https://github.com/swair/prosophor

Prosophor is the industry's first Agent CLI tool based on a plugin-driven proactive trigger architecture. It pioneers an innovative paradigm shift, evolving the traditional passive response model into initiative-driven predictive interaction. QQ Group: 1095799441
https://github.com/swair/prosophor

active claude claude-code proactive-multimodal-interaction-agent

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Prosophor is the industry's first Agent CLI tool based on a plugin-driven proactive trigger architecture. It pioneers an innovative paradigm shift, evolving the traditional passive response model into initiative-driven predictive interaction. QQ Group: 1095799441

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/swair/prosophor
• Owner: Swair
• License: apache-2.0
• Created: 2026-04-01T12:41:52.000Z (4 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2026-05-03T08:48:45.000Z (2 months ago)
• Last Synced: 2026-05-03T10:25:51.871Z (2 months ago)
• Topics: active, claude, claude-code, proactive-multimodal-interaction-agent
• Language: C++
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README

          
# Prosophor



[**English**](README_en.md) | **中文**





**主动式 Agentic CLI —— 从被动响应到主动交互**

[![C++17](https://img.shields.io/badge/C%2B%2B-17-blue?logo=cplusplus&logoColor=white)](https://en.cppreference.com/)

[![License: Apache 2.0](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-green.svg)](LICENSE)

[![Platform](https://img.shields.io/badge/Platform-Linux%20%7C%20macOS%20%7C%20Windows-lightgrey.svg)]()



---

## 📋 目录

- [概述](#概述)

- [白皮书：核心架构](#白皮书核心架构)

- [主动触发架构 — 核心创新](#主动触发架构--核心创新)

- [角色系统](#角色系统)

- [LLM 提供者与模型切换](#llm-提供者与模型切换)

- [工具系统](#工具系统)

- [配置指南](#配置指南)

- [MCP 协议](#mcp-协议)

- [SDL 图形界面](#sdl-图形界面)

- [上下文压缩与记忆](#上下文压缩与记忆)

- [权限管理](#权限管理)

- [技能系统](#技能系统)

- [LSP 集成](#lsp-集成)

- [Cron 调度器](#cron-调度器)

- [斜杠命令](#斜杠命令)

- [快速开始](#快速开始)

- [从源码构建](#从源码构建)

- [项目结构](#项目结构)

- [许可证](#许可证)

---

## 概述

Prosophor 是一个基于 **C++17 原生构建**的主动式 Agentic CLI。它超越了传统的命令-响应范式，通过**插件化的主动触发架构**实现自主感知上下文、预判需求并主动发起交互。

| 维度 | 传统 CLI | Prosophor |

|------|---------|-----------|

| **交互方式** | 被动响应 | **主动触发**（定时/空闲/空闲一次） |

| **架构** | 单体 | **插件化**（热插拔触发插件） |

| **LLM** | 单一供应商 | **多 LLM**（Claude、Ollama、OpenAI 兼容、本地 GGUF） |

| **运行环境** | Node.js / 解释型 | **原生 C++**（零运行时依赖） |

| **协议** | 专有 | **Apache 2.0** |

### 核心定位

| 方面 | 说明 |

|------|------|

| **运行环境** | C++ 原生编译，零运行时依赖 |

| **核心能力** | 主动感知、自主规划、工具调用、环境反馈 |

| **交互范式** | 被动响应 + 主动触发双模式 |

| **支持 LLM** | Anthropic (Claude)、Ollama (本地模型)、OpenAI 兼容接口、llama.cpp (本地 GGUF) |

