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概览： PAI 是什么 · 原则 · 特性

入门： 安装 · 发行版 · Packs

资源： 常见问题 · 路线图 · 社区 · 贡献

观看完整 PAI 介绍 | 阅读：真正的物联网

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[!IMPORTANT] PAI v5.0.0 — 生活操作系统 — PAI 历史上最大的发布。PAI 不再只是“AI 脚手架”了——它是一个生活操作系统，拥有统一的 Pulse 守护进程（生活仪表盘，运行于 localhost:31337）、一个 DA（Digital Assistant，数字助理）身份层、Algorithm v6.3.0（当前状态 → 理想状态，七个阶段，分类器驱动模式 + 等级）、ISA 原语（通用的“理想状态”表述）、45 项技能、171 个工作流、37 个钩子，以及通过隔离区（containment zones）实现的架构级隐私。

v5.0.0 发布说明 → | 所有发布 →

一行安装： curl -sSL https://ourpai.ai/install.sh | bash

从 v4.x 升级？这是一个全新的系统，而非补丁。请先阅读迁移指南。

AI 应当放大每个人的能力——不仅仅是顶尖的 1%。

PAI 是什么

PAI 是一个生活操作系统。它捕捉你是谁、你在乎什么、你想走向何方——然后利用了解你的 AI 帮助你到达那里。三层架构层层叠加：

• PAI — 操作系统本身。技能、记忆、算法、你的 Telos、你的身份文件。
• Pulse — 生活仪表盘，运行于 localhost:31337。你在这里真正看到自己的状态、目标和工作。
• DA — 你的数字助理。你与之对话的声音和个性。

它首先是为个人设计的，但同样的架构也适用于团队、公司，或任何想要明确自身目标并朝着目标前进的实体。

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原则

人优先，技术其次

PAI 将人置于中心，而非工具。技术存在的目的是改善人们的生活，而不是相反。每一个设计决策都始于一个问题：这对运行它的人有何帮助？

生活操作系统，而非 Agent 框架

PAI 捕捉你在意的东西——目标、工作、关系、健康、财务——并帮助你追求各方面的理想状态。它编写代码、运行 agent，做人们通常与 AI 工具联系在一起的事情，但这些能力都是为实现更大目标而服务的。关键在于你的生活，而不是工具。

理想状态驱动一切

AI 面临的最大未解决问题是：没有人能明确“好”或“完成”对给定任务到底意味着什么。PAI 围绕着理想状态（Ideal State）的概念构建——具体来说是从当前状态到理想状态的转变——并且这一概念贯穿每一层。

其核心表达是 ISA（Ideal State Artifact，理想状态产物）。ISA 类似于软件 PRD：它捕捉“完成”的样子，以便你朝着它构建。不同之处在于 ISA 是通用的——它适用于任何创造性任务，从设计到艺术，从哲学到工程再到战略。系统将理想状态分解为离散的 ISC（Ideal State Criteria，理想状态标准），这些标准填充文档并兼作验证项。这就是 PAI 在任何类型的工作中向理想状态“爬山”的方式。

单一数字助理将成为每个人与 AI 的接口

我在 2016 年写的《真正的物联网》中提到了这一点，现在我比那时更确信。轨迹很清晰：聊天机器人 → agent → 助理。我们都在构建同一样东西，终点是每人一个 DA。

TRIOT 有四个核心思想，PAI 建立其上：

• 数字助理 — 每人一个 DA，你与所有 AI 的主要接口
• 万物皆 API — 每个产品、服务、人、地点都变得可寻址
• 你的 DA 动态创建你的界面 — 不再有应用和仪表盘；DA 随时组装你所需的东西
• 你定义你的理想状态，AI 帮你实现 — 整个系统指向你的 Telos

这就是 PAI 所追求的方向。

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特性

偏好文本而非不透明存储

强烈倾向于纯文本和 Markdown。PAI 尽可能避免使用 SQLite、Postgres 和其他不透明存储。一切应当透明且可解析——被你、你的 DA、rg 以及任何其他东西解析。如果你不能用 cat 读取它，我们就不要它。

