天枢 Tianshu-Tui：重新定义 AI 编程助手——把星辰带给每一位开发者

在 AI 编程助手遍地开花的今天，大多数工具仍把大模型当作一个高级"自动补全"——给指令，出代码，循环往复。天枢 (Tianshu) 走了完全不同的一条路：它把 AI 视为有独立认知和判断力的开发伙伴，而不是工具。

把星辰带给每一位开发者 · Models as partners, not tools.

天枢是一个全功能、高性能的终端编程智能体运行时（TUI），由三大核心技术支撑：认知虚拟机 (CVM)、信息素自衰减记忆 (Stigmergy) 和 DeepSeek V4 前缀缓存深度优化。支持 6 大模型提供商，2700+ 测试用例，TypeScript 严格模式，npm 一键安装。

🎯 与传统 AI 编程工具的根本区别

维度	传统 AI 助手	天枢 Tianshu
模型定位	工具 / 代码补全器	开发伙伴，有独立认知
上下文管理	桶式填满→盲目压缩	CVM 结构化认知运行时
记忆机制	静态文件 (MEMORY.md)	信息素自衰减，直接映射代码
缓存策略	无优化	前缀缓存友好，命中率 95-99%
权限控制	二元（允许/拒绝）	三档统一 + 风险分级
多模型	单一提供商	6 家提供商，自适应路由

🧠 核心技术架构

1. 认知虚拟机 (CVM)

这是天枢最核心的创新。在运行时建立了一个独立的虚拟认知层，横跨 5 大运行时阶段：

preTurn（回合前）—— 上下文准备与缓存锚定
afterPerception（感知后）—— 解析模型输出，检测异常行为
postTool（工具后）—— 验证工具执行结果，记录证据
postTurn（回合后）—— 更新认知状态，衰减信息素
postSession（会话后）—— 持久化关键记忆

CVM 按需装配 30+ 生命周期 Hook，在不改变模型权重的前提下，主动拦截并纠正大模型的"服从性漂移"、"注意力衰减"和重复工具调用的 Doom Loop——这些问题在长会话中几乎不可避免，传统工具只能眼睁睁看着 AI 陷入死循环。

2. 信息素记忆 (Stigmergy)

受生物学"化学信息素"机制启发。区别于传统的静态记忆文件，天枢将行为足迹和认知标记直接映射在代码文件上，并随时间自动衰减：

频繁修改的文件 → 信息素浓度高 → AI 访问优先级高
长期未碰的文件 → 信息素逐渐蒸发 → 自动降低上下文权重
跨会话信号通过 pheromones.json 持久化

AI 在你改动最多的模块上会"越用越熟"——就像人脑对常用信息的强化记忆。

3. DeepSeek V4 前缀缓存工程优化

DeepSeek V4 的定价策略中，缓存未命中的费用是命中的 50 倍。天枢的提示词引擎围绕"前缀缓存友好"进行了系统性重构：

冰冻前缀——系统提示词 + 工具定义 + 稳定上下文在会话开始时冻结，永不重写，后续每次请求都命中缓存
增量附录——动态上下文以跨回合 diff 追加注入，不重写历史。每回合增量 ~200 字节 vs 传统全量 ~5KB
Read-ref 去重——对未变化文件的重复读取返回紧凑引用，而非重发完整文件内容
缓存感知压缩——压缩时保留前 2 条消息作为缓存锚点，确保压缩不破坏缓存连续性
可视化诊断——/debug cache 实时显示命中率、未命中原因、每回合缓存历史

📊 实战数据：长会话稳态缓存命中率 95–99%

🌐 多模型协调

天枢支持 6 大主流模型提供商，会话内 /model <name> 随时切换：

提供商	认证方式	旗舰模型
DeepSeek	API Key	deepseek-v4-pro (1M ctx)
Claude	API Key (cc-switch)	opus-4-7 / sonnet-4-5
GLM（智谱）	API Key	glm-5.2
Codex (OpenAI)	OAuth PKCE	gpt-5.5
MiniMax	API Key	MiniMax-M2.7
MiMo	API Key	mimo-v2.5-pro

更厉害的是 自适应模型路由：可以为不同类型的子任务（代码编辑、代码审查、仓库总结等）指定不同模型，系统按通过率 + 延迟评分自动选最优模型——贵的模型用在刀刃上，便宜的模型跑日常活。