| **前端** | 终端 TUI + SDL 图形 UI（ImGui、动态角色、Galgame 模式） |

---

## 白皮书：核心架构

### 架构哲学

Prosophor 的架构建立在**引擎与表现层的清晰分离**之上。`prosophor_core` 静态库包含所有业务逻辑，无任何 UI 依赖；前端（终端 TUI 和 SDL 图形 UI）通过注册回调来接收输出和处理权限。

```

前端层：

  ┌───────────────────────┐      ┌──────────────────────────────┐

  │   终端 TUI             │      │   SDL 图形 UI               │

  │   (AiCoding)           │      │   VirtualSprite             │

  │   - 行输入             │      │   - HOME / VIRTUAL_HUMAN    │

  │   - 流式输出           │      │   - GALGAME / TERMINAL      │

  │   - 权限提示           │      │                              │

  └──────────┬─────────────┘      └────────────┬─────────────────┘

             │ SetOutputCallback              │

             │ SetPermissionCallback          │

             ▼                                ▼

  ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐

  │  AgentEngine（单例）                                         │

  │  ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐             │

  │  │ 工具注册 │ 会话管理 │ 供应商   │ 命令注册  │             │

  │  │   表     │  器      │ 路由器   │   器     │             │

  │  ├──────────┼──────────┼──────────┼──────────┤             │

  │  │ 记忆管理 │  LSP     │  MCP     │  Cron    │             │

  │  │   器     │ 管理器   │  客户端  │ 调度器   │             │

  │  └──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘             │

  └────────────────────────────────────────────────────────────┘

```

### AgentEngine — 中央编排器

`AgentEngine` 是 Prosophor 的单例核心，为前端提供关键方法：输出回调（接收 Agent 响应状态变化）、权限回调（工具调用授权）、用户消息处理（自动识别斜杠命令并路由）、直接执行斜杠命令、切换活跃角色、以及停止当前会话。

**初始化序列**：

1. 从 `~/.prosophor/settings.json` 加载配置

2. 初始化 MemoryManager（加载工作区文件，启动文件监听）

3. 初始化 ToolRegistry（注册所有内置工具）

4. 初始化 AgentSessionManager（创建默认会话）

5. 初始化 ProviderRouter（加载供应商配置）

6. 初始化 LspManager（启动语言服务器）

7. 初始化 CommandRegistry（注册所有斜杠命令）

8. 使用默认角色创建初始会话

9. 若 `auto_start: true` 则自动启动本地模型服务器

### REACT Agent 循环

`AgentCore::Loop()` 实现了 **REACT 范式**（推理 + 行动）：

```

用户消息

    │

    ▼

  1. 处理 @file 文件引用

  2. 检查是否需要上下文压缩

  3. 从会话状态 + 角色配置构建请求

    │

    ▼

  4. 调用 LLM（流式或阻塞）

     思考模式：kThinkingStart → kThinkingDelta → kThinkingEnd

     内容输出：kContentStart → kContentDelta → kContentEnd

    │

    ▼

  ┌─ 有工具调用？ ─┐

  │                │

  是              否

  │                │

  ▼                ▼

  执行每个工具：   有文本回复？

  - 检查停止标志     │           │

  - 执行工具       是          否

  - 截断结果        │           │

  - 追加历史        ▼           ▼

  iterations++    返回响应   错误：意外的

  if < max_iterations:         响应格式

    → 回到步骤 3

  else: 停止

```

**关键设计决策**：

- **流式优先**：启用流式时，循环推送细粒度的流事件（`kThinkingStart/Delta/End`、`kContentStart/Delta/End`），实现实时 UI 渲染

- **工具结果截断**：大工具输出智能截断，保留首尾行，中间显示 `[... N lines omitted]`

- **自动压缩**：当消息超出可配置阈值时，每次 LLM 调用前触发上下文压缩

### 输入模型与中断策略

连续输入走 **pending buffer 生产-消费模式**：所有消息追加到 buffer，单 task 内循环 swap 消费，buffer 空即结束：

```

输入 A → buffer=[A] → task_active=true → 提交 StartChain

输入 B → buffer=[B] → task_active=true → 追加

输入 C → buffer=[B,C] → task_active=true → 追加

                           StartChain task: swap([A]) → 合 → Loop("A")

                                            swap([B,C]) → 合 → Loop("B\n\nC")

                                            buffer 空 → task_active=false

```

中断只通过 Ctrl+C `/stop` 触发，且只在**完整对话轮次边界**生效：

```

[User, Asst] ← 完整成对

               ↓ 检查 IsStopRequested()

               是 → 干净返回（messages 成对，cache prefix 可用）

               否 → 下一轮

```

禁止中断点：流式推理中、工具执行中。保证 `messages_` 始终 `[User, Asst]` 成对，不产生孤立的 user 消息，不影响 prompt cache。

