pasr

感知来源的片段召回 — 为编码 Agent 提供本地化、按令牌预算控制、 可追溯来源的上下文。

问题

Agent 需要足够的源代码才能正确作答，而每条检索到的观察结果都可能被带入后续模型请求。原生 grep 和有界文件读取已经能提供有用的源代码及来源信息。PASR 必须证明其额外的检索、选择和工具目录复杂度相对于这一基线是合理的，而不是相对于转储整个代码库。

PASR 的功能

按预算控制

实时 select_context 会为返回的上下文设定预算，包括标签、标题、分隔符和脱敏内容；不包括 MCP JSON 信封或累计对话内容。只有当最终呈现形式符合预算时，才会纳入完整的计算片段；这些片段不一定是完整函数。无损选择使用精确的渲染成本，可选的标头不会挤掉本来就能容纳的源代码。

可追溯

选择回执会记录每个片段的 file:line、令牌数、检索信号，以及保留或丢弃该片段的原因。回执保存在 .pasr/receipts 下；持久化尽力而为，响应会报告是否写入了回执。这些回执仅涵盖 PASR 提供的上下文，不涵盖 Agent 读取或执行的所有内容。

诚实

回执会公开启发式查询分类、关键词覆盖情况和路由建议。这些内容不是经过校准的正确概率，也不能证明已检索到所有必要证据。建议不能取代对源代码的检查。

默认本地运行

无需守护进程、向量数据库或手动设置索引。离线选择需要已安装的依赖项和缓存的分词器数据；可选的模型权重需另行准备。客户端仍可能将返回的源代码转发给云端模型。默认的脱敏操作不执行任何处理，并非自动检测机密信息。

安装

从 PyPI 安装 0.4.0 版本。 安装 uv，并确保 uvx 可在 PATH 中使用； 使用 Python 3.10+，或允许 uv 为其提供运行环境。无需检出 PASR。 将 /absolute/path/to/project 替换为要检查的仓库，然后为你的客户端选择 相应的命令：

claude mcp add pasr -- uvx --from pasr-mcp==0.4.0 pasr-mcp --workspace /absolute/path/to/project
codex mcp add pasr -- uvx --from pasr-mcp==0.4.0 pasr-mcp --workspace /absolute/path/to/project

或者，将此 MCP 配置合并到客户端的配置中。如已有 pasr 条目，请更新该条目， 而不是重复注册同一服务：

{ "mcpServers": { "pasr": { "command": "uvx", "args": ["--from", "pasr-mcp==0.4.0", "pasr-mcp", "--workspace", "/absolute/path/to/project"] } } }

如需使用单独的 v0.4.0 GitHub 发布版 wheel，请使用：

python -m pip install https://github.com/Apheironn/pasr/releases/download/v0.4.0/pasr_mcp-0.4.0-py3-none-any.whl

安装该 wheel 后，将客户端配置为运行已安装的 pasr-mcp 可执行文件，并使用 --workspace /absolute/path/to/project，而不是通过 uvx 启动。

仅限开发者 — 源码检出： 在现有注册配置中，将 --from 后的 pasr-mcp==0.4.0 替换为 /absolute/path/to/pasr。例如：

uvx --from /absolute/path/to/pasr pasr-mcp --workspace /absolute/path/to/project

请使用此配置替代已发布软件包的启动方式，不要另行注册第二个 pasr。 它会运行该检出版本，该版本可能与发布版不同；编辑它不会更新 已有的全局安装。

安装后，PASR 的工具会与 Agent 的原生工具一同提供。模型会决定何时搜索、选择上下文 或直接读取文件。仅凭所选上下文更少，并不能证明答案成本更低或更准确。

各客户端的设置说明：Claude Code · Cursor · Windsurf。

不使用 Agent 时： 在要检查的项目中运行 uvx --from pasr-mcp==0.4.0 pasr explain "<question>" 以打印选择回执。 examples/ 中有五个使用固定公共仓库的历史 CLI 示例。

0.4.0 诊断

0.4.0 版本包含 pasr doctor。要诊断此软件包安装，请使用与已注册服务 相同的版本：

uvx --from pasr-mcp==0.4.0 pasr --workspace /absolute/path/to/project doctor --json --timeout 30

