agentscope-ai/QwenPaw

你的个人 AI 助手——支持本地或云端部署，通过 Skills 和 Plugins 进行扩展，跨全网渠道连接。 | | | | --------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | **从不遗忘** | 三层记忆机制——实时工作上下文、完整逐字历史记录和提炼的知识。较早的对话轮次会被移出，但在需要时可随时调用；任何内容都不会被摘要忽略或丢失。 | | **本地或云端，自由运行** | 为 agent 任务训练的 QwenPaw-Flash 模型 (2B / 4B / 9B)。内置 QwenPaw Local 运行时——无需 API key，不依赖云端。同样兼容 Ollama、LM Studio 或 14+ 家云服务提供商。 | | **内置安全防护** | 内核级 Sandbox、Tool Guard、File Guard、Skill Scanner 和访问策略。危险命令在执行前即被拦截。 | | **多 agent 及并行处理** | 生成拥有独立记忆和技能的 agent。支持运行时生成子 agent。通过 Agent Communication Protocol (ACP) 进行跨系统编排。 | | **Coding Mode** | 三栏 Web IDE，支持文件树、差异预览和聊天。内置跳转到定义、查找引用和结构化代码搜索。 | | **可扩展** | 涵盖日程安排、文档处理、浏览器、新闻等功能的 Skills。带有市场的 Plugin 架构。通过 MCP 集成外部工具。将它们组合成专定的工作流。 | | **触手可及** | DingTalk、Lark、WeChat、Discord、Telegram、iMessage、QQ——单实例，全渠道。支持通过 Console、TUI 和桌面应用直接访问。 | | **只属于你** | 本地部署——数据保留在你的设备上。无第三方托管，不上传任何数据。 |

使用 QwenPaw 能做什么

- **自动化与日程安排**：设置周期性任务——新闻摘要、报告生成、多渠道播发——一切按你的时间表进行。 - **代码与开发**：在你的项目中读取、编辑、审查和测试代码；Coding Mode 助你快速查找和理解代码。 - **文档处理**：阅读、编写和转换 PDF、Word、Excel 和 PowerPoint 文件。 - **信息搜集**：搜索网络、追踪订阅内容、总结视频，并在你的个人知识库中找到所需信息。 - **多渠道运营**：将提醒、摘要或 AI 生成的内容推送到 DingTalk、Lark、Discord、Telegram 等——可同步推送或按渠道分发。 - **自定义工作流**：将内置功能、plugin 和计划任务组合成符合你需求的工作流。

## 新闻 - [2026-07-10] **v2.0.0 — QwenPaw 2.0 正式发布** 🎉 | 基于 AgentScope 2.0 从头重写，带来 Agent OS 架构、Loop Engineering、Scroll Context、ReMe v0.4.0 长期记忆以及内置 Terminal UI。 | 亮点 | 新特性 | |-----------|------------| | **Agent OS — Workspace** | 每个 agent 具备三大支柱：**Resources**（在磁盘上透明可见）、**Governance**（允许/拒绝/询问/sandbox）、**Sandbox** (macOS / Linux / Windows)。 | | **Agent OS — Drivers** | 协议无关的 MCP / A2A / ACP 连接层，具备加密凭证和按调用策略的拦截机制。 | | **Loop Engineering** | 高级 agent loop 模板（Coding Mode、Mission Mode 及未来更多模式），带有可组合的审批关卡。 | | **Scroll Context** | 每一轮对话均被持久化；移出的轮次会被索引以供按需调用——绝无内容被摘要忽略。 | | **ReMe v0.4.0 长期记忆** | 基于轮次的自动追踪、感知使用情况的搜索以及特定于后端的 embedding。 | | **Terminal UI (TUI)** | 全屏终端聊天——与 Console 及各渠道拥有相同的 agent、记忆和会话。 | 基于 Agent OS，我们将推出开箱即用的 QwenPaw 应用——例如 **QwenPaw Creator** 和 **QwenPaw Insight**——敬请期待。[v2.0.0 发布说明 →](https://qwenpaw.agentscope.io/release-notes#v2.0.0) - [2026-06-17] **v1.1.12 — 模型页面大改版及 Simple Mode** | 重新设计的模型页面，支持提供商聚合功能；推出全新的 Simple Mode 以优化导航体验。[v1.1.12 发布说明 →](https://qwenpaw.agentscope.io/release-notes#v1.1.12) - [2026-06-11] **AgentScope 平台正式上线** —— 提供免费的 QwenPaw 部署、plugin 分享和 Skill 市场。[立即体验 →](https://platform.agentscope.io/) - [2026-06-10] **v1.1.11** —— 免费模型 OAuth、Plugin 市场、MCP 工具白名单。