### 供应商系统与路由

`ProviderRouter` 根据角色配置动态路由请求，通过角色 ID 或供应商名称将角色映射到绑定的供应商。

**四种供应商类型**，均实现统一的 `LLMProvider` 接口：

- `AnthropicProvider` — Anthropic Messages API（SSE 流式）

- `OpenAIProvider` — OpenAI 兼容 API（也支持 DeepSeek 等）

- `OllamaProvider` — 通过 Ollama 提供本地模型

- `llama.cpp` — 通过 llama-server 提供本地 GGUF 模型

**会话级供应商覆盖**：用户通过 `/model` 或 `/provider` 命令切换供应商/模型时，会话会创建角色的可变副本，更新供应商实例、base_url、api_key 和模型参数——不影响共享的角色定义。这允许多个使用同一角色模板的并发会话拥有不同的覆盖配置。

### 记忆架构

Prosophor 实现了**双层记忆架构**：

```

                         记忆架构

  ┌──────────────────────────────┬──────────────────────────────┐

  │      角色记忆                 │       会话历史                │

  │      （长期）                 │       （短期）                │

  ├──────────────────────────────┼──────────────────────────────┤

  │ ~/.prosophor/memories/       │ ~/.prosophor/sessions/       │

  │   {role_id}/                 │   {session_id}/history/      │

  ├──────────────────────────────┼──────────────────────────────┤

  │ 习惯与偏好                    │ 完整对话轨迹                  │

  │ 学到的模式                    │ 工具执行结果                  │

  │ 关键决策                      │ 中间决策                     │

  │ 每日总结                      │ 工作区上下文                  │

  ├──────────────────────────────┼──────────────────────────────┤

  │ 跨项目、跨会话持久化           │ 仅在当前项目会话内有效          │

  │                              │（可压缩或清除）               │

  └──────────────────────────────┴──────────────────────────────┘

```

**MemoryConsolidationService（记忆沉淀服务）**：

- 从对话中提取**关键决策**，分为四类：设计决策、代码变更、未解决问题、经验教训

- 每 N 条消息触发一次（可配置阈值，默认 30）

- 将沉淀后的摘要保存到角色记忆目录

- 生成会话退出摘要，实现跨会话的连续性

---

## 主动触发架构 — 核心创新

传统工具等待命令，Prosophor 通过**插件化三层架构**主动感知和响应：

```

插件社区（上传 → 审核 → 分发 → 更新）

                          │

                          ▼

插件层 ─ 触发脚本 + 模式配置 + ACTIVE.md

调度层 ─ periodic / idle / idle_once · 优先级

执行层 ─ AgentCore + ToolRegistry + LLM 联动

```

### 触发模式

| 模式 | 触发条件 | 用途 |

|------|---------|------|

| `periodic` | 每隔 N 秒 | 关键告警（硬件温度、错误日志） |

| `idle` | 空闲 N 秒后 | 提醒、建议 |

| `idle_once` | 每次空闲触发一次 | 一次性引导 |

### 插件结构

每个插件位于 `~/.prosophor/active/{plugin_name}/` 目录下：

- `cpu_temperature_monitor/` — `trigger_mode.cfg`（模式=periodic，间隔=60秒），`trigger.py`（检测脚本），`prompt.md`（含 {变量} 的 LLM 提示模板）

- `file_organizer/` — `trigger_mode.cfg`（模式=idle，阈值=300秒），`trigger.py`，`prompt.md`

- `new_user_guide/` — `trigger_mode.cfg`（模式=idle_once，阈值=120秒），`trigger.py`，`prompt.md`

### ActiveInteractionManager — 交互后主动行为

在定时触发之外，交互后主动行为增加了两个功能：

- **用户提问后 5 分钟**：主动推荐相关问题

- **用户提问后 10 分钟**：总结对话并保存到 changelog

这形成了完整的闭环：Prosophor 不仅能主动发起交互，还能反思自身的交互经历以深化上下文理解。

---

## 角色系统

角色定义为 `~/.prosophor/roles/` 下的 **Markdown 文件 + YAML 前置元数据**。每个角色是一个完整的 Agent 人格，拥有独立的供应商绑定、模型、性格、工具、技能和长期记忆。

### 内置角色

| 角色 | ID | 供应商 | 模型 | 性格 |

|------|----|--------|------|------|

| **默认助手** | `default` | openai | google_gemma-4-E4B-it | 平衡、全能 |

| **代码专家** | `coder` | ollama | qwen3:8b | 简洁、编码优先 |

| **架构师** | `architect` | ollama | qwen3:8b | 结构化、设计优先 |

| **审查员** | `reviewer` | ollama | qwen3:8b | 注重细节、批判性 |

| **教师** | `teacher` | ollama | qwen3:8b | 耐心、教育型 |

### 角色字段

角色定义包含：身份字段（ID、名称、描述、头像表情）；供应商绑定（使用哪个供应商协议、默认模型、温度、最大 token、流式开关、思考模式开关）；性格配置（性格类型和详细提示词）；系统指令；能力配置（技能白名单、工具白名单）；行为约束（最大工具调用轮次、自动确认工具）；以及专属记忆目录。

