和 LLM 一起创作音乐，并得到真正可继续制作的工程，而不是一段无法解释的生成音频。
Auto Studio 是一个本地优先的 AI 音乐创作工作站。创作者通过自然语言描述目标、提供反馈并选择方向；LLM 负责作曲、编曲、配器和混音决策，本地 Rust Core 负责验证并执行这些决定，最终形成可编辑、可追溯、可导出的 Music Project。
Auto Studio 不接入外部 prompt-to-WAV Music Provider。唯一必需的外部 AI 连接是创作者自备 Key 的 LLM Provider；音乐工程、MIDI、音色、插件、渲染结果和版本历史保留在本机。
创作者从一个想法或参考方向开始，Agent 将其整理为结构化 Creative Brief，并持续处理类似以下修改：
- 调整段落、速度、拍号和调性；
- 创作或重写和声、旋律、贝斯与鼓；
- 改变指定区域的配器、演奏法和混音；
- 保留未选区域，只迭代创作者指出的问题；
- 在形成候选版本、需要授权或达到资源上限时停止。
音乐事实不会只存在于聊天或生成音频中。目标 Music Project 统一保存：
- Tempo Map、拍号与段落结构；
- Track、MIDI Clip、note、CC、力度与 articulation；
- 乐器分配、路由、Mix 与自动化；
- Project Revision、Candidate、Selection 和依赖锁；
- 素材、音色、插件、许可证和生成过程的 provenance。
LLM 只能调用版本化 Semantic Tool，不能直接写 SQLite、文件、MIDI byte、音频 sample、Shell 或插件 ABI。
Rust Audio Engine 将 Music Project 编译为确定性的本地 Render Plan，并通过 Factory Pack、Sampler 以及受控 VST3 路径产生 Preview、WAV 和 stems。创作者可以比较 Candidate，选择正式工程方向，再导出：
- stereo WAV 与 stems；
- Type-1 MIDI、Tempo、拍号和 section markers；
- 乐器、Content Pack 与插件依赖清单；
- credits、license 与 provenance manifest；
- 面向已验证 DAW 的导入说明和结构化交接产物。
Agent Run 使用规范化 Transcript、Context Manifest、Approval Grant 和 Run Budget。系统能够在长对话、上下文压缩、Provider 中断或 Core 重启后，从已提交事实继续运行，同时把可审计记录与 Provider 私有连续性状态分开保存。
Approval 只授权一组受限操作；Selection 仍由创作者决定。允许 Agent 执行，不等于采用它的作品。
当前仓库已经具备独立 Rust Core、loopback API、SQLite Project 持久化、TUI、LLM Connection/Model/Thinking 配置、真实 LLM 结构化 Planning，以及可恢复的 Transcript、Context、Provider Continuity、授权与预算基础设施。
音乐执行闭环仍在建设中：production Music Project Model、通用 Tool Runtime、MIDI Semantic Tool、Sampler、Audio Engine、Factory Pack 和 VST3 Host 尚未完成。因此当前版本属于 planning-only，可以连接 LLM 并形成持久化创作计划，但还不能真实生成音乐。
详细进度、证据和未完成 Gate 统一记录在 Roadmap，README 不维护逐项进度流水账。
flowchart TB
Creator[Creator]
subgraph LocalDevice[Local Device]
Client[TUI / Desktop / Future Clients]
Core[Loopback Core Interface]
Harness[Agent Harness]
Control[Approval Grant / Run Budget]
Runtime[Tool Runtime]
Project[Music Project Model]
Music[Arrangement / MIDI / Mix / Automation]
Instruments[Instrument Runtime / Factory Pack / VST3]
Engine[Rust Audio Engine / Render / Analysis]
Candidate[Candidate Snapshot]
Selection[Creator Selection]
Handoff[DAW Handoff]
Transcript[(Transcript / Context Manifest)]
Package[(Project Package<br/>SQLite / Assets / Events / Provenance)]
Vault[(Continuity Vault<br/>Encrypted / Project-external / Active-run only)]
Client --> Core --> Harness
Harness --> Control --> Runtime --> Project
Project --> Music --> Engine
Project --> Instruments --> Engine
Engine --> Candidate --> Selection --> Handoff
Harness --> Transcript --> Package
Project --> Package
Candidate --> Package
Harness -. Provider continuity .-> Vault
end
subgraph ExternalAI[External AI]
LLM[BYOK LLM Provider<br/>Inference and Tool Call only]