省略 --json 可生成易读的报告。退出代码分别为：成功时 0，诊断失败时 1， 选项无效时 2。协议截止时间必须是有限的正数；子进程关闭可能还需要几秒钟。 该命令会检查工作区是否为目录，然后在一次性测试环境中启动真实的 MCP 服务，以检查其目录并选择已知源码。 它不会扫描或写入项目或其 .pasr/ 状态。报告包含运行时版本和检查结果，不包含源码、 绝对路径、环境值或原始异常消息。它不会调用付费模型，也不会自动上传报告； 初始设置或分词器编码下载可能需要网络连接。 检查通过并不能验证客户端的注册、审批设置或回答。

可选的公开报告：安装问题 或实际任务反馈。 发布前请先检查；不要包含机密、私有源码或原始对话记录。 Doctor 为可选工具；你可以不运行它而直接提交报告。

已验证的 Codex 上手流程及明确限制

2026-10-04，Codex CLI 0.160.0 + GPT-6 Luna 使用已安装的 0.3.0 wheel， 在一个仅包含单个未经修改的 PASR 源文件的隔离工作区中，回答了一个阅读源代码的问题。最终方案使用了 3 次由模型选择的 PASR 调用、364 个选定上下文令牌，以及经源代码核对的相对行号引用。 这是一次受控的集成冒烟测试，不代表独立用户采用情况，也不能证明模型总成本更低。设置失败和模型较早的回合均保留在集成记录中。

交互使用时，请在客户端提示时批准已知的 PASR 服务。在无人值守的 Codex 运行中，approval_policy = "never" 并不会授予 MCP 工具权限：首次模型调用被阻止。只有在经过审查且可信的服务/工作区中，才应在现有的 [mcp_servers.pasr] 表中设置 default_tools_approval_mode = "approve"。这是对该服务的明确预先批准，并非禁用全局安全措施的理由。PASR 可能会在其工作区中写入回执/缓存；主机的只读 Shell 沙箱并不会隔离 MCP 进程。

请要求提供从 PASR 输出中复制的相对于工作区的 file:line 范围，并以纯文本形式呈现，而不是编造绝对链接。先前的回答添加了不存在的 /workspace 前缀；修订后的引用指令生成了匹配的引用。使用脚本运行 codex exec 时，请关闭未使用的标准输入；否则它可能会等待更多提示输入。这些观察结果都不能证明其他客户端/模型会有相同表现。

如需重复此受控任务，请构建 wheel，并从检出目录的根目录运行已纳入版本控制的驱动程序。请先安装 Codex，并通过常规密钥管理机制提供 OPENAI_API_KEY；这会产生付费 API 请求。

python -m build --outdir dist/demo
python scripts/demo_client.py --codex /absolute/path/to/codex --wheel dist/demo/pasr_mcp-0.4.0-py3-none-any.whl --output eval/agent_bench/results/client-demo

在 Windows 上，请传入实际的 codex.exe，而不是它的 Shell 包装程序。输出目录必须是新建的。驱动程序会将 wheel 安装到临时环境中，仅复制 src/pasr/source_text.py，隔离 Codex 配置，并在清理前保留答案、工具调用、用量、警告和失败信息。它不会评定答案的正确性，而且只会对完全匹配的 API 密钥进行脱敏：分享前请检查证据。维护中的驱动程序也已使用真实模型进行测试；请参阅其重复测试记录。

一次调用

针对 psf/requests 提出一个限定范围的问题——“重定向如何解析并跟随”（逐字记录）：

历史 CLI 选择结果	观察结果
源上下文令牌	从 42,768 个提供的令牌中选出 2,718 个
来源信息	10 个片段均包含 file:line 和选择原因
启发式诊断	localized，置信度为 0.68；这不是正确性概率
观察到的选择耗时	在该代码库上离线运行约 0.3 秒

这只是源代码选择示例，并非原生 grep/read 基线、答案质量评测结果，也不代表当前 MCP 默认的 1,500 个上下文令牌上限。

证据与替代方案

原生 grep 和有界读取是实用的默认选项。PASR 增加了明确的上下文预算和选择回执；但这并不能证明答案更好或模型总费用更低。Aider RepoMap 提供结构化导航，Repomix 则会将源代码打包供模型使用。这些工作流存在重叠，但并非可互换的产品。

最新工作流研究（2026-10-05）：不升级流水线。 在 420 次本地调用中测量了全部 10 种 PASR 方法。回答研究保留了 664 条轨迹，其中包括一项进行了 400 次尝试、涵盖 40 个问题的比较，使用了实际的 Repomix 和 Serena 组件；开发期间也运行了实际的 Aider RepoMap。

