Oh My Pi-handledning: Bygg en fullständig app med Grok som din kodagent

Varför använda Oh My Pi?

En bra kodagent behöver två saker: en stark agentisk modell och en stark kodharnesk.

Modellen står för intelligensen. För den här handledningen använder vi Grok 4.6, som xAI byggde för kodning, långkörande agenter och fler-stegsarbete över hela kodbaser. Den stöder ett kontextfönster på 500 000 token, bildinmatning, funktionsanrop, kodkörning och webbsökning.

Men även den bästa modellen är begränsad om dess harnesk bara låter den läsa och skriva text. För att arbeta som en riktig utvecklare behöver modellen kunna:

• Inspektera ett repo och redigera filer pålitligt
• Köra kommandon och testa
• Läsa diagnostik och felsöka fel
• Söka i dokumentation och verifiera att ändringarna faktiskt fungerar

Det är vad OMP tillhandahåller: LSP-integration, en riktig felsökare, ihållande kodkörning, webbläsare och webbverktyg, GitHub-integration, minne och parallella underagenter. Tillsammans med modellen skapar de hela den agentiska loopen:

Planera → inspektera → redigera → köra → felsöka → testa → verifiera

Modellen bestämmer vad som ska göras, medan OMP ger den verktygen för att faktiskt göra det. Och eftersom OMP stöder mer än 60 AI-leverantörer är du inte låst till Grok. Samma arbetsflöde gäller oavsett om du kopplar Grok, Claude eller en annan modell.

Installera Oh My Pi

Oh My Pi är en fork av den öppna källkodsagenten Pi, byggd av Stencil Labs, och har snabbt blivit en av de populärare terminalbaserade kodagenterna, med över 34 000 stjärnor på GitHub. Den är utformad för utvecklare som vill ha en färdig kodmiljö utan att lägga tid på att sätta ihop och konfigurera en egen agentstack.

OMP fungerar på Linux, macOS och Windows.

På Linux eller macOS, kör:

curl -fsSL https://omp.sh/install | shDrivs av

På Windows PowerShell:

irm https://omp.sh/install.ps1 | iexDrivs av

Du kan också installera det globalt med Bun (version 1.3.14 eller senare):

bun install -g @oh-my-pi/pi-coding-agentDrivs av

Om kommandot omp inte hittas efter installationen, starta om din terminal eller kontrollera installerarens utdata för installationsplatsen.

Verifiera sedan installationen:

omp --versionDrivs av

Till exempel:

omp/18.0.6Drivs av

Om ett versionsnummer visas är OMP korrekt installerat och kommandot omp är redo att användas.

Ställ in SpaceXAI-åtkomst

För att använda Grok med Oh My Pi har du två alternativ.

Om du bara testar modellen eller följer den här handledningen rekommenderar jag att du använder xAI API. Skapa ett konto på https://console.x.ai/, lägg till en liten mängd förbetalt saldo och generera en API-nyckel. xAI drar användning direkt från ditt saldobelopp, vilket gör det enkelt att kontrollera hur mycket du spenderar.

Om du planerar att använda Grok för kodning regelbundet kan en SuperGrok-prenumeration vara mer rimlig. OMP stöder SuperGrok direkt via SpaceXAI OAuth, så du kan koppla din prenumeration med /login i stället för att betala separat för varje API-anrop.

För den här handledningen använder vi API-metoden eftersom den är enklare att testa och kontrollera kostnaden för.

Skapa din API-nyckel i SpaceXAI:s utvecklarkonsol och spara den säkert. OMP letar automatiskt efter miljövariabeln XAI_API_KEY.

På Linux eller macOS:

export XAI_API_KEY="your-xai-api-key"Drivs av

För att behålla den efter omstart av terminalen:

echo 'export XAI_API_KEY="your-xai-api-key"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrcDrivs av

På Windows PowerShell:

$env:XAI_API_KEY="your-xai-api-key"Drivs av

Du kan kontrollera tillgängliga Grok-modeller med:

omp models xaiDrivs av

Starta Oh My Pi med Grok

Skapa en ny katalog för att testa kodagenten:

mkdir grok-pi-demo
cd grok-pi-demoDrivs av

Initiera ett Git-repo så att OMP kan spåra de ändringar det gör:

git initDrivs av

Starta nu Oh My Pi:

ompDrivs av

Vid första start kan OMP öppna en kort installationsguide för att konfigurera leverantörer, webbsökning och gränssnittet. Du kan också köra omp setup när som helst för att öppna den igen.

