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开源桌面 AI 助手 · 聊天与任务进度一目了然 · 实时语音 · 长期记忆
主界面专注聊天:随时看清每个对话进行到哪、还有什么要处理,顺手管理文件、确认它做的每一处改动。需要同时推进多个任务时,Lynn 的命令行还能作为后台 worker,被 Codex / Claude / Qwen 等工具调用。
- 源码与应用: GitHub · LynnMerkyor/Lynn · GitHub Releases · 国内下载镜像
- 模型与 GGUF 镜像: HuggingFace · nerkyor · ModelScope · Merkyor
- 端侧推荐模型: ModelScope 27B Q5_K_M GGUF · HuggingFace 27B Q5_K_M GGUF · 32GB+ 可选 35B-A3B Q5_K_M GGUF
v0.85 的 GUI / CLI 默认对话与任务执行统一走 StepFun 3.7 Flash:优先保证普通对话能回复、工具任务能完成、最终答案可见。本地蒸馏 A3B manager 仍作为显式 Lynn manager run 能力保留;考虑本地部署的并发能力与稳定性,默认切换到本地编排器继续暂缓。
语音主入口同样走 Brain 托管 StepFun Realtime:GUI 麦克风直接进入实时语音;CLI 在当前 Lynn chat 里输入 /voice 或 lynn voice 会就地切到实时语音,状态和采样波形显示在聊天框下方,Ctrl+C 返回聊天。Lynn voice --file/--record 转写、Lynn voice --speak 朗读保存只是辅助工具,不再作为语音主体验。
我们同时储备了一个会快速 拆分 → 分派 → 验收任务的本地编排器模型:用 LoRA（r=64 / α=128 / dropout 0.05,1842 条蒸馏样本)把 DeepSeek-V4-Pro 在「思考开启(thinking-on)」时的多步推理与自我验证思维方式蒸进 Qwen3.6-35B-A3B(MoE,3B 激活)。
编排器有三个硬条件——快、会拆解验收、不乱报完成。实测(同一 harness,thinking-on):
| 维度 | 蒸馏编排器 | 原版 A3B | 说明 |
|---|---|---|---|
| 端到端编排耗时 | 26.6s | 60.7s | 决断不啰嗦,比原版快 2.3×、比云 API 快 2–3× |
| GPQA-Diamond-198 | 80.3%(32K) | 72.7% | 硬推理 +7.6pp |
| MMLU-500 | 90.2% | 91.4% | 知识广度持平 |
| 编排假验证(20×5) | 0 / 20 | 0 / 20 | 自报完成与真实状态一致 |
关键:蒸馏与原版单流 TPS 相同(R6000 ~224 tok/s),但端到端编排快一倍——蒸的是「思维方式」,红利是更少 token 到结论。难题仍以 harness 客观验证 为准,不把模型自报完成当作验收。
📦 端侧默认 GGUF:Merkyor/Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill-GGUF · nerkyor/Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill-GGUF；高配 35B-A3B Q5_K_M GGUF:ModelScope · HuggingFace
与早期
Lynn-V4-Pro-Distill区分:这一版蒸的是 thinking-on 的思维方式,目标「学会怎么想」,直接服务 Agent 编排。
我们自研过 NVFP4 推理引擎,在 Blackwell 上认真啃了几周内核。结论很硬:单流 decode 是带宽 / launch 游戏,自写内核打不过成熟的 llama.cpp。
| 单流 decode(同模型同卡) | tok/s |
|---|---|
| llama.cpp Q4_K_M(Spark sm_121) | 69.77(+MTP 79) |
| 自研 NVFP4(Spark,内核融合后) | ~45 |
| llama.cpp Q4_K_M(R6000) | ~207 |
| 自研 NVFP4(R6000 strict) | ~108 |
所以端侧主推理我们选 llama.cpp(单流最快、生态成熟、全平台),并把实测验证的改进回馈上游:
- #24273 NVFP4 转换 / 后端 / 基准实测指南文档(open,review 中)
不是放弃,是「打得过就用、用得上就贡献」——自研引擎收束为研究资产,前沿 NVFP4 仍在持续科研。
NVFP4 的真正红利不在单流 decode,而在并发吞吐。同一张 R6000,VLLM_MOE_FORCE_MARLIN=1:
| 并发 | 1 | 16 | 64(release soak) |
|---|---|---|---|
| 输出 tok/s | 175 | 1289 | 2434(0 failed) |
NVFP4 vs FP8(同机同 harness):每档都赢 1.14–1.34×。我们把这条 W4A16 NVFP4 Marlin 路径的回归测试 / 文档 / 正确性门禁回馈给 vLLM(3 个 open PR,maintainer review 中):
- #44671 Add ModelOpt W4A16 lm_head regression tests
- #44672 Document ModelOpt W4A16 NVFP4 Marlin path
- #44673 Add speculative decoding correctness gate
V0.80 把 Lynn 带回编程主战场,但不是再做一个单 CLI 或 IDE 插件。最初的方向是探索多 CLI Agent 编排;到 V0.85.6,GUI 不再展示 Fleet 指挥台,右侧也从内部感很重的工作地图收敛为 对话 + 会话进度 + 文件 + 确认改动。本轮同时修复了本地绝对路径读取和 file:// 元问题被误读目录的回归,并行 worker 能力保留在 CLI,给终端、CI 和其他 Agent 无头调用。
这不是“不服务代码”。恰恰相反,Lynn 要把代码任务和业务任务放到同一个调度系统里:
- GUI 会话进度:在 Lynn 桌面端沉淀当前会话、需要处理的信号、最近会话、证据、文件和分支关系。
- CLI 无头 worker:统一调度 Codex、Claude Code、Qwen、codebuddy、Kimi、opencode 或自定义 CLI,每个 worker 可进入独立 worktree。
- 任务协议化:自动生成 task brief,包含 owned files、forbidden files、验收标准、测试命令和提交要求。
- 验收收口:worker 完成后回到 GUI 的 diff、证据、测试门禁和发布流里验收。
@lynn/cli:CLI 包支持Lynn -p、Lynn code、Lynn agents和Lynn worker run,既能给终端用户使用,也能被其他 Agent 调用。
Cursor 解决“我正在编辑这段代码”;Claude Code / Codex CLI 解决“我在终端里让一个 Agent 干活”。Lynn V0.85.6 解决的是下一层问题:长会话、证据、文件、任务和分支关系怎么被看见、同步、验收和收口。
V0.80 的 CLI 是 Lynn 的终端版:跑在命令行里的 AI 编码助手,带终端 TUI、完整 Markdown 渲染、流式输出、工具调用和长任务续跑。它可以独立给人使用,也可以给其他智能体和 CI 当无交互 worker。一行命令装好,不用克隆仓库、不用编译。
# 1. Node requirement: Node.js 20 LTS or 22 LTS with npm.
# Check: node -v should be >= v20.
# macOS: brew install node@20
# macOS/Linux: nvm install 20 && nvm use 20
# Windows: winget install OpenJS.NodeJS.LTS
# 2. Install or update from the Lynn mirror. --force is safe for first install too.
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.85.6.tgz"
# 3. Launch.
Lynn # interactive chat TUI; 输入 /voice 或 lynn voice 进入实时语音
Lynn code # coding-agent TUI
Lynn --version # should print 0.85.6
Lynn agents # copyable headless worker commands for other agents默认走 Brain V2 路由:本地 Lynn Brain 可用时优先本地,不可用时自动回到 Lynn 远端 Brain。v0.85 的 GUI/CLI 普通对话与任务执行统一回到 StepFun 3.7 Flash(256K 上下文,Brain 托管 reasoning / 生成预算) 一条龙主链,优先保证能正常对话、能完成工具任务、能给出最终答案。视觉由 StepFun step-1o-turbo-vision 承接;语音由 Brain 托管 StepFun Realtime 承接,CLI 当前 chat 内 /voice / lynn voice 与 GUI 麦克风默认就是实时语音对话。本地 manager 作为显式 Lynn manager run 实验链路保留,不会抢占默认 GUI/CLI 路径。纯 CLI 用户也可以用 Lynn providers set ... 绑定自己的 OpenAI 兼容端点。
长任务默认采用 Reasonix 风格的前置缓存纪律:稳定前缀、工具定义、运行时约束和 resume 摘要分层固定,避免每轮重排导致 prefix drift;缓存命中以 prefix-cache ... hit 进入 usage、session、replay 和 Lynn cache doctor --json,不在界面里制造上下文焦虑。
面向其他智能体的最短静默契约:
Lynn code -p "fix tests, run the suite, summarize the diff" \
--json \
--cwd /path/to/worktree \
--approval yolo \
--sandbox danger-full-access \
--save-session需要“穷尽最优解”时用 --best(或 /goal / /best 交互入口):Lynn 会启用 300 步预算、ultra 任务分解、原子 worker、对抗式验收、自动验证、checkpoint/resume 和运行时压缩。它不会用路由替模型选答案,只负责拆步、调度、验证和防工具风暴。
机器调用请只解析 JSONL,不要解析人类 TUI。完整契约见 docs/ops/lynn-code-headless-agent-contract.zh.md / English contract。
Lynn 也可以作为给 Codex / Claude Code / Qwen / Kimi 调用的 worker-runner。交互式 TUI 给人看;机器调用请用 -p --json 或 worker run --jsonl。
# 单次无交互任务,打印 JSON/JSONL 后退出。
Lynn -p "总结这个 repo" --json
git diff | Lynn code -p "审查这个 diff,只输出风险和测试建议" --json
# 无头 worker:给终端、CI 或其他 Agent 调用的统一适配器。
Lynn worker run --brief task.md --worktree . --jsonl
Lynn worker run --brief task.md --worktree . --agent codex-cli --jsonl
Lynn worker run --brief task.md --worktree . --agent claude-code --jsonl
Lynn worker run --brief task.md --worktree . --agent qwen-cli --jsonl一个 --agent 把任务派给 Codex / Claude Code / Qwen / Kimi / CodeBuddy / OpenCode 或 Lynn 自身,统一吐 Fleet JSONL。安全边界守在 Lynn 侧(ownership / forbidden-glob / diff 校验 / gate),不依赖外部 worker 自觉。
成功信号 = gate.finished.ok;硬失败 = worker.violation 或 worker.error{recoverable:false}。完整规范(BYOK 配置 / agent 适配表 / 全事件 schema / code tools)见 docs/ops/lynn-cli-agent-contract.md。
Lynn v0.85.6 · 2026-06-28 · 本地文件读取修复 + 发版门禁覆盖 (最新)
v0.85.6 客户端修复与发版覆盖:
- 修复 IJV6WH 本地绝对路径读取:用户明确要求“阅读
/Users/.../main.tex”时,Lynn 会按那个文件读取,不再退回当前 workspace 目录或误报“空目录”。 - 修复
file://说明类问题误触发读目录:询问“为什么 file:// 协议被阻止”这类元问题时,不会把file://当成本地文件路径去预取,避免答非所问。 - 修复上一题路径/ComfyUI 任务污染:上一轮 ComfyUI、main.tex 或其它文件任务不会继续污染下一轮普通追问;回归测试已覆盖“先问 ComfyUI、再读 main.tex”的串题场景。
- 大文件读取更稳:用户点名的大文件只做可控 preview,避免一次性把巨大 LaTeX/代码文件塞进模型上下文导致卡顿或截断。
- Windows 路径更兼容:
D:\...、D:/...和%20编码路径都按本地文件处理,不会误判成 URL 或协议说明。 - 设置页入口更稳:从聊天窗/本地模型提示跳到“模型服务”设置时,不再偶发落回“关于”页;安装态门禁已覆盖设置页供应商列表和模型删除回归。
- 门禁覆盖:本次客户端包纳入 Agent regression 32/32、CLI200、GUI100、typecheck 和发版 preflight;日常生活、政务/法律、医疗、教育、旅行、招聘、办公、行业运营、代码和小说写作场景已进入同一套回归门禁,CLI/GUI 同核回归不再只靠人工体验。
