Skill · #356 trending skills repo

Guncat-Work-for-hmos

zhubowen-bot/Guncat-Work-for-hmos

鸿蒙原生 AI 工作台|不止电脑,鸿蒙手机也能用:鸿蒙原生 shell 容器(命令是 HarmonyOS .so,不经虚拟机)+ 鸿蒙原生编译 CPython 3.12(numpy/pandas/scipy/matplotlib 全离线)+ 47 工具 + 32 Skill + Agent Loop;Intelligent UI(一句话直出界面)与 Harness(多轮工具+沙箱)真机跑通,PPT/Word/Excel/绘图端侧直出。

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academic-publishing【新增】主 Skill(路由入口)。用户请求属于学术论文全生命周期——论文改写、精读、审稿、rebuttal、基金/立项书、参考文献审计、论文 DOCX 排版——时,先加载本技能做意图判别与分支分流,再 load_skill 对应分支 Skill(paper/paper-close-reading/paper-reviewer/paper-rebuttal/research-proposal/reference-audit/journal-format)。涉及开放主题深度调研的任务,先转 research-intelligence。entry/src/main/resources/rawfile/skills/academic-publishingjournal-format用于对学术论文类 Word/DOCX 文档进行期刊、学校、会议或课程要求的格式排版与修复。当用户需要把论文原稿套用.docx 模板或明确格式规则、或提到论文排版、期刊投稿格式、学位论文格式、会议论文模板、时使用;如果同一请求同时包含论文 Word 排版和任何非排版任务,必须先停止并询问用户选择“只做格式排版”还是“作为复合任务拆分处理”,在用户明确选择前不得执行排版。不用于论文写作、润色、降重、翻译、代写、文献检索、补引用、验证引用、伪造数据/引用,或普通非论文 Word 文档套模板;entry/src/main/resources/rawfile/skills/academic-publishing/journal-formatpaper-close-reading用于用户提供一篇或少量学术论文后,进行专业深度精读,讲清研究问题、研究故事、方法或理论机制、关键证据、实验结果、可信边界、复现风险与研究启示,并生成高级 Markdown 报告(可按需 Word)。用户要求“论文精读”“深度解读”“分析方法与实验”“判断论文价值或局限”时使用。开放主题综述、单纯题录核验、论文代写或语言润色时不使用。entry/src/main/resources/rawfile/skills/academic-publishing/paper-close-readingpaper-rebuttal以论文作者身份完成学术审稿 rebuttal 全流程。当用户提供审稿意见(reviewer comments / reviews / meta-review)和论文文件(PDF/LaTeX/DOCX/Markdown),需要分析审稿意见、判断是否需要修改论文、修改论文并撰写给审稿人的逐条回复(rebuttal / response letter / author response)时使用。触发词包括:rebuttal、审稿意见回复、回复审稿人、response to reviewers、审稿人意见、major/minor revision 回复。entry/src/main/resources/rawfile/skills/academic-publishing/paper-rebuttalpaper-reviewer专业学术论文审稿 skill。以领域专家视角对学术论文(本地 PDF、arXiv ID/URL、粘贴文本)进行系统评审,自动识别论文学科与贡献类型并切换对应领域专家标准,输出顶会 OpenReview 风格(NeurIPS/ICLR/ICML)的标准 review 意见:Summary、Strengths、Weaknesses、Questions to Authors、Overall Score (1-10)、Confidence。输出语言跟随论文语言。触发场景包括:审论文、审稿、论文评审、review this paper、peer review、写评审意见、帮我看看这篇论文能不能中、rebentry/src/main/resources/rawfile/skills/academic-publishing/paper-reviewerpaper把综述/散文/笔记/报告/讲义/对话/博客等非论文文体改写为规范学术论文,或论文扩写/润色/重构时加载:源文体诊断、八项改写参数(论文类型/改写模式/扩充策略/学术深度/字数策略/引用格式/语言风格/输出粒度)、分文体改写策略与质量自检清单。entry/src/main/resources/rawfile/skills/academic-publishing/paperreference-audit用于用户提交论文、学位论文或参考文献清单后,系统审查参考文献真实性、题录准确性、文内—文后对应关系以及正文主张是否得到被引文献支持,并生成专业、清晰、可直接指导修改的论文引用审计报告(Markdown/Word)。用户要求“论文审计”“参考文献检查”“引用核对”“引用是否支持观点”“检查错引、过度推断或二手转引”时使用。开放主题综述、普通论文精读、论文代写或仅做语言润色时不使用。entry/src/main/resources/rawfile/skills/academic-publishing/reference-auditresearch-proposal用于国自然、国社科等基金申请、开题报告、博士后/人才计划、研究计划书等学术提案的撰写、审查和优化;当用户需要基于已有研究成果形成立项书、区分事实与 AI 建议、检查任务书一致性、补强论证逻辑时使用。entry/src/main/resources/rawfile/skills/academic-publishing/research-proposalai-tooling【新增】主 Skill(路由入口)。用户请求属于 AI 工程辅助——写/优化/调试 AI 提示词、系统提示词、自定义指令、Agent 技能说明,或对代码变更做只读代码评审——时,先加载本技能做意图判别与分支分流,再 load_skill 对应分支 Skill(prompt-engineering/review-agent)。大模型评测选型转 research-intelligence。entry/src/main/resources/rawfile/skills/ai-toolingprompt-engineeringAdvanced expert in prompt engineering, custom instructions design, and prompt optimization for AI agentsentry/src/main/resources/rawfile/skills/ai-tooling/prompt-engineeringreview-agentPerform a read-only, defect-first review of a specified code change and return every actionable finding. Use when another agent delegates review of uncommitted changes, a base-branch diff, a commit, or custom review instructions.entry/src/main/resources/rawfile/skills/ai-tooling/review-agentcontent-writing【新增】主 Skill(路由入口)。