工具邊界先看檔案怎麼動
llm-coding-agent 0.1a0 把 llm 這個 Python 函式庫當成 agent framework 使用，做出一個 Claude Code 風格的 coding agent。安裝方式走 PyPI prerelease，可用 uvx --prerelease=allow --with llm-coding-agent llm code 直接啟動。這個版本仍是 alpha，適合看介面形狀和工具邊界，不適合直接放進高權限工作區自動跑。
agent 只有幾個檔案和命令工具，列檔、讀檔、搜尋、用 exact string 編輯、覆寫檔案和執行 shell command。edit_file 要 old_string 完整吻合，預設還要求唯一位置，這讓變更可以回傳 diff 供檢查；缺點是格式稍有差異就會失敗，模型必須先讀到足夠上下文。read_file 有 offset 和 limit，list_files 會略過 hidden directories、node_modules、pycache，在 git repo 內也會避開 .gitignore 規則涵蓋的檔案，避免一開始就把工作區塞爆。
審批策略落在工作目錄和 allowlist
危險面主要在 execute_command 和 write_file。execute_command 在 session root 跑 shell command，預設 timeout 120 秒，最高 600 秒，逾時會殺掉整個 process tree。CLI 提供 --yolo，也能用 --allow 'pytest*' 這類規則放行命令。安全性會落在 root 目錄、approve 參數和 allowlist 分界。導入時要先決定哪些命令可以免審，哪些檔案只能讀不能寫。
開發流程本身也值得看。spec 先由模型產生，再要求用 red/green TDD 分批 commit，每一批都要測試通過並更新文件。產物還出現 Python API，CodingAgent(model='gpt-5.5', root='/path', approve=True).run(...)。工具層已經被包到可嵌入程式的介面，但 model 名稱要確認，工作目錄權限和審批策略也要自己訂。手動測試中，agent 被要求建立一個顯示 ASCII 時間的 Swift CLI app，模型判斷 SwiftUI 不適合真正的 CLI，最後改成可由 swift run 執行的命令列輸出。