### 运行时覆盖机制

用户通过 `/model` 或 `/provider` 命令运行时切换供应商/模型时，系统创建角色的可变副本、将会话的角色指针重定向到该副本、更新供应商实例和连接参数、在所有供应商条目中搜索匹配模型以找到正确端点、而原始角色定义保持不变。这种设计允许多个使用同一角色模板的并发会话拥有不同的覆盖。

---

## LLM 提供者与模型切换

Prosophor 将所有 LLM 供应商抽象到统一接口之后，支持在会话、命令级别动态切换——一条命令即可完成，无需重启。

### 极简设计

与其他需要编辑配置文件或重启才能切换模型的 Agent 框架不同，Prosophor 只需要 **`/model [名称]`** 或通过索引 **`/model [索引]`**（例如 `/model 2` 选择第二个可用模型）即可切换。切换整个供应商（`/provider ollama`）或切换角色（`/role coder`）同样简单——每条命令创建新会话，新配置自动解析完成。

### 支持的供应商

| 供应商 | 协议 | 最适合 |

|--------|------|--------|

| **Anthropic** | anthropic-messages（SSE 流式） | 支持思考/推理的 Claude 模型 |

| **OpenAI 兼容** | openai-chat-completions | DeepSeek、GPT 等任意 OpenAI 格式 API |

| **Ollama** | openai-completions（通过 Ollama） | 本地模型（Qwen、Gemma 等） |

| **llama.cpp** | openai-chat-completions（通过 llama-server） | GGUF 本地推理 |

统一的供应商接口定义了四个核心操作：非流式聊天、带事件回调的流式聊天、以及序列化/反序列化（每个供应商针对自己的线路格式实现）。

### 模型切换命令

| 命令 | 功能 |

|------|------|

| `/model [名称]` | 按名称切换模型（如 `/model gpt-4o`） |

| `/model [索引]` | 按索引切换模型（如 `/model 2`） |

| `/provider [名称]` | 切换供应商（如 `/provider ollama`） |

| `/role [ID]` | 切换角色（使用角色默认模型创建新会话） |

| `/setup` | 自动检测硬件、扫描 GGUF 模型、生成配置 |

**切换行为**：`/model deepseek-v4-pro` 或 `/model 2` 在所有供应商条目中搜索模型，找到匹配的 agent 配置，更新角色的可变副本。`/role coder` 使用 coder 角色的供应商/模型创建全新会话。供应商特定的 api_key 和 base_url 自动从配置中解析——无需编辑文件。

### 配置结构

每个供应商支持**多个条目**（数组），每个条目有自己的 api_key 和 base_url。每个条目包含多个 **agent 配置**，指定模型、温度、max_tokens 和上下文窗口。例如，Anthropic 供应商条目可以定义一个使用 `claude-sonnet-4-6`（温度 0.7）的 "default" agent 和一个使用 `claude-haiku-4-5`（温度 0.1）的 "fast" agent。DeepSeek 的 OpenAI 兼容条目可以定义 "default" 为 `deepseek-v4-pro`，"fast" 为 `deepseek-v4-flash`（启用思考）。

### 请求构建管道

请求构建器从会话状态收集：模型（来自角色，可能被覆盖）；base_url（从供应商条目通过 agent 配置查找解析）；api_key（来自供应商条目）；完整对话历史；系统提示词（角色系统提示词 + 性格 + 加载的记忆文件）；工具列表（按角色工具白名单过滤）；以及思考模式标志（根据角色配置逐请求启用/禁用）。