在 Luna 上，所选提示词策略的累计提供方 token 用量比未更改的 split-4 多 18.26%（配对 95% 比率区间 1.04594–1.35231）。完全符合评分标准且有来源支持的答案从 3/40 增至 4/40，存在重大错误的答案则从 5 个降至 3 个，但成本目标未达成。这些严格的完整性评分并非通常意义上的答案准确率。有两次提供方故障导致用量未知；经用户批准后，剩余计划得以完成，没有重试，但这不能算作未加限定的确认。生产环境的检索默认设置保持不变。

请参阅逐方法及竞品报告、机器可读摘要和许可证据包。回答 API 的保守成本上限为 $0.644405；编写、编码和审查期间的助手会话 token 不计入，且未经测量。

较早的来源审查研究（2026-10-03）：质量与成本的综合门槛也未通过。 这些研究中的实验性拆分读取器使用 search_code / read_code，并由主机强制限制为最多调用四次，同时采用保守的停止指示。该工作流并非默认安装的产品：

研究	获支持的答案（原生 / 拆分）	重大错误（原生 / 拆分）	Token 发现与结论
此前未参与过的 40 题确认研究	28/40 / 28/40	3 / 7	拆分方案的累计提供方 token 用量减少了 25.3%；主要门槛未通过
探索性复用同一组 40 题，GPT-6 Luna	26/40 / 32/40	2 / 2	平均 token 用量：原生 12,430.875（已知小计），拆分 10,698.075；综合门槛未通过

探索性原生运行中有一个请求中断，用量未知；已知小计并非完整的 token 总量。同一研究还在共享的回答测试框架下，使用了实际的上游 Aider RepoMap 和 Repomix 上下文生成，而非完整的 Aider 编码 Agent。结果因模型而异，现有不确定性不足以证明与原生工具或竞品准确率相当，也不足以证明其普遍更优。

请参阅确认记录、探索性矩阵、竞品方法与注意事项，以及流水线审计，第 23–24 节。较早的选择器评估和离线本地化代理采用不同协议；它们不代表当前端到端产品取得了成功。

工作原理

query + files / line ranges / globs
  → discover safe files, read requested sections, tokenize, line-aligned chunks
  → lossless-under-budget check: does the whole thing already fit? return it
  → range-only body read: ordered whole-line prefix + explicit remaining ranges
  → otherwise, ranked selection:
  → candidates: BM25 + lexical coverage + Python AST / JS/TS/Rust tree-sitter symbols
                + optional hashing / MiniLM scorer
  → fuse unique span ranks per signal         score(s) = Σ_r 1 / (k + rank_r(s)), k = 60
  → optional single-source prefix/tail reserve (off in default MCP selection)
  → greedy source-span packing with exact final-context cost ≤ budget
  → classify the query, score confidence, write the receipt
  → return spans + provenance + token accounting + advice

RRF 合并的是排名顺序，而不是校准原始分数。打包采用贪心算法（覆盖感知或仅依据分数），并非精确的背包优化器。在检查渲染后的成本之前，会先按依赖顺序排列选中的片段。 在融合候选项截断之前，覆盖感知选择会优先保留字面请求的区分大小写定义，并依据实际渲染预算计算完整正文的成本。兼容的重叠源片段会合并为一个片段，而不是丢弃未覆盖部分。其余选择优先考虑每个词元带来的边际关键词覆盖率，然后考虑来源多样性和排名。 BM25 和词法选择会保留精确标识符，同时也会匹配点号、连字符和蛇形命名法分隔的组成部分。因此，在原始片段中，needle 可以匹配 needle_worker，但不会将其视为字面定义名称请求。组成部分匹配不代表能够理解同义词或覆盖完整机制。

MCP 工具

定位器会返回工作区路径，并在可用时提供行位置或 read_lines 提示。select_context 接受路径和 path:start-end 范围。位置提示并不能证明狭窄范围内包含回答所需的所有机制。

嵌入方可以通过 create_server(root, expose=("find_symbols", "find_evidence")) 仅发布两个定位器，并搭配宿主原生源代码读取器使用。它们提供的导航建议不会调用未公开的 PASR 工具。这是实验性配置，并未证明能提升准确率或节省词元；默认的五工具目录保持不变。

