¿Puedes construir Sourcegraph Cody con IA?

Construye la herramienta de sustitución más cercana y honesta inspirada en Sourcegraph Cody; no afirmes que reemplaza su ventaja estructural.
Usa exactamente este stack: Python 3.12 + Typer + SQLite.
Objetivo principal: Construir un asistente de código con IA local al repositorio que indexe un código base, llame a un modelo, proponga diferencias, ejecute pruebas y registre cada cambio.
Comienza desde una carpeta vacía y crea el proyecto completo y funcional.
Haz que el modo predeterminado sea de un solo usuario y privado.
Almacena los datos del usuario localmente, salvo que el objetivo principal requiera la base de datos self-hosted declarada.
No agregues analítica, telemetría, anuncios ni cuentas de terceros.
Guarda todos los secretos y credenciales externas en .env y proporciona .env.example.
Usa datos de muestra realistas, claramente etiquetados y fáciles de eliminar.
Implementa la interfaz pulida más pequeña que complete el flujo principal de principio a fin.
Incluye estados claros de vacío, carga, validación, éxito y error.
Agrega importación y exportación para que el usuario no quede atrapado en la aplicación.
Usa navegación accesible con teclado, etiquetas, estados de enfoque y contraste adecuado.
Valida las entradas no confiables y nunca registres secretos ni contenido de archivos privados.
Excluye deliberadamente estas ventajas del producto de pago: políticas empresariales, telemetría y soporte; calidad de modelos de código de última generación; infraestructura para contextos grandes.
No simules integraciones, efectos de red, datos propietarios, calidad del modelo, cumplimiento ni afirmaciones de seguridad.
Cuando una API externa sea opcional, mantén la aplicación útil sin ella y explica el modo degradado.
Escribe pruebas unitarias específicas para el modelo de datos y el flujo de trabajo más importante.
Agrega una prueba de humo de extremo a extremo que demuestre que el flujo principal funciona.
Crea un README con la configuración, permisos, arquitectura, ubicación de datos, copias de seguridad y limitaciones.
Agrega scripts para instalación, desarrollo, pruebas, compilación y ejecución local con un flujo similar al de producción.
Ejecuta las pruebas y la compilación antes de terminar; luego corrige los errores en lugar de limitarte a describirlos.