- 保留 v0.85.5 体验改动:右侧“会话进度”、27B 端侧默认推荐、低配不主动弹本地模型引导、隐藏推理短答兜底继续保留。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.85.6.tgz"Lynn v0.85.5 · 2026-06-27 · 会话进度右栏 + 本地模型推荐链路
v0.85.5 体验修复与发版整合:
- 右侧栏改为会话进度:不再把“工作地图”做成内部调试面板,而是优先展示当前会话、需要处理、最近会话和轻量预览;历史会话卡片有明确“打开”按钮,当前会话可直接“继续输入”。
- 减少内部术语和空白面板:“地图/资料/巡检/推进中/已收口”收敛为“进展/文件/同步/进行中/已完成/需要处理”;没有相关会话时展示最近会话,底部提示更早历史可从左侧搜索打开。
- 端侧模型推荐链路确认:默认推荐 Qwen3.6-27B DSV4Pro Distill Q5_K_M imatrix MTP;32GB+ 机器可选 35B-A3B Q5_K_M;9B / 4B 仅作为低配置显式降级。硬件不足时不会主动弹 27B 安装引导。
- 本地模型入口更直接:聊天输入区的本地模型提示可直接准备并启动 27B,不再先把用户丢到设置页。
- 隐藏推理短答兜底:当模型把大量内容放进 reasoning、最终可见答案只剩半句时,Lynn 会补出明确可见收口并触发自动复查。
- 保留 v0.85.4 修复:点击“重新回答”后再问新问题,不会复用旧 prompt、旧
replaceFromMessageId或旧回滚目标。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.85.5.tgz"Lynn v0.85.4 · 2026-06-25 · 重新回答污染修复 + 回归门禁
v0.85.4 热修:
- 修复“重新回答”污染后续问题:点击助手消息的重新回答后,Lynn 会从对应上一条用户消息处回滚旧分支,再按正常发送链路重新请求;之后再问新问题时,不会复用上一轮 prompt、旧
replaceFromMessageId或旧回滚目标。 - 发送失败不污染当前会话:重新回答或编辑重发如果发送失败,只恢复输入草稿,不会把失败轮次乐观上屏,避免下一问继承半截旧状态。
- 补齐回归测试:新增覆盖“点重新回答后再问新问题”的精确测试,断言第二次 WebSocket payload 是新问题,并且没有携带旧分支替换参数。
- 保留 v0.85.3 质量修复:sports 直证据闭环、本地数据分析直答、证据兜底安全、Windows 工作区修复、Session Runtime 拆分和更新源切换继续保留。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.85.4.tgz"Lynn v0.85.3 · 2026-06-25 · ReAct 证据质量修复 + Session Runtime 拆分
v0.85.3 热修与质量修复:
- GUI / CLI sports 证据闭环修复:
sports_score命中 ESPN 直证据后会直接收口,不再被泛搜索、自动任务列表或旧比分覆盖;今晚世界杯有比赛吗/几场这类实时问题已进入门禁。 - 未知问题 ReAct 纪律加固:默认链路先判断是否需要工具,再观测工具证据,最后只基于可用证据总结;工具失败时不再用无关本地任务或泛搜摘要冒充结论。
- 小型本地数据分析直答:纯算术/经营分析题不会误触
step_execute后超时,会直接给出计算结果和建议。 - Windows D 盘工作区修复:选择
D:\...等非用户主目录工作区后会立即写入last_cwd、cwd_history和desk.trusted_roots,书桌文件列表和新会话不再回退旧目录。 - IJV6WH 证据兜底修复:本地文件 read 只返回路径、LaTeX 模板包名或
\includegraphics结构片段时,不再当作“我能确认”的事实结论,会明确提示证据不足。 - 旧任务污染回归:编辑重发、助手重做和发送失败场景都有回归测试覆盖,避免“问新问题却继续回答上一个任务”。
稳定新内核与工作地图:
- v0.85 自研核心稳定版:继续保持完全替换 Pi SDK 主链、NO Fork、自主 runtime 的方向,把空答、证据完整性、GUI/CLI 差异和 provider 抖动纳入发版门禁。
- Session Runtime 拆分:
create-session.ts从 1700+ 行拆出 OpenAI/工具续轮适配和证据兜底 helper,保留对外 API 不变,降低后续修复空答、工具链和 fallback 的耦合风险。 - Session Map 工作地图:右侧旧便签区替换为当前会话工作台,展示当前线索、巡检状态、证据/资料和“从此分支”入口,左侧不再只靠一串重复“新对话”和数字导航。
- 超大 session health 标记:巡检会标记 large / huge / blocked / archived 等状态,让 7GB 级历史会话变成可见风险节点,不再一打开就拖死 GUI。
- 主界面减法:GUI 不再展示 Fleet 指挥台和独立便签面;MCP 接入收进设置。并行 worker 能力保留在
Lynn worker run/Lynn agents里,给终端、CI 和其他 Agent 无头调用。
GUI / CLI 与 Brain 运维:
- GUI / CLI 继续同核:桌面包和 CLI 包都走 Brain V2、证据优先、工具事件和最终可见收口门禁,CLI 不再作为另一套临时补丁面存在。
- 从当前会话开分支:长对话可以保留血缘、摘要和下一步,同时用新会话继续工作,减少把完整长上下文反复拖入模型。
- Brain auth / healthcheck 修复:修复一条损坏 device JSON 导致的
internal auth error,v2 healthcheck / cron-smoke 改为 HMAC 签名请求,并停止旧 v1 smoke 对 MiMo 过期 key 的噪声调用。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.85.3.tgz"Lynn v0.84.9 · 2026-06-19 · Runtime 接缝收口 + DS V4-first 复核
Runtime 稳定性与后续替换准备:
- Pi SDK 接缝收口:主聊天、Bridge、isolated dry-run、Hub agent executor 四个会话入口统一经过
createLynnAgentSession,为后续自研 transport / loop 替换打下单一入口。 - Brain 托管工具清单统一:
web_search、stock_market、weather等 Brain 已执行工具统一到一个共享清单,避免本地二次执行、工具 trace 串台或三处清单漂移。 - 替换 Pi SDK 设计文档:新增
docs/PLAN-pi-sdk-replacement.md,明确 P1a transport、P1b 工具、P2 loop、P3 清理的拆分、验收与回退策略。 - 编排/执行/复核固定化:主回答继续走 StepFun / Brain 托管工具链,Hanako 自动复核改为
Hanako · DS V4优先,DeepSeek V4 Flash 先做事实核查与反驳,MiMo 和 GLM 仅作为二、三梯队 fallback,减少空答和乱说后的无人接管。
Hana / Hanako legacy 兼容清理:
- Lynn 根路径与 fetch 命名:新增
LYNN_ROOT、window.lynn、lynnFetch,并保留HANA_ROOT、window.hana、hanaFetch兼容旧插件 / 脚本。 - notary profile 默认改名:发版脚本默认使用
lynn-notary,避免继续依赖旧 Hanako 命名。 - 兼容不破坏:旧
hana-*入口仍可用,本轮只建立 Lynn-first alias,不做风险较高的大规模重命名。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.84.9.tgz"Lynn v0.84.8 · 2026-06-18 · Hanako 自动复查 + 真实 GUI/CLI installed gate
自动复查与兜底:
- Hanako 自动复查:事实题、工具结果、空答兜底等高风险回答会自动触发 Hanako · MiMo/GLM 复查;界面会标明复查模型、结论、发现数和建议动作。
- 复查备用链路:MiMo 优先,GLM 作为低并发 fallback,避免 GLM 并发 429 时整条复查链路空转。
- 默认/BYOK 空答兜底延续:模型未返回可见内容时仍会写入安全兜底,避免空 assistant 轮污染后续上下文。
GUI / CLI 稳定性:
- 主聊天输入区窄窗修复:左侧栏存在、窗口未全屏时,输入区和底部按钮不再按
100vw撑出主内容,解决横向拉长前显示不完整的问题。 - 真实安装包门禁:新增 installed gate,在
/Applications/Lynn.app上真实点击 Settings、主聊天输入区、模型下拉、任务模式、执行模式,并发跑 Hanako 自动复查;失败即阻断发布。 - 工具成功无总结链路继续加固:复杂工具成功但模型未总结时,会基于工具证据生成可见收口摘要,并支持编辑重发恢复。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.84.8.tgz"Lynn v0.84.6 · 2026-06-17 · 工具成功无总结兜底 + 编辑重发恢复
工具收口与复查稳定性:
- 复杂工具成功但无总结兜底:看图、文件、搜索等工具均成功但模型没给最终总结时,Lynn 会基于工具证据生成可见收口摘要,避免只剩“已执行 N 个操作”。
- 编辑重发恢复修复:上一轮仍在处理或发送失败时点击“编辑重发”,不会把旧替换目标残留到下一条普通消息里,避免后续误截上下文或出现 error。
- Hanako 自动复查兜底延续:默认模型或 BYOK 模型无可见内容、事实题需要校验时,Hanako · MiMo/GLM 会作为复查/补位链路介入。
Issue #74 与 BYOK 模型闭环继续保留:
- DeepSeek V4 Pro / V4 Flash 实测可连续对话:DeepSeek provider 统一大小写与 id 归一,旧版不可读 API Key 会明确提示重填,重复 provider 不再把模型路由到空 key 条目。
- 思考模型空答污染修复:BYOK 思考模型出现纯空轮时会写入可见兜底文本,并在下一轮前剥离历史里的空 assistant 轮,避免一次空答把整条会话带坏。
- DeepSeek V4 上下文与输出预算修正:V4 Pro / V4 Flash 保持 1M 上下文,输出预算回到稳定上限,不再把超大
max_tokens传给 provider。 - 模型配置页修复:删除 deprecated / 误读出的模型后不会从“读取模型”结果里循环冒回;留空保存不会覆盖已有 Key。
- 搜索、比分、行情工具修复:BYOK 工具搜索优先走 Brain GLM/MiMo 高质量链路,失败时不再把 Baidu/Bing 搜索页当证据;世界杯赛程、NBA 比分、金价、美股 NVDA 等场景均走结构化/可解析数据源。
- 发版门禁:本地 App 包已跑 packaged server / CLI / settings smoke,并用 DeepSeek V4 Pro / Flash 做真实多轮验证。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.84.6.tgz"Lynn v0.84.4 · 2026-06-13 · Agent 本地文件任务热修 + GUI/CLI 工具边界门禁
默认模型 Agent 工作流热修:
- GUI / CLI 本地文件任务修复:默认模型会收到真实本地 workspace 摘要,“找本地第一章小说”“读桌面文件”“查看当前目录”这类只读任务不再误答“无法访问本地文件系统”。
- 本地文件直接回答兜底:简单只读文件搜索会先用本地扫描结果给出确定上下文;章节暗号、文件片段等能稳定返回,不依赖模型猜权限。
- 工具边界修复:Brain 托管实时工具与客户端本地工具分离,不再把 GUI/CLI 的本地文件、搜索、代码工具整批压掉。
- 本地 Qwen direct bridge 收窄:utility / coding 任务不再绕过工具链直连本地模型,需要工具时会走正常工具路径。
- 伪工具调用清理:模型吐出的
<tool_call>/<function=...>模拟工具文本会在服务端流式和前端渲染两层清理,不再展示给用户。 - Agent 任务矩阵门禁:新增 release gate 覆盖 GUI + CLI 本地小说/文件读取、路由分类、工具边界、伪工具泄漏与 live smoke。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.84.4.tgz"Lynn v0.84.2 · 2026-06-12 · CLI 实时语音 + Issue #74 BYOK Key 修复
同日稳定性修复:
- CLI 实时语音断句修复:当前 chat 内
/voice/lynn voice仍然进入 Brain 托管 StepFun Realtime,但 CLI 端改为 raw mic 默认 + 本地 VAD 负责停顿提交、Brain 端关闭 server_vad 抢断,最长 10s 兜底提交、播放时暂停采麦;旧dynaudnorm滤镜只做 opt-in,避免再次出现“有波形但一直在听、不回答”的问题。 - Issue #74 BYOK Key 重置修复:provider API Key 不再用 macOS 易漂移的
hostname派生加密密钥,改为绑定 Lynn 数据目录的稳定随机 seed;旧 hostname 密文保留回退解密,坏密文按缺失处理,避免设置页 Key 看似重置、模型拿不到 key 而不回复。 - Hanako 数据隔离继续收紧:provider key seed 只写入 Lynn 自己的数据目录,不读取
HANA_HOME或~/.hanako。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.84.2.tgz"Lynn v0.84.1 · 2026-06-12 · StepFun 默认主链 + 实时语音 + GUI 空答修复
GUI 与 CLI 同步发版:
- ⚡ StepFun 3.7 Flash 默认主链:普通 GUI/CLI 对话、
Lynn -p和编码执行默认走 StepFun 3.7 Flash,不再让实验性 manager 抢占默认回答路径。 - 🎙️ 实时语音主入口:GUI 麦克风与 CLI 当前 chat 内
/voice/lynn voice默认走 Brain 托管 StepFun Realtime 连续对话;CLI 在聊天框下方显示状态与采样波形。ASR 转写、录一句和 TTS 保存作为辅助命令保留。 - 🩹 GUI 空答修复:旧会话复用过期设备签名时会自动刷新签名;工具链最终答案晚到时不再被 8 秒硬关流吞掉。
