新闻、仓库与研究，按时间排列。
hugimuni-labs 发布 brnrd，一个本地守护进程，让 Claude Code、Codex 或 Grok 等 CLI agent 在自己的 Mac、家庭服务器或 VPS 上跨重启持续运行，并可通过 Telegram、Slack 或 WhatsApp 远程派任务。agent 的记忆以 git 文件形式保存，订阅配额耗尽时可在不同模型间切换并延续同一常驻身份；自托管免费、无需 API key，项目处于 alpha 阶段，仓库自身即由 brnrd 构建（main 分支 2,375 次提交、1,374 个已合并 PR，截至 2026-10-01）。
推荐理由：原文说明了守护进程如何在多次运行间维持常驻身份与工作记忆，并给出执行环境隔离程度和隐私边界的坦诚说明。
作者在 GitHub 发布「心语」PsychAI，一个心理健康 AI 对话平台，自研 BM25+向量混合检索（z-score 加权融合、相似度门控、单篇限流）、A–E 五层知识注入、Function Calling 强制结构化输出实现长期记忆与咨询报告，风险分级由关键词规则引擎兜底，全链路不用 Spring AI / LangChain。自建评测集（27 条问题 × 622 知识块）上混合检索 Recall@8 达 81.5%，高于纯向量基线 59.3%（@3）；支持 Docker Compose 一键编排 Redis / Ollama / 后端 / 前端，项目声明不构成医疗建议，评测脚本暂未随仓库发布。
bbarit-oss 是一款开源终端 AI 编码智能体，用 Rust 从零重写为单一静态二进制文件，无需 Node 或 Python 运行时，可交叉编译至 macOS、Linux 和 Windows。它继承 Pi 的精简智能体循环设计，采用 qwen-code 的自动记忆方案（含 user/feedback/project/reference 分类和 MEMORY.md 索引），并提供项目 wiki、295 个智能体人格和语义代码搜索。通过 /interop 可直接复用 Claude Code 与 Codex 的 MCP 服务器和技能（默认关闭），支持 Anthropic、OpenAI、Google 等 15+ 厂商及 Ollama 本地模型，共 1000+ 模型。
ironblock/discipline 提出一种倒置的经济模型：用临时的 interview fork 生成会话的滚动摘要，区分信号与噪声，避免 LLM 为早期读过的 300kb HTML 文件反复付费。仓库包含 diet/（含 diet 和 diet-drive 两个二进制）与 exercise/ 参考 harness；可通过 diet/drive/BEGIN.md 入门，并在无 GPU、无模型服务器的回环环境中跑通完整会话，仓库根目录的 ./verify.sh 是验证入口。
Jev Gateway 是一个开源混合 AI 路由器，用 Jev System One 分类器在 300ms 内决定请求去向：Tier 0 交给本地 qwen2.5-coder:32b（$0.00），Tier 1-3 经 OpenRouter 分别路由到 Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.6 和 Claude Opus 4.6 Thinking。它内置 Obsidian PKM RAG，相似度 >0.62 时自动注入个人笔记上下文，并提供 OpenAI 兼容 API、SSE 流式、Web 遥测面板和 Docker 部署。
EvolvingAgentsLabs 发布开源项目 lora-kernel（Apache-2.0），将事实存放在可人工编辑的 markdown 笔记库中，仅用 LoRA 训练小模型导航检索，由微型路由器把超出专家范围请求转交前沿模型。实测包括 inbox triage 专家 0.989 对裸基座 0.345、wiki 多跳问答 38/40 对 19/40、改笔记后 17/17 返回新值且零重训；引用门控拦截 165 个错误答案中的 86 个、误拦 347 个正确值中的 43 个。项目在 16 GB MacBook Air M4 上经 llama.cpp 和 OpenClaw 实跑通过，但全部测量基于生成测试集与真实法规文档，尚无真实用户流量；未通过项记录于 docs/RECORD.md。
推荐理由：项目用可编辑的 markdown 笔记库存放事实、LoRA 只学导航流程，并公开每项实验的成败记录，方法与数据都可查证。