等效的 stdio 配置为 uvx --from pasr-mcp==0.4.0 pasr-mcp --workspace /absolute/path/to/project --tools find_symbols,find_evidence。 请确保宿主的原生 grep 和源代码读取器仍可用；此目录不包含源代码读取工具。

include 路径和 glob 模式均相对于工作区根目录。*.py 只搜索根目录下的文件；**/*.py 则包含嵌套的 Python 文件。如果不确定目录结构，请省略 include。定位器描述会说明这一区别；即使匹配到的范围过窄，也不会自动扩大范围。

默认公开前五个工具；其他工具需选择启用。

工具	用途
find_evidence	在整个仓库中搜索内容：优先查找明确限定的定义，然后按混合稀有度、子词相似度和引用排名排序；排名靠前的结果附带有界的 read_lines 片段
find_files	按路径／文件名匹配度排列文件
find_symbols	查找符号的定义位置，以 file:line 形式返回（Python、JS/TS、Rust）
find_usages	查找符号的使用位置：匹配行、包含这些行的定义，以及排名靠前结果中有界的 read_lines 片段
select_context	在预算内选择并追踪来源的代码片段——outline=true 用于定义；files=["path.rs:42-56"] 用于包含端点的范围；映射／追踪选项位于 advanced 下
search_code（选择启用）	仅使用 query，从排名前三的匹配文件中发现并选择内容；上下文上限为 1,500 个词元
read_code（选择启用）	从必需且非空的已知 files 中选择内容；显式范围会在相同上限下按顺序继续读取
trace_dependencies（选择启用）	对名称引用进行有界的静态近似分析；direction="callers" 会反向追踪，但不会完整解析绑定
explain_selection（选择启用）	如果先前的回执已持久化且仍可用，则返回该回执
expand_context（选择启用）	增加先前选择的预算，但不扩大其源范围，也不更改大纲模式
字面符号名称和单个文件名／路径查询会保留停用词部分：
Where 和 where.py 仍可搜索，不会像普通文本词语那样被过滤掉。
精确的字面符号名称会抑制部分匹配的同名项；只有在没有精确匹配的定义时，
其下划线分隔的部分才会用于回退匹配。
只有空白或仅包含空格的 find_files 查询才会请求未排序的列表。
符号类型别名会同时应用于请求的筛选条件和发现的类型，
因此使用 kinds=["class"] 时仍能找到原生 Python class。

在发现过程中，像 hooks.enforce 或 Controller.dispatch 这样的显式限定名称会优先匹配定义所在的文件，而非仅有提及的文件。 限定符必须匹配模块路径或实际的外围定义； 这不会解析导入别名。宽泛查询的评分、显式范围和上下文预算均保持不变。选择文件前， 选择加入的 search_code 会使用相同的发现排序，从三个文件中进行选择。

将命中项 provenance 中的路径与 read_lines 组合起来，并将其传递给 select_context(query=..., files=["path.rs:42-56"])，而不是读取整个文件。如果建议范围 不超过 40 行，则会包含外围函数；否则会包含命中位置前后各最多八行。较大的函数可能需要 更宽的显式范围，或使用 find_symbols 定位完整定义。现有代码片段、排序、计数和警告均会保留。

对于未知位置，调用 search_code(query="cert_verify") 以发现实际的工作区相对路径。发现功能不接受 files、include 或其他范围参数；不要根据包名猜测路径。 对于已知位置，调用单独的选择加入读取工具： read_code(query="validation exit state", files=["src/attr/validators.py:73-88"])。 它要求 files 参数存在且非空，并使用与 select_context 相同的路径／范围语法。 范围为空、缺失、为目录、部分缺失或越界时都会失败，而不会扩大搜索范围。两个工具都会拒绝未知参数。 迁移： 将 search_code(query=..., files=...) 替换为 read_code(...)； 旧的带范围发现调用会被拒绝，不会被静默视为发现调用。

仅范围回复会包含 continuation 和同一次读取的 source_fingerprint 值。将剩余范围传递给 read_code， 直到 continuation.files 为空；不要提交空列表。如果 blocked 为 true，则停止。仍然必须提供非空的 query； 显式范围决定读取哪些行。普通文件范围或混合范围仍按查询排序，不会按顺序读取整个文件。 范围错误不会触发自动发现、路径修正或重试。 每次调用相互独立；拼接分页内容前，请比较共享文件的指纹。

