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把 LLM 从“聊天网页”推进成“长期工作的桌面 AI 系统”。

π师傅是一个 Windows 优先、同时支持 Linux 发布的桌面 AI 助手。
它不是只会问答的聊天框，而是一个带有：

• 全局热键呼出
• 托盘常驻
• 多人格 / 多部门 / 多模型协作
• 任务与督工
• Skill 与 MCP 工作区
• 自动归档与长期记忆
• 工具执行、审批与审查

的桌面 AI 工作中枢。

如果你想要的是“问一句答一句”的界面，这个项目可能不是重点。
如果你想要的是“能长期推进任务、管理上下文、管理工具边界、管理组织结构”的桌面 AI，这就是它要做的事。

如果你很久没看这个项目，最容易低估的就是：
它已经不是“桌面聊天 + 几个工具”了。

从 0.8 往后，这个项目连续做出了几条非常重的能力跃迁：

• 远程 IM 接入正式成型

  • 个人微信
  • OneBot / NapCat
  • 钉钉 Stream
  • 联系人级收发权限、激活策略、后台入队与会话回流

• 聊天从单轮问答进化成长期协作系统

  • 多会话并行
  • 会话级 Todo
  • 计划模式
  • 督工任务
  • 长对话自动归档与压缩

• 工具链从“能调”进化到“可审、可追溯、可批量评估”

  • 终端审批
  • apply_patch 审批
  • 工具审查模型
  • 批次评估
  • 最终审查报告

• 工作区从“目录概念”进化到“会话级运行环境”

  • 会话主工作目录
  • AGENTS.md 自动注入
  • 私有部门 / 私有人格 / 私有 Skill 刷新

• 模型接入层完成重构

  • 全量迁移到 rust-genai
  • 接入 Codex 协议与账号登录
  • 多供应商、多角色模型分工更稳定

• 桌面体验已经非常不像“套壳网页”

  • 自定义 Markdown 渲染链
  • 图片预览支持缩放与拖拽
  • Windows 安装版 / 便携版自动更新
  • 大量围绕流式、任务、审批、归档的细节打磨

一句话说：

它已经从“桌面 AI 客户端”进化成“带任务系统、组织系统、工作区系统、审查系统、远程渠道系统的桌面 AI 平台”。

• 全局热键唤起 / 隐藏聊天窗
• 系统托盘常驻
• 独立配置窗、聊天窗、归档窗
• 不需要把工作切走到浏览器里

• 主助理 + 部门 + 人格
• 支持把任务委派给下属角色
• 支持后台协作与回流汇报
• 支持私有部门、私有人格、私有工作区

这意味着它不是“一个模型硬扛所有事”，而是开始具备组织化协同能力。

• 任务创建、追踪、提醒、完成
• 督工任务与计划模式
• 会话级 Todo 与任务状态胶囊
• 长期事项可以分阶段推进
• 会话丢失、归档、恢复都有配套链路

• shell_exec / apply_patch 支持审批
• 可配置“工具审查模型”
• 支持单工具评估、批量评估、最终审查报告
• 支持原始变更预览、补丁预览、审查意见回看
• 支持终端与补丁结果写回工具消息，便于后续追踪

项目的目标不是盲目放工具，而是让工具调用可解释、可追溯、可控。

• 支持远程 IM 渠道接入
• 支持联系人级收发控制
• 支持激活策略、冷却与自动发送决策
• 远程消息可以进入统一会话与任务链路

• 支持预设 Skill
• 支持工作区内安装 / 编写 / 刷新 Skill
• 支持 MCP 工具接入
• 能按人格 / 部门边界控制工具能力
• 支持会话主工作目录 AGENTS.md 自动注入提示词