开源项目 Kavi 发布，是一个仅面向 iOS 和 Android 的移动端 AI 助手，手机本身即助手运行时，核心聊天、本地状态与 SQLite 长期记忆无需 Kavi 服务器或网关。支持通过原生运行时钩子使用端侧 Gemma 或用户自配的托管模型，可接入 MCP 服务器与 ClawHub 兼容技能，覆盖 SSH、浏览器自动化、语音、文件及通讯录、日历等原生设备操作。当前质量门禁通过 12,443 个 Jest 测试（1,422 个套件），长期记忆可完全禁用，项目采用 MIT 许可证。
推荐理由：把手机本身做成助手运行时而非遥控器，核心聊天、记忆和端侧模型路径都不依赖后端，对关注本地部署的开发者有参考价值。
sovantica 在 GitHub 开源 Engrava，一个构建在单个 SQLite 文件之上的进程内 Python 记忆数据库，核心写入路径不调用生成模型。功能包括 thought CRUD、带类型的边知识图谱、FTS5/BM25 加嵌入向量的混合检索、MindQL 查询语言、Dreaming 记忆整合与可选的 Memory Hygiene 遗忘机制，并附可复现基准；可通过 engrava-mcp 作为 MCP 服务器接入 Claude Desktop、Cursor 等客户端，MIT 协议，pip install engrava 即可安装。
推荐理由：README 讲清了记忆层的架构取舍，写入路径不调语言模型、混合检索权重公开且基准可复现，适合选型时对照评估。
shotah 发布 ai-gantry，一个 Distroless Go 静态二进制，将单个 OpenAI 兼容模型（Gemini、ChatGPT、Grok、Ollama）封装为可长期规划的 Agent，通过 Docker 部署，支持 Telegram、Discord、Slack 及自有 pendant PWA 和 gantry-cab Android 客户端。人格由用户写的 PERSONA.md 与 Agent 自维护、可在 /new 后存续的 SELF.md 两个文件构成，内置 sqlite 记忆、cron、网页搜索，无入站端口；配套 gantree 仓库提供控制台与多 Agent 管理。项目附带 golden 字节级测试与基于七个场景的行为评测，MIT 协议开源。
推荐理由：作者详细说明了单进程 Agent harness 的架构、PERSONA 与 SELF 双文件人格机制及测试方式，工程取舍写得具体，可作部署参考。
NickMonrad 发布 Jandal AI，一个本地优先的 Android 助手，Play Store 发布推进中，预发布版本可从 GitHub Releases 获取。它采用 Brain-Memory-Action 架构：Gemma-4 E-2B/E-4B 通过 Google AI Edge LiteRT-LM 本地推理，记忆层用 Room 加 sqlite-vec 与 Arctic Embed M v1.5 做语义召回，Kotlin 原生技能执行闹钟、笔记、消息、日历等设备操作；语音支持多引擎 STT 与 Piper TTS，部分模型需 Hugging Face 账号接受条款后下载，源码为 Apache License 2.0。
推荐理由：作者给出了 Brain-Memory-Action 架构与各层具体选型，可作为在 Android 端本地组合小模型、记忆和设备操作的参照。
theexperiencecompany 在 GitHub 开源了个人 AI 助理 GAIA，可自动分拣 Gmail 收件箱、起草回复、会前简报，并通过 iMessage、WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 主动触达用户。项目采用三层 Agent 架构（通信、执行器、按集成分派的子 Agent），支持工作流自动化、记忆管理、语音唤醒、沙盒代码执行和 MCP 集成，可用 gaia init 自托管；许可证为 PolyForm Noncommercial，商用需企业授权，云服务 Free 版免费，Pro 版每月 30 美元。
zosmaai 在 GitHub 发布 pi-llm-wiki，一个遵循 Andrej Karpathy LLM Wiki 模式的自维护知识库工具，可将 URL、PDF、markdown、JSON、XML 等原始来源转为可长期积累、相互链接的 wiki。它支持 OKF v0.2 格式与 Obsidian 兼容，提供个人（~/.llm-wiki/）与项目（.llm-wiki/）双层 vault、全文检索、lint 健康检查、cron 自动更新，可通过 pi、oh-my-pi 安装，也以 stdio MCP server 形式供 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Zed、Cline 等 15 个工具使用，License 为 MIT。
