π师傅

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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。

0.8 之后，它进化成了什么

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”。

现在它已经能做什么

1. 真正驻留在桌面的 AI

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

2. 不只是一个助手，而是一套组织

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。

3. 不是一次性问答，而是长期任务推进

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

4. 不只是会调工具，还会审工具

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。

5. 不只是本地聊天，还能接远程渠道

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

6. Skill + MCP 工作区

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。

7. 长期记忆、自动归档、上下文治理

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”。

8. 多模型、多供应商统一运行

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

9. 桌面交互体验已经重做过很多轮

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

一个典型工作流

临时协作

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

长期事项推进

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

开发 / 运维辅助

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

为什么它和普通 AI 客户端不一样

很多 AI 产品的问题，不是模型不够强，而是系统层太薄：

常见问题	结果
只有聊天，没有任务	AI 只能回答，不能持续推进
没有稳定身份和组织	所有事都塞给一个角色
没有长期工作区	每轮都像失忆重开
工具没有治理	容易失控，也难追责
记忆全靠堆上下文	成本高、稳定性差

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

技术栈

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

构建与开发

# 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

平台与更新

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。

数据与隐私

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

适合谁

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

Arch Linux 安装（yay）

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/

致谢

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。

许可证

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

π师傅