Tianshu-harness

终端里的长会话编程搭子，缓存命中97%还带记忆衰减

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 编程开发 🍴 复刻 99 🐛 待处理 34 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1326
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，定价信息待确认

项目预览

Tianshu-harness 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类编程开发
开发团队huiliyi37
官网地址https://tianshuharness.com
GitHubhttps://github.com/huiliyi37/Tianshu-harness
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-harness,ai-agent,cli,coding-agent,context-management,deepseek,gui,harness,harness-engineering,loop-engineering,personal-ai-assistant,super-agent,tianshu,tianshu-harness,tui
GitHub 星标★ 1326
上线时间2026-06-09 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积44.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-09-25
浏览次数5

项目介绍

天枢（Tianshu-harness）是一个基于 harness 框架的终端编程智能体，用 TypeScript 编写。它主要解决长会话下大模型推理成本高、上下文易丢失的问题：针对 DeepSeek V4 做了前缀缓存工程优化，长会话实测稳态命中率达 97%–99%，且该优化对所有模型可复用。在架构上，它不把大模型仅当工具调用，而是引入认知虚拟机（CVM）、自感知层和信息素（Stigmergy）自衰减记忆，让智能体具备独立判断与认知防护能力，更像一个持续协作的开发伙伴。项目提供 TUI 终端交互界面，覆盖上下文管理、缓存复用与记忆衰减等核心能力，适合在终端里长时间进行编码、调试与多轮任务协作的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-25 · 当前星标 ★ 1326

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Node.js ≥ 24（README 明确要求）
  • macOS / Linux 可用一键安装脚本（bash）
  • Windows 需使用 README 提供的 PowerShell 版安装脚本
  • 桌面端需从 GitHub Releases 下载对应平台安装包（macOS / Windows / Linux）

安装与启动步骤

  1. 1确认 Node 版本

    README 要求 Node.js ≥ 24，先确认本机版本是否满足，低于 24 需先升级 Node。

    node -v

  2. 2一键安装 TUI

    macOS / Linux 执行官方一键安装脚本；Windows 请改用 README 提供的 PowerShell 版本脚本。

    bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huiliyi37/Tianshu-harness/main/scripts/install-tui.sh)

  3. 3或安装桌面端

    也可从 GitHub Releases 页面下载桌面端安装包，开箱即用，与终端 TUI 共用同一 agent 内核。

  4. 4启动终端 TUI

    安装完成后在终端运行主命令进入 TUI 交互界面，rivet 为兼容别名，指向同一入口。

    tianshu

如何确认成功

终端出现天枢 TUI 欢迎页与 GlanceBar 状态栏，即可开始对话协作。

常见问题

Q：Windows 怎么安装？

A：README 说明 Windows 使用 PowerShell 版本的安装脚本；也可直接从 GitHub Releases 下载桌面端安装包，两者内核一致。

Q：命令是 tianshu 还是 rivet？

A：CLI 主命令现为 tianshu，rivet 保留为兼容别名，两者是同一入口；数据目录仍为 ~/.rivet。

Q：支持哪些大模型？

A：文档列出 DeepSeek、GLM、Claude、Codex、Grok、MiniMax、MiMo 等；前缀缓存引擎对所有支持前缀缓存的模型生效。

Q：完整安装说明在哪？

A：README 顶部导航提供 docs/guides/installation.md 安装指南与 docs/user-guide.md 用户手册，可查阅更完整的安装步骤。

注意事项

  • README 快速开始列出三种安装方式，本教程依据节选中可见的方式一（一键脚本）与方式三（桌面端），方式二命令未在节选中出现，未做推测。
  • 版本门槛为 Node.js ≥ 24，版本不足会安装失败。
  • 项目官网为 tianshuharness.com，另提供 AtomGit 镜像仓库。
  • 数据目录沿用开发代号 Rivet 的 ~/.rivet，卸载或清理时注意。

核心亮点

  • 针对 DeepSeek V4 的前缀缓存优化在长会话中实测稳态命中率 97–99%，显著降低重复推理成本
  • 缓存优化不绑定单一模型，其他模型也能复用同一套工程方案
  • 用认知虚拟机、自感知层和信息素自衰减记忆构建智能体，跳出纯工具调用范式，长任务中上下文管理更有层次

不足之处

  • 项目处于早期阶段，星标约 895，生态与周边工具尚不成熟
  • 认知虚拟机、信息素记忆等概念较新，实际效果与稳定性需更多真实场景验证

适用场景

  • 在终端里进行长时间多轮编码任务，需要控制 token 成本并保持上下文连贯
  • 使用 DeepSeek V4 做日常开发助手，希望利用前缀缓存降低推理开销
  • 需要具备记忆衰减与自感知能力的编程智能体，处理跨会话的复杂项目协作

替代项目

Aider、OpenHands、Cline

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