上下文脚手架 > 模型

大多数人在 AI 上犯的错误是未能提供大局背景。PAI 从根本上来说是一个系统，用于将最智能的模型与正确的上下文——关于你、关于你想要完成的事情、关于它们可用的工具——结合起来，这样它们才能真正帮助你到达理想状态。模型本身不如围绕它的上下文重要。

苦药工程

上下文脚手架的另一面：随着模型变得更强大，它们需要的操作指令越来越少。我们不断审计 PAI，在模型仅凭正确上下文和工具就能做得更好的地方，移除过于教条的指令。系统随着模型变大而变小。

文件系统作为上下文，无 RAG

自 2025 年 6 月以来，PAI 就避免了 RAG。带有交叉引用的富文本，加上 ripgrep 等快速搜索，为我们提供了人们通常希望从 RAG 中获得的一切——没有 embedding 的复杂性、检索的不稳定性或保真度的损失。你的文件系统就是索引。

积累式记忆

一个基于文本的记忆系统，捕获你做过什么、学到了什么、什么值得保留——并将其作为未来工作的输入反馈。三层结构（工作、知识、学习），加上跨人、公司、想法和研究的类型化图谱。

自我改进循环

PAI 捕获关于什么做得好、什么做得不好的信号——显式评分、情绪、验证结果、满意度——并用它们来改进自身。运行工作的系统同时也是不断变得更好的系统。

算法

一个自定义算法，通过一个七阶段循环驱动从当前状态到理想状态的转变，该循环模仿科学方法，并采用 Deutsch 的“难以变化”解释作为“好”的标准。它是 PAI 的引力中心——所有非平凡任务都通过它运行。

技能作为确定性单元

一个偏向确定性代码执行的技能系统。层次结构是：代码 → 运行代码的 CLI → 提示 CLI 的工作流 → 在工作流间进行路由的 SKILL.md。技能是容器；SKILL.md 是前门；实际工作在尽可能的地方是真正的代码。提示包裹代码；代码不包裹提示。

思考技能

大量自定义思考技能库——第一性原理、议会辩论、红队、根本原因、系统思考、迭代深度、光圈振荡等——算法从中调用以提高系统内决策的质量。

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🚀 安装

[!CAUTION] 项目正在积极开发中 — PAI 发展迅速。预计会有破坏性变更、结构重组和频繁更新。

使用你的 AI 安装和运行 PAI

我们非常相信基于 AI 的 PAI 安装和修改。一旦你有一个可运行的安装，将你的 AI 指向系统本身——升级版本、添加技能、修改钩子、更改设置、修复任何损坏。你的 AI 在初期能为你做的最重要的事情，就是将所有你现有的自定义上下文——笔记、项目状态、偏好、身份、历史——导入到 PAI/USER/ 目录中，这样 PAI 从第一天起就知道你是谁。告诉你的 DA："帮我将上下文迁移到 PAI/USER/ 中。" 系统被设计为由 AI 操作；让它发挥作用。

一行安装（推荐）

curl -sSL https://ourpai.ai/install.sh | bash

就这样。安装向导会处理 Bun、Git 和 Claude Code 验证、ElevenLabs 密钥（可选）、DA 身份设置、声音选择器、Pulse 的 launchd 注册以及验证。任何现有的 ~/.claude/ 会在被覆盖前自动备份到 ~/.claude.backup-{TIMESTAMP}。

想先检查一下？ 在管道执行前阅读脚本。

手动安装（克隆 + 运行）

git clone https://github.com/danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure.git
cd Personal_AI_Infrastructure/Releases/v5.0.0
cp -R .claude ~/
cd ~/.claude && ./install.sh

安装程序将：

• 验证 Bun、Git 和 Claude Code 是否已安装
• 提示输入你的 ElevenLabs API 密钥（可跳过——声音将回退到桌面通知）
• 启动 DA 身份向导（名称 + 声音 + 个性）
• 将 Pulse 设置为 launchd 服务（com.pai.pulse）
• 运行验证

安装后

open http://localhost:31337    # 生活仪表盘

然后在 Claude Code 中运行 /interview。你的 DA 将引导你完成：

1. 阶段 1 — TELOS： 使命、目标、信念、智慧、挑战、书籍、心智模型、叙事
2. 阶段 2 — IDEAL_STATE： 成功对你来说意味着什么？
3. 阶段 3 — 偏好： 工具、约定、工作风格
4. 阶段 4 — 身份： 最终 DA 个性调优