使用以下命令发布精简工具组合： uvx --from pasr-mcp==0.4.0 pasr-mcp --workspace /absolute/path/to/project --tools search_code,read_code。 默认的五工具目录和 select_context 行为保持不变。 此标志不会强制实施实验中的四次调用上限或停止策略。 与 select_context 不同，这组精简工具不会持久化选择回执，也不会追加使用记录账本条目。它会返回原始源文本， 可选附带一行 JSON 元数据标头，并在 MCP structuredContent 中返回完整对象。 发现功能会将 JSON 字符串引号和转义字符计入上下文上限；结构化通道中返回的源文本仍为未转义文本。读取工具 保留之前的显式后续调用计费方式和续传语义。建议、元数据、 工具目录和重复的对话历史仍会产生额外开销。此接口分离并未证明能提高答案准确度或减少提供商累计令牌用量。 同一文件中的多个范围会合并：重叠的行只返回一次，间隔部分仍会排除。显式列出的整个文件优先于该文件的范围。添加 include 模式不会扩大显式指定范围的文件。范围也会限制符号候选项、大纲、映射和嵌入式依赖跟踪。 完整读取范围意味着请求的部分已包含在内，并不表示调用方或依赖项的行为也已涵盖。如果问题需要，请沿着这些关系继续追踪。expand_context 会增加同一范围内的预算；要读取周边代码，请明确请求更宽的范围。

仅指定范围的正文读取按顺序进行，不按查询排序。 当所有解析后的文件都指定了范围且 outline=false 时，PASR 会按文件请求顺序返回前缀，并按行号升序排列合并后的范围。它绝不会跳过超出预算的行来选择后续匹配项。整文件请求或整文件与范围混合的请求仍会采用排序选择。 排序／窗口设置不会改变仅指定范围的正文顺序；可选的映射／跟踪标题仍会占用预算，而且可能会在正文之外重复显示源内容。

响应包含 continuation，例如：

{"files": ["path.rs:57-120"], "blocked": false}

要继续读取，请将 continuation.files 作为下一次调用的 files 参数传入，不要使用 include。空列表表示现有请求范围已读取完毕，并不表示答案完整。范围会截断到当前文件末尾。blocked=true 表示没有正文行可推进：尽可能增加预算，或使用直接读取器。MCP 选择上限仍为 1,500 个令牌；重复被阻止的请求无济于事。响应包含 source_fingerprint；合并页面前，请比较各页面共有文件的标识。源文件有改动时，必须重新读取，不要依赖旧行号。 回执和已保存的包会保留续读元数据，但不会冻结后续读取。

每次选择都是独立的。重复请求会再次返回所请求的源内容；PASR 不会假设先前的响应仍保留在模型上下文中。服务生命周期内没有调用次数上限、拒绝重复内容的机制，也不会自动继续读取尚未读取的行。宿主会明确决定是否继续读取返回的剩余范围；这样做不属于新的排序过程。 宿主负责管理问题边界、停止策略和保留上下文的跟踪。

源文件读取接受 UTF-8，可带可选 BOM，并会将 CRLF/CR 规范化为 LF。只有物理换行符才定义源坐标：源文件中的 Unicode 分隔符和换页符不会产生额外行号。显式读取会拒绝无法解码或含 NUL 字符的输入；内容搜索会跳过此类输入并提供诊断信息。路径发现仅处理元数据。根目录及嵌套的 .gitignore 规则均适用，包括被忽略的父目录屏障；不会遍历外部目录联接点。

快照与 API 迁移

包和回执现在使用格式 2。请重建旧包并重新选择源，以创建新回执；格式 1 的记录会被拒绝，不会在未提示的情况下根据当前文件为其认证。回执 ID 用于标识请求、源指纹和渲染后的证据。展开时会重新读取当前源，并报告 expansion_changed_sources。这些是逐文件快照，不是原子化的工作树快照，也不是完整源代码档案。

暂存审查使用固定的索引树；--range A..B 和 A...B 使用 B 固定版本的源文件，包括调用方。外部 --diff 使用工作树中的源文件，且不能与这些 Git 模式组合使用。JSON source_revision 用于标识所选源。

未使用的控制器／上下文顺序模块和旧版 Python 候选项 API 已移除。请使用受支持的选择／提供方 API；不再保留兼容性垫片。 未使用的 tree-sitter-python 依赖项和多余的基准测试 sweep.py 启动器也已移除。默认 MCP 工具仍为原来的五个。

