Jcode: бесплатная замена Claude Code, собранная на Rust

У Claude Code, Codex CLI и подобных инструментов есть слой, о котором почти никто не думает. Он называется harness. Это прослойка между тобой и моделью: держит сессию, гоняет твои промпты, вызывает инструменты, тащит контекст, хранит память. Модель одна и та же, а насколько удобно и быстро с ней работать решает именно этот слой.

Jcode это попытка переписать его целиком. Репозиторий: github.com/1jehuang/jcode. Написан на Rust, лицензия MIT, около 7 тысяч звёзд. Ставится одной командой, работает с твоими же подписками и ключами.

Что он делает иначе

Не привязан к одной компании. Больше 30 провайдеров: Claude, OpenAI, GitHub Copilot, Google Gemini, Azure OpenAI, OpenRouter, плюс локальные модели через Ollama и LM Studio. Можно вписать свой OpenAI-совместимый эндпоинт руками и не ждать, пока его добавят.

Подхватывает чужие сессии. Умеет продолжить работу из Claude Code, Codex, OpenCode и pi. Сценарий простой: Claude Code упал или упёрся в лимит, ты открываешь jcode и продолжаешь с того же места, а не пересказываешь агенту всё заново.

Память встроена сразу. Каждый ход разговора превращается в вектор и попадает в граф памяти, оттуда нужное подтягивается по смысловой близости. Периодически память сама пересобирается: дубли схлопываются, противоречия разруливаются. Можно и руками сказать «запомни это» или поискать по прошлым сессиям.

Несколько агентов в одном репозитории. Сессии идут параллельно, и это не просто вкладки. Если один агент правит файл, который читает другой, второй получает уведомление и не работает по устаревшей версии. Агент может сам поднять себе подагентов: один становится координатором, остальные разбирают куски задачи.

Цифры, и что с ними не так

Автор выложил замеры в README:

Честно: это замеры самого автора на своей машине, не независимый бенчмарк. Цифры вроде «в 63 раза быстрее Codex» гуляют по твиттеру именно оттуда. Проверять на своём железе всё равно придётся самому.

Но разница в памяти чувствуется даже без замеров. 27 мегабайт против 380 это не про красивую табличку, а про то, сколько сессий ты держишь открытыми, пока Мак не начнёт свистеть вентилятором. Если ты работаешь в трёх-четырёх ветках одновременно, разница видна в первый же день.

Установка

macOS и Linux:

curl -fsSL https://jcode.sh/install | bash

Windows, PowerShell:

irm https://jcode.sh/install.ps1 | iex

Через Homebrew:

brew tap 1jehuang/jcode && brew install jcode

Из исходников, если хочешь посмотреть код перед запуском:

git clone https://github.com/1jehuang/jcode.git
cd jcode
cargo build --release

Дальше запускаешь jcode в папке проекта и подключаешь провайдера: подписку Claude, ключ OpenAI, Copilot или локальную модель.

Сколько это стоит

Сам jcode бесплатный, MIT, без подписок и лимитов. Но агент это только оболочка, думает всё равно модель. Платишь ты за неё:

• подписка Claude или ChatGPT, если гоняешь через них;
• API-ключ по токенам, если через OpenRouter или напрямую;
• ноль, если поднял локальную модель через Ollama или LM Studio (тогда упираешься не в счёт, а в своё железо).

То есть jcode не убирает расходы на модель. Он убирает расход на саму оболочку: память, скорость запуска, привязку к одному вендору.

Кому реально стоит ставить

Ставь, если:

• держишь несколько сессий или веток параллельно и упираешься в память;
• хочешь дёргать разные модели из одного места, а не менять инструмент под каждую;
• тебе важна память между сессиями без плясок с плагинами;
• хочешь свободу свалить с любой подписки, не переучивая рабочий процесс.

Не спеши, если:

• у тебя одна сессия, всё летает и ничего не мешает. Тогда смена инструмента это просто вечер, потраченный на настройку;
• ты живёшь внутри экосистемы Claude Code: плагины, скиллы, хуки, MCP. Часть этого придётся собирать заново;
• проект командный и все сидят на одном стеке. Тащить свой инструмент в общий процесс это отдельный разговор с командой.

Как проверить за вечер

1. Поставь параллельно, Claude Code при этом не сноси.
2. Возьми задачу, которую уже делал: правку в знакомом проекте, где понятно, как выглядит хороший результат.
3. Подключи провайдера, которым пользуешься каждый день.
4. Открой две-три сессии сразу и посмотри в Activity Monitor, что происходит с памятью.
5. Сравни не «вау-эффект», а две вещи: сколько ты ждёшь и сколько раз пришлось объяснять контекст заново.

Если после этого возвращаться не хочется, значит инструмент твой. Если вернулся, ты потерял вечер и точно понял, за что платишь в старом.

Ещё по теме: всё про Claude Code и 5 плагинов, которые ставлю первыми.