这是最重要的一步。没有 TELOS，你的 DA 就没有优化的目标。

从 v4.x 升级

[!IMPORTANT] v5.0.0 是一个全新的系统，而非补丁。安装前请阅读**完整的迁移指南**。

快速路径：

# 1. 备份你现有的安装
cp -R ~/.claude ~/.claude.backup-$(date +%Y%m%d)

# 2. 安装 v5.0.0（上面的一行命令）或通过手动克隆
curl -sSL https://ourpai.ai/install.sh | bash

# 3. 打开生活仪表盘并运行面试
open http://localhost:31337

如果你在 v4.x 中有个人内容（笔记、项目状态、自定义规则），告诉你的 DA："帮我将旧内容迁移到 PAI/USER/ 结构中。" Migrate 技能会从 .md/.markdown/.txt、Obsidian、Notion、Apple Notes 中导入内容——根据 v5 分类法（TELOS、KNOWLEDGE、PROJECTS、FEED 等）对每个块进行分类，并附带来源信息提交。

升级后检查清单：

• Pulse 正在运行：curl -s http://localhost:31337/api/pulse/health | jq
• 声音播报：curl -s -X POST http://localhost:31337/notify -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "你好，来自你的 DA"}'
• 仪表盘渲染：open http://localhost:31337
• DA 身份已填充到 PAI/USER/DA_IDENTITY.md
• TELOS 已捕获到 PAI/USER/TELOS/

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📦 PAI Packs

Packs 是独立的、可通过 AI 安装的能力包，你可以将其添加到任何 AI 编码框架中，而无需安装 PAI。每个 pack 都是一个自包含的提示，你的 DA 可以读取并执行——将其指向 pack 目录并说“安装这个”，它就会处理其余部分。

浏览所有 packs →

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❓ FAQ

PAI 与仅使用 Claude Code 有何不同？

PAI 是原生构建在 Claude Code 之上的，并设计为保持这种状态。我们选择 Claude Code 是因为它的钩子系统、上下文管理和 agent 架构是个人 AI 基础设施可用的最佳基础。

PAI 不是 Claude Code 的替代品——它是位于其上的层，使 Claude Code 成为你的：

• 持久记忆 — 你的 DA 记住过去的会话、决策和所学内容
• 自定义技能 — 针对你最常做之事而专门化的能力
• 你的上下文 — 目标、联系人、偏好——无需重复解释即可获取
• 智能路由 — 说“研究这个”，正确的工作流就会自动触发
• 自我改进 — 系统根据所学内容自行修改

这样想：Claude Code 是引擎。PAI 是让它成为你的车的一切其他东西。

PAI 与 Claude Code 内置功能有什么区别？

Claude Code 提供了强大的原语——钩子、slash 命令、MCP 服务器、上下文文件。这些都是独立的构建块。

PAI 是构建在这些原语之上的完整系统。它将一切连接起来：你的目标指导你的技能，你的技能产生记忆，你的记忆改进未来的响应。PAI 将 Claude Code 的构建块转化为一个连贯的个人 AI 平台。

PAI 只适用于 Claude Code 吗？

PAI 是 Claude Code 原生的。我们相信 Claude Code 的钩子系统、上下文管理和 agent 能力使其成为个人 AI 基础设施的最佳平台，PAI 被设计为充分利用这些功能。

话虽如此，PAI 的概念（技能、记忆、算法）是通用的，而且代码是 TypeScript 和 Bash——因此欢迎社区成员为其他平台进行改编。

这与 fabric 有什么不同？

fabric 是一个针对特定任务的 AI 提示（模式）集合。它专注于向 AI 问什么。

PAI 是关于你的 DA 如何运作的基础设施——记忆、技能、路由、上下文、自我改进。它们是互补的。许多 PAI 用户将 fabric 模式集成到他们的技能中。

如果我弄坏了什么东西怎么办？

恢复很简单：

• 先备份 — 任何升级前：cp -r ~/.claude ~/.claude-backup-$(date +%Y%m%d)
• USER/ 是安全的 — 你在 USER/ 中的自定义内容永远不会被安装程序或升级触及
• 设置是合并而非覆盖 — 安装程序只更新身份和版本字段；你的钩子、状态行和自定义配置会被保留
• 基于 Git — 对所有内容进行版本控制，必要时可以回滚
• 历史记录得以保留 — 你的 DA 的记忆在犯错后依然存在
• DA 可以修复它 — 你的 DA 帮助构建了它，它也能帮助修复
• 重新安装 — 再次运行安装程序；它会检测现有安装并智能合并

