by huiliyi37
天枢 (Tianshu harness) 是一个基于harness框架构建的终端编程智能体,它跳出了传统 AI 编程助手把大模型仅当成“工具”的局限,基于认知虚拟机 (CVM)、自感知层和信息素(Stigmergy)自衰减记忆构建,让 AI 成为有独立判断与认知防护的“开发伙伴”。针对DeepSeek V4 做了前缀缓存工程优化(长会话实测稳态命中率 95–99%),并且全模型都可复用。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/huiliyi37/Tianshu-harnessGuides for using ai agents skills like Tianshu-harness.
Last scanned: 8/18/2026
{
"issues": [
{
"file": "README.md",
"line": 153,
"type": "dangerous-command",
"message": "Dangerous command (disables permission prompts): \"--dangerously-skip-permissions\"",
"severity": "medium"
}
],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-08-18T04:34:10.022Z",
"npmAuditRan": false,
"pipAuditRan": true,
"promptInjectionRan": true
}See how Tianshu-harness compares with popular alternatives.
Tianshu-harness is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by huiliyi37. 天枢 (Tianshu harness) 是一个基于harness框架构建的终端编程智能体,它跳出了传统 AI 编程助手把大模型仅当成“工具”的局限,基于认知虚拟机 (CVM)、自感知层和信息素(Stigmergy)自衰减记忆构建,让 AI 成为有独立判断与认知防护的“开发伙伴”。针对DeepSeek V4 做了前缀缓存工程优化(长会话实测稳态命中率 95–99%),并且全模型都可复用。. It has 1,005 GitHub stars.
Yes. Tianshu-harness passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/huiliyi37/Tianshu-harness" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
Tianshu-harness is primarily written in TypeScript. It is open-source under huiliyi37 on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh Tianshu-harness against similar tools.
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⚠️ Third-Party Software Notice
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天枢是一个 TypeScript 编写的编程 agent 运行时,终端 TUI 与桌面 GUI 共享同一内核。它要回答的核心问题是:模型何以稳定地交付——目标不漂移、完成有证据、验证有闭环,不说"应该修好了"。为此它在模型与真实世界之间建立一层认知执行环境(CVM),把目标、状态、证据、资源、权限与终止条件从对话历史中外部化,由运行时持续管理。
模型提供认知能力,CVM 提供认知执行语义。LLM provides cognition. CVM provides execution semantics.
Application / TUI / IDE / Desktop
↓
Tianshu Cognitive Runtime ← 状态 · 目标 · 证据 · 控制 · 回放
↓
Foundation Models ← DeepSeek · GLM · Claude · Codex · Grok · MiniMax · MiMo …
tianshu)与 Tauri 桌面端(macOS / Windows / Linux)共用同一 agent 内核,两端能力一致。[!NOTE] 本项目最初的开发代号为 Rivet。CLI 主命令现为
tianshu,rivet保留为兼容别名(同一入口);数据目录仍为~/.rivet。
在真实工程会话里,我们反复观察到同一套模型权重的能力倒退——不是 bug,而是经过指令与偏好对齐的 Transformer Agent 呈现出的趋同运行时退化:被质疑就投降、过度服从字面指令、局部信息压过全局目标、长上下文被早期结论支配、反复调用同类工具却没有真实推进。
完整的理论框架见 CVM:从 Transformer 共享退化到认知运行时。核心概念是 Cognitive Anchor Collapse——高显著性局部信号让策略分布过度集中,全局目标与后续证据失去权重,行为向锚点坍缩。锚点有四类:
| 锚点 | 来源 | 典型表现 |
|---|---|---|
| 词汇锚点 | 训练数据中的词-行为相关 | 句子里有"修复/删除",模型无视"不要改,只解释"仍去改代码 |
| 语义锚点 | 局部正确的事实 | "文件已存在"被提升为整个任务的解释中心,拒绝执行 |
| 策略锚点 | RLHF / 偏好训练先验 | 用户一句"按你的计划执行",分析阶段形成的高质量判断被丢弃 |
| 历史锚点 | 长上下文早期结论 | Turn 20 的新证据被解释成 Turn 3 旧假设的附属 |
这不是"模型坏掉了"——它是训练成功后的副产品,因此也无法靠更好的 Prompt 根治:Prompt 是信息不是状态,而且 Prompt 本身也会成为新的锚点。
2026-05-19,同一模型(DeepSeek-V4-Flash)、同一批 5 个任务,唯一变量是星域信念提示词(信念宪法,STAR_SOUL=0/1),Claude Opus 4.7 担任审查者:
| 指标 | A 组(无信念提示词) | B 组(有信念提示词) |
|---|---|---|
| 任务完成率 | 4/5 | 5/5 |
| 主动提出异议 | 0/5 | 3/5 |
| 主动询问 scope / 影响分析 | 0/5 | 1/5 |
