Mira Harness
已发布AI 任务工作台
从目标、计划与执行,到最终成果。
一个平台,承载多个专业 AI 应用。
数据本地,能力共享,隐私可控。
从任务规划到工具执行,在一个窗口完成整理、研究、写作与编程工作。
Mira 统一管理模型、插件、权限和本地数据,让不同应用专注各自的工作场景,而不必重复建设相同的基础能力。
Mira一套共同的本地工作基础,为每个专业应用提供模型、工具与执行能力。
AI 任务工作台
从目标、计划与执行,到最终成果。
持续拓展,保持同一种本地优先的体验。
支持 OpenAI、Anthropic、自定义兼容端点与本地 Ollama。按任务选择模型,不被单一服务商绑住。
通过插件市场和 Model Context Protocol 接入更多工具,让专业能力随任务需要自然扩展。
会话、配置、记忆与运行记录保存在本机,项目文件留在你选择的目录。
将专业技能、命令与自动化行为纳入统一管理,为任务提供可复用能力。
文件修改、命令执行等关键操作经过权限策略与必要确认,过程清晰可控。
从目标到成果的 AI 任务工作台。告诉 Harness 你要做什么,它会制定计划,调用文件、终端、浏览器和工具逐步执行。
不只是给出回答,而是把目标拆成可执行的步骤。涉及关键操作时,由你决定是否继续。

不必在聊天窗口、文件管理器和终端之间来回搬运上下文,任务与工作环境始终在一起。

直接查看常见办公文档,再配合 AI 与文档插件提取、生成和改写内容。

把多步任务编排成可复用的工作流,定时执行,并保留每次运行记录和产物。

未来,更多专业应用将建立在相同的模型、权限、插件与本地数据能力之上,带来专注而一致的使用体验。
不需要学习复杂提示词。配置好模型,选一个项目,然后像交代给同事一样描述你的目标。
从 GitHub Releases 获取内测版本,安装后打开即可进入 Mira Harness。
添加在线服务商、自定义兼容端点,或接入本地 Ollama。
添加项目或进入个人工作区,选择模型与权限模式,把任务交给 Harness。