用户请求属于内容创作与营销文案——公众号长文、小红书/短视频、多平台改写分发、去 AI 味、营销策划方案——时,先加载本技能做意图判别与分支分流,再 load_skill 对应分支 Skill(khazix-writer/newmedia-writing/content-rewrite/humanizer/marketing-plan)。营销素材合规审核转 legal-ip。entry/src/main/resources/rawfile/skills/content-writingcontent-rewrite基于用户提供的已有素材(母稿、文章、新闻稿、活动稿、产品稿、报告摘要、访谈素材、口播稿、散乱素材等),改写成可发布的多平台分发版本,标准场景为≥2个平台,有素材的单平台改写也可支持,覆盖微信公众号、短视频脚本、微博等平台。当用户提到"一稿多发""多平台分发""内容矩阵""跨平台改写""同一内容发多个平台""分发执行包",或提供母稿并说"适合不同平台""不同平台都能发""平台化处理""适合平台传播""改成某平台版"时触发。不适用场景包括:单平台从零创作、无素材自由发挥、论文及学术写作、短剧小说代写、纯润色翻译摘要选题库slogan、要求实际发布排期私信评论等执行动作。最终必须创建并交付Markdentry/src/main/resources/rawfile/skills/content-writing/content-rewritehumanizer需要去除 AI 写作痕迹、让文本更自然更像真人、或对成稿做拟人化/可读性改写时加载:24 项通用 AI 模式库(完整 before/after)、社媒 16 项检测清单、可读性四规则。触发词:去 AI 味、AI 味太重、太像 AI 写的、自然一点、像人写的。entry/src/main/resources/rawfile/skills/content-writing/humanizerkhazix-writer- 数字生命卡兹克(Khazix)的公众号长文写作skill。当用户需要撰写公众号文章、写稿子、续写文章、根据素材产出长文时使用。触发词包括但不限于:写文章、写稿子、帮我写、续写、扩写、公众号文章、长文、出稿、按我的风格写。即使用户只是说"帮我把这个写成文章"或"用我的风格写一下",只要上下文涉及内容创作和公众号输出,都应该触发。也适用于用户丢过来一个PDF、brief、新闻链接、语音转文字或任何素材说"帮我写篇文章"的场景。不要用于短内容(小红书帖子、推特、朋友圈)或纯标题摘要生成(此类可用独立的标题生成类技能处理)。entry/src/main/resources/rawfile/skills/content-writing/khazix-writermarketing-plan首席营销策划官。用于生成、改写、优化并以 Markdown/Word 文档交付,把用户模糊的业务诉求转化为资深操盘手会交付的实战级方案。entry/src/main/resources/rawfile/skills/content-writing/marketing-plannewmedia-writing用于生成、改写、优化并以 Markdown/Word 文档交付中文新媒体内容,覆盖小红书图文笔记、微信公众号文章、3 分钟以内短视频分镜脚本,以及上述类型的复合创作方案;明确命中创作类型后必须创建并交付 Markdown/Word 文档。entry/src/main/resources/rawfile/skills/content-writing/newmedia-writingdata处理表格/结构化数据时加载——CSV/JSON 清洗、去重、拆列、合并、正则提取、格式互转(CSV/TSV/JSON/Markdown 表格/XLSX)、大文件本地转换,或任何 transform_file 任务开始前。管道 ops 与表达式完整语法、三类场景配方、限额与自检清单。entry/src/main/resources/rawfile/skills/datadocx用 Doc JSON 制作与编辑 Word 文档(write_docx / read_docx / edit_docx)。V3:全量加载所有 reference、新建前 ask_user_question 前置提问、强制 docx_qa_report.md 自检报告。entry/src/main/resources/rawfile/skills/docxhtml专门设计、生成和修改可直接在浏览器中打开的 HTML 页面。交付物以独立 .html 文件为主,可包含内联或本地 CSS、JavaScript,支持页面布局、视觉样式、交互效果、响应式适配、组件设计和内容展示。适用于静态网页、单页展示、活动页、原型页、HTML 模板及页面片段。不处理前后端工程、应用框架、服务端接口、数据库、用户系统、构建部署或运营数据。entry/src/main/resources/rawfile/skills/htmllegal-ip【新增】主 Skill(路由入口)。用户请求属于法律/IP/合规——法律案例分析、专利申请文件撰写、法律翻译、营销素材合规审核——时,先加载本技能做意图判别与分支分流,再 load_skill 对应分支 Skill(law/patent-drafting/translation/marketing-material-review)。entry/src/main/resources/rawfile/skills/legal-iplaw分析企业法律案例/纠纷并输出结构化法律意见书时加载,尤其国企国资监管、股权转让、合同纠纷、合规与责任认定:合同解释五法、法理分析工具箱、六条深度推理链、法律时效性铁律与法律意见书模板。entry/src/main/resources/rawfile/skills/legal-ip/lawmarketing-material-review营销素材审核。当用户上传待审核的广告宣传语、营销海报、社交媒体推广文案、直播话术等营销素材时,从虚假宣传、夸大宣传、绝对化用语、比较广告、引证数据真实准确性、价格违规、有奖营销、知识产权、风险行业违规宣传(如金融、医疗、三品一械、教育等特殊监管行业)、数据对外披露、不当承诺或表达等维度开展全面审查与风险扫描,对违规点归类、逐条分析判断并直接给出修改建议。当用户提到"营销素材审核""广告文案合规审查""宣传语合规""看看这段宣传/文案有没有问题""海报/直播话术审核""广告法审查""促销价格合规""有奖活动规则审查",或直接粘贴/上传营销宣传内容要求把关时,请优先使用本技能。entry/src/main/resources/rawfile/skills/legal-ip/marketing-material-reviewpatent-drafting用户要求基于技术交底书撰写或修改中国发明、实用新型专利申请文件,或者审查已有权利要求书时使用。典型触发包括“专利撰写”“专利申请”“技术交底书”“权利要求”“说明书”“实用新型”“发明专利”。专利检索、FTO/侵权分析、无效宣告、审查意见答复、商标或著作权是相邻业务:用户只提这些时不适用本流程;与撰写需求混在一起提出时,撰写照常进行,但最终回复必须对其中每一项其他诉求逐一说明处理情况——漏掉任何一项,这次交付就是不完整的。entry/src/main/resources/rawfile/skills/legal-ip/patent-draftingclaimsdoubao-patent-drafting 阶段二,权利要求书撰写。由根 skill 在材料审计完成后调用,不独立触发。核心任务:必要特征判定、有据上位化、独权/从权构建、权项数量由内容决定、发明与实用新型的类型规则、术语与说明书一致性。entry/src/main/resources/rawfile/skills/legal-ip/patent-drafting/sub-skills/claimsintake-auditdoubao-patent-drafting 阶段一,材料审计。由根 skill 在判定为撰写或修改任务后调用,不独立触发。