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🎯 路线图

功能	描述
本地模型支持	使用本地模型（Ollama、llama.cpp）运行 PAI，以实现隐私和成本控制
细粒度模型路由	根据复杂度将不同任务路由到不同模型
远程访问	从任何地方访问你的 PAI——手机、网页、其他设备
外呼电话	支持外呼的语音功能
外部通知	健壮的通知系统，支持电子邮件、Discord、Telegram、Slack

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🌐 社区

GitHub Discussions： 加入讨论

社区 Discord： PAI 在 社区 Discord 中与其他 AI 项目一起讨论

Twitter/X： @danielmiessler

博客： danielmiessler.com

Star 历史

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🤝 贡献

我们欢迎贡献！请查看我们的 GitHub Issues 了解待办任务。

1. Fork 本仓库
2. 做出你的更改 — 错误修复、新技能、文档改进
3. 全面测试 — 在全新系统中安装并验证
4. 提交 PR，附带示例和测试证据

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📜 许可证

MIT 许可证 - 详见 LICENSE。

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🙏 致谢

Anthropic 和 Claude Code 团队 — 首先也是最重要的。你们正在将 AI 推进得比任何人都更远更快。Claude Code 是这一切成为可能的基础。

IndyDevDan — 感谢关于 meta-prompting 和自定义 agent 的优秀视频，它们启发了 PAI 的部分功能。

贡献者

fayerman-source — 为语音系统集成了 Google Cloud TTS 提供者和 Linux 音频支持。

Matt Espinoza — 对 PAI 2.3 版本进行了广泛的测试、提供了创意和反馈，并为路线图做出了贡献。

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💜 支持本项目

PAI 永久免费且开源。如果你觉得它有价值，可以赞助该项目。

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📚 相关阅读

• 真正的物联网 — PAI 背后的愿景
• AI 的预测性路径：7 个组件 — AI 未来走向的可视化介绍
• 构建个人 AI 基础设施 — 带有示例的完整 PAI 介绍

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📜 更新历史

v5.0.0（2026-04-30）— 生活操作系统

• Pulse — 统一的守护进程（端口 31337）：语音、钩子、可观测性、定时任务、生活仪表盘（22 条路由）、wiki API、可选的 Telegram/iMessage 桥接。替换了之前所有零散的服务。
• DA — 数字助理身份层。PRINCIPAL_IDENTITY + DA_IDENTITY 对，在会话开始时加载。/interview 引导你为 DA 命名、选择声音、捕获 TELOS。
• Algorithm v6.3.0 — 七阶段循环（OBSERVE → THINK → PLAN → BUILD → EXECUTE → VERIFY → LEARN）。由 Sonnet 支持的模式分类器根据每个提示选择 MINIMAL/NATIVE/ALGORITHM 以及等级（E1–E5）。封闭列表的思考能力。语音阶段播报。验证规范（实时探测、在承诺边界处进行 advisor 调用、E4/E5 时跨供应商审计）。
• ISA — 理想状态产物原语。一个文档，十二个章节（问题 → 愿景 → 超出范围 → 原则 → 约束 → 目标 → 标准 → 测试策略 → 功能 → 决策 → 变更日志 → 验证），五种身份（表述、测试工具、构建验证、完成条件、记录系统）。归 ISA 技能所有（Scaffold、Interview、CheckCompleteness、Reconcile、Seed、Append），附有十几个涵盖 E1–E5 的参考示例。
• 隔离 + 发布工具 — 隐私是架构级的。containment-zones.ts 声明每个目录的隐私区域；ContainmentGuard PreToolUse 钩子阻止跨区域泄露；每次公开发布都要经过 12 道安全门；两阶段发布（stage → publish）永远不会自动链式执行。
• Memory v7.6 — 按用途结构化：WORK（活跃任务 ISA）、KNOWLEDGE（类型化图谱：人、公司、想法、研究、博客）、LEARNING（元模式）、RELATIONSHIP（DA-主体笔记）、OBSERVABILITY（每次工具调用 + 钩子触发 + 满意度信号）、STATE（会话注册表）。
• 45 个公开技能、171 个工作流、37 个钩子 — 技能是自我激活的可组合领域单元；钩子在 SessionStart、UserPromptSubmit、PreToolUse、PostToolUse、Stop、SubagentStop、PreCompact、SessionEnd 时触发。
• 一行安装程序 — curl -sSL https://ourpai.ai/install.sh | bash。自动备份现有 ~/.claude/，运行 DA 身份向导，将 Pulse 注册为 launchd 服务，进行验证。
• 完整发布说明 + 迁移指南