CLI

pasr explain "how is the request rate limited"        # run a selection, print the receipt
pasr trace enforce_per_user_request_quota src/        # a symbol's dependency closure
pasr trace HTTPAdapter src/ --callers                 # who calls it — impact analysis
pasr pack auth "session + login + token" src/auth/    # save a committable Context Pack
pasr review --staged src/                             # touched defs + the callers they affect
pasr context --issue "$(cat issue.txt)" src/ \        # headless slice for CI / agents
  --format text --metrics-file metrics.json
pasr report --price-per-mtok 3                        # source-context estimates, not API bills

上面的源码读取命令支持可选路径——如果不指定路径，则扫描整个工作区（遵循 .gitignore）。传入目录或 glob（src/、lib/ "**/*.py"）可限定范围。doctor 则仅使用其一次性测试夹具。

收据会尽力持久化到 .pasr/receipts/<id>.{json,md}（已加入 git 忽略）。这些记录描述的是 PASR 的选择，并非完整的全局 Agent 审计。.pasr/ledger.jsonl 中的使用情况账本支持估算源上下文，并非实际测得的 API 节省量或已证实避免的往返次数。上下文包会存放在 .pasr/packs/（可提交）；分享前请检查其中是否包含敏感源码。使用 select_context(query="", advanced={"pack": "auth"}) 加载指定名称的上下文包。有关 CI，请参阅 docs/ci.md。

0.4.0 报告兼容性

0.4.0 版本的 report 会将 tokens_saved 重新计算为带符号的 tokens_in - tokens_out，包括现有账本行。负值表示上下文扩增；正值不再掩盖其他调用中更大的输出量。 账本本身不会被重写。

JSON 报告包含 unmeasured_calls：至少一个 token 计数器不是有效的非负整数的行。受影响的总计或每日差值为 null，显示为 unknown；测量不完整时，不会提供缩减百分比或美元估算值。输入总量为零时，也无法定义缩减百分比。完全已知的计数器和日期仍可报告。 消费者必须接受可空的计数器、差值、比率和成本估算值，以及带符号的差值。不要将 null 替换为零，也不要将负值截为零；解读总计前请检查 unmeasured_calls。无需迁移账本。

--price-per-mtok 必须是有限的非负值；设为零时会停用美元估算。JSON 成本估算保留小数点后不足一美分的精度，文本则显示 8 位小数。这些是假设的源上下文差值，并非服务提供商费用或实测节省量。覆盖范围描述所选日期范围内记录的行，不代表缺失的写入或完整的 Agent 会话。

如果账本已损坏，读取器会拒绝生成报告：JSON 格式错误或未完成、记录不是对象、UTF-8 无效或读取失败，都会导致 CLI 退出代码为 2，并在 stderr 上输出诊断信息，stdout 上不输出文本或 JSON 总计。JSON/记录错误会指出物理行号，但不会回显其内容。--since 筛选之前会先检查整个文件，因此日期筛选无法掩盖损坏。空行会被忽略；有效查询字符串中的 Unicode 分隔符仍属于该记录。账本确实不存在时，仍表示没有已记录的行。读取操作不会截断或修复文件。如果写入程序仍在追加，请等其完成后再重试；否则，请检查备份或恢复已知有效的账本。与 0.3.0 相比，这些修正改变了报告语义。

能力边界

使用 PASR 查找源码，并在渲染后的预算范围内选择可检查的上下文。计算出的代码片段和有界静态依赖追踪未必包含完整机制。全局聚合、词法不匹配、动态绑定和跨文件状态转换可能需要额外的原生搜索或读取。启发式路由无法保证检测到这些缺口。其他数据集上的研究结果并不能证明本产品的回答质量与之相当。

文档

• examples/ — 针对固定版本仓库的 5 份原样 CLI 会话记录
• eval/RESULTS.md — 预先注册的 50 项任务评估（pip install ./eval → pasr-bench）
• docs/competitors-benchmark.md — 最新的真实组件对比、未通过的门槛和历史代理结果
• docs/architecture.md — 组件和数据流
• docs/roadmap.md — 已发布内容和后续计划
• CHANGELOG.md · CONTRIBUTING.md

本项目将冻结的 researchv2 研究（模型外部上下文优化）产品化；比较性文章正在准备中。

开发

python -m venv .venv && . .venv/bin/activate   # or .venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e ".[dev]"
pytest -q

纯逻辑核心不会导入 torch / transformers（也不会导入 mcp SDK——仅在 pasr.mcp 下加载）：

python -c "import pasr.pipeline, sys; assert not {'torch','transformers'} & set(sys.modules)"

许可证

Apache-2.0.