我造了一个 AI IDE：它把发给模型的每一个 token 都摆在你面前

掘金发布格式建议：专栏「前端 / 人工智能」，标签 AI 开源 Electron 效率工具。
首图用 docs/screenshots/context-panel-rag.png。

用 AI 编程工具久了，总会撞上两堵墙。

第一堵墙：上下文黑盒。 模型回答质量下降，你不知道为什么——是悄悄塞进了一个
4 万 token 的文件？还是一条过期检索结果挤掉了你真正关心的代码？大多数工具把
prompt 当黑盒，你只能猜。

第二堵墙：权限黑盒。 能写文件、能跑命令的 Agent 确实好用——直到它做了一件你
没预期的事。"它大部分时候会先问我"不算权限模型。

DevWit 是我对这两堵墙的回答：一个免费、开源的
AI IDE，把"模型看到了什么"和"Agent 要做什么"全部摆到台面上，并且可强制执行。

特性一：上下文面板（Context Panel）

DevWit 里每一次 LLM 请求，发出前都渲染一份完整清单：

• 系统提示词（按模式独立，可编辑）
• 工具列表
• 每一个注入项——文件、RAG 检索块、终端输出、诊断信息——各自标注 token 数

任何一项都可以单独关掉，token 总量实时下降。请求完成后清单落盘存档，所以
"模型产出这段 diff 时到底看到了什么"是一个可回答的问题——哪怕几周后审计时再问。

代码库索引（RAG）遵守同一规则：检索命中以独立条目进清单，可逐项剔除；没注入时
面板会说明原因（未启用 / 构建中 / 无命中 / 当前模型不支持 embedding），拒绝静默失败。

特性二：授权门（Authorization Gate）

Agent 运行时物理上无法在未获批准时写文件或执行命令。授权门展示完整操作内容
——文件路径或完整命令行——你可以批准、拒绝，或按项目记住决定。

这不是系统提示词里的承诺：工具执行路径强制经过授权器，没有授权记录调用就不会
发生。MCP 工具服务器同等待遇：每个外部工具调用都以全限定名过授权门。

v0.6.0 新增：成本预算、首次导览、一键示例

成本预算仪表盘

每个模型都按 token 计价，但用着用着就超预算了。DevWit 内置成本预算：

• 设置周期阈值（日 / 周 / 月 / 累计），每次 AI 运行落账后自动检查
• 超限瞬间推送告警，30 天成本趋势 + Top-5 会话归因一目了然
• 成本只按已定价模型如实计算，未定价的 run 绝不虚构数字
• 用量账本可一键导出 CSV / JSON

首次运行导览

新用户第一次打开就知道怎么用：上下文导览 → 授权门导览，顺次引导，
看完即记住，不重复打扰。

一键生成示例项目

没有现成项目？一键生成一个零依赖的 TypeScript 迷你 Web 应用，README 里有三个
任务：让 Agent 解释代码 → 修复一个故意埋的 bug → 安装构建运行。三分钟走完
"上下文 → 授权门 → diff 审查"的核心闭环。

它是一个真 IDE，不是聊天壳

AI 特性之下是日常可用的编辑器：

• TypeScript / Python 语言服务器：实时诊断、悬停、跳转定义
• 集成 Git：文件树状态徽标、暂存/提交、内联 diff、blame
• 断点调试：DAP（js-debug）断点、单步、变量查看
• 多 Agent 编排：编排模式拆解意图为并行子 Agent，活动流按归属可见
• Agent 工具链：read / write / edit / bash / grep / find / ls / git 只读工具，
  写文件与跑命令必经授权门，工具调用结果可展开审计
• 自定义模式：系统提示 / 工具集 / 模型 / 上下文策略按模式独立定义，热生效，
  可导出 JSON 分享
• MCP 工具服务器：设置页管理 stdio 服务器，退出时自动清理子进程

工程上的诚实

v0.6.0 由 766 个单元测试和 28 套端到端测试验证（驱动真实打包产物，不是
mock）。支持 Windows（NSIS）、macOS（dmg/zip）、Linux（AppImage/deb），自动更新
走 GitHub Releases。winget install eeyzs1.DevWit 可直接安装，v0.6.0 更新 PR 已提交
winget-pkgs 审核中。

它刻意没有的东西：账号、云同步、市场、任何付费墙。遥测默认关闭、可选开启、
匿名且零内容采集，端点可配置（可自托管）。它是免费软件，以后也是。

下一步

近期路线是信任与触达：Windows 构建接入 Azure Trusted Signing（CI 基建已就位），
winget 全版本线覆盖，然后是更多语言的 LSP 支持。

如果你在有合规/审计需求的团队，或者只是想知道自己的 AI 工具在干什么——
真心欢迎反馈。

链接：GitHub ·
下载 v0.6.0