entry/src/main/resources/rawfile/skills/legal-ip/patent-drafting/sub-skills/intake-auditspecificationdoubao-patent-drafting 阶段三,说明书与摘要撰写,并汇总为 draft.md 交付草稿。由根 skill 在权利要求定稿后调用,不独立触发。覆盖背景技术、发明内容(技术问题/技术方案/有益效果)、具体实施方式、附图说明、摘要五个部分,末尾给出 draft.md 固定骨架。entry/src/main/resources/rawfile/skills/legal-ip/patent-drafting/sub-skills/specificationtranslation将中文法律文书翻译为英文或中英双语,执行术语审校与一致性检查,生成双语对照Word。触发:翻译法律文书、审校法律英译、起草英文版、制作双语Word、统一术语。不触发:纯中文文书起草、非法律文本翻译、英文合同起草(无中文原文)。entry/src/main/resources/rawfile/skills/legal-ip/translationpdf处理 PDF 的读取/搜索/扫描件阅读时加载:parse_document 按页解析文字层、search_pdf 定位关键词、pdf_to_images + view_image 读扫描件/版式,长 PDF 分块与目标定位策略。内置工具不支持创建/编辑/合并/拆分/旋转/水印/表单填写/OCR 文字层(这类操作只能用 run_python 自己写脚本,不在本技能承诺内)。触发词:读 PDF、解析 PDF、PDF 里找 XX、扫描件 PDF、提取 PDF 文字。entry/src/main/resources/rawfile/skills/pdfppt用 Deck JSON 制作与编辑 PPT(write_pptx / read_ppt / edit_ppt)。V3:全量加载所有 reference、新建前 ask_user_question 前置提问、默认 20+ 页、每页 SVG 装饰、强制自检报告。entry/src/main/resources/rawfile/skills/pptresearch-intelligence【新增】主 Skill(路由入口)。用户请求需要联网检索、溯源、验证、调研、舆情、行业研究、模型评测或用户研究并产出分析/报告时,先加载本技能做意图判别与分支分流,再 load_skill 对应分支 Skill(research/sift/llm-eval/sentiment-tracker/industry-analysis/research-lineage-map/questionnaire)。涉及论文/学术写作与引用审计的任务,先转 academic-publishing。entry/src/main/resources/rawfile/skills/research-intelligenceindustry-analysis针对某一行业(半导体、新能源、医药、消费等)的中长期基本面与产业研究,覆盖行业定义与规模、产业链与竞争格局、政策与驱动力、景气周期、趋势研判与三情景、盈利质量与落地建议。先想清楚这篇报告要证明什么判断(判断主线),再用三级数据分级取证、按固定五大板块写透,最终交付一份可直接用于战略规划、投资决策与商业化落地的 Markdown/Word 深度报告。对于一句话能答的问题,不要凭训练记忆或随手搜索口头作答,一律走本 Skill 的结构化多源论证。不触发并转其他场景:问该行业今天涨跌/热度/资金流/龙头股;问某个具体公司;问宏观事件对市场影响;问行业内某公司的财报。entry/src/main/resources/rawfile/skills/research-intelligence/industry-analysisllm-eval对比/评估/选型大模型时加载——"XX相当于什么模型""XX与YY谁强""推荐哪个模型"、benchmark分数解读、模型推荐:信源分级(Tier 1-6)与引用前检查门、版本时间戳校验与跨版本比较禁令、代际确认与知识库对标约束、能力维度拆解(代码能力主权重)、对标类问题强制自检清单。entry/src/main/resources/rawfile/skills/research-intelligence/llm-evalquestionnaire用户研究一站式助手,覆盖四大能力:①问卷设计(按调研目标产出可落地问卷,含试填优化,交付 Word/Markdown/Word 文档);②访谈提纲(题量按诉求动态确定、含追问轮次/方向/触发条件的深访提纲);③开放题原声打标(五步工作流建立标签体系并批量标注);④定量问卷分析(仅需回收数据,自动识别题型、自动清洗、直接出关键发现/画像/详细发现/原声引用报告)。触发词:设计问卷、写问卷、满意度调研、NPS、访谈提纲、深访提纲、开放题打标、原声编码、VOC 分析、问卷分析、定量分析。One-stop user-research assistant: questionnaire design, ientry/src/main/resources/rawfile/skills/research-intelligence/questionnaireresearch-lineage-map绘制研究领域或技术主题的谱系脉络与历史演进图,可视化思想的演化路径,展示早期工作中的技术难题如何被后续研究逐步解决。当用户想了解某个主题的发展轨迹、某个模型或技术的"家族树"(family tree)、某条研究线索在多年间的演进路线、技术迭代脉络、论文/模型谱系,或询问"X 是如何一步步发展来的""X 解决了前人的什么问题""梳理 X 的发展历史"时触发。产出为嵌入 Mermaid 图表的 Markdown 文件(演进图 + 节点明细表 + 阶段叙事),可直接粘贴至 Mermaid 查看器或提交至代码仓库。entry/src/main/resources/rawfile/skills/research-intelligence/research-lineage-mapresearch对任何主题做事实核查、深度调研、多源交叉验证并产出结构化研究报告时加载:4-6轮检索验证流程、术语精细辨析、多源体系化解释、分析工具箱(因果链/利益相关方/反事实推演等)与研究报告模板。entry/src/main/resources/rawfile/skills/research-intelligence/researchsentiment-tracker当用户需要进行舆情监控、调研、社交媒体反馈收集、用户评价、品牌声量追踪时使用。支持微博、知乎、即刻、脉脉、B站、抖音等多平台的舆情搜索、内容筛选和原始帖子溯源,输出带一手信源链接的报告文档。entry/src/main/resources/rawfile/skills/research-intelligence/sentiment-trackersift查询"最新版本/最新状态/排名对比"等时效敏感信息,需甄别AI生成内容与营销文、锚定官方一手来源时加载:九步深度搜索法(官方渠道溯源→实体状态锚定→AI内容识别过滤→整合输出)、来源分级与时效标记规范。entry/src/main/resources/rawfile/skills/research-intelligence/siftsvg需要生成图片时加载——图标、徽标、示意图、流程图、架构图、信息图、插画、装饰图形,或任务要求"画图/生图/出图/配图"而工作区没有现成素材。任何 write_svg 任务开始前先加载:SVG 绘制规范、预览迭代工作流、可直接套用的配方。entry/src/main/resources/rawfile/skills/svgxlsxExcel 表格制作/修改/分析技能: Workbook JSON 语法、公式优先、数字格式、编辑完整性。V3:全量加载所有 reference、新建前 ask_user_question 前置提问、强制 xlsx_qa_report.md 自检报告。任何 write_xlsx / read_xlsx / edit_xlsx 任务先加载。entry/src/main/resources/rawfile/skills/xlsx