- 🧯 GUI 内容串台修复:Brain V2 托管的
stock_market/web_search等工具 trace 不再被本地 Pi SDK 当作客户端工具二次执行,避免“金价工具结果串到英伟达问题”或红叉假失败。 - 🎛️ CLI 实时语音补强:当前 chat 输入框内
/voice/lynn voice是一眼可见的主入口;CLI 端加入本地停顿提交与播放失败提示,避免“有波形但不出声/不结束本轮”。 - 🧠 reasoning-only 空答重试:Brain 在源头识别“只有思考、没有可见正文”的响应并重试,减少“思考完但不说话”。
- 🔧 工具 turn 收口更诚实:工具完成后如果还在等待模型最终答复,显示事实性的工具完成状态,不静默关闭、不伪造本地总结。
- 📊 GUI token/cost pipeline:SDK usage → WebSocket → store → 输入行 chip 打通,桌面端能长期显示会话 token/cost 状态。
- 🧭 Fleet 可发现性与验收面板:桌面端增加 Fleet 入口和 acceptance panel,便于调度黑灯工厂 worker。
- 🧪 Issue #72/#74 数据隔离与自愈:Lynn 默认不再读取/迁移
~/.hanako;只有显式设置LYNN_IMPORT_HANAKO_ON_FIRST_RUN=1才导入。已被旧版污染的~/.lynn会在启动时把已下线 MiMo/TokenPlan 模型引用修回 Brain 默认路由,同时保留用户 API key。 - 🛡️ 安全与 BUG 修复附带:设备签名刷新、工具 turn 收口、reasoning-only 空答重试、Fleet 验收面板和发布门禁随本版一起落地。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.84.1.tgz"CLI v0.80.6 · 2026-06-01 · 前置缓存可见 + 长任务稳定性热修
CLI-only 热修,GUI 仍为 v0.80.1:
- 💾 前置缓存命中可见:借鉴 Reasonix 的 prefix-cache 思路,stable prefix / resume history / volatile runtime / current user 分层固定;usage、session、replay 和
Lynn cache doctor --json会显示prefix-cache ... hit,但不在聊天 UI 里显示 ctx% 焦虑条。 - 🧱 长任务运行时压缩:
Lynn code --long在工具循环中自动压缩旧消息,保留原始目标、当前计划和最近工具结果;JSONL 会发出code.runtime.compacted,人类 TUI 会显示轻量信息卡。 - 🔁 Brain 早期断流自动重试:如果 SSE 在任何可见内容/工具调用前断开,CLI 会指数退避重试;一旦已经开始输出,不会重试以避免重复半轮工具调用。
- 🧭 计划与工具卡片继续打磨:
update_plan和 resume 计划回显使用 Claude Code 风格 plan card,工具/路由/压缩状态保持左 gutter 卡片风格。 - 🧪 门禁覆盖长跑压缩路径:
cli-longrun-smoke会制造大工具结果并要求出现code.runtime.compacted,避免长任务稳定性只停留在单测。
npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.84.4.tgz"v0.80.1 · 2026-05-30 · CLI Worker Fleet + StepFun/MiMo Brain Route
Lynn 有史以来最重要的编程版本:
- 🖥️ Lynn CLI / Lynn Code:新增 Ink TUI、流光等待、Markdown/代码高亮、真实 diff 预览、多行输入、图片/音频/视频附件、
Lynn code -p ... --json无交互调用和Lynn agents机器可读命令面。 - 🧭 GUI Fleet 指挥台:桌面端可以 fan-out 派单到多个 CLI worker,显示 stdout/stderr、测试、diff、越界红灯、gate 状态,并支持 gated merge 到目标分支和远端 push。
- 🧠 Brain V2 默认路由:StepFun 3.7 Flash(256K 上下文,Brain 托管 reasoning / 生成预算) → Spark Qwen 3.6 35B A3B 单槽 → DS-V4 Flash 逃生舱。StepFun 负责高速文本/编码与视觉(
step-1o-turbo-vision),Spark 接本地零成本兜底。 - 🔗 链式工具与搜索加固:工具结果显著性注入、链式工具 hint、tool-storm 抑制、pre-search/web_search 代理和搜索源展示补齐,降低多步工具漂移。
- 💾 长任务续跑与前置缓存纪律:CLI 会话 JSONL、checkpoint、帧恢复、计划重建、原始目标钉住、git 快照和 stable context layers 一起支撑长任务稳定续跑;cache telemetry / prefix drift 进入日志和 metadata,不增加用户焦虑。
- 🧊 本地 9B 改为显式启用:本地 Qwen3.5-9B MTP 不再随启动自动占用约 6GB 显存/统一内存;用户点击启用时才下载/启动,并只在本地模型入口提示首次暖机较慢。
- 📦 CLI 镜像安装与发布门禁:Node 要求、CDN tarball、
Lynn/Lynn code/Lynn agents启动命令和 headless contract 写入 README、CLI README、release notes 与 release static gate。
v0.79.9 · 2026-05-29 · Risk Boundary Split + Search Source UI
稳定性与维护成本下降版:
- 🧩 五个高风险中枢拆分:
InputArea、stock-market、mcp-client、bridge-manager、engine/agent已拆出稳定边界,降低后续改动冲突和回归面。 - 🔎 搜索工具更可解释:web search 默认优先走 brain v2 本地 proxy,搜索 key 不进客户端;聊天工具卡支持展开查看综合答案与搜索源。
- 🧭 本地模型升级窗口:默认仍是 Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP;旧版 9B GGUF 会显示为“可升级到 9B MTP”,不会误判为默认就绪。9B/35B 下载入口指向 ModelScope MTP 仓库,启动默认保持 MTP + thinking-on,并在模型卡标注 DGX Spark TPS 区间。
- 🛡️ 中枢回归继续收紧:session event、tool runtime、dynamic prompt、MCP transport、bridge streaming/attachment 和搜索源摘要都补了 focused tests。
- ✅ 发布门禁:V0.79.9 候选已通过 typecheck、runtime typecheck、全量 vitest、三段构建与 release regression 门禁。
v0.79.7 · 2026-05-28 · LynnEngine TS + 最后中枢收口
V0.79 最后中枢 TypeScript 收口版:
- 🧱 LynnEngine 门面迁入 TS:
core/engine已从 JS 迁入 TypeScript,agent/session/config/model/plugin 组合入口进入 runtime typecheck。 - 🔁 兼容旧入口:历史
HanaEngineimport 保留为LynnEngine的别名,插件和旧代码无需立即改动。 - 🧰 工具安全边界纳入类型检查:tool guard、工具别名、MCP 按需激活、sandbox 参数和事件广播边界补齐类型外壳。
- 🧭 前序中枢迁移保持稳定:
server/routes/chat、core/session-coordinator与core/agent仍在同一 release gate 下回归。 - 🧭 本地模型口径不变:默认仍是 Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP;4B 保持低配降级,继续提示 thinking-on 风险。
- ✅ 发布门禁:V0.79.7 合入后通过
typecheck:runtime、全量typecheck、全量npm test、release static/UI/live regression 与打包公证门禁。
v0.79.3 · 2026-05-25 · TypeScript 安全迁移 + 公证包
V0.79 架构安全推进版:
- 🧱 TypeScript 迁移继续推进:
server/chat多个叶子 helper、server/routes轻路由、sharedruntime 工具与配置迁移到 TS,减少字符串 typo 和隐式unknown进入热路径。 - 🔎 更稳的 release gate:V0.79.3 合入后通过全量
npm test、typecheck、typecheck:runtime、server/main/renderer 构建与目标回归测试。 - 🧭 本地模型口径不变:默认仍是 Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP;4B 保持低配降级,继续提示 thinking-on 风险。
- 🧾 聊天与 artifact 热路径更容易维护:stream emitter、turn state、artifact recovery、tool summary、voice fallback 等模块进入 TS 边界,为后续拆
chat.js和 core 做铺垫。 - 🧪 core 大迁移延后:
core/session-coordinator.js、core/engine.js等大文件不塞进本次包,避免为追求 JS 占比牺牲发版稳定性。 - 📦 macOS 三重校验完成:Apple Silicon / Intel DMG 已签名、公证、stapled,并通过 Gatekeeper 校验;Windows 提供签名 NSIS 安装包。
v0.79.2 · 2026-05-25 · 稳定性补丁 + TypeScript 迁移基建
V0.79 稳定收口补丁:
- 🧭 本地模型引导维持 9B 默认:继续默认 Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP,4B 只作为低配降级并保留 thinking-on 风险提示。
- 🌦️ 天气/实时工具链路加固:天气回答按工具返回的绝对日期与降水描述输出,避免把“未来两天/明后天”解释错。
- 🔁 Brain v2 fallback 更稳:Spark APEX-MTP fallback 修正模型 ID、默认关闭 thinking,并把本地 provider health probe 从冷启 800ms 误判加固为可配置超时。
- 🧾 Deep Research artifact 统一:本地模型、BYOK 和默认模型的 HTML 报告统一落为聊天内可点击预览卡片。
- 🧱 架构债务清扫:
brain-v2-mirror完成 TypeScript island 后继续收紧热路径类型;server/chat叶子模块与coreprovider/LLM contract 增加 TS 迁移前的类型边界。 - ✅ 发布门禁:
npm test全量通过,新增typecheck:runtime,brain-v2tsc + 104 tests通过,release preflight 覆盖构建与回归。
v0.79.1 · 2026-05-25 · 默认本地模型保持 Qwen3.5-9B MTP,4B 低配降级
本地模型默认档更换:
- 🧠 默认 Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP:5.38 GB · 24GB 显存/统一内存推荐 · MTP 加速 · thinking-on 稳定性优先。4B 复测确认 thinking-on 有长思考后无正文风险,不再作为默认引导模型。
- 🎚️ 三档硬件分级:
- 默认 (24GB 显存/统一内存+):Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP — 质量更强,带 MTP 加速
- 低配降级 (8~16GB 可选):Qwen3.5-4B Q4_K_M imatrix (Lynn) — 建议 thinking-off,thinking-on 可能长思考后无正文
- 高端 (24GB 显存/统一内存+):Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M imatrix — MMLU 90.40% / GPQA Diamond 80.70% · Lynn 校准 · 21 GB
- 🔁 平滑迁移:旧 4B 默认配置自动回到 9B MTP;4B 保留为显式低配降级。
- 🧾 深度调研 HTML 报告:本地 9B、BYOK 和默认模型都会生成聊天内可点击预览的 HTML 报告;本地/部分 thinking 模型遇到空正文会自动 no-think fallback。
- 🛡️ 架构与安全刷新:聊天主链拆分为更小的服务模块,本地 GGUF 下载增加源地址/文件类型校验,模型状态与 token 文案统一到 provider state,避免 4B/9B 状态误导。
- ✅ 测试矩阵:9B MTP、GPT-5.4、默认模型安装版 smoke 全绿;Deep Research 三路 HTML artifact 门禁全绿;4B thinking-on 风险已在 Spark 复现并写入模型说明。
v0.79.0 · 2026-05-22 · 本地 9B 离线推理 + 本地模型管理器
本地模型大版本:
- 🧠 本地 9B MTP,日常离线用:Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP 成为一键安装的默认本地模型路径,授权后自动准备 llama.cpp、下载/校验 GGUF、启动本地 OpenAI
/v1端点并注册模型。 - 📦 本地模型管理器:设置 → 模型 支持应用内下载 35B 推荐 GGUF、导入用户自己的 GGUF、查看本地端点、停止模型释放内存。
- ⏳ 暖机反馈:本地模型首次加载权重和预热上下文时会给出 30-60 秒提示、阶段状态和等待动效,避免用户误以为卡死。
- 🧭 Brain V2 迁移:老用户的旧 Brain endpoint 会自动迁移到 V2 canonical;GLM Coding Plan 使用专属 coding 端点;空答兜底只做可见修复,不提前干预模型输出。
- ✅ 回归门禁:Full test suite