v4.0.3（2026-03-01）— 社区 PR 补丁

• 修复 Inference.ts 中的 JSON 数组解析问题
• 从 CONTEXT_ROUTING.md 中移除 29 个死引用
• WorldThreatModelHarness 的 PAI_DIR 可移植性
• 针对 v2.5/v3.0 升级者的用户上下文迁移
• 发布说明

v4.0.2（2026-03-01）— 错误修复补丁

• 13 处精细修复：Linux 兼容性、安装程序、状态行、钩子
• 跨平台 OAuth 令牌提取、GNU coreutils tr 修复
• Inference guard（节省约 15 秒）、谱系追踪、移除死代码
• 发布说明

v4.0.1（2026-02-28）— 升级路径与偏好

• 升级文档，包含备份、合并和升级后检查清单
• 状态行和安装程序中可配置的温度单位（华氏度/摄氏度）
• FAQ 修复：移除过时的 Python 引用，改进恢复指南
• 发布说明

v4.0.0（2026-02-27）— 精简务实

• 38 个扁平技能目录 → 12 个分层类别（-68% 顶级目录）
• 移除死亡系统：Components/、DocRebuild、RebuildSkill
• CLAUDE.md 模板系统，包含 BuildCLAUDE.ts + SessionStart 钩子
• Algorithm v3.5.0（从 v1.4.0 升级）
• 全面的安全清理（33+ 个文件被清理）
• 所有版本引用更新，Electron 崩溃修复
• 63 项技能、21 个钩子、180 个工作流、14 个 agent
• 发布说明

v3.0.0（2026-02-15）— 算法成熟

• Algorithm v1.4.0，包含约束提取和构建漂移预防
• 持久 PRD 和并行循环执行
• 包含 GUI 向导的完整安装程序
• 10 项新技能、agent 团队/群组、语音个性系统
• 38 项技能、20 个钩子、162 个工作流
• 发布说明

v2.5.0（2026-01-30）— 更深入思考，更快执行

• 两阶段能力选择：在 THINK 阶段根据 ISC 验证钩子提示
• 思考工具与 Justify-Exclusion：Council、RedTeam、FirstPrinciples 等为 Opt-OUT，而非 Opt-IN
• 默认并行执行：独立任务通过并行 agent 生成并发运行
• 28 项技能、17 个钩子、356 个工作流
• 发布说明

v2.4.0（2026-01-23）— 算法

• 带有 ISC（理想状态标准）跟踪的通用问题解决系统
• 29 项技能、15 个钩子、331 个工作流
• 以惊喜（Euphoric Surprise）作为结果指标
• 通过 AllowList 执行增强安全性
• 发布说明

v2.3.0（2026-01-15）— 完整发布回归

• 包含持续学习的完整 .claude/ 目录发布
• 显式和隐式评分捕获
• 增强的钩子系统，包含 14 个生产级钩子
• 带有学习信号显示的状态行
• 发布说明

v2.1.1（2026-01-09）— MEMORY 系统迁移

• 历史系统合并到核心，成为 MEMORY 系统

v2.1.0（2025-12-31）— 模块化架构

• 源代码采用真实文件，而非嵌入的 markdown

v2.0.0（2025-12-28）— PAI v2 发布

• 具有独立技能的模块化架构
• Claude Code 原生设计

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由 Daniel Miessler 和 PAI 社区用 ❤️ 构建

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