RWork

本地优先的 AI 工作台：多模型对话、工具调用与本机用量审计账本

当前版本v0.4.0（2026-10-21）

Git 标签v0.4.0（另有 v0.3.0、v0.1.1、v0.1.0）

状态开发中（可自建运行）

平台Windows（Rust MSVC 构建）

技术栈Rust 2024 + GPUI 桌面框架 + tokio/reqwest + 内嵌 SQLite

许可见仓库 LICENSE

仓库https://gitcode.com/CoderLife/RWork（GitCode）

项目是做什么的

RWork 是一个本地优先的 AI 工作台，面向需要在桌面端同时使用多家大模型、并且要清楚知道「这次对话烧了多少钱」的人。

它把对话、工具调用、权限管控、长期记忆和成本审计放进同一个程序：工具调用覆盖 OpenAI、Anthropic、Ollama 三种协议方言，可按内容研判与历史授权决定是否放行；记忆分会话 / 项目 / 全局三档，召回分档与取用记录都查得到；用量账本用内嵌 SQLite 记录 token、费用、耗时与首字延迟，并给出日历热点图与历史留存策略。

因为是本地优先，模型凭据、对话记录、审计数据都只落在本机，适合对数据流向敏感的开发场景。

核心能力

流式对话与推理通道展示，带上下文预算的结构化压缩
实验运行器（0.4.0，只做预览规划）：设置页「实验」分页的开关都有真实消费者，生成计划会写出 namespace、阶段表与 4k/3k 预算账本，不发模型请求
提示词纪律与 harness 检查（0.3.0）：系统提示可追加「无评分标准 / 证据是数据 / always-on 成本 / 交付物形状」四块纪律；设置里只读列出 skill 的触发与目录合法性
落盘件索引（0.3.0）：context/ 与 pastes/ 文件可查路径、种类、字符数、sha256 与会话归属
跨 OpenAI / Anthropic / Ollama 三种方言的工具调用：读写文件、搜索、执行命令、MCP
分层权限引擎：read / write / exec + 内容研判 + 历史授权学习
内置 models.dev 模型目录（价格与上下文窗口）
本地 SQLite 用量审计：token、费用、耗时、首字延迟、日历热点图
长期记忆与任务（核心行为页）：分会话 / 项目 / 全局三档，关键词触发 + 向量召回按相似度分档注入；「决定与待办」不看相似度，按类别每轮单独成节
执行计划：像多件事的输入先拆成带完成条件的步骤（依赖构成 DAG）按图执行，每步按条件审计，上游失效就退回最早那一步、受影响的步骤一起重做
无人值守：关窗口只是收进托盘、进程继续跑（定时任务照常执行），托盘常驻 + 开机自启，被中断的那一轮任务下次启动接着做
全部数据留在本机，不上传任何用量与对话内容