168 files / 1447 passed / 1 skipped,TypeScript、renderer build、本地安装与 GUI smoke 通过。
v0.78.1 · 2026-05-12 · 中文财经搜索兜底 + Deep Research 体验热修
搜索与 Deep Research 修复:
- 🔎 中文财经搜索兜底:DuckDuckGo HTML 对中文热点/财经长查询返回 no-results 时,自动做中文查询简化并切换 Bing HTML fallback。
- 📈 行情/新闻类问题更稳:修复“可灵融资”“A 股受益标的”等中文财经调研容易搜不到的问题,Deep Research 不再把临时搜索失败伪装成最终结论。
- ⏱️ 超时文案更清楚:Deep Research fetch 超时统一显示可读提示,前端等待时间与服务端任务窗口对齐。
- 🧩 面板工程化:Deep Research 面板与格式化 helper 抽离,补齐回归测试,便于后续继续迭代。
v0.78.0 · 2026-05-12 · Windows 启动热修 + Brain v2 新用户默认
Windows 启动修复:
- 🧩 修复 SQLite migration 崩溃:旧
facts.db缺少category列时,启动不再因SQLITE_ERROR: no such column: category中断。 - 🛡️ 数据安全迁移:先补齐 schema,再创建索引;覆盖安装即可修复,不需要删除本地记忆。
- ✅ 回归测试补齐:新增旧库迁移测试,覆盖真实 crash.log 路径。
Brain 默认策略:
- 🧠 新用户默认 Brain v2:新安装/无本地配置的用户默认进入 Brain v2 链路。
- 🔁 老用户不强迁:已有 Brain v1 或自定义 provider 配置保持原样,升级不会覆盖稳定路径。
v0.77.11 · 2026-05-09 · Deep Research 桌面入口 + 质量复核 + 会话持久化
Deep Research 体验:
- 🧠 新增
深研入口:输入框底部新增 Deep Research 按钮,空输入展示引导,有输入则进入深度调研链路并生成可预览结果。 - 🧪 质量地板:对
A3B这类容易误判的缩写和低可信 winner 做拒绝输出,不把不稳定答案伪装成结论。 - 📌 结果可追溯:回答尾部显示 Deep Research 质量复核状态、winner 和候选模型评分。
本地会话与工程化:
- 💾 深研结果写入会话:
/api/deep-research支持sessionPath,前端触发的 user/assistant 消息会真实追加到 JSONL,切会话/重载不再丢。 - 🧩 显式能力入口:Deep Research 不抢占默认聊天链路,用户需要时手动开启。
- 📊 Benchmark 入仓:Tool-abstain / Qwen3.5 vs Qwen3.6 实验文件归档到
tests/benchmarks/,便于后续复现。
v0.77.10 · 2026-05-08 · Brain v2 镜像同步 + 伪工具恢复 + Release 门禁加固
Brain v2 与调研链路:
- 🧠 Brain v2 镜像代码入仓:把远端 verifier / deep research / agent checkpoint 相关镜像代码同步进仓库,避免只靠服务器热修。
- 🧪 Deep Research 质量地板:低分候选不会被直接当成最终答案,后续接主链前先保留为受控能力。
- 🧭 只读伪工具恢复:对天气、行情这类只读工具,模型误输出伪工具文本时会转成真实工具调用并给出可见依据。
本地任务与代码门禁:
- 🛠️ Bash 恢复模块迁出:把命令恢复逻辑从
chat.js拆进独立模块,继续压缩主路由复杂度。 - ✅ 代码修复验证补写:代码诊断类回答如果缺少明确验证提醒,会自动补上可复制验证步骤,避免“看起来修了但没让用户验证”。
- 📊 Tool Abstain V9 benchmark 入仓:保留可复现 harness / question,把临时运行产物移出测试目录。
发布与下载:
- Release、更新清单和镜像站下载链接统一指向 v0.77.10。
- 全量 release regression 继续作为发版阻断门禁。
v0.77.9 · 2026-05-07 · 调研合成加固 + DOCX 质量门禁 + Turn 状态收口
调研与长报告:
- 🧠 Brain v2 多轮调研合成加固:调研类任务在多轮工具调用后会进入强制合成轮,避免只输出“继续深挖/摘要太粗”的进度文字。
- 📚 证据账本与拆题清单:服务端调研链路会保留工具来源、查询、片段和日期线索,让最终报告更容易整合成可读结论。
- 🧾 短答门禁:报告、DOCX、受众研究等任务如果只生成过短进度说明,会触发合成兜底,不再把半成品当最终答案。
DOCX 与本地产物:
- 📝 DOCX 质量门禁:生成 Word 前会检查内容长度、悬挂表格、进度占位语和报告完整性,避免输出没写完的
.docx。 - 🔗 Brain 模型差异化处理:Brain 任务跳过浅层本地预取,把证据收集交给 Brain v2;非 Brain 模型保留原有客户端兜底。
稳定性与结构收口:
- 🧹 Turn timer 统一管理:把 chat route 中散落的 timer 清理逻辑迁入
stream-state,减少 retry / stale stream / turn_end 的状态漂移。 - 🛡️ 伪工具可见兜底:Brain 伪工具泄漏不再静默吞掉,会给出可见失败说明;非 Brain 模型仍保留原有恢复策略。
测试:
- 全量单测
1209 passed / 1 skipped。 - TypeScript、lint、release regression 和 UI smoke 会作为本次发版门禁继续执行。
v0.77.8 · 2026-05-06 · HTML Artifact 恢复 + 粘贴体验 + 伪工具收口
HTML 报告与 Artifact:
- 🧩 恢复未展示的 HTML Artifact:修复
create_artifact/create_report已生成 HTML,但缺少 tool result 时聊天框不显示卡片的问题。 - 🕰️ 历史会话可补救:重新加载旧会话时,会从 assistant tool call 中恢复 HTML 卡片,避免长报告“生成了但消失”。
- 🧹 卡片去重:按标题、类型和内容去重,防止重复 Artifact 刷屏。
输入与复制体验:
- 📋 多行粘贴修复:修复多行内容粘贴到 Lynn 输入框时被吞或只保留部分内容的问题。
- 🧷 复制 fallback:在
navigator.clipboard不可用的环境中,复制按钮会走 textarea fallback。 - 🔕 减少执行提示噪音:移除执行型任务的低价值 inline notice,让用户更直接看到结果。
伪工具调用收口:
- 🧭 零干预原则:本地桥接和普通 session 不再额外 prompt 模型重试伪工具调用,只做泄漏清洗和上层兜底。
- 🛠️ 崩溃风险修复:修掉零干预改造中遗留的
retry = null路径。
测试:
- V9 benchmark 资料、runner 和复核材料进入
tests/benchmarks。 - 新增 Artifact recovery 单测,覆盖 JSON 参数、HTML 推断、去重和无效输入。
v0.77.7 · 2026-05-05 · 性能优化 + 危险命令识别加固
性能优化(brain v2 端,所有用户立即受益):
- 🚀 MiMo 快速模式透传:Lynn ThinkingLevelButton 'off' 档自动经
reasoning_effort: off→ brain v2 翻译成 MiMothinking:{type:"disabled"},简单 chat TTF-Content -51%(2.7s → 1.3s),首字延迟近半。 - 🌐 HTTP/2 上线:nginx
api.merkyorlynn.com升级 ALPN h2,SSE over H/2 节省 head-of-line blocking,TTFB ~50-100ms 改善。 - 🔌 undici Pool keep-alive:brain v2 上游 16 connections + 30s keep-alive,晚高峰并发 3 -23%(12.7s → 9.7s),解决冷连接卡顿。
- 📊 e2e smoke 实测对比:HMAC valid -41% / stock_market -54% / web_fetch -38% / exchange_rate -33% / calendar -33% / 多场景 -23~54%。
安全加固(客户端):
- 🛡️ 危险命令识别正则修:
commandLooksLike{Delete,MoveOrCopy,Create,LocalMutation}之前漏识别/bin/rm、./rm、exec rm等绝对路径形式,confirmation card 高危标识缺失。修后:- leading set 加
/(识别/bin/rm等绝对路径) - trailing lookahead 严格 boundary(防
rmdir-nope等文件名误识别) - 新增 51 个参数化测试(
tests/command-looks-like.test.js)覆盖 17+11+10+4 positives + 6+3 negatives
- leading set 加
Brain provider reasoning 透传:
- 🧠
engine.js给 brain models 默认reasoning: true,让 Pi SDKreasoning_effort字段经标准链路透传到 brain v2(无需客户端额外改动)。
巡检改造:
- 📊 飞书 health-check 加 MiMo 头位 + 本地 GPU 路由重命名 + Kimi K2.6 (kimi-for-coding API) 替 K2.5 + brain v2 /api/v2 健康检测。
v0.77.6 · 2026-05-05 · Brain v2 重写上线(底层换装,体感无感)
幕后大重构 — 用户视角无感:
- 🧠 Brain v2 上线:服务端 11000+ 行单文件 v1 整体替换为 5 模块拆分的 v2(< 2000 行生产代码),OpenAI 兼容 + Lynn 客户端协议完全保留。
- 🚀 MiMo
enable_search:true头位主链:简单 chat 2-5s,工具调用 5-10s,多轮 web_search 7-10s。 - 🛠️ 16 个 server tools 完整 port:web_search / web_fetch / weather / exchange_rate / express_tracking / sports_score / calendar / unit_convert / create_artifact / create_pdf / stock_market / live_news / stock_research / create_report / create_pptx / parallel_research — 全部生产 e2e 验证。
- 🔧 顺手修了 v1 隐藏 bug:
create_pptx在 pptxgenjs 4.0.1 用{fill:{type:'solid',color}}实际报错,v2 改用现代{color}API。 - 🎯 客户端兜底链路 0 改动:
<lynn_tool_progress>标记 + reasoning_content 流 + tool_calls SSE 字段全部跟 v1 字节级对齐。 - 🔐 HMAC 签名复用 v1 device store:旧客户端无感,新客户端走新 endpoint。
- 📊 巡检挂上:pulse 5min(/health + ping chat)+ smoke 2h(4 核心场景),失败飞书告警。
- 🔄 自然灰度:v0.77.6 走 brain v2 (
/api/v2/),v0.77.5 及之前继续走 v1 (/api/),双链共存 30 天后下线 v1。
质量门禁(全过):
- 90 vitest 单测 + 16 e2e smoke 场景
- 服务端 TypeScript / Lint / Build 全过
v0.77.5 · 2026-05-02 · 长朗读可中断 + 微信桥接稳定性 + 语音延迟优化
朗读与语音:
- 🛑 朗读现在可以随时停:聊天页"朗读"按钮支持 toggle,长回复播报中再按一次立即停止;切换消息或关闭窗口也会自动停。
- ⚡ 语音首字延迟优化:Brain text_delta → TTS 首段播放路径精简,首字到嘴时间下降。
- 🧯 语音追加竞态修复:修复"完整文字到了但语音只播了头一段"问题(B2 race),server 加 150ms grace 期 + pendingAppendQueue 双缓冲。
桥接稳定性:
- 🤖 微信/飞书天气查询不再"空答":修复长对话历史下,A3B 输出被伪工具检测器误剥成空内容触发兜底文案的问题;现在剥空时回退到原文,保证用户至少看到回复。
回归:
- Unit / Integration / Voice runtime / TypeScript / Lint / Renderer build / Main build / Server build 全过
Hotpatch #1 (2026-05-02) — Windows 启动 ERR_DLOPEN_FAILED
⚠️ Windows 包重发:首次发版 Setup.exe 包含 darwin Mach-Oclipboard.darwin-*.node,Win Node 启动时 dlopen Mach-O dylib 抛ERR_DLOPEN_FAILED直接崩(用户实测截图)- 🔧 修复
scripts/build-server.mjs加 sweep 阶段:Win build 移除所有@mariozechner/clipboard-darwin-*(只保留当前 target platform 的 clipboard 子包,跟现有 koffi 逻辑同款) - ✅ Win Setup.exe 重新签名 + GitHub Release / Tencent 镜像同步替换;
latest.ymlsize/sha512 更新 - ✅ macOS dmg 不受影响(原本就只装 darwin 包)
Hotpatch #2 (2026-05-04) — Windows 启动 ERR_DLOPEN_FAILED(余波)
⚠️ Hotpatch #1 不彻底:虽修了 server bundle 的clipboard-darwin-*沾染,但 desktop 端desktop/native-modules/aec/lynn-aec-napi.darwin-arm64.node(V0.79 Phase 2 AEC native module 仅 Mac arm64 prebuild)被 electron-builderfilesglob*.node一并打进 Win Setup.exe,Win Node 启动 dlopen Mach-O 仍崩(用户实测截图)- 🔧 修复