这让 AI 的能力扩展不是“堆插件”，而是有运行时边界、有组织归属的系统化扩展。

• 长对话自动归档
• 上下文压缩与整理
• 低成本记忆回灌
• 会话与归档并行存在
• 后端统一计算上下文占用

项目不追求“无限塞上下文”，而是追求“长期活着且成本可控”。

当前后端统一适配多种 API 形态，包括：

• openai
• anthropic
• gemini
• openai_tts

同时支持：

• 多 API 配置
• 不同角色使用不同模型
• 流式输出
• 工具调用与上下文拼装
• Codex 协议与账号登录
• 多模态输入与图片回退治理

• 聊天窗口流式体验与动画收口
• 自定义 Markdown 渲染链
• 图片预览支持缩放 / 拖拽
• 本地文件链接定位打开
• 输入面板指令系统
• 聊天工具栏、Todo 浮层、模型切换等交互持续打磨

1. 热键呼出聊天窗
2. 粘贴文本、图片、截图或附件
3. 让 AI 直接回答、分析或调用工具
4. 完成后收起窗口，继续当前工作

1. 让 AI 创建任务或计划
2. 设定持续推进目标
3. 由主助理或部门持续跟进
4. 需要时自动回顾上下文与历史改动

1. AI 调用终端或补丁工具
2. 工具结果进入审查链路
3. 用户查看评估意见、补丁内容、最终审查报告
4. 再决定是否继续提交、继续修改或中断

很多 AI 产品的问题，不是模型不够强，而是系统层太薄：

π师傅的方向正相反：

• 给 AI 身份
• 给 AI 部门
• 给 AI 委派链
• 给 AI 工作区
• 给 AI 工具边界
• 给 AI 审查与归档
• 给 AI 长期记忆

• 桌面壳：Tauri 2
• 后端：Rust
• 前端：Vue 3 + TypeScript + Vite
• UI：DaisyUI + Tailwind CSS
• 包管理：pnpm

# 开发模式（前端热重载 + Rust 自动编译）
pnpm tauri dev

# 仅前端 dev server
pnpm dev

# 前端类型检查
pnpm typecheck

# Rust 编译检查
cd src-tauri && cargo check

# 前端测试
pnpm test

# Rust 测试
cd src-tauri && cargo test

# Windows 冒烟测试
pnpm smoke

# 生产构建
pnpm build
pnpm tauri build

当前发布策略：

• Windows 安装版：NSIS
• Windows 便携版：zip + PORTABLE 标记文件
• Linux：.deb / AppImage

当前应用内自动更新覆盖：

• Windows 安装版
• Windows 便携版

Linux 目前保留发布构建链路，但不走应用内自动更新。

• API Key 默认保存在本地
• 对话、任务、归档、工作区、媒体等数据默认保存在本地
• 便携版可切换到可执行文件同级 data/ 目录
• 你可以自行管理、导出、清理这些数据

• 想把 LLM 真正放进桌面工作流的人
• 不满足于“只会聊天”的 AI 工具的人
• 需要长期任务推进与上下文治理的人
• 希望 AI 有组织能力、委派能力、审查能力的人
• 喜欢自己塑造 Skill / MCP / 人格 / 部门体系的人

如果你在 Arch Linux / Manjaro 上，希望从本项目仓库直接安装：

git clone https://github.com/kawayiYokami/P-ai.git
cd P-ai/packaging/arch
chmod +x install-with-yay.sh
./install-with-yay.sh

安装后主要文件位置：

• 可执行文件：/usr/bin/p-ai
• 桌面启动项：/usr/share/applications/p-ai.desktop
• 图标：/usr/share/pixmaps/p-ai.png
• 默认数据目录：~/.config/p-ai/

这个项目能走到今天，离不开这些重要依赖和上游项目：

• Tauri 与相关插件：桌面壳、托盘、全局快捷键、更新能力
• Vue 3：前端响应式基础
• DaisyUI 与 Tailwind CSS：界面系统
• markstream-vue、stream-markdown、Shiki、Mermaid、KaTeX：流式 Markdown 与代码 / 图表渲染
• genai：当前多模型接入层的重要基础，帮助项目统一连接不同模型供应商
• rmcp 与 MCP 生态：工具协议接入
• rusqlite、tantivy、hayro：本地数据、全文检索与搜索能力基础
• reqwest、tokio：网络与异步运行时
• async-openai 与相关模型生态库：模型连接层的重要组成

也感谢所有为本项目贡献想法、测试、反馈和代码的人。

本项目采用 GNU General Public License v3.0。