[v1.1.11 发布说明 →](https://qwenpaw.agentscope.io/release-notes#v1.1.11) [所有发布说明 →](https://qwenpaw.agentscope.io/release-notes) ## 目录 - [新闻](#news) - [快速开始](#quick-start) - [API Key](#api-key) - [本地模型](#local-models) - [安全功能](#security-features) - [文档](#documentation) - [常见问题](#faq) - [路线图](#roadmap) - [参与贡献](#contributing) - [从源码安装](#install-from-source) - [为什么选择 QwenPaw？](#why-qwenpaw) - [构建团队](#built-by) - [许可证](#license) ## 快速开始 ### 选项 1：Pip 安装 如果你倾向于自行管理 Python（要求 Python >= 3.11, < 3.14）： ``` pip install qwenpaw qwenpaw init --defaults qwenpaw app ``` 然后在浏览器中打开 **http://127.0.0.1:8088/** 上的 Console 配置你的模型。要在 DingTalk、Lark、WeChat 等平台聊天，请查看 [渠道设置](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/channels) 文档。  ### 选项 2：脚本安装 无需配置 Python，一条命令即可完成所有安装。该脚本会自动下载 uv（Python 包管理器），创建虚拟环境，并安装 QwenPaw 及所有依赖项（包含 Node.js 和前端资源）。注意：在受限的网络环境或公司防火墙下可能无法运行。 **macOS / Linux:** ``` curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.sh | bash ``` **Windows (CMD):** ``` curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.bat -o install.bat && install.bat ``` **Windows (PowerShell):** ``` irm https://qwenpaw.agentscope.io/install.ps1 | iex ``` 安装完成后，打开新的终端并运行： ``` qwenpaw init --defaults # or: qwenpaw init (interactive) qwenpaw app ```

安装选项

**macOS / Linux:** ``` # 安装特定版本 curl -fsSL ... | bash -s -- --version 1.1.0 # 从源码安装（开发/测试） curl -fsSL ... | bash -s -- --from-source # 升级 — 只需重新运行安装程序 curl -fsSL ... | bash # 卸载 qwenpaw uninstall # keeps config and data qwenpaw uninstall --purge # removes everything ``` **Windows (PowerShell):** ``` # 安装特定版本 irm ... | iex; .\install.ps1 -Version 1.1.12 # 从源码安装（开发/测试） .\install.ps1 -FromSource # 升级 — 只需重新运行安装程序 irm ... | iex # 卸载 qwenpaw uninstall # keeps config and data qwenpaw uninstall --purge # removes everything ```

### 选项 3：Docker 镜像位于 **Docker Hub** (`agentscope/qwenpaw`)。镜像标签：`latest`（稳定版）；`pre`（PyPI 预发布版）。 ``` docker pull agentscope/qwenpaw:latest docker run -p 127.0.0.1:8088:8088 \ -v qwenpaw-data:/app/working \ -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \ -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \ agentscope/qwenpaw:latest ``` 国内用户也可使用阿里云容器镜像服务 (ACR)：`agentscope-registry.ap-southeast-1.cr.aliyuncs.com/agentscope/qwenpaw`（标签相同）。 然后打开 **http://127.0.0.1:8088/** 访问 Console。配置、记忆和 Skills 存储在 `qwenpaw-data` 数据卷中；模型提供商设置和 API key 存放在 `qwenpaw-secrets` 数据卷中；备份归档保存在 `qwenpaw-backups` 数据卷中。要传递 API key（例如 `DASHSCOPE_API_KEY`），请在 `docker run` 命令后添加 `-e VAR=value` 或 `--env-file .env`。 该镜像是从零开始构建的。要自行构建镜像，请参阅 `scripts/README.md` 中的 [构建 Docker 镜像](scripts/README.md#build-docker-image) 部分，然后将其推送到你的镜像仓库。 ### 选项 4：在阿里云 ECS 上部署 要在阿里云 (ECS) 上运行 QwenPaw，请使用一键部署：打开 [阿里云 ECS 上的 QwenPaw 部署链接](https://computenest.console.aliyun.com/service/instance/create/cn-hangzhou?type=user&ServiceId=service-1ed84201799f40879884) 并按照提示操作。