---

## 工具系统

`ToolRegistry` 通过基于 schema 的注册系统集中管理所有工具。

### 内置工具

| 类别 | 工具 |

|------|------|

| **文件操作** | `read_file`、`write_file`、`edit_file`、`file_search` |

| **Shell 执行** | `bash`、`background_run` |

| **搜索** | `web_search`、`web_fetch` |

| **Git** | `git_status`、`git_diff`、`git_log`、`git_commit`、`git_add`、`git_branch`、`git_checkout`、`git_push` |

| **MCP** | `mcp_list_tools`、`mcp_call_tool`、`mcp_list_resources`、`mcp_read_resource` |

| **Agent** | `agent`（子任务分解与委派） |

| **计划** | `plan`、`task` |

| **Token** | `token_count`、`token_usage` |

| **记忆** | `memory_search`、`memory_get` |

| **补丁** | `apply_patch` |

### 工具执行流程

当 LLM 返回工具调用时，每个调用经过以下流程：权限检查（允许→继续，拒绝→返回错误给 LLM，询问→用户回调），然后执行。成功结果截断为首尾行加 `[... N lines omitted]` 指示；错误完整返回以确保 LLM 有完整诊断上下文。结果追加到消息历史，循环继续。

### 权限集成

工具执行受权限管理器控制，支持：按工具名、命令模式、路径模式的模式匹配；三种模式（Allow 自动批准、Deny 自动拒绝、Ask 交互询问）；降级逻辑（连续 N 次拒绝后自动允许，默认 3 次）；可配置级别：auto、default、bypass。

---

## 配置指南

### 配置文件位置

首次启动自动生成配置于 **`~/.prosophor/settings.json`**。

### 配置概览

配置文件包含以下顶层部分：

- **default_role**：启动时激活的角色（如 "default"）

- **log_level**：日志详细程度（debug、info、warn、error）

- **providers**：每个供应商类型（anthropic、openai、ollama）映射到一个**条目数组**。每个条目有自己的 api_key、base_url、timeout 和按名称索引的 agent 配置映射。每个 agent 配置指定模型名、温度、max_tokens、context_window 以及是否启用思考模式。

- **local_models**：本地 GGUF 模型配置数组。每个条目指定 model_path（Linux/macOS）、model_path_for_win（Windows 备用路径）、port（默认 8080）、n_gpu_layers（-1=全部 GPU，0=仅 CPU）、n_threads（0=自动检测）、auto_start（是否启动时自动拉起）、start_timeout_ms。

- **security**：包含 permission_level（auto、default 或 bypass）和 allow_local_execute 开关。

### 本地模型设置

`/setup` 命令自动化本地模型配置：

1. 检测 **NVIDIA GPU**（通过 nvidia-smi）→ 设置 GPU 层为全部

2. 检测 **Apple Silicon**（通过 sysctl）→ 启用 Metal

3. 回退到 **CPU** → 自动检测线程数

4. 扫描常见目录查找 `.gguf` 文件

5. 使用最优参数生成 `settings.json`

### 模型自动启动

当 `auto_start: true` 时，引擎在创建任何会话前自动启动 llama-server。启动/停止脚本位于 `~/.prosophor/bin/scripts/`。

---

## MCP 协议

Prosophor 实现了完整的 **Model Context Protocol (MCP)** 客户端，用于标准化工具/资源/提示共享。

### 传输方式

| 传输方式 | 说明 |

|----------|------|

| **stdio** | 服务器作为子进程 stdin/stdout |

| **SSE** | 通过 HTTP 的服务端推送事件 |

| **WebSocket** | 双向 WebSocket |

### MCP 服务器管理

- `/mcp list` — 列出已连接的服务器

- `/mcp add <名称> <类型> <配置>` — 添加服务器

- `/mcp remove <名称>` — 移除服务器

### MCP 客户端能力

MCP 客户端可以连接服务器（stdio、SSE 或 WebSocket）、发现工具、调用工具、读取资源和获取提示。MCP 工具动态注册到 ToolRegistry 中，作为原生工具暴露给 LLM。

---

## SDL 图形界面

当使用 `PROSOPHOR_SDL_UI=ON` 构建时，Prosophor 提供基于 SDL3 和 ImGui 的完整图形界面。

### UI 模式

| 模式 | 说明 |

|------|------|

| **HOME** | 仪表板 / 启动器屏幕 |

| **VIRTUAL_HUMAN** | 带聊天的动态角色伴侣 |

| **GALGAME** | 视觉小说风格交互 |

| **TERMINAL** | 应用内终端模拟 |

### 视觉组件

| 组件 | 说明 |

|------|------|

| **AnimeCharacter** | 动画动漫风格角色渲染 |

| **PixelCharacter** | 像素风角色与精灵动画 |

| **CharacterSprite** | 多帧精灵系统 |

| **OfficeBackground** | 办公室场景背景 |

| **ChatPanel** | 聊天消息显示 |

| **StatusBar** | Agent 状态可视化 |

| **HeaderBar** | 会话信息与控制 |

### 状态到视觉的映射

Agent 状态观察器将运行时状态映射到视觉属性：`THINKING` 触发角色思考动画、`EXECUTING_TOOL` 显示工具执行指示器、`STREAM_CONTENT_TYPING` 显示打字动画、`STATE_ERROR` 显示错误状态视觉反馈。