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Guncat Work(鸿蒙版)

中文 | English

鸿蒙手机上的原生 AI 工作台 —— 用 ArkTS / ArkUI 从零构建,非套壳。鸿蒙手机可用,不止鸿蒙电脑:原生 shell(mksh + toybox/libarchive/git/ssh/node,命令是 HarmonyOS .so,不经虚拟机)与原生 CPython 3.12(编成 HarmonyOS .so 在进程内直跑,numpy / pandas / scipy / matplotlib 全离线)都在机内真跑,47 个工具 + 32 个技能的 Agent Loop 端侧闭环,Intelligent UI(一句话直出可操作界面)与 Harness(多轮工具循环 + 沙箱工作区)两种当红形态真机跑通,PPT / Word / Excel / 绘图端侧直出。

电脑版见 Guncat Work(电脑版)(Electron 38)。

安卓版见 Guncat Work(安卓版)(Java 壳 + WebView(SPA))。

HarmonyOS version forms shell python tools skills license CI

交互模式首页 交互模式直出的可操作界面 工作模式长程任务交付 run_js 设备内 JS 执行沙箱

交互模式首页 · 交互模式直出的可操作界面 · 工作模式长程任务交付 · run_js 设备内 JS 沙箱 (点击任意一张放大)

手机上真的能跑什么

  • ⚡ 原生 shell,不是"模拟一个 shell":shell 工具的命令都是 HarmonyOS 原生 .so(mksh、toybox、libarchive、git、dropbear、node),由 IEC 执行核 fork 后直接跑——没有虚拟机、没有指令翻译、不需要 JIT 权限;管道 / 重定向 / 通配符 / sed / awk / find / tar / git / ssh 全是真的,单条命令 0.2~1.5 秒。工作目录与本会话工作区是同一份文件系统:cat data/a.csv 与 read_file("data/a.csv") 读的是同一份内容,不是副本。
  • 🐍 原生 CPython 3.12,不是仿真:解释器编成 HarmonyOS 原生 .so,在应用进程内直接跑(不经指令翻译,比早期的虚拟机解释执行快 2~3 个数量级);numpy / pandas / scipy / matplotlib / python-docx / python-pptx / reportlab / sympy 等随包离线可用,中文开箱能画。
  • 🧠 端侧 AgentLoop:47 个内置工具 + 32 个技能,多轮工具循环、子代理并行派发、定时提醒 / 自主目标 / 会话事件检索、上下文三级压缩——长程任务在手机上自己跑完,产物落在沙箱工作区。
  • 📊 端侧直出交付物:PPT / Word / Excel / SVG 由本地生成器产出(JSON 中间层,可无损读回、算子式编辑);PDF 与 Office 全部本地解析,不消耗多模态配额。
  • ✦ Intelligent UI:一句话进来,一张能拖、能点、改参数即时重算的原生界面出去——图表、表格、指标卡、选项卡、表单控件全部原生渲染。