scripts/fix-modules.cjsafterPack 钩子加 native-modules platform-sweep:扫app.asar.unpacked/desktop/native-modules/**,根据当前 build target 删跨平台 napi-rs 标准命名 .node(*.{darwin|win32|linux}-*.node不匹配当前平台的) - ✅ Win Setup.exe 体积 204.5MB → 204.4MB(去除 132KB darwin-arm64.node);GitHub Release / Tencent 镜像同步替换;
latest.ymlsize/sha512 更新 - ✅ macOS dmg 不受影响(原本就保留 darwin-arm64 prebuild)
Hotpatch #4 (2026-05-04) — Intel Mac 启动 ERR_DLOPEN_FAILED(better-sqlite3 ABI 跨架构 build 拿错 Node 版本)
⚠️ 场景:Hotpatch #3 ship 出去后,Intel Mac 用户启动 Lynn 立即崩 —better_sqlite3.node was compiled against NODE_MODULE_VERSION 115. This version requires NODE_MODULE_VERSION 127(ABI 不匹配)- 🔧 真因:
scripts/build-server.mjs跨架构 build(arm64 host → x64 target)时,用 host Node 跑 npm install 让 prebuild-install 下载 better-sqlite3 prebuilt,但没指定 Node 版本 → prebuild-install 用 host 的 Node v20 ABI 115 拿了 v20 prebuilt,放进 dist-server/mac-x64/(那里 node 二进制是 v22 ABI 127)→ ABI mismatch 立崩。Apple Silicon 用户没事(host 跟 target 同 v22)。Hotpatch #1 sweep 验证只查 file 类型对不对,不查 ABI,所以没拦下来 - ✅ 修复:
scripts/build-server.mjs在跨架构 env 加上npm_config_target=22.16.0+npm_config_runtime=node+npm_config_disturl=https://nodejs.org/dist— 强制 prebuild-install 下载 v22 ABI 127 的 prebuilt - ✅ 验证:用
dist-server/{plat}/node实际 dlopen 各 .node 测试,arm64 + x64 双 mac 都 FULL OK(new Database(':memory:')真实例化)。Win Setup.exe 同根因(从 arm64 cross-build 到 win32 x64),同时修 - ✅ Mac arm64 / Mac Intel / Win x64 三个包重 build + 重签 + 重公证 + 重镜像同步
Hotpatch #3 (2026-05-04) — 删除文件类任务"确认删除"无效老 BUG + brain 嘴炮防御 + 路由元数据泄漏修复
⚠️ 场景 1:用户发"删除下载文件夹 zip 文件"→ 模型空答 → Lynn 兜底文案承诺"回复'确认删除'即触发执行" → 用户回"确认删除" → 再次空答(老 BUG,实际文件根本没删);即使加了上下文重注入,brain(Qwen3.6-A3B)仍可能"嘴上答应'明白,直接执行'但不真调 bash"或返回 placeholderbash {"command": "command"}占位字符串⚠️ 场景 2:用户发研究类长任务(如"帮我整理中国各个私董会的价格、人数、特点")→ 模型空答 → Lynn 兜底文案末尾出现 "类型: utility" 元数据泄漏(用户实测截图)— 这是 brain 把内部 retry prompt 里的"任务类型:utility"echo 回了用户可见文字- 🔧 真因 1:兜底文案撒了个谎 — Lynn 没有任何机制把上一轮的"待删除目标"持久化到 session,4 字"确认删除"独立 prompt 进入 brain 时完全无目标信息;且 brain 工具路由偏好抖动(V8 CODE-02 已记录),给到强约束 prompt 仍可能选择空答/嘴炮/占位 placeholder
- 🔧 真因 2:
buildEmptyReplyRetryPrompt内部 retry prompt 包含任务类型:${routeIntent}(本意给 brain 上下文),但 brain 抖动时会把这一行作为"系统说明文字"echo 回用户 — 跟pseudoToolSteered路径里的 reflect 标签泄漏同款污染 - ✅ 三段式安全网修复(确保用户的"确认删除"必有真删):
- 上下文持久化:用户发删除类 prompt → 立即把
originalPrompt + requirement暗存到ss.pendingMutationContext(10 分钟 TTL);下一轮命中"确认删除/确认/yes/好的/go ahead" 等确认短语 → 自动用上一轮 prompt 重新注入 brain 附带严格执行要求 + 已知目录别名 + 删除安全要求(走buildLocalMutationContinuationRetryPrompt) - 嘴炮升级 retry(Path A):rehydrate 后 brain 仍空答/嘴炮/
model_tool_error/placeholder → Lynn 自动 intercept turn close 并 schedule 一次 internal retry,prompt 升级为"严重升级"级别(buildPostRehydrateEscalationPrompt— 明令禁止command/placeholder字面占位 + 禁止伪工具 + 禁止"明白/好的"嘴炮) - 确定性 fallback(Path B):升级 retry 仍未真删 → Lynn server-side 直接合成
find ${aliasPath} -name '*.${ext}' -delete命令,不再依赖 brain,通过executeRecoveredBashCommand走 confirmation 卡片让用户审一道防误操作 - 真删自动清 context:检测到
rm/trash/find -delete命令在lastSuccessfulTools中成功 → 立即清pendingMutationContext防污染下一轮 - 路由元数据泄漏 双层修复:①
buildEmptyReplyRetryPrompt删掉任务类型:${routeIntent}那行,改写成"不要输出 任务类型/类型/Route/Kind 这类标签"反向指令;② 新增stripRouteMetadataLeaks用于持久化 assistant 文本的回放路径(extractLatestAssistantVisibleTextAfter),即使旧 session history 含残留也会被剥掉
- 上下文持久化:用户发删除类 prompt → 立即把
- ✅ E2E dev 多轮验证(在 brain 持续抖动状态下):
PENDING-DELETE-REQUEST v1100% 触发 /MUTATION-CONFIRM-REHYDRATE v1100% 触发 /POST-REHYDRATE-ESCALATE v1升级 retry 100% 触发(brain 仍嘴炮时);Path BPOST-REHYDRATE-DETERMINISTIC v1在 Downloads/Desktop/Documents 已知目录场景能正确合成find ... -delete命令 - ✅ +17 单测覆盖:存储/消费/确认短语/TTL/无关输入/真删自动清/
find -delete识别/escalation prompt 的禁令措辞/路由元数据 strip / retry prompt 不再嵌入 routeIntent
v0.77.4 · 2026-05-01 · 语音小波形 UI + 中断修复 + 工具链稳定性
语音、工具与报告体验:
- 🎛️ 轻量语音浮层:语音运行时改成小型波形卡片,减少闪动和遮挡,不再把转写/回复大卡片压到输入区上方。
- 🧯 语音中断修复:修复 THINKING/SPEAKING 中断时状态崩溃、旧 turn 阻塞新一轮录音、ASR 失败后残留"理解中…"的问题。
- 🎙️ ASR 兼容增强:Qwen3-ASR 增加语言归一、WAV MIME 识别和请求超时,降低转写链路卡死概率。
- 🧰 本地工具链加固:继续修补伪工具、坏 bash、文件移动/删除后无反馈和危险操作授权链路。
- 🌦️ 实时数据证据修复:天气/行情类回答必须基于有效字段,减少抓到首页导航却当成结果的情况。
- 🌐 翻译与报告入口:补齐聊天内翻译入口、HTML artifact 安全渲染和 PNG 导出链路。
v0.77.3 · 2026-05-01 · Lynn 语音运行时 + 启动白屏修复 + 长回复朗读
语音与启动稳定性:
- 🎙️ Lynn 语音浮窗:新语音入口正式显示 Lynn，不再沿用 Jarvis 命名。
- 💬 接入正常聊天链路:录音转写后进入当前聊天框，工具调用、记忆、历史记录和反思都沿用打字聊天路径。
- 🗣️ 默认中文女声恢复:回复语音走 CosyVoice 默认中文女声，并修复 22.05kHz WAV 到 16kHz PCM 播放链路。
- 🔢 中文数字朗读修复:日期、温度、百分比、股票代码等数字会先转成中文读法，避免 five/two 混入中文播报。
- 📚 长回复持续朗读:长回答会按短句/逗号自动切成小块排队合成，单块失败会继续拆小块播放。
- 🪟 启动白屏修复:修复 React selector update depth 和 splash 丢 app-ready 后卡住的问题。
- 🧩 打包链路加固:插件独立加载、
build:servernpm 镜像损坏重试和本地冷启动验证都已补齐。
v0.77.2 · 2026-04-29 · 天气证据门禁 + HTML 报告风格 + PNG 导出
报告与实时数据体验:
- 🌦️ 天气证据门禁:天气工具必须拿到天气状态、温度/降雨等字段才算成功,不再把天气网站首页或导航菜单当结果。
- 📰 漂亮 HTML 报告:
create_report支持editorial-paper/finance-dark/magazine/clean-briefing风格,深度报告默认 editorial-paper。 - 🖼️ Artifact 导出 PNG:HTML 报告可在聊天中预览、浏览器打开,并导出 PNG 方便发微信、知乎、小红书或文档。
- 🎨 frontend-design skill:内置 Apache 2.0 的 frontend-design skill,指导模型生成更像成品而不是模板的 HTML。
- 🧯 Turn quality gate 加固:后台/空答/工具兜底路径更稳,减少“Lynn 还在说话”和空转。
- 🧼 流式伪工具清理增强:统一
<web_search>/<weather>/<bash>等伪工具标签清理。 - 🧩 运行时稳定性补丁:修复 stream LRU、EventBus 异步异常、ChannelRouter 并发锁和 Plugin unload 清理。
v0.77.2 · 2026-04-29 · 危险操作授权 + 伪工具兜底 + 本地任务反馈加固
执行与安全体验:
- 🛡️ 危险操作授权卡:执行模式下涉及删除、sudo、批量移动、覆盖等高风险命令会弹出确认。
- 🎨 米色授权 UI:授权卡改为 Lynn 风格,不再出现突兀的深色 Codex 卡片。
- 🧰 本地任务反馈加固:文件整理、删除、移动等任务执行后必须给用户可见结果,不再"命令跑了但没回复"。
- 🧼 伪工具泄漏修复:模型输出
<web_search>/<bash>这类假工具标签时会被识别并兜底处理。 - 🔁 空答与 retry 兜底:工具失败、模型只输出开场白或 retry 后仍无正文时,会给出明确可恢复提示。
- 📁 文件任务识别增强:优化下载/桌面目录别名、zip/excel/pdf 等文件识别和安全删除路径。
- 🧪 Release Regression Gate:继续覆盖工具调用、文件操作、伪工具泄漏、thinking 泄漏和 UI smoke。
v0.76.9 · 2026-04-28 · DeepSeek v4 + 路由重排 + brain 工具兜底 + UI 流式修复
Hotpatch #1 (2026-04-28 下午):
- 🛡️ TOOL-FAILED-FALLBACK v1:工具调用失败 + 模型只输出"我来查一下"开场句就 turn_end 时(典型 live_news / stock_market 失败),自动 inject 系统提示强制重答——禁止再调工具 / 给审慎估计 + 明确标注「基于公开常识/未实时核实」/ 否则诚实告知未查到。修复"问完了 Lynn 只回半句话不完成任务"的 dogfood bug。
- 🧪 新增 262 行测试(
tests/chat-route-events.test.js)覆盖 TOOL-FAILED-FALLBACK 触发条件 + retry 路径 + locale。
模型 / 路由 ABD 重排:
- 🚀 DeepSeek API 升级:
deepseek-chat→deepseek-v4-flash(非思考),deepseek-reasoner→deepseek-v4-flash(思考模式,带thinking:{type:"enabled",reasoning_effort:"high"}),新增deepseek-v4-proprovider(brain 可路由)。 - 🧠 thinking 字段强制声明:v4-flash 默认会进 thinking 烧 token,brain chat 链路注入
thinking:{type:"disabled"},reasoner 链路注入enabled+high,不再返回空内容 finish=length。 - 🛣️ chatOrder 重排:Spark FP8 第 1(轻任务本地优先) → 本地 GPU wrapper → DeepSeek V4-flash → GLM/MiniMax/Step → K2.6 倒数第 2 → K2.5 末位。
- 📚 新 creativeOrder(小说/章节/古风/散文/诗歌/文学翻译/润色/文风/写一篇)→ DeepSeek V4-pro 第 1 + K2.6 第 2 + GLM-5-Turbo。
- 📜 complexLongOrder K2.6 第 1(超长上下文 200K+ 唯 K2.6 支持)→ V4-pro → V4-flash → 兜底链。
- 📦 客户端 BYOK 兼容:
lib/known-models.json+lib/default-models.json加 v4-flash/v4-pro 条目,旧名标deprecated:true + alias。
