid Ether

Harness Plugins — Control Plane erweitern

Plugin SDK v1.0.0 · Ab Pi-Harness v2.2.6 verfügbar. Ereignisabonnements, eigene Auswertungen, JSON-Trace-Exporte und Teamvorlagen. Ausführbarer Code erfordert ausdrückliches Vertrauen; ein separater Prozess ist keine Sicherheitssandbox.

Entwicklung und Installation · Architecture · SDK API · Security · Examples

Download

Lade einen veröffentlichten Installer von GitHub Releases herunter und wähle die Datei für deine Plattform.

Plattform	Installer
macOS Apple Silicon	.dmg · arm64
macOS Intel	.dmg · x64
Windows x64	.exe · Windows-Installer
Linux x64	.AppImage

Nutzer der paketierten App müssen das Repository nicht klonen oder pnpm installieren. In unterstützten Umgebungen hilft Pi-Harness bei der Einrichtung von Pi und dessen Laufzeitumgebung.

macOS-Community-Builds können unsigniert sein. Falls der erste Start blockiert wird, nutze Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit → Dennoch öffnen.

Erste Schritte

1. Starte Pi-Harness und prüfe die Umgebung in der Übersicht.
2. Richte einen Anbieter ein, teste die Verbindung und wähle ein Modell.
3. Starte einen eigenständigen Chat oder öffne ein Projekt.
4. Starte oder setze eine Pi-Sitzung fort und arbeite mit Chats, Dateien und Git.
5. Öffne die Workspace-Werkzeuge für Harness-Steuerung oder Agenten-Teams.

Ein Sprachgespräch starten

So startest du ein Sprachgespräch:

1. Öffne Einstellungen → Echtzeit-Sprache, aktiviere Sprache, wähle Dienst und Konto und speichere die Einstellungen.
2. Kehre zu einer Workspace-Unterhaltung zurück und klicke auf die Wellenform-Schaltfläche neben dem Eingabefeld.
3. Prüfe die Zielunterhaltung und die optionale Kontextfreigabe, starte den Anruf und erlaube den Mikrofonzugriff.
4. Nutze die Bedienelemente zum Stummschalten, für Details oder zum Beenden. Bestätige Arbeitsaufträge vor dem Senden an den Coding-Agenten.

Voraussetzungen

Die Desktop-App unterstützt macOS Apple Silicon, macOS Intel, Windows x64 und Linux x64. In unterstützten Umgebungen lässt sich Pi Coding Agent aus der App installieren oder reparieren. Für die Ausführung aus dem Quellcode sind Node.js 24 LTS (≥ 24.22.1) und pnpm 9.12.1 erforderlich.

Dokumentation

• Agenten-Einstellungen
• Screenshot-Verzeichnis
• Änderungsprotokoll

Danksagung und Autor

Pi-Harness baut auf den offiziellen Projekten Pi Coding Agent und Pi Agent Harness auf.

Erstellt und gepflegt von wangmiao · [email protected].

PR-Mitwirkende

HenryArch PR #8

Pull Requests zur Verbesserung von Pi-Harness sind willkommen. Vielen Dank an alle, die das Projekt gemeinsam besser machen!

Lizenz

Pi-Harness steht unter der GNU Affero General Public License v3.0 only (AGPL-3.0-only).

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