推荐理由：README 详细给出了四层页面模型、分层 vault 和 MCP 接入方式，可迁移到需要长期积累知识库的 Agent 工作流。
ResiliMind 是一个面向研究、波斯语优先的对话式 AI 系统，用 LLM 结合 LangGraph 状态工作流、Pydantic 结构化输出和 NetworkX 知识图谱，对用户消息进行基于证据的心理韧性评估并生成个性化回复。系统采用安全门优先路由，区分 SAFE、SELF_HARM、VIOLENCE、SEVERE_ABUSE 等类别，覆盖六大韧性领域，各韧性维度按 0–25 分评分，并通过 Ollama 支持本地推理，界面基于 Streamlit。项目明确声明为实验性原型，不是医疗设备或临床验证工具。
Genter 是一个面向 AI Agent 的检索解析工具，不缓存文档副本，而是把问题解析到文件和行号并每次重新读取，因此文档被修改后答案自动保持最新。支持 Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端接入，无密钥时数据不离开本地。基准方面，DriftBench 上 61 次编辑后 Genter 准确率 77%（89% 的变更事实），一次性索引为 34%，LoCoMo 检索命中率 84.5%，LongMemEval-S 为 96.6%。项目以 Apache-2.0 协议开源，另有连接邮件、GitHub、Slack 等 500 多个应用的 Genter Cloud。
推荐理由：原文给出了 DriftBench 与 LoCoMo 等基准数字和免索引机制的说明，读者可以据此对比这类检索方案与记忆层的差异。
一位长期处理结构化法律数据的开发者在 r/LocalLLaMA 分享了多组法律知识图谱的可视化演示，每组展示 5 秒。作者表示不认为知识图谱对 agents 特别有用，但喜欢其可视化效果；仓库未公开，但可参考 graphiti 等开源项目，并可用 3js 轻松复现。
一个为 CockroachDB × AWS Hackathon 构建的异步 AI 客服应用：客户通过 React 应用提交工单，AWS 上的 TypeScript supervisor 从 CockroachDB 读取事务记录与向量记忆，直接完成 FAQ 匹配或安全升级。系统采用 Amazon SQS 异步处理、384 维 Hugging Face FAQ 嵌入和 CockroachDB 向量检索，失败任务重试 3 次后经 DLQ 升级处理。
乌克兰开发者 /u/Ethno_Synth 发布角色扮演应用 Molfar Vertep 0.9.3，内置 Molfar Agent 可按用户指令修改、扩展甚至重建应用本身，代码由 Claude Code vibe-coding 完成。应用带关系仪表盘、以 Soul 参数刻画角色脾气但不发送原始数值而是注入行为描述、以及 Library 记忆系统：按场景完成度归档并由 Litopys 写章节，支持关键词与向量检索、pin 重要事实、用 Graphs 链接新旧聊天。支持 Anthropic、ChatGPT 订阅和 OpenAI 兼容端点，可从 SillyTavern、Chub、RisuRealm 等迁移数据，下载地址 https://github.com/MolfarWav/Molfar.Vertep。
推荐理由：原文讲清了关系参数如何转成行为描述注入提示词、以及按场景归档的记忆做法，思路对自建角色扮演前端的人可参考。
GitHub 上的开源项目 Noema 是一个神经符号系统：由 LLM 提出方案，用 Z3 对形式化契约进行验证（不可用即 fail-closed 拒绝），再经 Docker 沙箱执行，全程留下可审计的推理记录。其 Phase 1（Architect）已生产就绪，Phase 2 自主自愈和 Phase 3 多节点 grid 联邦仍在开发中，支持 Python 3.11+，12 个演示无需 API key。
作者开源 tomos，一个对个人阅读语料（简报、播客转写、笔记）做混合语义检索的工具：Markdown 索引进 Qdrant，每段同时用 OpenAI dense 嵌入与 BM25 稀疏向量检索并用 reciprocal rank fusion 合并排序，支持命令行与本地网页查询。增量索引把约 1050 文件的空转刷新从 5.5 分钟降到约 20 秒且不再重复嵌入；内置 tomos evaluate 用固定问题集报告 hit@k 和 MRR。