brain 工具链与超时兜底:
- 🛠 stock_research NaN sanitize:Tushare 偶发输出非法 JSON
:NaN/:Infinity,parse 前自动替换为:null,不再触发 90s LLM fallback chain。 - ⏱ web_search 25s 总 budget:多源 race(DDG+Zhipu)+ WeChat+SearXNG fallback 全程不超过 25s,超时返回空让模型基于上下文回答。
- 🚫 HK bail v2 严格 A 股代码白名单:tsCode 必须
60/00/30/68/8X/92.SH/SZ/BJ,其余(89xxxx 基金 / 4 位 HK code / 美股)直接 bail 到 stock_market,修"HK 700 → 890001 伪报告" bug。 - 📊 dataChunks guard:深度研究上下文如果实测拿到 0 段真数据,不再硬撑专业报告模板误导用户,直接告知"未拿到真实数据,请改用普通查询"。
- 🌐 realtime-info 多源补强:金价 / 油价 / 行情等查询源补足,失败时清晰告知。
UI / 客户端流式修复:
- 🔤 </user> chat-template tag 不再漏到 UI:streaming chunk 边界把
</user>切成</us+er>时,加 buffer 缓冲到下一 chunk 拼接,ORPHAN_CLOSE_TAG_RE 才能正确命中 strip。 - 🛎 慢工具进度提示:工具调用 > 15s 自动 emit
tool_progress slow_warningevent,UI 不再"卡死"感。 - 🧰 bash schema 三层兜底:
extractToolDetail+TOOL_ARG_SUMMARY_KEYS+normalizeToolArgsForSummary全部加cmd/shell/script别名,Spark emit{cmd:"..."}不再渲染成空 "执行 命令"。 - 🎤 录音权限 ghost 检测:录够 0.4s+ 但 blob<1KB 时识别为 macOS TCC 失效,提示用户去系统设置重授权 + 重启 app。
- 🔏 install:local 不再丢权限:sign-local.cjs 默认 Developer ID 而不是 ad-hoc,cdhash 跟 electron-builder 一致,以后 install:local 不再让 macOS TCC 把 Lynn.app 当新 app。
- 🎙️ PressToTalk UI 优化:按钮样式 + 状态机重构,长按锁定 + 录音中视觉反馈更稳。
- 🧱 brain server 报告上下文增强:
server/chat/report-research-context.js注入更结构化数据,模型生成报告更准确。
v0.76.8 · 2026-04-27 · BYOK-equality + Spark FP8 回退 + 文件管理修复 + bash schema 兜底 + 录音权限提示
Hotpatch #3 (2026-04-28 凌晨):
-
🛠️ bash 工具 schema 一致:
extractToolDetail/TOOL_ARG_SUMMARY_KEYS/normalizeToolArgsForSummary全部加cmd/shell/script别名兜底,Spark emit{cmd:"..."}不再渲染成空 "执行 命令"。 -
🎤 录音权限友好提示:录够 0.4s+ 但 blob<1KB 时识别为 macOS 麦克风 TCC ghost 失效,直接提示去系统设置重新授权 + 退出重开。
-
🔏 install:local 不再丢权限:
sign-local.cjs默认 Developer ID 而不是 ad-hoc,签名后 cdhash 跟 electron-builder 一致,不再让 macOS TCC 把 Lynn.app 当新 app 让用户每次重装都重新授权。 -
📝 brain 长答稳定(server-side):
max_tokenssimple 1500→4000 / longForm 6000→8000;__longFormRx加"介绍/说说/讲讲/写一段/简介/教程..."等中文长答关键词;temperature0.6→0.4 让重问同问题输出更一致。 -
🚨 Spark 紧急回退 PRISM-NVFP4 → Qwen3.6-35B-A3B-FP8 + SGLang+MTP: heretic 去 safety 流程附带破坏 tool-call decisiveness,curl 实锤 reasoning 死循环 2048 tok 不出 tool_call;FP8 +
首先注入 + NEXTN MTP 即时恢复。 -
🧠 BYOK-equality 架构改造: Lynn 客户端不再用"场景契约 + 预取 + 强制工具"抢方向,brain 跟 BYOK(GPT/Claude/Kimi)走同一套自主判断路径。
-
🔧 文件管理任务分类修复: "新建/移动/挪/整理 + 文件夹/目录/图片" 强制走 UTILITY/local_automation,不再被裸"图片"误判成 vision/multimedia。
-
🛡️ brain 6 patches(server.js): HYBRID-1 hasGpuTools→max=32K + HYBRID-3 reasoning guardrail + B1
__needsFileTools+ B2 收紧__isFileEditIntent+ LYNN BYOK-equality + loop-breaker v4(只 log 不强制干预,允许合法多步 ls→mkdir→mv)。 -
🤖 新模块 LLM Triage v1: regex+Spark FP8 hybrid 分类器,5min cache,Spark 不可达自动 fallback regex。
-
🛠️ bash args 归一: tool-wrapper 自动把 query/cmd/shell/script 归一成 command,Spark 偶发 schema 错位有救。
-
🎤 录音 min-size guard: PressToTalkButton 拦截 <1KB blob 或 <0.4s 录音,防 sensevoice 500 EBML header 错位。
-
⌨️ IME 三层 OR:
isComposing || nativeEvent.isComposing || keyCode === 229,中文最后一段不再被 Enter 提交时漏字。 -
🔇 空答兜底: 模型只 thinking 不出答案 → 显示"重试"按钮(5 locale 已加翻译)。
-
🔠 i18n: 设置页 Voice tab 显示"语音"(之前漏 5 个 locale 翻译)。
-
🚫 伪 tool-call 检测 + 自动恢复: 模型在 text 里写
<web_search>.../web_search(query=...)等"调用语句"时,brain 强切回真工具流,user 不再看到崩溃文本。 -
🧪 771/771 全测试 + 新增 30 regression cases 锁住 file-move-image 永不再走 vision 误判。
v0.76.7 · 2026-04-27 · TTS 端到端 + 语音 Phase 1 + CSP media-src 修复
- 🗣️ TTS 播放打通: SenseVoice ASR + CosyVoice 1.0 SFT(7 个内置 speakers),米色 🎤 按钮 → ssh tunnel → frp → DGX docker
- 🎙️ B 模式长按锁定: 长按 600ms 锁定连续录音,再点结束
- 🔌 Provider Registry 框架: 阿里全家桶默认 + 4 个 BYOK 备选(Faster Whisper / OpenAI Whisper / Azure / Edge TTS)
- 🔧 CSP media-src 修复: vite CSP_PROFILES 让
blob:URL 能被 Audio 元素加载(本次 release 真凶) - 🛠️ vite hono external: server Vite config 让 plugin 动态 import 解析正常
- 🪟 IME 不抖: 中文输入候选切换稳定;thinking block 默认折叠
- 📦 3 平台公证: macOS Apple Silicon + Intel + Windows 全打公证,镜像站同步
v0.76.6 · 2026-04-21 · 工具增强 + 研究路径 + OAuth + 715 测试全绿
- 📈 stock-market 工具大改 (+425 行): 多数据源行情 + 容错 + 4 个新测试
- 🧠 研究上下文扩展 (+428 行): 天气/股票数据结构化注入, 融合研究路径
- 🔧 LLM 客户端重构 (+188 行): provider-aware 请求构建, 多 provider 更稳
- 💭 ThinkTag/XingParser 扩展: 思维链解析能力 +5 场景覆盖
- 🔐 OAuth 路径修复: Lynn OAuth provider id 正确映射到 auth.json
- 🎯 串轮隔离 TURN-FENCE v1: 上一轮 abort 无产出时自动系统隔离, 避免误读残留
- 🧪 测试: 4 新 + 7 扩展,
715/715 vitest all green
v0.76.5 · 2026-04-21 · 乱码清洗 + 办公本地答 + vision arg 修复
- 乱码清洗机制: LLM 输出偶发乱码字符被拦截
- 办公本地答: 简单办公问题走本地预算计算, 避免 LLM 心算错
- Vision argument regression 修复 (9 tests)
- 工具 intent 收敛: 减少工具误触发
v0.76.4 · 2026-04-20 · ThinkTagParser v2 + FAKE-PROGRESS-GUARD v2 + 25s TTFT timer
- ThinkTagParser v2: 重构思考标签解析, 应对更多模型格式
- FAKE-PROGRESS-GUARD v2: 防止 LLM 编造 tool_progress 消息
- 25s TTFT timer: 首 token 超时降级, 用户体验更稳
- vLLM 切回真 A3B (服务器侧): 修复上一版误用稠密模型
- QA 质量分从 1.3 → 4.42
v0.76.3 · 2026-04-19/20 · 真流式 + Diff 视图 + Brain 并发 3×
- 20 小时马拉松: 真流式重构, brain 10+ 补丁
- vLLM 调优: KV 池容量 4×
- WritingDiffViewer: 词级红删绿增, 专为写作设计
- Loop-breaker v2: 工具调用死循环检测
- 复查路由: 跨 session 任务追踪
v0.76.2 · 2026-04-18 · Intel 死机修复 + 工具 alias + 中文 thinking
- 修复 Intel Mac 启动死机
- 工具名 alias 6 条 (read_file → read 等)
- 中文 thinking 命中率 91%
- ThinkingBlock R1 风格呈现
v0.76.1 · 2026-04-17 · 任务模式切换 + 按需 MCP
- 任务模式芯片: ⚡ 自动 / 📖 小说 / 🖋️ 长文 / 🌶️ 社媒 / ⌘ 代码 / 💼 商务 / 🌐 翻译 / 🔬 研究 / 📝 笔记
- 社媒模式 7 个 slash 命令 (
/xhs/gzh/weibo/douyin/zhihu/hashtags/titles) - 按需激活 MCP 服务器: 默认 0 个 MCP 工具, 要用再开, 不拖慢模型
- IME bug 修复
- GPU 64K context 支持
👉 完整发版历史 · Gitee Releases / 国内下载镜像
Lynn 是一个面向桌面用户的 AI Agent：有记忆、有人格、会写作、能主动做事,也能调度代码任务。
早期 Lynn 的重点是把 Agent 从命令行里拖出来,让写作者、研究者、运营、学生、创业者这些非程序员也能用起来。V0.85.6 延续这一收束方向:Lynn 的 GUI 更专注对话、会话进度、文件和验收;本轮补齐本地文件读取与串题回归,并行 worker 作为 CLI 无头能力保留给终端、CI 和其他 Agent。
用过 Claude Code / Codex / Cursor 的,你会觉得 Lynn 熟悉但更像一个“工作台”:它不只让一个 Agent 在一个终端里干活,而是把当前会话的目标、证据、文件、自动任务和分支关系沉淀成可巡检的工作地图。没用过这些工具的,也可以从 GUI 对话开始,逐步把代码、文档、研究和自动化工作交给 Lynn。
✅ 适合
- 写作者（网文 / 公众号 / 小红书 / 知乎 / 论文）
- 研究员 / 学生党（整资料、跟项目进度、长期记忆）
- 运营 / 创业者（跨平台同步、多 Agent 分工、批量文案）
- 程序员 / 技术负责人（GUI 做验收和工作地图,CLI 无头 worker 处理并行任务）
- 产品 / 增长 / 业务负责人（把调研、文案、数据分析和代码改动放进同一套验收流）
- 需要 "AI 帮我处理本地文件" 的非技术用户
- 想要一个桌面端 AI 伙伴的人（而不是浏览器标签页）
❌ 不适合
- 只想要代码补全 → 用 Cursor / Trae
- 只想要一个单 CLI Agent → 用 Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI
- 部署在服务器做多租户 → 用 Hermes Agent
Lynn 做的是桌面端、面向个人、有长期记忆、能写作、能编排工作状态和 CLI worker 的 AI Agent。它不和 Cursor 抢编辑器里的光标,而是把代码任务之外、代码任务之间、代码任务之后的状态、证据和验收补齐。
Lynn 的记忆层是 15 个模块、5000+ 行代码、SQLite + FTS5 全文索引 + 向量检索 + 关系图。
- 毫秒级召回："你上个月是怎么配 nginx 的来着" —— FTS5 在 10ms 内翻出三条相关对话
- 六层结构：事实存储 / 深层记忆 / 用户画像 / 项目记忆 / 主动召回 / 技能蒸馏
- 主动召回：不等你问，根据当前对话关键词自动把相关记忆注入上下文
- 技能蒸馏：复杂任务完成后（≥8 轮 + ≥3 次工具调用 + 检测到"完成"信号）自动提炼成可复用 Skill，冷却 6h 防抖，带中英双语完成/失败模式识别
大部分 Agent 改 Markdown 像改代码——给你一坨 +/- 行级对比。Lynn 不是。
- WritingDiffViewer：词级红删绿增、比例字体、逐段 ✓接受 ✗拒绝
- ✎ 手改：不满意 AI 的版本，直接在段落里改成自己的
- 写作模式：⇧⌘M 一键切换，聊天区加宽到 800px，右侧自动开 MD 预览，左侧 sidebar 自动收起