end
Creator --> Client
Harness <-->|Inference / Tool Call| LLM
| 模块 | 职责 |
|---|---|
| Client Surface | TUI 是默认入口；Desktop 和未来客户端复用同一个 Core 契约，不拥有业务事实 |
| Core Interface | 提供本机认证 API、版本协商、Project/Run 投影和事件流 |
| Agent Harness | 管理 Turn、Tool Request/Result、上下文、恢复、授权和资源预算 |
| LLM Inference | 适配 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi 等协议，只负责推理与 Tool Call |
| Tool Runtime | 校验 schema、Policy、Approval、Budget、Project Revision，并持久化 ToolExecution |
| Music Project | 保存结构、轨道、MIDI、乐器、Mix、自动化、Candidate 和 Selection |
| Instrument Runtime | 管理 Factory Pack、Sampler、Approved Plugin Profile 与插件隔离 |
| Audio Engine | 编译 Render Plan，执行离线/实时 DSP、渲染和技术分析 |
| Project Package | 保存 SQLite 事实源、不可变资产、备份、依赖和 provenance |
apps/
core-daemon/ 独立本地 Core 进程
tui/ 默认 autostudio 客户端
desktop/ Tauri 开发客户端
crates/
autostudio-core/ 领域类型、状态与核心规则
autostudio-api/ Core HTTP/SSE 契约
autostudio-provider/ LLM Provider 与推理连续性
autostudio-storage/ SQLite、revision、事件与备份
autostudio-media/ 媒体资产、探测与交付合同
experiments/
music-quality/ 内容质量与可编辑性实验
portable-handoff/ MIDI/DAW 交接实验
- LLM 创作，Core 执行：模型提出音乐决定，本地 Core 掌握权限、状态变更和渲染。
- 工程事实优先于聊天：只有通过验证并提交的 Project Change 才代表音乐已经改变。
- Local-first + BYOK：工程与媒体留在本机，创作者管理自己的 LLM Credential。
- 有界且可恢复：所有 Agent Run、ToolExecution、授权和资源消耗都可审计、可停止、可恢复。
- 内容质量优先：先用固定语料、盲听、Candidate adoption 和 continued editing 证明价值，再扩展模型、工具和插件。
- Factory Path 独立可用：没有第三方 VST3 时，内置内容与 Sampler 仍应完成基础创作闭环。
- 专业交接不夸大：Portable、Structured 和 Sound-identical Handoff 分级声明，只承诺经过验证的 DAW 与依赖组合。
先完成冻结音乐语料的真人反馈、盲评、Candidate Keep 和实际继续编辑，确认当前音乐方向值得进入 production 实现，并从失败分布中判断问题属于模型、Tool 粒度、音色还是交接流程。
建立 Music Project Domain、Durable ToolExecution 和固定 Semantic Tool Catalog，让真实 LLM 能创建和局部修改结构、轨道与 MIDI，并通过最小本地音源生成确定性 Preview。
完成可合法分发的 Factory Pack、Sampler、演奏语义、基础 Mix、自动化和技术分析；在没有第三方插件时，仍能生成达到冻结质量阈值的可编辑 Candidate。
在一个首发 OS 上实现隔离且受限的 VST3 Host，验证 state 恢复、freeze 和 crash containment；交付 WAV、stems、MIDI、Tempo/markers、依赖锁与 provenance，并在冻结版本的目标 DAW 中验证继续制作。
冻结首发用户、OS、模型和 DAW 矩阵，完成 Credential Vault、安装与升级、签名、公证、SBOM、许可证、安全、性能、soak test 以及设计伙伴采用验证。
依赖顺序、完成定义和 Release Gates 见 Roadmap。
需要 Rust 1.96.1。安装 Core 与 TUI：
cargo install --path apps/core-daemon --locked
cargo install --path apps/tui --locked
autostudio首次进入后使用 /connect 配置 LLM Provider，再通过 /model 选择模型与 Thinking Level。普通文本会创建或打开 Project、保存 Creative Brief，并进入当前 Planning 流程。
不安装时可以直接运行：
cargo build -p core-daemon
cargo run -p autostudio-tui --bin autostudioDesktop 是复用相同 Core Interface 的次要开发客户端，启动方式见 Desktop README。
cargo fmt --all --check
cargo test --workspace --all-targets
cargo clippy --workspace --all-targets -- -D warnings
./scripts/check-crate-boundaries.sh
cd apps/desktop && pnpm build真实 Provider 测试只在显式提供 Credential 时运行；缺少 Key 的 SKIP 不代表通过。