开源工具 recall 发布，读取 Claude Code、Codex 和 Cursor 已存留在本机的聊天记录，提供跨工具会话搜索和每晚自动改写的 markdown 记忆笔记。索引在本地 SQLite 完成，搜索耗时 6–20 ms，无需调用模型；用户可选本地模型、ChatGPT 或 Claude 订阅、API key 或自建服务器生成记忆。在 LongMemEval_S 上，recall 会话检索命中率 98.7%（top five 470 题），端到端配合 Claude Haiku 5.5 达 87.4% 准确率，成本低于 Sonnet 5.5 方案；记忆以纯 markdown 文件存储于 ~/.agents/memory，支持 git 历史与 Obsidian 打开。
推荐理由：项目用公开基准和可复现评测说明跨工具记忆的检索效果与成本取舍，读者可据此评估这类方案的真实收益。
htang7415 在 GitHub 发布 MaxionBench，一个针对 LLM serving、RAG 和 Agent 的可复现决策评测框架，对比 llm-d 路由的自托管 vLLM、受管 Gemini API 及其混合方案。v0.4 基于 GitHub Copilot 生产流量（301k 会话、中位提示 57k token）实测五种上下文策略：仅 summarize 在校正后判分下准确率显著更高（+20 点），裁写历史会丢失 Gemini 隐式前缀缓存，而缓存感知变体保留约一半缓存、成本比 full 低 17-29%；v0.5 将策略移入 Go 网关后，Gemini 计费 token 减半且准确率未降。
推荐理由：作者用带置信区间的重复实验量化了不同上下文策略在准确率、API 成本和服务端 KV 压力上的取舍，方法可复用。
作者发布 Claude Code 插件 haiku-scribe，安装一个只读的 Haiku 驱动子智能体，把仓库调查、日志、转录等大范围阅读压缩成带证据的简报，主模型只对简报推理而不加载原始内容。作者称 Haiku 计费权重远低于 Opus，可节省每周用量上限，无需 API key，以原生 Task-tool 子智能体按席位计费；只读工具、无网络无 shell，并拒绝打开 .env 与密钥文件。关键注意事项是 scout 报告覆盖完整后不要再重读源文件，否则同时消耗 Haiku 和主模型；4 个以上文件或大范围阅读时委派，3 个以内已知文件直接读。
开源项目 LucilleLLM 是一个生产级心理健康 API，结合 CBT、ACT、DBT、MI 四种疗法、PHQ-9/GAD-7/WHO-5 标准化量表评分，以及 5 层人格引擎提供个性化自我关怀支持，底层调用 OpenAI GPT-4o-mini。项目历经 21 个开发阶段，含 78 个测试，危机检测可绕过 LLM 直接返回求助热线，支持 GDPR 与 HIPAA 审计要求，部署在 Google Cloud Run 上。
GitHub 上的 Grimoire 是一个本地优先的 AI 角色扮演应用，以 Worlds、Campaigns、Scenes 三层组织长线战役，通过 absorb 在场景结束后把剧情回写进战役记忆。数据全部以 Markdown 和 JSON 存于 ~/.grimoire，通过 OpenRouter 或 OpenAI 兼容端点连接模型（支持 Ollama、llama.cpp、vLLM 等本地后端），支持导入 chub.ai 角色卡、PNG/CHARX 导出、Jinja2 可编辑提示词模板、EPUB 导出及 Android APK 构建，默认模型为 anthropic/claude-opus-4.1。
推荐理由：README讲清了世界、战役、场景三层结构与absorb记忆回写机制，长战役的上下文组装思路可借鉴。
GitHub 项目 Seahorse 提出为冻结大语言模型外挂经验式记忆：在 Qwen2.5-1.5B-Instruct 第 26 层等后置 hook，把经历引起的内部状态偏移存入矩阵 M，用 whitened gist 作键，当当前语境匹配时以 h ← h + α·M·q 回忆，无需训练、不改基座。预注册实验显示约 98% 无关回答不受影响、最小二乘写入使六条记忆各自保留约一半强度，但事实回忆（≤15% 对比上下文 96-98%）、前提注入和写入脚手架仍是失败项，后续已移植到 Qwen3.5-2B 和 9B。
推荐理由：项目用预注册实验诚实报告了哪些成功哪些失败，读者能看到经验式记忆方案的真实边界和下一步方向。
