创作者手记
我是一个独立开发者。AI 时代的到来给了我很多灵感，也让开发变得前所未有地高效；但高昂的订阅费和 API 成本，也一直困扰着我。每当一个新模型出现，我几乎都要再订阅一家服务，原来的订阅很快就被闲置。我也在本地部署过许多模型，可除了免费，它们在真正的开发工作中很难发挥作用。
为此，我一直在拆解强模型和弱模型在工具调用、文件读取等各项指标上的差异。最后，我得出一个结论：让强模型做大脑，负责拆解任务、判断方向和最终验收；让弱模型做手脚，承担文件读取、资料检索、重复执行和大量输出。于是，我做了这个 Agent CLI。经过无数次测试和规则修正，这套协作方式终于真正跑通。
借助我设计的 KV 压缩规则——我把它称为器灵压缩——主模型与协作模型的组合，可以在大幅减少主模型消耗的同时保持精度；在部分任务里，速度和结果质量甚至能超过主模型单独执行。我还把常用 CLI 接入同一个工作台，在获得协同收益的同时，也保留原来的使用习惯。如果你也是 AI Agent 的深度用户，欢迎加入我，养一只属于你自己的器灵。
One workbench
不再为每个命令行工具单独开窗口。器灵在工作台里统一接入、分渠道隔离，一条挂了不牵连其余。
源码确认的工作台渠道：内置器灵引擎，外加四条官方 CLI。
在同一模型菜单里切换渠道与档位，会话绑定一条主渠道。
本轮任务按当前渠道发出；协作模型可承接定位、清点与可验收写码。
思考、工具、终端与等待状态按步可见，异常当场反馈。
Three collaboration modes
不是用弱模型替代强模型。先拆解，再按算法协同分流，最后让强模型收束关键结论。
PARALLEL SCOUTS
文件定位、资料检索和环境清点同时进行。强模型直接接收整理后的关键证据，减少串行等待。
适合大仓库探索 · 多来源调研 · 批量清点
Algorithm orchestration
下面八步都能在产品里对上开关或调度规则。不写专利，不写客户实证。
主模型先读任务，拆出可外包步骤。定位、清点、可验收脚本交给协作模型，关键判断留在本轮。
按有效轮数和 cacheRead 判成短、多轮或长上下文，再选用对应的回填与节省策略。短约 1–3 轮且未膨胀；长为 15+ 轮或 cacheRead 过百万。
本轮按当前渠道发出；图片可先走识图分流；工作台默认器灵 Auto。渠道健康态分桶，一条挂了不牵连其余。
大文件先定位再取片段，历史按预算受控回填。固定安全前缀顺序以提高缓存命中；关闭后每轮更换前缀。
互不依赖的探索或写码可同时派给多个器灵，默认最多 4 路、可调到 16。写同一文件时串行，避免互相覆盖。
同文件不重复读，工具事件按调用去重，未变化文件复用检查点哈希。稳定前缀命中后走缓存读，而不是整段重计。
分路核对事实、边界和测试；机器验收给出 PASS/FAIL，作为本轮共识评分。主模型根据多路证据裁决，不对外公布客户打分。
主模型合成器灵回执与锚点。超时只交还控制权，可用 inspect/attach 接回；官方通道故障可回退器灵引擎；外包不达标由主模型接手。
Visible work
思考、读文件、终端执行和器灵回执都在同一条行动链里。点选步骤，看一次典型回合怎么走。
思考与行动
4 步
THINK
主模型先判断哪些步骤可以外包。定位、清点、可验收脚本交给协作模型，关键判断留在本轮。
思考与行动 · 1 / 4 先读工作区结构，再决定要不要派器灵。
Three routes
沿用上面的冰蓝板块，不另做舞台。每条都有任务、三步和适用场景。数字只写产品测算口径，不是客户实证。
任务：在陌生仓库里定位改动点，并并行清点相关文件。
任务：高要求交付前交叉核对事实、边界和测试结果。
任务：长对话里少让贵模型重复吃上下文。
Conversation baseline
统一把强模型直跑记为 100 成本单位，直接看协同后还剩多少。
剩余 75–92 成本单位
历史基线节省 8–25%。适合问答、单文件修改和短链路任务。
剩余 36–65 成本单位
历史基线节省 35–64%。上下文裁剪、去重和分段执行开始明显生效。
剩余 18–49 成本单位
历史基线节省 51–82%；其中稳定前缀复用的历史基线为 55–81%。
长对话判定补充：cacheRead ≥ 1,000,000，或至少 25% 的轮次达到 177,047，也会进入长上下文策略。
计算公式：round((1 - usd / cliBaseUsd) × 100%)。以上为产品内置历史基线与固定假设下的可复算示例，不是客户实证或效果承诺；实际结果会随模型、价格、缓存和任务结构变化。
Product traits
只写源码里已经落地的事。不堆卡片，不报无法证实的百分比。
先拆解和路由，再裁剪上下文、并行调度并做交叉验证。跨多步定位与可验收写码可以外包；主模型只拿结论与锚点，失败则回退或接手。
思考、工具调用、终端输出按步展开，长任务不再是一个转圈。
读写当前工作副本，在本机跑命令、测脚本、看日志。
额度、登录、服务异常即时提示；看门狗会处理无输出与超时，避免无声卡住。
五条一级渠道分桶隔离。工作台里切换 Cursor、Claude Code、Kimi Code、Codex 或器灵引擎。
Windows 公测版已开放。macOS 版本正在适配，下载位已为 Apple 芯片与 Intel 预留。
桌面版正在适配与签名验证
不会跳转到无效下载地址不是替代。先理解拆解、评估复杂度、动态路由，再做上下文裁剪与稳定前缀复用、并行调度、去重缓存，最后交叉验证并合成结果；失败则回退或由主模型接手。
器灵把检索、扫描、整理、草稿和测试等机械步骤交给成本更低的协作模型，减少强模型重复读取上下文和执行工具的次数。十倍是面向典型多步骤工作负载的效率目标，不代表每一个请求都固定节省十倍。
源码确认的一级渠道是：器灵引擎（内置）、Cursor CLI、Claude Code、Kimi Code、Codex。它们在同一工作台里选择、调度和观察，健康态按渠道分桶，互不牵连。
注册登录后可直接使用器灵 Auto。若要走 Cursor、Claude Code、Kimi Code 或 Codex，按各渠道完成登录或填入自己的 Key。
macOS 版已预留 Apple 芯片与 Intel 两个发布位置，目前还在适配与签名验证。正式可用前不会提供占位或无效链接。
Qiling Soulmate for Windows
今天开始，用算法协同调度弱模型和强模型。让每一次 API 调用，都用在更值得的地方。
立即下载 * “耐用十倍”为面向目标工作负载的效率主张；实际效果取决于模型、任务、上下文与计费方式。