有关详细步骤，请参阅 [阿里云开发者：3 分钟部署你的 AI 助手](https://developer.aliyun.com/article/1713682)。 ### 选项 5：AgentScope 平台 [AgentScope 平台](https://platform.agentscope.io/) 提供一键云端 QwenPaw 部署、plugin 分享以及 Skill 市场。免费，7/24 小时在线。 ### 选项 6：使用 ModelScope [ModelScope Studio](https://modelscope.cn/studios/fork?target=AgentScope/QwenPaw) 同样支持云端部署 QwenPaw。注意：请将你的 Studio 设置为**非公开**，以免他人控制你的 QwenPaw。 ### 选项 7：桌面应用程序 (Beta) 如果你不习惯使用命令行工具，可以下载并使用 QwenPaw 的桌面应用程序，无需手动配置 Python 环境或运行命令。 #### 下载 前往[官方下载页面](https://qwenpaw.agentscope.io/downloads)下载桌面应用（基于 Tauri 构建）： - **Windows**: `QwenPaw-Tauri--Windows-setup.exe` - **macOS**: `QwenPaw-Tauri--macOS.zip`（推荐 Apple Silicon） #### 特性 - ✅ **零配置**：下载后双击即可运行，无需安装 Python 或配置环境变量 - ✅ **跨平台**：支持 Windows 10+ 和 macOS 14+ - ✅ **可视化界面**：自动打开应用窗口，无需手动输入地址 - ⚠️ **Beta 阶段**：功能持续完善中，欢迎提供反馈 #### 首次启动 **重要提示**：首次启动可能需要 10-60 秒（具体取决于你的系统配置）。应用程序需要初始化 Python 环境并加载依赖项。请耐心等待窗口自动打开。 #### macOS：绕过系统安全限制 当你从 Releases 下载 QwenPaw macOS 应用时，macOS 可能会提示：*"Apple 无法验证 'QwenPaw' 是否包含恶意软件"*。这是因为该应用未经公证。你仍然可以通过以下方式打开它： **右键点击打开（推荐）** 右键点击（或按住 Control 点击）QwenPaw 应用 → **打开** → 在对话框中再次点击 **打开**。这会告诉 Gatekeeper 你信任此应用；之后你就可以像往常一样双击启动它了。 - **在系统设置中允许** 如果仍被拦截，请前往 **系统设置 → 隐私与安全性**，滚动到类似 *"QwenPaw 已被拦截，因为它来自身份不明的开发者"* 的消息处，点击 **仍要打开** 或 **允许**。 - **移除隔离属性（对大多数用户不推荐）** 在终端中运行： `xattr -cr "/Applications/QwenPaw Desktop.app"` （或使用解压后 `.app` 文件所在的路径）。这会清除“从互联网下载”的隔离标志，这样通常就不会出现警告了，但这不如使用 **右键点击 → 打开** 安全且可控。 有关详细的使用说明、故障排除和常见问题，请参阅 [桌面应用程序指南](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/desktop)。 ### 下一步？ 安装完成后，在 **Console → Settings → Models** 中配置你的模型，然后探索： - [添加 Skills](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/skills) 以扩展功能（PDF、Office、浏览器、新闻等） - [设置渠道](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/channels) 以支持 DingTalk、Lark、Discord 等 - [配置 Cron](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/cron) 实现定时任务和自动化 - [体验 Coding Mode](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/coding-mode) 进行 IDE 风格的代码协作 - 查看完整的 [快速开始指南](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/quickstart) 了解所有选项和验证步骤 ## Terminal UI (TUI) 喜欢留在终端中？运行 `qwenpaw` 即可打开全屏聊天 **TUI**，它与 Console 和 IM 渠道驱动的是_同一个_ agent——拥有相同的记忆、技能、MCP 工具和会话——且全程无需离开你的键盘。 ``` qwenpaw # open a chat with the active agent qwenpaw tui --resume # resume a previous session qwenpaw . # start in the current repo (Coding Mode) ``` 它支持流式回复、斜杠命令（`/help`、`/resume`、`/theme`，以及 agent 自带的 `/model`、`/clear` 等）、将文件或长文本作为附件粘贴，以及内联的工具权限提示。详情请参阅 [Terminal UI 指南](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/tui)。  ## API Key 如果你使用**云端 LLM API**（例如 DashScope / Qwen、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、Kimi、OpenRouter 等），在聊天前必须配置 API key。