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Factory Droid CLI (commande droid) est l’agent IA d’ingénierie logicielle en ligne de commande de Factory AI.
Protocole : compatible OpenAI
  • Base URL : https://api.orcarouter.ai/v1 (inclut le suffixe /v1)

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Installation

macOS/Linux : 
curl -fsSL https://app.factory.ai/cli | sh
Windows (PowerShell) : 
irm https://app.factory.ai/cli/windows | iex
La commande installée est droid.

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Configuration

Fichier de configuration : ~/.factory/config.json. 
{
  "custom_models": [
    {
      "model_display_name": "OrcaRouter Auto",
      "model": "orcarouter/auto",
      "base_url": "https://api.orcarouter.ai/v1",
      "api_key": "sk-orca-...",
      "provider": "generic-chat-completion-api",
      "max_tokens": 8192
    }
  ]
}
Remplacez orcarouter/auto par un modèle spécifique si vous le préférez, par ex. anthropic/claude-opus-4.8 ou google/gemini-2.5-flash. Les ID de modèles utilisent toujours le format vendor/model.

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Exécution

droid exec -m "orcarouter/auto" --auto low "Reply with exactly: OK"
Sortie attendue : OK.

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Notes

  • Les modèles personnalisés vont dans le tableau custom_models.
  • Utilisez provider: "generic-chat-completion-api" pour le protocole compatible OpenAI.
  • La base_url doit inclure /v1.
  • --auto <low|medium|high> contrôle l’autonomie (ce que l’agent peut faire sans surveillance) — ce n’est pas le contrôle du raisonnement. Voir ci-dessous pour la réflexion.
Extension VS Code : l’extension VS Code officielle de Factory partage le même ~/.factory/config.json que la CLI — l’entrée custom_models ci-dessus s’applique aux deux, sans réglage de point de terminaison distinct dans l’éditeur. Deux réserves : Factory ne teste et n’évalue pleinement que les API officielles Anthropic/OpenAI, et un problème connu peut réacheminer les sous-agents vers Anthropic au lieu de votre modèle personnalisé.

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Activer la réflexion / le raisonnement

Contrôlez l’effort de raisonnement avec le flag -r / --reasoning-effort (distinct de --auto) : 
droid exec -m "anthropic/claude-sonnet-4.6" -r high --auto low "What is 17*23?"
Niveaux : low / medium / high (la valeur par défaut dépend du modèle — les modèles Anthropic sont désactivés par défaut, GPT-5 utilise medium par défaut). Vous pouvez aussi le définir de façon persistante dans settings.json via reasoningEffort. Vérifié : -r high est transmis à OrcaRouter. (Note : les entrées custom_models n’ont pas de champ de raisonnement — contrôlez-le via -r ou settings.json.)