Eftersom vi redan konfigurerat miljövariabeln XAI_API_KEY behöver du inte logga in på xAI igen. Tryck på Esc när du är klar med leverantörsinställningarna.

Om du använder SuperGrok-prenumerationen i stället för API-krediter, välj xAI Grok OAuth (SuperGrok eller X Premium+) på inloggningsskärmen.

När OMP är öppet, skriv:

/modelDrivs av

Välj xAI från leverantörslistan och välj:

grok-4.6Drivs av

För att i stället använda den nyare Grok 4.7, välj grok-4.7 här. Allt annat i den här handledningen är detsamma.

OMP visar också användbar modellinformation, inklusive dess kontextfönster, prissättning, resonemangsstöd och visionsförmågor.

Du har nu Grok igång i Oh My Pi som en terminalbaserad kodagent. Härifrån kan den använda OMP:s inbyggda verktyg för att inspektera filer, ändra kod, köra kommandon, köra tester, felsöka problem och ta sig an större utvecklingsuppgifter.

Utforska Oh My Pi:s inbyggda funktioner

Oh My Pi levereras med 31 inbyggda verktyg och stöd för mer än 60 AI-leverantörer, så de flesta kodarbetsflöden fungerar utan att installera ytterligare plugins eller MCP-servrar.

Några av de mest användbara inbyggda funktionerna är:

• Filhantering: Läsa, skapa, redigera, söka och strukturellt ändra filer.

• Terminalåtkomst: Köra skalkommandon och hantera processer direkt från agenten.

• Körning av kod: Köra ihållande Python- och JavaScript-sessioner.

• LSP-integration: Navigera till definitioner, hitta referenser, byta namn på symboler, visa diagnostik och tillämpa kodåtgärder.

• Felsökare: Felsök Python, Go, C/C++ och andra stödda applikationer via DAP-integrationer.

• Webbsökning: Sök i dokumentation, GitHub, Stack Overflow, Reddit, paketrepositorier, forskningsartiklar och övriga webben.

• Webbläsarautomatisering: Öppna och interagera med webbplatser via en Chromium-baserad webbläsare.

• Underagenter: Dela upp större kodningsuppgifter mellan flera agenter som arbetar parallellt.

• GitHub-verktyg: Arbeta med repositories, issues, pull requests, kodsökning och GitHub Actions.

• Minne: Lagra och återkalla användbar projektinformation mellan kodningssessioner.

• Bildförståelse: Inspektera skärmdumpar, diagram och andra lokala bilder.

• Bildgenerering: Generera eller redigera bilder med stödja­de AI-leverantörer.

• Text-till-tal: Generera tal med xAI Grok Voice.

• Fjärrfiler: Läsa filer på fjärrmaskiner via ssh://-sökvägar.

• Sessionshantering: Checkpointa, spola tillbaka, förgrena, återuppta och hantera längre agentsessioner.

• Agentorkestrering: Nyckelord som orchestrate och workflowz i din prompt koordinerar flera underagenter för komplexa uppgifter.

Vissa av dessa verktyg, inklusive GitHub, minne, bildgenerering, text-till-tal och checkpoints, är avstängda som standard. Du kan aktivera dem i OMP:s inställningar.

Med andra ord kan modellen göra mycket mer än att bara generera kod. Via Oh My Pi kan den söka på webben, förstå en kodbas, redigera filer, köra kommandon, felsöka fel, komma ihåg projektkontext och samordna flera agenter från samma terminalgränssnitt.

Bygg ett projekt med Oh My Pi och Grok

I stället för att testa uppsättningen med en enkel kodfråga ger vi den ett komplett projekt och ser hur väl Grok och Oh My Pi hanterar planering, implementation, testning och iteration.

Byt först OMP till planläge (/plan vid skrivande stund):

/planDrivs av

Ange sedan följande prompt:

Build a simple Hospital Management System in Python.

Use Streamlit for the web interface and SQLite for storing data. Keep the project lightweight and easy to run locally.

The app should let hospital staff register patients, add doctors, schedule appointments, admit and discharge patients, and view available beds.

Create a dashboard showing total patients, doctors, appointments, admitted patients, and available beds.

Use a clean sidebar for navigation, simple forms and tables, and realistic sample data.