在设置有效的 key 之前，QwenPaw 将无法运行。详情请参阅[官方文档](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/models)。 **如何配置：** 1. **Console（推荐）** —— 运行 `qwenpaw app` 后，打开 **http://127.0.0.1:8088/** → **Settings** → **Models**。选择提供商，输入 **API Key**，然后启用该提供商和模型。 2. **`qwenpaw init`** —— 运行 `qwenpaw init` 时，它会引导你完成 LLM 提供商和 API key 的配置。按照提示选择提供商并输入你的 key 即可。 3. **环境变量** —— 对于 DashScope，你可以在 shell 或工作目录下的 `.env` 文件中设置 `DASHSCOPE_API_KEY`。 需要额外 key 的工具（例如用于网页搜索的 `TAVILY_API_KEY`）可以在 Console 的 **Settings → Environment variables** 中设置，详情请参阅 [配置](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/config)。 ## 本地模型 QwenPaw 可以完全在你的设备上运行 LLM——无需 API key 或云服务。详情请参阅[官方文档](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/models)。 QwenPaw 还提供 **QwenPaw-Flash** 系列——专为 agent 场景训练的 2B / 4B / 9B 模型，提供 Q4 和 Q8 量化版本。可在 [ModelScope](https://www.modelscope.cn/organization/AgentScope?tab=model) 和 [Hugging Face](https://huggingface.co/agentscope-ai/models) 上获取。 | 后端 | 最适合 | 安装 | | -------------------- | ---------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------- | | **QwenPaw Local** (llama.cpp) | 跨平台 (macOS / Linux / Windows) | 内置；在 Web UI 中点击“下载”即可。支持 QwenPaw-Flash 并提供基于硬件的智能推荐。 | | **Ollama** | 跨平台（需要 Ollama 服务） | 安装并启动 Ollama；将上下文长度设置为 ≥ 32k。 | | **LM Studio** | 跨平台（需要 LM Studio） | 安装并启动 LM Studio；启用本地服务器。 | ## 安全功能 QwenPaw 包含四个核心安全层： - **Sandbox** —— 使用 Seatbelt (macOS)、Bubblewrap / Landlock (Linux) 和 AppContainer (Windows) 实现内核级执行隔离。Shell 命令在受限的文件系统视图中运行。 - **Tool Guard** —— 带有 `ShellEvasionGuardian` 的 YAML 规则引擎会在执行前检查每一次工具调用，检测命令注入、路径遍历、反弹 shell 和混淆攻击。可配置的审批级别：STRICT / SMART / AUTO / OFF。 - **File Guard** —— 独立于 Tool Guard；阻止 agent 访问敏感文件和目录（默认保护 `~/.qwenpaw.secret/`、`~/.ssh` 等）。 - **Skill Scanner** —— 具备拦截/警告/关闭模式的激活前扫描，并支持白名单。检测提示词注入、硬编码的机密信息、数据泄露等。 详情请参阅 [安全](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/security)。 ## 文档 | 主题 | 描述 | | --------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | | [简介](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/intro) | QwenPaw 是什么以及如何使用它 | | [快速开始](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/quickstart) | 安装和运行（本地或 ModelScope Studio） | | [Console](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/console) | Web UI：聊天和 agent 配置 | | [Terminal UI (TUI)](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/tui) | 全屏终端聊天，与 Console 拥有相同的 agent | | [桌面应用](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/desktop) | 桌面应用的安装与使用 | | [模型](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/models) | 配置云端、本地和自定义提供商 | | [渠道](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/channels) | DingTalk、Lark、QQ、Discord、iMessage 等 | | [Coding Mode](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/coding-mode) | 用于以代码为中心的任务的三栏 Web IDE | | [Skills](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/skills) | 扩展和自定义功能 | | [Plugins](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/plugins) | Plugin 系统和 Plugin 市场 | | [MCP](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/mcp) | 管理 MCP 客户端 | | [Persona](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/persona) | Agent 个性定制（SOUL / PROFILE） | | [记忆](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/memory) | 长期语义记忆 (ReMe) | | [记忆演化与主动交互](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/memory-evolving-and-proactive) | Agent 记忆演化和主动交互 | | [上下文](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/context) | 基于 Scroll 的上下文管理 | | [Magic commands](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/commands) | 无需等待 AI 即可控制对话状态 | | [Heartbeat](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/heartbeat) | 定期签到与摘要 | | [Cron / 定时任务](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/cron) | 计划任务和自动化 | | [Multi-Agent](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/multi-agent) | 创建多个 agent 并实现协作 | | [安全](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/security) | Sandbox、Tool Guard、File Guard、Skill Scanner、访问策略 | | [备份与恢复](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/backup) | 数据备份与恢复 | | [配置与工作目录](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/config) | 工作目录和配置文件 | | [REST API](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/api-tutorial) | 用于集成和自动化的 HTTP API | | [ACP 集成](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/acp-integration) | Agent Communication Protocol 集成 | | [CLI](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/cli) | 初始化、Cron 任务、Skills、清理 | | [Agent 团队实践](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/practice-agent-team) | 多 agent 团队部署指南 | | [常见问题](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/faq) | 常见问题与故障排除 | 完整文档：[qwenpaw.agentscope.io/docs](https://qwenpaw.agentscope.io/docs) ## 常见问题 有关常见问题、故障排除提示和已知问题，请访问 **[常见问题页面](https://qwenpaw.agentscope.io/docs/faq)**。 ## 路线图 | 领域 | 项目 | 状态 | | ------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------- | | **横向扩展** | 更多渠道、模型、Skills、MCP——**欢迎社区贡献** | 寻求贡献者 | | **现有功能扩展** | 显示优化、下载提示、Windows 路径兼容性等——**欢迎社区贡献** | 寻求贡献者 | | **模型** | 多模型切换 | 进行中 | | **Browser-use** | 支持 Chrome 扩展 | 进行中 | | **长期记忆** | 个人知识库 | 进行中 | | **QwenPaw 应用** | QwenPaw Creator | 进行中 | | | QwenPaw Insight | 进行中 | | **Multi-agent** | 与现有 agent 的兼容性（例如 Claude Code） | 计划中 | | | 群聊 | 计划中 | | | 子 agent 可视化 | 计划中 | _状态说明：_ **进行中** —— 正在积极开发；**计划中** —— 已排入计划或正在设计中，同样欢迎贡献；**寻求贡献者** —— 我们强烈鼓励社区贡献力量。 ## 参与贡献 QwenPaw 通过开放协作不断进化，我们欢迎任何形式的贡献！查看上方的 [路线图](#roadmap)（尤其是标记为 **寻求贡献者** 的项目）找到你感兴趣的领域，并阅读 [CONTRIBUTING](https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw/blob/main/CONTRIBUTING.md) 开始参与。我们特别欢迎： - **横向扩展** —— 新的渠道、模型提供商、Skills、MCP。 - **现有功能的扩展与优化** —— 显示和交互改进、下载提示、Windows 路径兼容性等。 加入 [GitHub Discussions](https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw/discussions) 讨论想法或认领任务。 ## 从源码安装 ``` git clone https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw.git cd QwenPaw # 首先构建 console 前端（web UI 必需） cd console && npm ci && npm run build cd .. # 将 console 构建输出复制到 package 目录 mkdir -p src/qwenpaw/console cp -R console/dist/. src/qwenpaw/console/ # 安装 Python package pip install -e . ``` - **开发**（测试、格式化）：`pip install -e ".[dev,full]"` - **接着**：运行 `qwenpaw init --defaults`，然后运行 `qwenpaw app`。 ## 为什么选择 QwenPaw？ QwenPaw 代表 Qwen Personal Agent Workstation，同时蕴含了 Qwen 的智慧与“Paw”（爪子）的温暖。 我们希望它不仅是一个冷冰冰的工具，更是一个随时准备提供帮助的智能且温暖的“小爪子”——你数字生活中最贴心的伙伴。 ## 构建团队 [AgentScope 团队](https://github.com/agentscope-ai) · [AgentScope](https://github.com/agentscope-ai/agentscope) · [AgentScope Runtime](https://github.com/agentscope-ai/agentscope-runtime) · [ReMe](https://github.com/agentscope-ai/ReMe) ## 联系我们 | [Discord](https://discord.gg/eYMpfnkG8h) | [X (Twitter)](https://x.com/agentscope_ai) | [钉钉](https://qr.dingtalk.com/action/joingroup?code=v1,k1,OmDlBXpjW+I2vWjKDsjvI9dhcXjGZi3bQiojOq3dlDw=&_dt_no_comment=1&origin=11) | [小红书](https://www.xiaohongshu.com/user/profile/691c18db0000000037032be9) | | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | | [](https://discord.gg/eYMpfnkG8h) | [](https://x.com/agentscope_ai) | [](https://qr.dingtalk.com/action/joingroup?code=v1,k1,OmDlBXpjW+I2vWjKDsjvI9dhcXjGZi3bQiojOq3dlDw=&_dt_no_comment=1&origin=11) | [](https://www.xiaohongshu.com/user/profile/691c18db0000000037032be9) | ## 保持领先 在 GitHub 上为 QwenPaw 点亮 Star，即时获取新版本发布通知。 ## 遥测 QwenPaw 在执行 `qwenpaw init` 期间会收集**匿名**使用数据，以帮助我们了解用户群体并优先推进改进工作。数据会在**每个版本发送一次**——当你升级 QwenPaw 时，系统会重新收集遥测数据，以便我们追踪各版本的采用情况。 **我们收集的内容：** - QwenPaw 版本（例如 1.1.12） - 安装方式（pip、Docker 或桌面应用） - 操作系统及版本（例如 macOS 14.0、Ubuntu 22.04） - Python 版本（例如 3.13） - CPU 架构（例如 x86_64、arm64） - 是否有 GPU（是/否） **我们不收集的内容：** 不包含任何个人数据、文件、凭证、IP 地址或可识别身份的信息。 在交互式运行 `qwenpaw init` 时，系统会询问你是否选择加入。如果你使用 `--defaults`，则会自动接受遥测。该提示每个版本只会出现一次，且绝不会影响 QwenPaw 的功能。 ## 许可证 QwenPaw 基于 [Apache License 2.0](LICENSE) 发布。 ## 贡献者 衷心感谢我们的所有贡献者：

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