tigerless-labs 在 GitHub 开源 agent-memory，一个面向任意 Agent 的记忆运行时：Markdown 文件作为单一事实源，旁边的 SQLite 索引是可随时删除重建的缓存，Claude Code、Codex CLI、Muse Code 等主机共享同一存储。检索以 L0 路径列表作答、按层级读取而不粘贴文本，写入在对话边界触发蒸馏，睡眠期整理按权限分级且删除只以提案形式出现，库内不内置 LLM 客户端、无需 API key。
推荐理由：作者给记忆系统附上了带统计检验的对比实验和索引可重建测试，读者可以据此评估这类文件式记忆方案的实际效果。
GitHub 上的开源项目 CAGE（Cache-Augmented Generation Evaluation）提出在统一协议下同时衡量 KV-cache 复用（CAG）、检索（RAG）及其混合方案的服务性能与答案质量，指标包括 TTFT、吞吐量和 grounding、faithfulness、abstention。项目以"服务产出 Y"（按时且正确的请求每秒数）为核心指标，并附上 truth tax 等归因分析，覆盖 vLLM、SGLang、LMDeploy 四种引擎、十二条基线与八个数据集。工程链路已建成并配有 3,000+ 测试的离线套件，但正式评测活动尚未运行，早期数据仅为试点、不可作为结果引用。
作者开源了 Silver Tavern 自托管 AI 角色扮演平台 chino142/galstage，内测版本 v0.5.1，可直接吃 SillyTavern 生态的角色卡、世界书和预设，向 galgame 演出方向做深。项目零第三方依赖、纯 ESM 单文件，支持演出层指令驱动舞台、CG 解锁回廊、一键导出 Ren'Py 工程、ComfyUI 出图、MCP 服务器供 Codex / Claude Code 接入、多用户隔离与 AES-256-GCM 加密备份，可打包约 92 MB 单文件 exe 或在安卓 Termux 上运行；AGPL-3.0 协议，不接受 issue 和 PR，接口与数据结构仍会变化。
推荐理由：README 写清了兼容 SillyTavern 卡片的演出层设计与零依赖部署路径，想自建 galgame 式角色扮演酒馆的读者可以照着跑起来。
laonienb 在 GitHub 开源了自建聊天机器人平台 chatbot-platform，后端为 Python 3.12 + FastAPI，前端为 Next.js 15，支持 Web/App/小程序原生 API 与 QQ/微信经 AstrBot + NapCat 接入。平台提供 /v1 OpenAI 兼容层，model="persona:<slug>" 即可把人设当模型调用；含 JWT 账号体系、人设市场（发布/搜索/fork）、长期记忆自动提取注入、token 归因计费与钱包扣费。当前 M0/M1 完成，配额限流与人设市场、长期记忆部分提前完成，蒸馏流水线、RAG、小程序端待实现，许可 MIT。
推荐理由：作者以 model=persona:slug 的 OpenAI 兼容层把人设当模型接入 IM 框架，同时给出记忆提取与计费账本的实现细节。
AeteX Interactive 发布 BuddyChat XP，一个面向 llama.cpp 的 Windows XP 时代聊天前端，默认人格 Buddy 模仿 2007 年 AIM/MSN Messenger 风格。它可对接本地 llama serve 或任何 OpenAI 兼容 API，内置对话历史、跨聊天记忆和 IM 音效，支持 Python、Node.js 等三种浏览器管线自动切换。文档推荐搭配 8B 参数、约 1.15 GB 内存的 1-bit 模型 Bonsai-8B，甚至能在 Windows XP SP3 老硬件上运行，项目采用 MIT License 开源。
WQwen 是一个对开源 Qwen2.5 进行包装的 GitHub 项目，目前处于初期阶段。项目使用 Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4 模型和 BAII/bge-m3 嵌入向量模型，计划后续加入模型联网搜索、RAG 系统和用户记忆等功能，采用 MIT 许可证。
cyzus 在 GitHub 开源了本地优先的个人 AI 智能体 SUZENT，记忆以 append-only Markdown 文件保存在用户磁盘上，LanceDB 索引可随时重建。支持 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 及 Ollama 本地模型等可替换供应商，工具调用经用户定义的权限模式控制，可选 Docker 沙箱隔离执行，并可接入 Telegram、Slack、Discord、飞书、微信等聊天渠道。项目采用 Apache 2.0 许可证，提供一键安装脚本和 suzent CLI。