🛡️ 三档权限模式

所有权限操作通过统一的 /permission 管理，三档清晰：

模式	命令	行为
Manual	`/permission manual`	每个高风险工具都弹确认。最大控制。
Auto	`/permission auto [N]`	低风险自动执行，高风险需确认。可配每 N 轮检查点。
YOLO	`/permission yolo confirm`	全自动执行，git 回滚兜底。需二次确认。

安全机制不含糊：跳过提示不会禁用工具验证、路径安全、证据追踪、检查点和交付门禁。

👥 团队模式与 Worker 委派

天枢支持将子任务委派给独立的无界面 worker 会话：

类型化 Work Order——code_search、review、verify、patch_proposal、plan 五种标准工单
工具隔离——只读 worker (scout) 与写 worker (patcher) 权限分离
批量调度——多个 work order 并发执行，5 种聚合策略
冲突感知——团队编排时自动检测文件冲突，按 wave 并行调度

Plan 模式更进一步：内置星域委派，复杂计划自动从不同架构视角（天权/瑶光/天机/天府/天璇，均源自中国古代星官名）并行探查，产出标注"待核验"以防盲信。

🎯 Plan Mode —— 先设计，再动手

/plan 实现用户登录模块，支持 JWT + refresh token

Plan Mode 强制设计优先的开发流程：

调研——读取相关代码、理解现有架构
生成方案——结构化计划文档（技术调研、架构图、任务拆解、验证方案），写入 .rivet/plans/<name>.md
提交审批——列出方案要点和备选路径，等待确认
分波执行——批准后按 wave 并行执行，每波过审查门禁

🏛️ 议事会模式 (Council)

/council 这个架构方案有什么潜在问题？ --rounds 2

召集多个专家席位（默认天权、天府、天璇三席）审查计划或设计方案。冲突时可启动第二轮反驳论辩。产出可审计的 Markdown 报告——不是"AI 说对就对"，而是"多方辩论后的结论"。

🖥️ 桌面端

除了 TUI，天枢还提供 跨平台桌面应用（macOS .dmg / Windows .msi / Linux .AppImage）：

+ 菜单一键触达：议事会、团队模式、派子代理、模型切换
推理强度选择器：可视化面板选 Auto/Max/High/Medium/Low/Off
思考计时器："思考中 · explore · 1m 23s"，超 10 分钟变红
@file 文件预览：点击文件名右侧抽屉展示（语法高亮 + 行号）
DeepSeek 余额查询：面板显示账户余额和欠费状态
多会话并发：标签栏管理多个独立会话
watchdog 自动恢复：边界停滞时自动续跑

🧩 可扩展：MCP 协议 & 自定义 Skill

天枢完整支持 MCP (Model Context Protocol)，可接入外部工具服务器（文档搜索、数据库、API），工具以 mcp__<serverId>__<toolName> 形式自动注册到 agent 工具流水线。

内置 Skill 系统支持可复用工作流：

writing-plans——结构化计划写作（含 Mermaid 图）
executing-plans——任务图分解 + wave 执行
subagent-driven-development——委派复杂任务
agent-harness-testing——TDD 可行性探针
research-spec——研究 + spec 工作流

也可以创建自定义 Skill：在 .rivet/skills/ 放一个带 YAML frontmatter 的 .md 文件即可。

📦 快速开始

# 安装（CLI 命令为 rivet，保持向后兼容）
npm install -g tianshu-tui

# 设置 API Key
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx

# 启动
rivet

# 无界面模式
rivet -p "解释 src/agent/loop.ts"

# JSON 输出（便于脚本处理）
rivet -p "列出所有 TODO 注释" --json

也可以从 GitHub Releases 下载桌面安装包。

🔧 技术规格

语言	TypeScript (strict, noUncheckedIndexedAccess)
运行时	Node.js 24.1.0+
TUI 引擎	自研 T9 ANSI 渲染引擎
打包工具	tsup
测试框架	node:test + assert/strict
测试数量	2700+ Passed
许可证	Apache 2.0
Git 集成	可选，解锁 worktree 隔离、检查点回滚、diff 审查

💡 为什么叫"天枢"？

天枢是北斗七星的第一颗星（α Ursae Majoris），又称北斗一、贪狼星。在中国古代星象中，天枢是导航的基准星——"斗为帝车，运于中央，临制四乡"。它离北极星最近，自古以来就是夜空中最可靠的指引。

项目以此命名，寓意 "把星辰带给每一位开发者"——不是让 AI 替代你，而是让它成为你探索代码宇宙时最可靠的导航星。

📌 项目持续活跃开发中，欢迎 Star、Fork 和 PR。联系作者：@huiliyi37