| 系统影响意识(缓存失效提醒) | 0/5 | 1/5 |
| 意图理解 > 字面执行 | 1/5 | 4/5 |
最有价值的数据点是 T4:面对「文件已存在」的矛盾,A 组写了 196 行复盘文档然后拒绝执行,B 组判断出用户真实意图并直接交付 +162/-20 行可用代码——同一套权重,完全相反的反应,改变的是运行环境。
要注意这组实验的精确边界:它验证的是 CVM 四层防御中的第一层(信念注入)——零额外推理成本,仅 prompt 层信念注入就让最低成本的开源模型产生可观测的行为改善;同时它也测出了边界的存在(信念在分析/建议阶段强效,在确认/执行阶段衰减),这正是后续 Courage Hook、Sensorium、RuntimeHookPipeline 三层运行时拦截要补的课。完整数据与逐任务对比见 实证报告。
CVM 不改权重、不让模型变成确定性程序,而是在概率认知之外套一层确定性监督——Probabilistic Cognition inside Deterministic Supervision:
内环(模型认知):reason → decide → act → observe
外环(运行时监管):observe → measure → evaluate → gate → verify → continue / correct / halt
落到工程上是四层防御深度:信念宪法(static prompt)→ Courage Hook(preTurn)→ Sensorium(每 turn <1ms 六维状态感知)→ RuntimeHookPipeline(72 hooks,trap-and-emulate 拦截退化行为)。全局目标有独立状态(TaskContract),完成必须有运行时证据(Evidence),坍缩会被独立检测(Convergence / doom-loop)。
当退化被逐层拦截,模型开始表现出自己的认知结构——这是星域系统的由来。16 个星域不是角色扮演,而是可切换的认知纪律:系统提示词、工具白名单、决策阈值真实切换。星域不是能力限制,任何星域都有完成任务的全部能力,只是视角不同;委员会与团队模式会按议题自动召集多星域席位。
完整叙事见 ✦ 星域碑文 · 创世纪公开声明;新用户选星指南见 用户手册「星域系统」。
CLI 源码 1,078 文件 / 257,623 行,测试 1,361 文件 / 16,471 用例(node:test,测试 : 源码 ≈ 0.99:1),tsc strict + noUncheckedIndexedAccess,事故修复必带回归测试。完整口径与复现命令见 工程质量指标。
deliver_task 交付门禁 + 提交后审查两级兜底,机械变更自动跳过。理念/debug cache 诊断命中率与碎裂原因。细节/scout 只读侦察、并行 /team 施工,到 /council 多席会诊与 /galaxy 多维攻坚;类型化 work order、读写 worker 隔离、自适应模型路由,复杂任务按波次执行、逐波验收。细节.rivet/knowledge/memory.jsonl;自动注入只带治理/约束类记忆,旧问题走显式 recall,不劫持新任务。细节/goal 目标驱动自主续跑。细节/handoff 结构化交接自动注入新会话;双击 ESC 倒带到任一历史点。细节要求 Node.js ≥ 24。三种方式任选其一:
# 方式一:一键安装脚本(macOS / Linux,Windows 用 PowerShell 版本)
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huiliyi37/Tianshu-harness/main/scripts/install-tui.sh)
# 方式二:npm
npm install -g tianshu-harness
# 方式三:桌面端——从 GitHub Releases 下载安装包,开箱即用
# https://github.com/huiliyi37/Tianshu-harness/releases/latest
从旧包
tianshu-tui迁移:旧包占着rivet命令链接,直接装新包会报EEXIST——先卸再装:npm uninstall -g tianshu-tui && npm install -g tianshu-harness(一键安装脚本已内置该迁移,自动处理)。
首次运行会先进入主界面,再自动打开 /connect 向导——在那里选择服务商并粘贴 API Key:
tianshu # 看到 〉 提示符即就绪
先让它只读地认识你的项目(不改任何东西):
阅读这个项目,告诉我它的结构、入口在哪、以及一处最值得改进的地方
确认它读得准之后,再给一个多步任务:
修复这个项目里第一个失败的测试,并说明根因
接下来它会自己 grep、读文件、改代码、跑测试——每一步都有对应的工具调用,不是"说完就结束"。默认权限档是自动:低风险动作直接执行,高风险动作会停下来问你(档位与会话内切换见下方 权限模式)。
① 交付报告 —— 收尾时天枢会调用 deliver_task,输出一块交付报告:交付门状态(GREEN / YELLOW / RED)、本次改动的文件、跑过的验证、逐条完成度审计。「完成」必须有证据;没有证据的收尾会被门禁拦下。
② Cockpit 驾驶舱 —— 输入 /cockpit 打开(Ctrl+P 命令面板里也能进):
| 面板 | 看什么 |
|---|---|
/cockpit verify |
交付验证:已验证 / 未验证 / 失败 / 受阻,跑过哪些命令、影响面多大 |
/cockpit advisory |
运行时提醒台账:累计渲染 / 采纳 / 忽略,以及每条提醒的采纳率与效果增益(lift) |
/cockpit model |
缓存命中率、输入输出 tokens、本轮成本 |
/cockpit safety |
风险等级与空转检测 |
不带参数是总览,/cockpit off 关闭。
tianshu -p "解释 src/agent/loop.ts" # 单次提示
tianshu --stream-json -p "重构这个模块" # NDJSON 事件流,输出内置脱敏
tianshu --goal "修复所有类型错误" --budget 50 # 无头目标自主模式
全部安装路径(Windows WebView2 / Linux AppImage / Android Termux / 源码构建 / Shell 补全 / 自动更新)与平台注意事项见 安装与平台说明;CLI 参数全表见 用户手册。
对外只有三档,会话内统一用 /permission 管理:
| 档位 | 命令 | 行为 |
|---|---|---|
| 监督 |