knudge 是一个 Rust CLI（二进制 kd），为 AI 智能体提供按项目的持久记忆：以 Markdown 笔记为唯一事实源，索引可重建，支持 BM25 + 锚点 + 可选 embeddings 的混合检索（RRF 融合），无需服务器、数据库或后台进程。配套 knudge-mcp 通过 JSON-RPC 2.0 over stdio 暴露 4 个记忆触发器，支持 kd self setup 配置 claude、cursor、codex 等。工作流为 ask → write → task → sync，写入时按相似度分数去重（<0.75 新建，0.75–0.92 合并，≥0.92 拒绝）。
推荐理由：原文完整给出了按项目记忆系统的架构、检索机制和 MCP 集成方式，读者可以了解一套可本地审计的 Agent 记忆方案怎么做。
开源应用 agentic-stack-desktop 为 AI 编码工具提供统一工作区，让 Claude Code、Codex、OpenCode 和 Cursor 共享一个本地知识图谱。所有数据存储在本地，不上传云端，并支持通过 MCP 自定义连接其他工具。应用支持 Windows 10/11（64 位），最低要求 8 GB 内存和 500 MB 存储空间，个人和商业使用均免费。
个人开源项目 MY_AGENT 发布，基于 Electron 桌面壳 + FastAPI/SSE 后端 + React 前端，可读写文件、执行命令、联网检索、跑 Python、控制桌面，并实时呈现思考链与审批过程。项目不提供任何服务商或推理后端，填入任意 OpenAI 兼容接口即可使用，支持子智能体、定时任务、跨会话记忆与 3 档权限控制。后端默认只绑 127.0.0.1，密钥仅存本机；该项目为个人弃用项目，现仅作开源分享，不再更新维护。
Truffle AI 在 GitHub 开源 Dexto，一个把 LLM 编排为可靠、有状态智能体的 agent harness，内置开箱即用的编码智能体，可通过 CLI 或 Web UI 直接使用。它支持 YAML 配置定义智能体、50+ 模型会话中即时切换、30+ MCP 工具集成、持久会话与记忆、多智能体协作，并可经 REST API、Discord、Telegram 或作为 MCP 服务器接入 Claude Code 与 Cursor。
推荐理由：这份官方文档完整展示了 agent harness 的配置方式与多模型切换、持久记忆等能力，读者可以对照评估是否适合接入自己的应用。
MacilyDots 发布 DSH 插件 dsh-session-inherit，可在会话行菜单把跑了很久的会话交接给干净新会话：机械提取任务原文、最近用户指令、文件路径、命令、待办等具体锚点生成交接单，作为新会话第一条消息，全程不发模型调用。作者实测 /compact 把 541,227 token 压到 25,602 后 4 步内退化复发，官方分叉则连退化诱因一起带走，而本插件新会话上下文仅几千字符起步；已在 DSH 0.2.0-rc.2（Windows）验证通过，安装需改 profile 的 package. 并加入 bundles，仓库地址 https://github.com/MacilyDots/dsh-session-inherit。
推荐理由：原文给出与 /compact 和分叉的实测对比及交接单结构，读者可以评估这种零模型调用的会话交接思路是否可迁移。
个人项目 Vancetope 是一个名为"Brain"的服务器，智能体可在其上执行跨越数小时至数天的工作任务，所有配置、行为和知识都以文档形式存储在 MongoDB 中，由智能体撰写。代码全部由 AI 编写、由一人指导审校，目前处于 Beta 阶段，采用 source-available 许可而非经典开源，仅适合实验、未经生产加固。系统通过 YAML recipe 配置 Java 引擎驱动流程，支持 CLI（vance-foot）、Web UI（vance-face）、移动端及 Jira、MCP 等外部连接器。
有 Character.AI 用户发现，其账号中超过一半的聊天和 bots 丢失了最后保存的 History 记录点。该用户表示自己一段时间未使用 C.ai，回来后大量聊天历史不再保存，对此表达了强烈不满。
choiyounggi 在 GitHub 发布 groundwork，用四个 Claude Code 插件组成一套 harness：guardrails 在命令运行前拦截 curl | sh。
推荐理由：四个插件把 Claude Code 的安全护栏、编排、记忆和判断门做成可拆装的一套 harness，各插件的成本与验证数据原文都给了。