系统不该一忙就失灵。
韧性
产品应该在生活变复杂时继续运转，而不是因为你三天没维护就崩溃。
AI 承担规划负担。
你保留判断力。
一款由 AI 助手处理难点——排程、分拣和上下文管理——同时你保持掌控的个人规划应用。
规划很难。不是因为记录任务难，而是因为在截止日期、会议、精力状态和不断增长的待办之间找平衡，需要持续的维护。
AI 可以接管这些维护工作。你的助手可以捕获、重组、安排和修订——而你保留方向和最终决策。
Lorvex 让这一切成为可能。一个开放的 MCP 服务器给你的助手真正的工具，一个原生应用给你一个平静的地方来查看结果。
你可以完全不用 AI，把它当作独立的规划器。也可以接入助手，让它帮你扛起这个担子。两种模式都是一等公民。
规划才是难点。
问题
难的不是存任务。难的是在截止日期、会议、精力、依赖关系和积压之间找到一个可行的安排。
应用依然重要。
界面
AI 可以管理系统，但人依然需要一个原生的、清晰的、好看的地方来浏览、编辑和保持方向感。
当 AI 来帮你规划，什么会改变
大多数效率应用都假设你是排程器、分拣引擎和维护工人。这就是为什么一忙起来，系统就开始腐化。
在 Lorvex 中，你的 AI 助手可以替你捕获、重组、安排和修订任务。你保持在决策者的位置上：设定方向、协商约束、决定取舍。
对话成为操作入口。助手把你的意图转化为真实操作——创建任务、调整日程、推迟过载的日子——让系统始终保持连贯。
结果是：你打开应用是为了看计划，而不是从头建计划。
你："安排今天的计划。10-11 和 15-16 有会。周五截止。"
助手：
日程
09:00-09:45 起草主题演讲开场（45分钟）
11:15-11:25 回复场地方（10分钟）
13:30-15:00 制作主题演讲幻灯片（90分钟）
16:15-16:45 将设计评审移至明天
你："今天状态不好。只保留两项。"
助手：
已更新：保留了和截止日期相关的关键工作，其余已推迟。
规划才是难点
规划不是从清单里挑几项。而是在跨项目的截止日期、日历冲突、精力状态、依赖关系和你一直默默回避的工作之间找平衡。
这正是 AI 改变体验的地方。Lorvex 不再要求你持续维护系统，而是让你的助手承担更多的规划工作。
有了完整的上下文——你的任务、日历、习惯和历史——助手可以解释为什么把工作提前了，为什么某天安排过满，或者为什么一个任务反复被推迟。
示例
1) "周三安排过满。我把两个任务移到了周一，你下午还有空。"
2) "你明天只有大约 90 分钟可用。要把主题演讲工作安排在那里吗？"
3) "你已经推迟这个任务六次了。归档它，还是搞清楚卡在哪了？"
开放工作流，真实操作
Lorvex 开放了 114 个 MCP 工具，让你的 AI 助手能做真正的操作——不只是生成关于你任务的文字，而是真的去创建、更新、安排和组织它们。
这在你整个 AI 工作流中都很重要。你的助手可以在同一个对话中同时使用 Lorvex 和其他工具——读完邮件后建任务、会议前安排准备时间、需要休息时一键推迟所有事。
Lorvex 使用 Model Context Protocol (MCP) 实现这种互操作性。任何兼容 MCP 的助手——Claude、OpenAI Codex、或自定义 Agent——都可以连接。
为什么原生应用依然重要
持久上下文
大多数助手在会话之间会重置。Lorvex 给它们提供持久的状态——你的项目、行为模式、历史、习惯和真实约束——让系统记住什么是重要的。
随着时间推移，规划状态不再只是一个待办列表。它变成一份记录：你做了什么、回避了什么、什么反复拖延、什么真正适合安排在一天里。
正是这种连续性，让 AI 规划能不断改善，而不是每次都从零开始。
原则
一个有没有 AI 都能用的个人规划器。
应用应该独立可用。
Lorvex 本身就是一个完整的任务管理器。AI 整合强大但可选——绝不是必须的。
产品的核心是规划。
Lorvex 存在的意义，是帮你在真实约束下规划真实的一天，而不是再造一个存放和排列任务的地方。
AI 必须透明可控。
AI 发起的变更会记录在活动日志中，你可以在应用里查看。保留多久由你决定，也可以关闭。
数据属于你。
默认使用本地 SQLite。支持 iCloud 跨设备同步。随时导出。没有供应商锁定。
项目
Lorvex 是开源的。Issue 也是贡献。
本项目使用 Claude Code 和 OpenAI Codex 构建，由人来把控设计方向和反馈。
如果你有想法，提一个 GitHub Issue。定义清晰的 Issue 会被当作实现请求：Issue → PR → 代码上线，反馈到产出的距离极短。