Organize the Python code properly, create the database automatically, add basic validation, and make all CRUD operations work.

Install any required dependencies, run the application, test the main workflows, and fix any errors.Drivs av

Granska planen

Innan den skrev kod använde Grok OMP:s inbyggda verktyg för att söka relevant dokumentation, kontrollera aktuell information om Streamlit och Python-ekosystemet, granska kraven och resonera om hur applikationen borde struktureras.

Den tog sedan fram en detaljerad implementationsplan uppdelad i sektioner. OMP gör planen interaktiv, så du kan gå mellan sektioner, inspektera enskilda beslut mer i detalj och göra ändringar innan du låter agenten röra projektet.

När du är nöjd, godkänn planen och låt Grok börja bygga.

Låt Grok bygga och testa appen

Efter att planen godkänts var själva implementationen förvånansvärt okomplicerad. Grok skapade projektstrukturen, databasskiktet, Streamlit-gränssnittet, exempeldata och CRUD-funktionalitet, installerade sedan beroenden och testade applikationen.

Den inledande fungerande versionen tog mindre än fem minuter att bygga och testa.

Här spelar ett riktigt kodharnesk roll. Grok genererade inte bara ett block Python-kod och lämnade tillbaka det. Den kunde skapa filer, köra applikationen, inspektera fel, göra korrigeringar och fortsätta tills projektet körde.

Iterera på UI:t

Den första versionen fungerade, men jag gillade inte standardutseendet i Streamlit. Det såg för mycket ut som en vanlig Streamlit-app.

Så jag berättade för agenten vad jag ville ändra, inklusive tema, dashboard-layout, visuell hierarki och hur informationen skulle presenteras. Grok modifierade det befintliga projektet i stället för att bygga om allt från grunden.

Slutresultatet blev ett putsat sjukhushanteringssystem med patienthantering, läkarregister, bokningar, intagningar, sängspårning och rapportering.

Processen visar också värdet av kodagenter: du kan börja med en fungerande version, granska den och fortsätta förfina design och funktionalitet genom enkla uppföljande instruktioner.

En not om kostnad

Det finns en stor nackdel med den här uppsättningen: Grok via API kan bli dyrt för agentisk kodning.

För det här projektet visade SpaceXAI:s användningsdashboard en total kostnad på 11,84 USD, med cirka 19,4 miljoner token behandlade över 938 API-anrop. Det mesta av användningen kom från planering, webbsökning, filredigering, körning av verktyg, testning av applikationen och förfining av UI:t.

För sporadisk testning är API-krediter fortfarande användbara eftersom du kan kontrollera exakt hur mycket du spenderar. Men om du kodar varje dag eller bygger större projekt är en SuperGrok-prenumeration sannolikt ett bättre alternativ, särskilt när agentiska arbetsflöden genererar hundratals anrop under en enda session.

Grok levererade utmärkta resultat, men testet visade också att med kodagenter spelar kostnad och tokenanvändning minst lika stor roll som modellkvalitet.

Avslutande tankar

En sak som blir allt tydligare med kodagenter är att modellen och kodharnesket inte måste komma från samma företag. Standardharnesket runt en modell är inte alltid det bästa sättet att använda den, och utvecklare parar i allt högre grad starka modeller som Claude eller Grok med alternativa kodagenter och terminalbaserade verktyg som passar deras arbetsflöde bättre.

Problemet är att bygga sin egen uppsättning snabbt kan bli tidskrävande. Du börjar installera MCP-servrar, lägga till färdigheter, konfigurera plugins, koppla verktyg och underhålla allting själv.

Det är det jag gillar med Oh My Pi. Det är en kodagent med allt inkluderat, med de flesta av dessa funktioner inbyggda. Du installerar den, kopplar din leverantör eller prenumeration, väljer en modell och börjar koda. Du behöver inte lägga timmar på att sätta ihop agenten innan du faktiskt kan använda den.

Grok fungerade mycket bra med OMP och producerade en solid applikation, men API-kostnaden var högre än väntat. För sporadisk testning är API-krediter okej. Om jag använde Grok för kodning varje dag skulle jag personligen titta på SuperGrok med OMP i stället.

I slutändan handlar det inte bara om vilket företag som har den bästa kodmodellen. Det handlar om att hitta den bästa kombinationen av modell och harnesk för hur du faktiskt arbetar.