两个当红形态,都在端侧真机跑通

形态 对标 在 Guncat Work 里的样子
✦ 交互模式 GPT 的 Intelligent UI 一句话进来,一张能拖、能点、能改参数并即时重算的原生界面出去:图表 / 表格 / 指标卡 / 选项卡 / 表单控件全部原生渲染,默认零工具调用、一轮直出
🛠 工作模式 DeepSeek Harness(dsh,Codex 式 Agent Loop) 多轮工具循环 + 每会话独立沙箱工作区 + 47 个内置工具,长程任务自主执行,端侧直出 PPT / Word / Excel / SVG,产物卡片附行级 diff

两个形态共用同一套 Agent Loop 与沙箱工作区,差别在行为纪律与下发的工具面——工作模式是「47 个内置工具全量 + 多轮工具循环 + 长程交付」,交互模式只下发 27 个(读素材 / 算真实数字 / 核实外部事实 / 出文件),长程工具(todo_write / goal_* / schedule_* / subagent …)根本不出现在它的请求里,所以是「快车道、一轮直出界面」。应用启动默认落在交互模式,空态大标题处的「交互模式 / 工作模式」胶囊可一键换挡。

两者底下是同一套端侧执行环境:需要真终端时落到完整 Linux shell,需要算数据时用原生 CPython,需要出文件时走本地 Office 生成器——全部在机内完成,不依赖任何远程执行服务。

交互模式复刻的是 GPT 那套 Intelligent UI 的交付方式:回答不再是纯文本,而是一份界面程序,由应用渲染成原生可操作界面——柱状 / 折线 / 面积 / 横向条 / 饼环 / 径向 / 雷达 / 堆叠条、表格、指标卡、图片墙、选项卡 / 折叠面板 / 步骤条 / 卡片块,以及整套表单控件(滑块 / 开关 / 单选 / 多选 / 下拉 / 标签选择 / 选项卡 / 输入框 / 文本域);控件的取值还能回传模型触发重算。工作模式则把 DeepSeek Harness(dsh)的核心 Agent Loop 完整移植到了端侧。

对上游的研究材料也在仓库里:open-intelligent-ui 规格 · openui-lang 规范。

这是什么

Guncat Work 是鸿蒙手机上的原生 AI 工作台:它不只负责对话,还把"干活需要的东西"搬进了手机——一个真正的 Linux、一个原生 Python、一套能读写工作区的工具,以及一条能把结果直接交付成文件的链路。

聊天模式内置通用、论文转换、法律 / 研究 / 筛滤检索与 LLM 评测等智能体;支持 Chat / Responses / Anthropic 三种主流协议接入、原生 Markdown(含 LaTeX 公式与 Mermaid 图表)、图片文档直传、CoreSpeechKit 朗读和原生语音输入等扩展 C 端功能。

工作模式带沙箱工作区与工具调用能力,包含 47 个内置工具,覆盖文件增删改查与模式匹配搜索、任务清单、图片查看、网络下载、PDF 解析、Office 生成与读写编辑(PPT / Word / Excel 各自基于 JSON 中间层,可无损读回、算子式编辑)、数据管道清洗转换与格式互转、基于 JSVM-API 的 JS 执行沙箱 run_js,设备内原生执行的 shell —— 命令都是 HarmonyOS 原生 .so(mksh、toybox、libarchive、git、dropbear、node),由 IEC 执行核 fork 后直接跑,没有虚拟机、没有指令翻译、不需要 JIT 权限,工作目录与本会话工作区是同一份文件系统;以及原生 CPython 的 run_python —— 解释器编成 HarmonyOS 原生 .so 在应用进程内直接跑(shell 里的 python3 也指向同一个解释器)。内置 32 个技能(5 个主 Skill 路由 + 7 个格式分支)把 PPT 设计规范、Doc JSON 语法、数据清洗配方等领域知识按需加载给模型。Office 文档与 PDF 全部本地解析,不消耗多模态配额。

界面在手机与桌面之间自适应:宽屏(≥700vp)展开「左侧栏 / 会话列 / 工作区详情列」三栏布局,窄屏回退单列加抽屉。工作区文件可原地预览、一键分享,生成与改动附行级 diff,对话历史、配置与朗读偏好均本地持久化。工程上采用 MVVM 分层,三协议 SSE 统一进协议适配层,每个文档生成器都配有针对性的离线验证环境(Node 构建 + Python 结构校验 + tsc 类型检查)。