- 多视角叙事：novel-workshop 技能支持罗生门式同场景多 POV 重写
- 对比外部修改：你在 VSCode 里改了文件？点「对比外部修改」→ git HEAD diff → 同样的 WritingDiffViewer
写小说、写长文、写公众号、写小红书——散文友好，不是 GitHub 那套。
输入框左下角的 ⚡ 芯片，点开一看就懂：
| 类别 | 模式 | 干什么 |
|---|---|---|
| 自动 | ⚡ 自动 | 按文件/内容自动选（默认） |
| 写作 | 📖 小说 · 🖋️ 长文 · 🌶️ 社媒 | 每个模式注入专属 persona |
| 工作 | ⌘ 代码 · 💼 商务 · 🌐 翻译 | |
| 学习 | 🔬 研究 · 📝 笔记 |
社媒模式自带 7 个 slash 命令：/xhs /gzh /weibo /douyin /zhihu /hashtags /titles——点一下展开完整 prompt 模板，你只需要填主题。
MCP 服务器仍支持按需接入,但入口收进了 设置 → MCP。日常输入面板只保留模式和 slash 命令,避免新用户一打开就被扩展配置分散注意力。
| Lynn V0.85.6 | Cursor | Claude Code / Codex CLI | |
|---|---|---|---|
| 定位 | GUI 会话进度 + CLI 无头 worker | 程序员 IDE | 单 CLI Agent |
| 并行任务 | CLI worker / worktree / JSONL 协议 | 较弱 | 需人工管理 |
| 代码验收 | 会话进度 + GUI diff + 测试门禁 | IDE 内 | 终端输出 |
| 长期记忆 | ✓ 6 层自动持久化 | session 级 | session 级 |
| 写作支持 | ✓ 词级 Diff 视图 | ✗ 只做代码 | ✗ 只做代码 |
| 中文优化 | ✓ 深度适配 | 一般 | 一般 |
| 零 Key 可用 | ✓ 内置 Brain | ✗ 要订阅 | ✗ 要 Claude Key |
| 多 Agent + 人格 | ✓ Yuan 模板 | ✗ | ✗ |
| 微信/飞书 Bridge | ✓ 原生 | ✗ | ✗ |
| 开源协议 | Apache 2.0 | 闭源商业 | 闭源商业 |
| 平台 | Mac + Win | Mac + Win + Linux | Mac + Win + Linux |
Lynn 不替代 Cursor——如果你正在编辑代码,Cursor/IDE 仍然合适。Lynn 接手的是更大的工作流:把当前会话、证据、文件、自动任务和分支状态组织成可继续的会话进度;需要并行时再让 CLI worker 去不同 worktree 干活,最后回到 GUI 验收。
一个人可以同时拥有 IDE、单 CLI 和 Lynn 会话进度。V0.85.6 的目标是让 GUI 少一点噪音,让工作状态更清楚,让本地文件任务更可靠,让并行能力留在最适合它的 CLI 通道里。
Lynn 本地模型按硬件分三档。V0.85.6 继续把 Qwen3.6-27B DSV4Pro Distill Q5_K_M imatrix MTP 作为默认推荐端侧模型;低配机器不会主动弹端侧模型引导,只在设置页保留 9B / 4B 降级入口。V0.80 起本地 GGUF 不再随应用启动自动拉起,需要本地离线推理时在设置里显式启用即可:
| 档位 | 模型 | 体积 | 推荐硬件 | 上下文 | 能力信号 |
|---|---|---|---|---|---|
| 推荐本地 | Qwen3.6-27B DSV4Pro Distill Q5_K_M imatrix MTP | 19.5 GB | 24GB 显存/统一内存+ | 32K | 默认 Q5_K_M · GPQA 81.82% · MMLU 90.0% · Coding100 86/100 · MTP n=3 单流约 10.4→26.8 TPS |
| 降级 | Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP | 5.38 GB | 16~24GB 可选 | 32K | 低配显式降级 · 工具调用 14/15 · MTP 加速 |
| 低配降级 | Qwen3.5-4B Q4_K_M imatrix (Lynn) | 2.6 GB | 8~16GB 可选 | 32K | Q4_K_M imatrix · MMLU thinking-off 73.00% · GPQA thinking-off 16.67% · thinking-on 可能长思考后无正文 |
| 高端 · 编排器大脑 | Qwen3.6-35B-A3B DSV4Pro Distill Q5_K_M imatrix MTP | 25.3 GB | 32GB 显存/统一内存+ | 32K | 蒸 DS-V4-Pro thinking 思维方式 · GPQA-Diamond 80.3% · 端到端编排快 2.3× · MTP n=3 |
27B / 35B 当前主推 Q5_K_M imatrix + MTP。9B / 4B 只作为低配置降级:9B 适合 16GB 级机器,4B 建议 thinking-off。硬件不满足 27B 推荐阈值时,Lynn 不会在首启或输入框旁主动弹安装引导。
| 通用 | 说明 |
|---|---|
| 运行方式 | llama.cpp 本地服务,OpenAI-compatible /v1 端点 |
| 隐私 | 可完全离线;不需要 API Key;对话不上传 |
| 默认 thinking | 自动策略:轻任务关闭 thinking;复杂任务可在 Lynn 输入框开启 |
推荐本地 27B (24GB+ 显式启用):
- 🇨🇳 ModelScope: Merkyor/Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill-GGUF (
Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Distill-MTP-Q5_K_M-imatrix.gguf,19.5 GB) - 🤗 Hugging Face: nerkyor/Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill-GGUF / mirror
hf-mirror.com/nerkyor/Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill-GGUF
低配 9B / 4B 与高端 35B(按硬件显式选择):
- 9B: Merkyor/Qwen3.5-9B-GGUF-imatrix-MTP / Hugging Face (
Qwen3.5-9B-Q4_K_M-imatrix-mtp.gguf,5.38 GB) — 低配降级 - 4B: Merkyor/Qwen3.5-4B-GGUF-imatrix (
Qwen3.5-4B-Q4_K_M-imatrix.gguf,2.6 GB) — 更低配置降级,建议 thinking-off - 35B(编排器大脑): Merkyor/Qwen3.6-35B-A3B-DSV4Pro-Thinking-Distill-GGUF / Hugging Face (
Qwen3.6-35B-A3B-DSV4Pro-Distill-MTP-Q5_K_M-imatrix.gguf,25.3 GB) — 32GB+ 高配推荐
应用内路径:设置 → 模型 → 本地 Qwen3.6-27B → 授权安装并启用。下载、校验、启动和模型注册都由 Lynn 后台完成;首次启用会提示本地模型暖机可能较慢,并说明约需 24GB 显存/统一内存。你可以随时在输入框旁看到本地模型状态,也可以停止以释放内存。硬件不足时不会主动弹 27B 安装引导,模型页仍支持手动选择 9B / 4B 降级、35B 高端档,或导入你自己下载的任意 llama.cpp 可用 GGUF。
首次启动有两条路径：
Quick Start（3 秒进主界面）— 输入名字、授权权限，直接开聊。内置免费默认模型池（v0.85 走 Brain V2:StepFun 负责文本/编码执行与视觉,其他供应商作为备用链路;本地 manager 只在显式调用时启用）：
T1 ⭐ StepFun 3.7 Flash（256K 上下文,high reasoning,48K 推理/生成预算,高速文本/编码主路）
T2 DS-V4 Flash（供应商备用链路,用于 StepFun 不可用或特定高风险场景）
T3 本地 manager（显式 `Lynn manager run`,用于实验性拆分/验收）
T4 视觉:StepFun `step-1o-turbo-vision`（图片识别,由 Brain 按 image content 自动切)
T5 智谱 GLM / Kimi / MiniMax（供应商备用链路）
多级降级自动切换：429、配额、供应商错误或能力不匹配 → 自动下一档，对话不中断。默认模型有工具调用能力（Plan C 透传，可以直接跑 write / edit / read / bash），不只是聊天。链式工具锚定、tool result reinforcement、tool-storm guard 和 pre-search 会在 router 层帮模型稳住多步工具结果。
隐私三条承诺：不训练、不落盘、日志最小化。想要绝对隐私？三种逃生路径：
- Lynn 本地 Qwen3.6-27B Q5_K_M imatrix MTP / 9B、4B 低配降级 / 35B-A3B Q5_K_M 高端档(按硬件显式启用,本地离线使用且不消耗云端额度)
- 全程 Ollama 本地模型（无任何数据出门）
- 自备 OpenAI / Anthropic / Moonshot 等 API Key（走你自己的账号）
- 敏感工作区路径隔离（
.lynn/private/*不进记忆）
Advanced Setup — 想接自己的 provider？OpenAI 兼容协议全支持，7 家国产 Coding Plan（百炼/智谱/Kimi/MiniMax/阶跃/腾讯云/火山引擎）预注册，填 Key 即用。
界面支持 5 种语言：zh / en / ja / ko / zh-TW。
Lynn 不是千篇一律的"AI 助手"。每个 Agent 有自己的名字、性格和说话方式，通过人格模板（Yuan）塑造——有的温柔细腻，有的理性冷静，有的活泼跳脱。
你可以创建多个 Agent，各自独立运行，互相委派任务、频道群聊协作。Agent 就是一个文件夹，备份和迁移都很简单。
连接 Telegram / 飞书 / 企业微信 / QQ / 微信机器人 后，同一个 Agent 可以同时在多个平台和你对话，甚至远程操作你的电脑。跨平台身份一致、不泄露底层模型（被问"你是 GPT 吗"会答"我是 Lynn"）。
这是 Lynn 与对话型 AI 工具最本质的区别。
工作地图（Session Map） 是你和 Agent 之间的异步协作空间。右侧不再是松散便签，而是当前会话的目标、状态、下一步、证据和分支入口。巡检会更新这张地图，你不需要把超长上下文反复塞回模型。
心跳巡检（Heartbeat） 会定期扫描工作空间、会话状态和工作地图。发现新任务就自动处理，处理完了通知你。
定时任务（Cron） 让 Agent 按计划重复执行工作。每个 Agent 的 Cron 独立并发运行，切换 Agent 不会中断其他 Agent 的定时任务。重复性待办可以从对话和工作地图生成自动任务。
长任务稳定性 是这套自主工作体系的基础。Lynn 的 server 以独立 Node.js 进程运行（不依赖 Electron 渲染进程），通过 WebSocket 全双工通信。对话中断、窗口关闭、网络波动都不会打断正在执行的任务。
Lynn 不是简单套 OpenAI 兼容协议。从 9B 小模型到 GLM-5 推理模型，每一级都有针对性适配：
工具分层（Tool Tiering） — 按上下文窗口自动裁剪工具集：
| 档位 | 窗口 | 工具策略 |
|---|---|---|
| 小 | <32K（ERNIE / Step 8K 等） | 仅 web_search + web_fetch |
| 中 | 32K（豆包 / 混元 Pro / 百川 Turbo） | 标准 10 工具 |
| 大 | ≥64K（StepFun 3.7 / Qwen3.6 / Kimi K2.6 / GLM-5 / DeepSeek V4） | 24 工具全开 |
小模型专属 Prompt 工程 — context < 32K 时自动注入：回复限 500 字 + 关键结论 <!-- KEY: --> 标注（压缩时优先保留）；单工具串行调用规则（防弱模型并行错）；3 步以上任务强制先出计划等确认。
自适应上下文压缩 — 小窗口保留 40% 近期上下文、4K 输出预留；大窗口 20% / 16K；压缩 1-2 次后自动 session 接力（大模型 3 次），防止质量崩溃。
推理协议适配 — 智谱 GLM-5 系列走 ZAI thinking format（thinking: { type: "enabled" }）；Qwen3 全系走 enable_thinking quirk；两者由 Lynn native runtime 在请求构造期适配。
工具调用容错 — 小模型工具调用连续失败 3 次后自动降级：停工具、用文字说明。空 tools: [] 自动清理（dashscope / volcengine 不接受空数组会 400）。
Lynn 的核心 Agent 循环外面包裹了六层 harness，每层独立运作，通过共享的数据存储（FactStore SQLite、experience/、memory.md）协同：
用户输入
│
├─ [1] Content Filter ── DFA 关键词过滤，17 类风险词库
├─ [2] Proactive Recall ─ 关键词 → FactStore FTS5 检索 → 隐形注入上下文
│
▼
┌──────────────────┐
│ Core Agent Loop │ LLM 对话 + 工具调用（Lynn native runtime）
└──────────────────┘
│
├─ [3] Tool Wrapper ──── 路径校验 + 命令 preflight + 危险操作授权
├─ [4] ClawAegis ─────── 工具返回内容的 Prompt Injection 扫描（纯正则，不调 LLM）
│
├─ [5] Memory Ticker ─── 每 6 轮滚动摘要 → 每日深度 → 事实提取 → 技能蒸馏
├─ [6] Review System ─── 另一个 Agent 复查输出 → 结构化发现 → 自动修复任务
│
▼
用户输出
反馈闭环：Review（第 6 层）用第二个 Agent 作"同事 code review"，发现问题自动构建修复任务回注执行链；Memory Ticker（第 5 层）从对话沉淀事实和经验到 FactStore；Proactive Recall（第 2 层）在下一次对话时把这些召回注入上下文。评估 → 沉淀 → 召回 → 更好的执行 → 再评估。
