内置 AI 对话

Beta 功能

内置 AI 对话仍在开发中。下面描述的能力以 v0.2.0 版本为目标，部分细节可能在发布前调整。

它要解决的问题

不是所有用户都装了 Claude Code / Cursor。但他们仍可能需要"让 AI 帮忙跑一次本机能力"。

内置 AI 对话页让 Sigil 自己也能当一个最小可用的 MCP 客户端——你在 Sigil 内对话，AI 直接调用本机能力。

它不是

• 不是 一个完整的 AI IDE（不能写代码、不能 PR review）
• 不是 Claude Code / Cursor 的替代品（它们更专业）
• 不是 给 Anthropic / OpenAI 的代理服务（你用的是自己的 API Key）

定位：轻量的本机 AI 对话 + 能力调用窗口，适合"我就想随手让 AI 查个东西"的场景。

模型来源

支持接入：

厂商	接入方式	凭据类型
OpenAI	OpenAI 兼容 API	http_api
Anthropic	Anthropic Messages API	http_api
本地模型	OpenAI 兼容（Ollama / LM Studio）	http_api
其他 OpenAI 兼容	DeepSeek / Moonshot / 智谱 / ...	http_api

你用的是自己的 API Key——Sigil 不代付费、不中转、不缓存对话到任何服务器。

API Key 录入金库后，Chat 页直接引用，明文不出本机。

对话与能力调用

用户：查一下 prod 库今天的注册量
   ↓
Sigil Chat: 检测到需要查询数据库
           → 调用 db_query(SELECT count(*) FROM users WHERE ...)
           → 注入 prod-db-readonly 凭据
           → 返回脱敏结果给 LLM
           → LLM 组织成自然语言
   ↓
LLM 回复：今天注册了 1,234 人，比昨天 +12%

整个流程：

• API Key、数据库密码、查询结果 都不离开本机
• 只有"用户的问题文本 + 脱敏后的结果摘要"被送给 LLM（这是 LLM 工作所必需的）

会话管理

功能	说明
多会话	类似浏览器多 tab
会话归档	完结的会话可归档（仍可全文检索）
模型切换	同一会话内可切模型，token 记账分开
导出	Markdown / JSON 两种格式
删除	不可逆，二次确认

所有会话存在本机 SQLite，不上传。

能力关联

每个会话可以选择默认能力集：

• 全部能力 —— 适合"我也不知道要做啥，先聊聊"
• 仅只读 —— 适合"看一眼情况就行"
• 自定义 —— 勾选具体能力

会话期间也可以让 AI 临时申请新能力——会触发一次类似 __temp_grant__ 的轻量授权流程，需用户在 Sigil 弹窗确认。

与外部 MCP 客户端的区别

	外部客户端（Claude Code 等）	Sigil 内置 Chat
模型推理	客户端自己处理	Sigil 通过 HTTP 调外部模型
工具调用	通过 MCP HTTP	内部直接调（不经过 MCP 网络层）
安全模型	完全一致	完全一致（同一套 Vault / 同一套审计）
UI 复杂度	高（IDE 级）	低（聊天框 + 能力面板）
适合场景	编程协作	简单查询、临时任务

关于"内置不内嵌模型"

Sigil 不在应用里塞模型权重。理由：

• 模型几 GB 起步，会让安装包失控
• 本地模型质量目前不如云端 SOTA
• 用户对模型有强偏好（GPT-4 vs Claude vs Gemini），强行选一个会得罪人

我们的选择：做最薄的 OpenAI 兼容客户端，让你接任何想接的服务。

隐私边界

发送给 LLM 厂商的内容：

• ✅ 你输入的问题文本
• ✅ Sigil 暴露的能力描述（"工具列表"，无凭据明文）
• ✅ 能力执行后的脱敏结果摘要
• ❌ 不发：凭据明文、完整审计、其他凭据元数据

LLM 厂商的隐私策略由你自己评估（OpenAI / Anthropic 都有公开的 API 数据使用策略）。Sigil 在 LLM 厂商那一侧无控制权——这是务实的边界。

下一步

• 看安全模型：安全总览 →
• 看怎么和外部客户端协作：MCP Server →
• 看路线图里 Chat 的后续：路线图 →