当前应用版本:7.2.0 · 完整变更见 更新记录

能力概览

  • 两种当红 Agent 形态:交互模式对标 GPT 的 Intelligent UI —— 一句话进来,一张能操作的界面出去,默认零工具调用、一轮直出,界面里的滑块、开关、下拉即时重算;工作模式是 DeepSeek Harness 的端侧移植 —— 多轮工具循环 + 沙箱工作区 + 长程交付(产物卡片附行级 diff)。
  • 原生 shell(无虚拟机):shell 工具里的命令都是 HarmonyOS 原生 .so(mksh、toybox、libarchive 的 tar/unzip/zip/cpio、git、ssh/scp、node),由 IEC 执行核 fork 后直接跑,管道 / 重定向 / 通配符 / sed / awk / find / tar / git 全部是真的;工作目录与本会话工作区是同一份文件系统(cat data/a.csv 与 read_file("data/a.csv") 是同一份文件)。无冷启动,单条命令 0.2~1.5 秒。
  • 原生 CPython,不是仿真:run_python 把 CPython 3.12 编成 HarmonyOS 原生 .so,在应用进程内直接跑;numpy / pandas / scipy / matplotlib / Pillow / lxml / sympy / python-docx / python-pptx / reportlab 等随包离线可用,中文开箱能画;shell 里的 python3 也指向同一个解释器(新进程,PYTHONHOME 已接好)。
  • 端侧直出 Office:PPT / Word / Excel / SVG 由本地生成器产出,基于 JSON 中间层,文档可无损读回、算子式编辑;PDF 与 Office 全部本地解析,不消耗多模态配额。
  • 47 个内置工具:文件增删改查与模式匹配搜索、任务清单、图片查看、网络下载、PDF 解析、Office 读写、数据管道清洗转换与格式互转、JSVM-API 的 run_js 代码沙箱(不联网、不读写文件系统,后台线程执行并带超时保护),以及上面那套 shell / run_python 执行能力。
  • 用量与成本:本地逐请求记账、按日聚合为 53 周热力图;内置 DeepSeek 峰谷价与 OpenCode 额度统计,支持月预算、CSV 导出与清空,记账只在响应结束时做 O(1) 归一化,不进入流式热路径。
  • 独立设置页:模型配置 / 高级参数 / 用量与成本 / 本地联网搜索 / 多模态解析 / 朗读 / 终端 / 工具目录 / 检查更新;修改自动防抖保存,返回或切换方案前再同步一次,不丢输入。
  • 三协议接入:OpenAI Completions(/chat/completions)、OpenAI Responses(/responses)、Anthropic Messages(/messages),均支持图片直传;深度思考与联网搜索按各协议显式控制。
  • 内置本地联网搜索:软件内置、无需手动开关,工作模式与聊天模式都能调用,不受制于服务端联网开关。
  • 32 个技能:5 个主 Skill 路由 + 7 个格式分支,命中即按需加载;PPT / Word / Excel 三个技能采用「门」式约束,交付前生成可核对的自检报告。
  • 原生 Markdown:CommonMark 与 GFM 常用语法、代码高亮、表格、任务列表、LaTeX 行内与块级公式、Mermaid 图表,深浅色主题自动适配。
  • 附件与分享:图片 / 文档直传或预解析、256px 缩略图、快捷拍照、导出 Markdown 回答为 Word(含 LaTeX → OMML 原生公式)、接收 HarmonyOS 系统分享。
  • 语音:CoreSpeechKit 朗读(可切换系统音色与倍速、支持锁屏与后台继续、控制条可拖动)与原生语音输入。
  • 自适应界面:宽屏三栏、窄屏单列加抽屉;跟随系统切换深浅色主题,并同步状态栏、导航栏与 Markdown 样式。

完整功能清单与实现细节见 主要功能。

快速开始

环境要求

  • DevEco Studio 6.1.1 或兼容版本
  • HarmonyOS SDK API 24(6.1.1)
  • HarmonyOS 手机真机(平板 / 2in1 亦可,宽屏自动展开三栏布局)

构建

使用 DevEco Studio 打开项目后,配置签名并运行 entry 模块即可。命令行构建示例:

hvigorw --mode module -p product=default -p module=entry@default -p buildMode=debug assembleHap

构建步骤:

  1. 克隆或下载项目。
  2. 还原大体积随包库:bash scripts/prepare-big-libs.sh(仓库里 libnode.so 存为 libnode.so.xz,约 23MB;GitHub 拒绝 >100MB 单文件。跑过 build_node.sh 的 可跳过,已存在的 .so 不会被覆盖)。
  3. 使用 DevEco Studio 打开仓库根目录。
  4. 安装并选择 HarmonyOS SDK API 24。
  5. 配置调试或发布签名。
  6. 连接 HarmonyOS 真机。
  7. 运行 entry 模块,或使用上述命令构建 HAP。

Shell 工具(IEC 原生执行核)的额外产物

shell 工具依赖随包的 HarmonyOS 原生 .so(已入库,随 HAP 的 libs/arm64-v8a/ 分发)。 执行核本身是 libiec_server.so(exec/tty 服务、loader、shim);命令 → .so → 入口与 IecRuntime.ets 的 add(...) 一一对应:

命令 随包 .so 入口
sh / mksh libmksh.so main
toybox 及 70+ applet(ls/cat/grep/sed/awk/find/xargs/…) libtoybox.so bsh_toybox_main
tar / bsdtar libbsdtar.so iec_bsdtar_main
unzip libbsdunzip.so iec_bsdunzip_main
cpio / bsdcpio libbsdcpio.so iec_bsdcpio_main
zip libzipcmd.so iec_zip_main
git / git-upload-pack / git-receive-pack / git-upload-archive libgit.so iec_git_main
git-remote-http / git-remote-https libgit-remote-http.so iec_git_remote_http_main
ssh / scp / ssh-keygen / dbclient / dropbearkey / dropbearconvert / dropbear libdropbear.so iec_dropbear_main
sftp libsftpcmd.so iec_sftp_main
jq libjqcmd.so iec_jq_main
curl libcurlcmd.so iec_curl_main
bc libbccmd.so iec_bc_main
nc libnc.so iec_nc_main
hexdump / hd libhexdump.so iec_hexdump_main
diff(后端是随包 git) libdiff.so iec_diff_main
node / nodejs libnode.so iec_node_main
npm libnode.so iec_npm_main
npx libnode.so iec_npx_main
python3 / python libpycmd.so + libpython3.12.so iec_python_main

libnode.so 是 node 22.19;npm 的纯 JS 树在 rawfile/tools/npm.tar.gz,首次启动解到资源根。 python3 / python 与 run_python 共用同一个 libpython3.12.so,但由独立的 python runner 进程承载(libpycmd.so 只是 UDS 客户端)。

