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 受保护的专注时段（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 100+ 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、带插件的 OpenAI Codex、或自定义 Agent——都可以连接。
为什么原生应用依然重要
AI 原生不意味着界面可以将就。人依然需要一个读起来快、用起来舒服、改起来直接的地方。
对话是表达意图最快的方式。应用是消化结果最快的方式。两个界面都重要，都应该被认真对待。
Lorvex 是用 Tauri + React 构建的原生桌面应用，因为这是每天都要用的软件。它应该秒启、离线可用、像是属于你电脑的一部分。
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。
每一个 AI 操作都有记录，每一个变更都可以撤回，系统永远不该让你感觉像个黑箱。
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 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。
别再整理了。去做事。
免费且开源。支持 macOS、Windows 和 Linux。