让 AI 拿到我电脑的终端权限，我怎么敢

一句话

真正的难点不是「能不能远程操控电脑」，是「敢不敢把终端交给它」。所以危险动作它会先停下来问我。

场景

人不在电脑前，但想让电脑干活。手机上发一句话就能触发：截图、列目录、开关程序、跑命令；更实用的是直接给 AI 派活——「审一下这个项目的代码」，它会开一个多轮会话在里面干活。

这类需求通常出现在通勤路上、会议室里、或者临时想起一件事的时候。要的是「现在就让那台电脑动起来」，而不是「等我回去再说」。

原来怎么做

只能等回到电脑前。也试过远程桌面类工具，但它们解决的是「我操作电脑」——要一直开着图形会话、手机小屏点菜单很难受，而且它并不能让电脑自己把活干完。

真正想要的是：我说一句人话，它自己拆解、执行、干完了告诉我。

真正的难在哪

以为难点是「把消息接进来」，做起来才发现三个都不是：

一、一句话进来，先要分流。 纯本地命令（列个目录、截个屏）不该过模型——慢而且花钱；单次问答不该开一个会话；多轮任务才需要续接上下文。分错了，要么白花钱，要么干不成事。

二、权限才是真正的坎。 AI 一旦拿到你电脑的终端，删错一个目录就没了。这里必须有一个「停下来等人点确认」的环节，而不是把权限全开、再靠提示词叮嘱它小心。

三、会话要能续。 如果每句话都从零开始，多轮任务根本做不了——说了三句它还在问第一句的背景。

四、它得一直活着。 人不在电脑前的工具，断了没人重启。长连接掉线、进程崩溃，都得自己扛过去。

我的做法

• 三类分流：纯本地命令走本地、单次问答单次调用、多轮任务开一个会话并续接上下文。
• 意图判断：正则优先，正则判不了才调模型；模型接口挂了自动降级。 这条是全文最关键的取舍——不是所有判断都该交给模型，「模型不可用时会怎样」必须提前设计，而不是等它挂的那天。
• 危险操作先弹一张飞书卡片，等人点确认才执行。 权限确认走用户本来就在用的那个聊天窗口，而不是另做一个网页审批台。
• 崩了自动重启，最多三次。
• 取舍说清楚：不自己写一个 Agent，而是用伪终端驱动本机已有的命令行工具。省掉了重造一套 Agent 的成本，代价是依赖本机环境。

结果与验收标准

• 109 个源文件、13,853 行；28 个测试文件、3,651 行。
• README 单文件 409 行，含 18 个源文件职责表，以及消息处理流程、权限确认流程、会话生命周期四张图。
• 30 份文档约 6.3 万字。
• 待填：意图分类的准确率
• 待填：每周省下的回电脑前操作次数

验收标准我定的是三条：三类消息必须走对路径；危险操作必须在执行前弹出确认；模型接口不可用时必须降级，而不是直接失败。

三条里没有一条是「准确率多高」——因为这个工具的价值不在于它多聪明，而在于它不会在我看不见的时候闯祸。

可复用的方法论

1. 用确定性兜底。 正则能判的不要过模型；模型挂了要有降级路径。把「依赖外部服务」的那部分缩到最小。
2. 给 AI 机器权限时，「停下来问人」必须做进流程。 靠提示词约束是许愿，靠流程约束才是设计。
3. 人不在场的工具必须自己会重启。 否则它只在「你在电脑前」的时候可用——而那时你根本不需要它。

能力标签

TypeScript ｜ Node.js ｜ 飞书长连接 ｜ 伪终端 ｜ 意图分类 ｜ 权限确认 ｜ 自动重启

依据

• 三类消息分流、权限模型、会话管理、架构与流程图：../03 yuancheng/README.md
• 意图分类的实现位置：../03 yuancheng/src/classifyIntent.ts
• 技术栈与依赖：../03 yuancheng/package.json
• 仓库规模、测试文件数、文档份数：../03 yuancheng