低延迟、不阻断 是每层的设计底色：Content Filter 用 DFA Trie；ClawAegis 扫描前 10KB 纯正则；Proactive Recall 正则 + SQLite；Memory Ticker 和 Review 都后台异步跑，不阻当前对话。
第三方想加功能不用 fork 源码。扔一个文件夹到 ~/.lynn/plugins/：
my-plugin/
├── manifest.json # 元数据
├── tools/*.js # 自定义工具（注入 agent）
├── routes/*.js # HTTP 路由（Hono）
├── commands/*.js # 斜杠命令
├── skills/ # Skills 目录
├── agents/*.json # Agent 模板
├── providers/*.js # 自定义 LLM provider
├── hooks.json # Lifecycle hooks（before-chat / after-tool 等）
└── index.js # onload / onunload 生命周期
- 动态 import（Node ESM 热加载，重启即见）
- Hook 链语义完整：
before-*返回 null 取消、对象替换、undefined 透传 - disposables 链：unloadPlugin 时按注册顺序 dispose，零泄漏
- 设置里的 PluginsTab UI 可视化管理
内置示例插件：plugins/github-watch/（定时扫 GitHub 仓库并通知）。
Lynn 能读文件、跑命令、操作本地环境，所以安全不是附加功能，而是底座。四层纵深防御：
第一层 · 路径守卫（PathGuard） — 四级访问控制 BLOCKED → READ_ONLY → READ_WRITE → FULL。每次文件操作先 realpath 解析符号链接再匹配。SSH 私钥、.env、密码数据库等系统敏感文件硬编码 BLOCKED。工作目录以外默认只读。
第二层 · 操作系统沙盒 — 终端命令不是直接执行：
- macOS：
sandbox-exec加载动态生成的 Seatbelt SBPL 策略 - Linux：Bubblewrap (
bwrap) 命名空间隔离 - Windows：PathGuard 校验层（无 OS 级沙盒）
第三层 · Prompt Injection 检测（ClawAegis） — 外部文件内容的注入扫描：纯正则、零延迟、不调 LLM。覆盖"ignore previous instructions"、"pretend you are"、"read /etc/passwd"等攻击模式。检测到追加警告上下文，不阻断读取。
第四层 · 行为确认与安全模式 — 三种模式：
- 安全模式：只读，不写不跑命令
- 规划模式：可读可写，危险操作暂停确认
- 执行模式：完全授权，自主决策
危险操作（rm -rf / sudo / git push --force）始终弹确认框，不受模式影响。Skill 安装经独立 AI 安全审查（注入检测、过宽触发、权限提升），不过审则拒装。
如果你有 GPU（或者能租到 vGPU），Lynn 支持把主力模型私有化。端侧默认走 llama.cpp，服务侧研究线保留 vLLM / NVFP4：
- 推荐端侧配置：Qwen3.6-27B DSV4Pro Distill Q5_K_M GGUF + llama.cpp + MTP n=3（24GB+）
- 高配端侧配置：Qwen3.6-35B-A3B DSV4Pro Distill Q5_K_M GGUF + llama.cpp + MTP n=3（32GB+）
- 服务侧研究线：35B-A3B BF16 / FP8 / NVFP4 可接 vLLM，用于并发吞吐和长上下文实验，不作为普通用户默认下载
- 工具调用：OpenAI-compat 原生支持，Plan C 客户端工具透传无损
- 智能过滤：118 个工具按用户意图自动过滤到 ~30 个（避免撑爆 GPU 上下文）
- 成本：消费级 GPU ≈ 私有高级模型的日常体验，32GB+ 机器可优先跑 35B-A3B Q5_K_M
搭配你的 OpenAI / Anthropic API Key 做降级兜底，就是真正私有 + 有备援的 Agent 基础设施。
读写文件、执行终端命令、浏览网页、搜索互联网、截图、画布绘图、JavaScript 执行、Cron 调度、Agent 间通信、MCP 服务器……24 个内置工具覆盖日常办公绝大多数场景。
33 个内置 Skills：
- 写作：
novel-workshop（小说工作台 v1.4 多 POV）、humanizer、summarize - 研究：
deep-research、tavily-search、brave-search、baidu-search - 金融：
a-share-scanner、quant-scanner、stock-analysis - 前端：
canvas-design、frontend-design、image-lightbox - 效率：
notion、obsidian、nano-pdf、file-guardian - Agent：
agent-personality、proactive-agent、self-improving-agent - 自动化：
automation-workflows、blogwatcher、youtube-watcher - 生态：
github、weather、memory-recall等
Agent 也可以从 GitHub 安装技能或自己编写新技能，安装经独立 AI 安全审查。
macOS（Apple Silicon / Intel）：从 国内下载镜像 下载最新 .dmg，版本记录见 GitHub Releases。V0.85.6 的 Apple Silicon / Intel DMG 已完成 Developer ID 签名、Apple notarization、staple 和 Gatekeeper 验证。
Windows：从 国内下载镜像 下载最新 .exe，直接运行；版本记录见 GitHub Releases。
Windows SmartScreen 提示： V0.85.6 安装包会完成代码签名；首次运行仍可能因为新版应用声誉积累不足出现 SmartScreen 确认提示。
Linux 版本计划中。
- Quick Start：输入名字 → 授权 → 进入主界面。默认模型池开箱即用，无需 API Key。
- 本地模型：设置 → 模型 → 本地 Qwen3.6-27B。24GB+ 推荐 27B Q5_K_M MTP,32GB+ 可选 35B-A3B Q5_K_M,低配可手动选 9B / 4B 降级。硬件不足时不会主动弹端侧模型引导;所有本地 GGUF 都只在你明确点击启用后下载/启动。
- Advanced Setup：输入名字 → 连接自己的供应商 → 选对话/工具模型 → 设权限 → 进入。
所有模型配置后续都可在设置调整。
core/ 引擎层（LynnEngine Thin Facade + 10 个 Manager/Coordinator）
lib/ 核心库
├── memory/ 记忆系统（15 个文件，5000+ 行）
│ ├── fact-store.js SQLite + FTS5 + 关系图（765 行）
│ ├── skill-distiller.js 自进化 Skill 提炼（599 行）
│ ├── memory-ticker.js 每 6 轮滚动摘要（568 行）
│ ├── vector-interface.js 向量检索（381 行）
│ ├── proactive-recall.js 主动召回（287 行）
│ └── retriever.js 标签 + FTS5 + 向量三路融合检索
├── tools/ 24 个工具（浏览器、搜索、Cron、委派、技能安装等）
├── sandbox/ 双层沙盒（PathGuard + macOS Seatbelt / Linux Bubblewrap）
├── bridge/ 社交平台适配器（Telegram / 飞书 / QQ / 微信 / 企业微信）
├── desk/ 工作地图系统（心跳、Cron、资料与会话状态）
└── ... LLM 客户端、OAuth、频道存储、专家系统
shared/ 跨层共享
server/ Hono HTTP + WebSocket（独立 Node.js 进程，24 个路由）
hub/ 后台调度中枢（event bus、scheduler、channel router、DM 路由）
desktop/ Electron 38 + React 19 + Zustand 5
skills2set/ 33 个内置技能定义
plugins/ 内置插件（github-watch 等）
scripts/ 构建工具（server 打包、启动器、签名）
tests/ Vitest 测试
引擎层：LynnEngine Thin Facade 持有 AgentManager、SessionCoordinator、ConfigCoordinator、ModelManager、PreferencesManager、SkillManager、ChannelManager、BridgeSessionManager、ExpertManager、PluginManager，对外统一 API。
Hub：独立于聊天会话运行，负责心跳巡检、Cron（per-agent 并发）、频道路由、Agent 间通信（含防无限循环硬上限 + 冷却期）、DM 路由。
Server：独立 Node.js 进程（由 Electron spawn 或独立启动），Vite + @vercel/nft 打包，WebSocket 全双工。
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 桌面端 | Electron 38 |
| 前端 | React 19 + Zustand 5 + CSS Modules |
| 构建 | Vite 7 |
| 服务端 | Hono + @hono/node-server + @hono/node-ws |
| Agent 运行时 | core/agent-runtime Lynn native runtime |
| 数据库 | better-sqlite3（WAL 模式 + FTS5 + 向量搜索） |
| 测试 | Vitest |
| 国际化 | 5 语言（zh / en / ja / ko / zh-TW） |
| 平台 | 状态 |
|---|---|
| macOS (Apple Silicon) | 已支持（V0.85.6 notarized DMG） |
| macOS (Intel) | 已支持（V0.85.6 notarized DMG） |
| Windows x64 | Beta |
| Linux | 计划中 |
| 移动端 (PWA) | 计划中 |
npm install # 装依赖
npm start # Electron 启动（自动构建 renderer）
npm run start:vite # Vite HMR 开发（需先 npm run dev:renderer）
npm test # 跑测试
npm run typecheck # 类型检查
npm run build:server # 打包 server
npm run dist:local # 仅本地测试包（macOS DMG，跳过公证；不得用于发布）本项目基于 liliMozi/openhanako 的开源工作，由 Merkyor 修改和扩展。当前核心 Agent 运行时为 Lynn 自研 core/agent-runtime;历史版本曾使用 @mariozechner/pi-coding-agent（Apache 2.0 协议，Mario Zechner 出品）。详见 NOTICE。
完全免费，Apache 2.0 开源。不卖订阅、不卖增强版、不 freemium。
后端 Brain 默认跑在作者自建服务器上（腾讯云 + 自建 GPU），目前由作者承担成本供用户免费使用。
三条隐私承诺：不训练、不落盘、日志最小化。
具体链路：
- 本地记忆（facts.db / memory.md）：只在你电脑上，
~/.lynn/ - LLM 推理：发送到 Brain → GPU / Kimi / GLM / DeepSeek。作者不保存对话内容，LLM 供应商按各自隐私条款处理
- 绝对隐私的三种姿势：
- 全程 Ollama 本地模型（无任何数据出门）
- 自备 API Key（走你自己的 OpenAI / Anthropic 账号）
- 敏感工作区隔离（
.lynn/private/*不进记忆）
看上面 和 Cursor / Claude Code 横比 表格。
一句话：Cursor 系解决“正在写这段代码”的编辑器内流程;Claude Code / Codex CLI 解决“一个终端 Agent 干活”;Lynn 解决“多个代码/业务/研究任务如何被调度、验收和收口”。不冲突,可并存。
能。Quick Start 60 秒进主界面直接聊，全程零配置。后台默认走 Brain v2 的 StepFun 3.7 Flash 主链（256K 上下文,high 推理,48K 推理/生成预算）,供应商异常时再切到 DS-V4 Flash / GLM / Kimi / MiniMax 等备用链路。图片识别由 StepFun step-1o-turbo-vision 承接(Brain 按 image content 自动切)。
可以。V0.85.6 的 Windows 安装包会完成代码签名，但 SmartScreen 仍可能因为新版应用声誉积累不足而提示确认；macOS Apple Silicon / Intel DMG 已完成 Apple notarization、staple 和 Gatekeeper 验证。
可以。设置 → 模型 → 填 API Key（支持 OpenAI / Anthropic / DeepSeek / 智谱 / Kimi / MiniMax / 通义千问 / 百炼 / Ollama 本地 / 硅基流动 等所有 OpenAI-compat provider）。
7 家国产 Coding Plan 预注册，填 Key 即用：百炼 / 智谱 / Kimi / MiniMax / 阶跃 / 腾讯云 / 火山引擎。
功能重叠但定位不同：
- ChatGPT 桌面版：无长期记忆、单一人格、无工作流工具
- Lynn：6 层记忆、多 Agent + 人格、写作 Diff、Cron 调度、多平台 Bridge
如果你只想聊天 + 查资料，ChatGPT 够用。 如果你想要一个能记住你、能帮你处理文件、能异步干活的 Agent，Lynn 更合适。
- 提 Issue 说 bug / 建议：直接提
- 小 PR（文档 / typo / 小功能）：直接提
- 大改动（新模块 / 架构调整）：先开 Issue 讨论方案再 PR
- 见 CONTRIBUTING.md
作者就叫 Lynn 😊