在 WSL2 + Linux 版 HarmonyOS SDK 下重建(脚本会按需拉取源码、交叉编译并直接放进 HAR 的 libs/):

export OHOS_SDK=/opt/ohos-cmdline/command-line-tools/sdk/default/openharmony
tools/build-iec-runtime.sh          # zlib → openssl → pcre2 → curl → libarchive → git → dropbear
tools/build-iec-runtime.sh node     # V8,最久(约 85MB 源码)

GitHub 直连在 WSL 里通常不通(codeload 可用):pcre2 / git / dropbear 的源码需先在 Windows 侧 git clone 到 third_party/bettersh/iec/thirdparty/ 下。

node 另有两个宿主前提:Python 3.8–3.13(3.14 可临时放宽 configure 的版本表)和 GCC ≤13——node 22 的 V8 在 GCC 15 下编不过(std::formatter<subrange>/ranges 报错)。 当前仓库已随包 libnode.so(node 22.19);只有重建时才需要满足上述宿主条件。

HAP 约 420 MiB(未签名;签名包约 429 MiB。精确字节数随构建与签名变化;原生命令集 + CPython + 运行库)。某个 .so 缺失时,对应的 launcher 不会注册, 命令会干净地报 command not found,不影响其它命令。

首次配置

设置页支持多套 API 配置,修改会自动保存(无需手动点保存):

  1. 接入方式(openai-completions / openai-responses / anthropic-messages)
  2. Base URL
  3. API Key
  4. Model
  5. Temperature、Top P、最大输出 Token 等可选参数
  6. 额外请求参数

常用兼容地址:

  • DeepSeek Responses:https://api.deepseek.com
  • DeepSeek Anthropic:https://api.deepseek.com/anthropic,也可直接填 https://api.deepseek.com(应用自动补全 /anthropic/v1/messages)
  • 火山方舟 Responses:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
  • Anthropic Messages:https://api.anthropic.com/v1

多模态预解析可单独配置模型、地址和 API Key。

验证

  • 一键本地检查(推荐):bash scripts/check-all.sh(--fast 跳过较慢/依赖环境的项,--list 查看 18 项清单)
  • IEC hexdump 属性对拍:bash third_party/bettersh/iec/tests/hexdump_fuzz/run.sh(200 组随机输入 × -C/-b/-c/-x/-d/-o × -n/-s/-v,与系统 hexdump 逐字节比较;已接入 check-all.sh,没有系统 hexdump 时 SKIP)
  • IEC nc 属性/边界:bash third_party/bettersh/iec/tests/nc_fuzz/run.sh(10MB 双向、两个方向半关闭、并发、端口复用、SIGTERM、二进制安全)
  • IEC diff 属性/边界:bash third_party/bettersh/iec/tests/diff_fuzz/run.sh(100 对随机文件与 git diff --no-index 逐字节对拍,加选项/路径/权限/8MB)
  • mksh 64 位算术回归:bash third_party/bettersh/iec/tests/mksh_arith/run.sh(同一份源码编 64/32 位对照 + Python 大整数对拍;已接入 check-all.sh)
  • toybox 解析交叉验证:bash third_party/bettersh/iec/tests/toybox_parse/run.sh(宿主编 toybox 拿真实 applet 输出,验证显式命令不被覆盖)
  • CA bundle 可用性:bash third_party/bettersh/iec/tests/ca_bundle/run.sh(121 张根证书、CMake/ArkTS 接线,curl/python/git 用空 capath 做真握手;无网 SKIP)
  • npm 解包宿主回归:bash third_party/bettersh/iec/tests/npm_unpack/run.sh(2697 条目与 bsdtar 参考树逐文件比对,截断/只读失败路径)
  • IEC 原生代码宿主回归:bash third_party/bettersh/iec/scripts/test_iec_native_host.sh(exec 路由 / cwd 校验 / NCP 拒绝分类 / fs shim 路径映射;已接入 check-all.sh,不需要设备或 OHOS SDK)
  • IEC exec 会话压测:bash third_party/bettersh/iec/scripts/stress_exec_session.sh(8 路并发整条流上限 / 中途终止 / 50 轮 fd 与 RSS / 200 次短会话 / 0-1-50ms 超时;已接入 check-all.sh,--fast 跳过,不需要设备或 OHOS SDK)
  • 纯逻辑回归(当前 760 项全绿):cd test/guncat-harness && node setup.mjs && node test-core.mjs
  • 用量账本纯逻辑回归:cd test/usage-harness && npx -y -p typescript@5.5.4 tsc -p tsconfig.json && node out/test/usage-harness/usage-test.js(CI 已接入)
  • 服务层类型检查:cd test/guncat-harness && node check-setup.mjs && npx -y -p typescript@5.5.4 tsc -p check/tsconfig.json
  • PPT / Word / Excel 离线验证环境:test/pptx-harness、test/docx-harness、test/xlsx-harness
  • 真机验收(装一次 HAP,逐项确认 shell / IEC):真机验收清单
  • 真实 ArkTS 编译(需本机 DevEco):powershell -ExecutionPolicy Bypass -File tools/build-check.ps1