---

## 上下文压缩与记忆

### CompactService

三种压缩策略：

| 策略 | 行为 |

|------|------|

| **Summary** | 用 AI 摘要替换旧消息，仅保留摘要 |

| **Truncate** | 仅保留最近 N 条消息，丢弃其余 |

| **Hybrid** | 生成摘要 + 保留最近 N 条消息 |

**触发条件**可按角色配置：自动压缩开关、消息数阈值（默认 100）、始终保留的最近消息数（默认 20）、以及 token 数阈值（默认 ~100k）。

### MemoryConsolidationService（记忆沉淀服务）

通过**关键决策提取**提供结构化记忆管理——将对话解析为结构化记录，包含类型（设计决策、代码变更、未解决问题、经验教训）、内容描述、相关文件和时间戳。还生成**会话退出摘要**，保存到角色记忆以实现跨会话连续性。

### 对话摘要 (Dialog Summarization)

零额外 API 调用的贝尔曼衰减摘要循环：

```

ApplyDialogStrategy (pre-request):

  [ts]

  [摘要]  ← 上一轮 running_summary（如有）

  {message}

  → LLM 回复末尾自动生成 [摘要]

ExtractDialogSummary (post-response):

  assistant.summary = [摘要] 内容  → 下一轮注入

  [摘要] 保留在 content 中          → cache prefix 不中断

```

**递推公式**：`每轮摘要 = 本轮内容 + γ × 上轮摘要`，关键决策不衰减。

**配置**：`settings.json` 根字段 `"enable_summary": false` 关闭摘要模式，回退为纯对话模式。

### Token 追踪器

记录每个模型和聚合的：token 用量（输入、输出、缓存读/写）、API 计时和重试次数、带可配置模型定价的成本估算、工具调用指标、网络搜索请求、以及代码变更统计。

---

## 权限管理

三级权限系统，规则匹配顺序：Deny 规则 → Ask 规则 → Allow 规则。匹配到规则则应用其动作；未匹配则回退到默认模式。

**规则模式**使用 glob 匹配：工具名（如 `bash`、`read_*`、`*`）、bash 工具的命令模式（如 `git *`、`npm install *`）、以及文件工具的路径模式。

**拒绝追踪**：同一工具被连续拒绝 3 次后自动允许，减少干扰。

---

## 技能系统

技能通过 `SKILL.md` 文件定义（YAML 前置元数据），支持：环境门控（所需二进制、环境变量、OS 限制）、多种安装方式（node、go、uv、download、apt、brew）、斜杠命令、以及多目录加载与去重。

---

## LSP 集成

LSP 管理器提供语言服务器协议集成：跳转到定义、查找引用、悬停信息、文档和工作区符号、诊断、代码格式化、以及 LSP 服务器生命周期管理。

---

## Cron 调度器

内置 Cron 调度器，支持：标准 5 字段 cron 表达式、循环和一次性任务、持久化到 `.claude/scheduled_tasks.json`、以及任务的暂停/恢复/删除/立即执行。

---

## 斜杠命令

| 命令 | 功能 | 命令 | 功能 |

|------|------|------|------|

| `/help` | 帮助 | `/clear` | 清除历史 |

| `/plan` | 计划模式 | `/compact` | 压缩上下文 |

| `/model` | 切换模型 | `/provider` | 切换 LLM 供应商 |

| `/role` | 切换角色 | `/roles` | 列出角色 |

| `/session` | 会话管理 | `/sessions` | 列出会话 |

| `/server` | 本地模型服务器 | `/setup` | 自动配置本地模型 |

| `/mcp` | MCP 服务器 | `/skill` | 技能管理 |

| `/cost` | 成本统计 | `/status` | 系统状态 |

| `/diff` | Git diff | `/commit` | Git 提交 |

| `/tasks` | 任务管理 | `/config` | 编辑配置 |

| `/context` | 查看上下文 | `/doctor` | 系统诊断 |

| `/effort` | 设置推理力度 | `/autocommit` | 自动提交开关 |

| `/memory` | 记忆管理 | `/summary` | 会话摘要 |

| `/permissions` | 权限设置 | `/history` | 会话历史 |

| `/token` | Token 用量 | `/bye` | 退出 |

---

## 快速开始

### 安装

**macOS / Linux**（一条命令）：

```

curl -fsSL https://aicodingbox.com/install.sh | bash

```

**Windows**（PowerShell）：

```

irm https://aicodingbox.com/install.ps1 | iex

```

或者通过包管理器：

| 平台 | 命令 |

|------|------|

| **Homebrew** (macOS/Linux) | `brew install Swair/tap/prosophor` |

| **Scoop** (Windows) | `scoop install prosophor` |

| **WinGet** (Windows) | `winget install Swair.prosophor` |

### 运行

```

prosophor

```

首次启动会自动生成 **`~/.prosophor/settings.json`**。编辑它以添加你的 API 密钥并配置供应商。

### 快速配置

至少设置一个供应商，填写 API 密钥和模型。配置文件使用 JSON 格式，供应商条目为数组——每个条目有自己的 api_key 和 base_url，并包含按名称索引的 agent 配置，指定模型、温度等参数。

---

## 从源码构建

### 环境要求

| 组件 | 要求 |

|------|------|

| 编译器 | C++17 或更高（GCC 9+、Clang 12+、MSVC 2019+） |

| CMake | 3.20+ |

| 依赖 | spdlog、nlohmann/json、libcurl、OpenSSL（自动下载） |

### 构建

```

git clone https://github.com/Swair/prosophor.git

cd prosophor

make build

```

或手动：

```

mkdir -p build && cd build

cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

make -j$(nproc) && make install

```

### 构建选项

| 选项 | 默认 | 说明 |

|------|------|------|

| `PROSOPHOR_BUILD_LLAMA` | ON | 构建 llama.cpp 以支持本地 GGUF 推理 |

| `PROSOPHOR_SDL_UI` | OFF | 构建 SDL 图形 UI（需要 SDL3 开发库） |

跳过 llama.cpp 构建：

```

cmake .. -DPROSOPHOR_BUILD_LLAMA=OFF

```

### 构建变体

| 目标 | 说明 |

|------|------|

| `prosophor_core` | 静态库——纯业务逻辑，无 UI 依赖 |

| `prosophor` (TUI) | 核心 + 终端 UI |

| `prosophor` (SDL) | 核心 + SDL/ImGui 图形 UI |

### 测试

```

make test

```

或：

```

cd build && ctest --output-on-failure

```

---

## 项目结构

```

├── CMakeLists.txt              # 顶层 CMake 构建

├── Makefile                    # 便捷构建目标

├── config/

│   └── .prosophor/             # 配置目录

│       ├── settings.json       # 主配置文件

│       ├── roles/              # Agent 角色定义

│       ├── active/             # 主动触发插件

│       └── workspace/          # 工作区配置

├── main_src/

│   ├── prosophor_core/         # 静态库（零 UI 依赖）

│   │   ├── agent_engine.cc/h   # 中央编排器

│   │   ├── command_registry.cc/h  # 斜杠命令系统

│   │   ├── core/               # AgentCore、REACT 循环、压缩、记忆

│   │   ├── config/             # 配置系统

│   │   ├── managers/           # 会话、记忆、插件、权限、本地模型管理

│   │   ├── mcp/                # MCP 协议客户端

│   │   ├── network/            # HTTP 客户端、本地模型工具

│   │   ├── providers/          # LLM 供应商（Anthropic、OpenAI、Ollama）

│   │   ├── services/           # LSP、Cron、TTS

│   │   └── tools/              # 工具实现

│   ├── ai_coding/              # 终端 UI 前端

│   ├── common/                 # 通用工具（文件、字符串、时间、日志）

│   ├── platform/               # 跨平台抽象层

│   ├── media_engine/           # SDL/ImGui 渲染引擎

│   ├── scene/                  # SDL 场景（首页、galgame、角色）

│   ├── virtual_sprite/         # SDL 前端入口

│   └── components/             # SDL UI 组件

├── tests/                      # GoogleTest 测试

├── scripts/                    # llama-server 启停脚本

├── assets/                     # 游戏资源（图片、音频）

└── docs/                       # 文档

```

---

## 许可证

Apache-2.0 · [LICENSE](./LICENSE)

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