最后一层不能省:ArkUI 有一批只有编译器才知道的规则(@Builder 方法体内不允许声明局部变量、自定义组件属性名不能与内置属性同名、@Prop 的 null 需要显式联合类型),而 node 侧 harness 只覆盖 common/** 与 service/** 的纯 TS,不解析 .ets。

纯逻辑 / 类型检查、界面文案护栏、用量账本、IEC 静态一致性、文档链接 / 许可与三个 Office 生成器验证已接 CI,每次 push 与 PR 自动跑(见顶部 CI 徽章);第三层需要本机 DevEco Studio,请在提交前自行跑一次。

文档

文档 内容
主要功能 全部客户端功能与工程约定
工作模式架构与维护指南 Agent Loop、47 个工具、PPT / Word 生成链路、技能系统、run_js 沙箱、ArkTS 落地约束
Shell 工具:IEC 原生执行核 命令 so 的 fork 执行、exec 会话 API、工作区一致性、并发与生命周期、构建链
原生 Python 与跨域桥(历史) CPython 交叉编译、run_python 执行模型、npy 桥协议与性能数据(虚拟机方案已删除)
交互模式架构(Intelligent UI) 提示词分叉、guncat-ui lang 契约、流式成形、交互闭环、扩展入口
项目结构 目录布局、数据流、核心组件
使用指南 分场景操作步骤
常见问题 排障与已知行为
内置智能体 智能体清单与差异
持久化与主题系统 本地存储与主题实现
工作区与会话数据的生命周期 磁盘布局、删除会话时的连带清理、启动清扫与四类残留对策
真机验收清单(shell / IEC) 安装、自检、逐项命令、补测项与故障对照
后台保活策略 短时 / 长时任务分层、落盘时机、系统约束与排障
发版前检查清单 快速门槛、Python 运行库 24 项、体积与版本号同步
三端实现对照与对齐现状 电脑版 / 安卓版 / 鸿蒙版逐项对照:外壳、命令执行、JS/Python、PDF、工作区、语音、后台,以及刻意的差异
后台任务方案 run_in_background / job_* 在手机端的可行性评估(暂缓)
更新记录 4.2.0 → 7.2.0 全部版本变更
openui-lang 规范 guncat-ui lang 所对齐的上游语言实现级规范
open-intelligent-ui 规格 交互模式所对齐的上游 Generated-Answer UI 规格

权限与系统能力

  • ohos.permission.INTERNET:访问模型 API。
  • ohos.permission.MICROPHONE:语音输入。
  • ohos.permission.KEEP_BACKGROUND_RUNNING:朗读后台音频,以及 AI 回复 / Agent 循环的短时与长时任务保活(audioPlayback / dataTransfer / taskKeeping)。
  • 工作模式:文件读写全部在应用沙箱(filesDir/workspaces/)内完成,文件选择/保存走系统安全组件(DocumentViewPicker),未新增任何权限。
  • Shell 工具(IEC 原生执行核):命令是随包的 HarmonyOS 原生 .so,由 exec 服务 fork 后直接跑,不需要 JIT/可执行内存等受限权限;没有虚拟机、没有对外监听端口,网络走应用已有的 INTERNET;命令只能看到本会话工作区,看不到手机其它目录。
  • Share Kit:接收其他应用分享的图片和文件。
  • CoreSpeechKit:文本朗读与语音识别。
  • AVSession Kit:后台媒体会话。
  • ArkData Preferences:本地配置持久化;对话历史存沙箱文件 filesDir/guncat_conversations.json(主文件 + .bak + .tmp 三段式,启动时自动恢复),用量账本存 filesDir/guncat_usage.json。

隐私说明

  • API Key 和应用配置保存在应用本地沙箱。
  • 聊天请求和附件只会发送到用户配置的模型服务。
  • 从系统分享接收的内容不会自动发送,必须由用户主动点击发送。
  • 原始附件不会作为永久文件复制到应用数据中。
  • 网络请求使用 HTTPS,实际数据处理政策以所配置的模型服务商为准。

常见问题

遇到问题先看 常见问题,涵盖 API Key 无效、文件解析失败、流式输出中断、图库分享列表缺失、交互模式界面没出来 / 只出一部分 / 参数调了数字没变等。

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request。开发环境、编码规范(ArkTS 硬约束)、三层验证怎么跑、PR 流程 → CONTRIBUTING.md。

  1. Fork 仓库。
  2. 创建功能分支。
  3. 遵循 ArkTS 编码规范完成修改。
  4. 确保项目通过类型检查和 HAP 构建。
  5. 提交 Pull Request,并说明修改内容及验证方式。

说明

本次版本不包含曾经评估或试验过、但最终撤回的本地 TTS 模型方案;README 仅描述当前代码中实际保留的功能。

本项目基于 Apache License 2.0 开源。

第三方组件声明:shell 工具内含 IEC 执行核(MIT,BetterSH 的 iec)、mksh(MirOS)、toybox(0BSD)、libarchive(BSD-2-Clause)、git(GPL-2.0)、dropbear(MIT)、Node.js(MIT)等,均以独立 .so 分发; 逐项清单、源码获取方式与完整许可原文见 THIRD_PARTY_NOTICES.md 与 LICENSES/(同一份声明也打进 HAP 的 rawfile/licenses/)。

Releases

Recent versions

All releases ↗
  1. v7.2.0Version 7.2.0
  2. v7.1.0Version 7.1.0
  3. v7.0.0-alphaVersion 7.0.0-alpha
  4. v7.0.0Version 7.0.0
  5. v6.3.0-fixVersion 6.3.0-fix
  6. v6.3.0Version 6.3.0