Attuno 是我基于 DEEIX-Chat 持续二次开发的个人 AI 工作台。它不是把上游项目换一个名称，而是从实际使用方式出发，重新组织模型接入、对话、附件与多媒体创作能力。
目前 Attuno 的权威版本在本机开发环境中，而不在上游 GitHub 仓库；它仍处于活跃迭代阶段，下面记录的是已经进入本地实现的方向，而不是一份对外稳定版本承诺。
从多模型对话开始
一个日常 AI 工作台首先要能可靠地处理不同提供商、不同模型和不同能力边界。Attuno 正在补齐个人 Provider 管理、模型目录与路由策略，让对话、图像生成、图像编辑和视频生成能够按任务选择合适的模型能力。
这意味着“选模型”不再只是聊天框顶部的下拉菜单：提供商配置、模型可用性、路由和能力限制都需要在后端形成清晰边界，并把错误变成可以理解的反馈。
让输入和创作留在同一处
当前二改重点之一，是让附件、对话和生成内容真正连起来：
- 在聊天中携带和展示附件；
- 根据输入判断图像生成或图像编辑场景；
- 支持带状态反馈的视频生成流程；
- 将生成的图片作为可管理、可再次使用的资源，而不是一次性的消息附件；
- 提供独立的图像项目视图，方便回看和继续创作。
这条路径的目标不是做一个功能堆砌的“万能面板”，而是让一次对话、一次编辑和一次生成能自然衔接，减少在多个工具和网页之间搬运上下文的次数。
技术底座与当前边界
Attuno 沿用 DEEIX-Chat 的前后端结构：Next.js/React 负责工作台界面，Go 服务处理 API、模型适配、路由、文件与持久化能力。二改目前集中在个人 Provider、会话多媒体、图像资源与视频生成链路，代码和体验都还会继续调整。
因此，它现阶段更准确的定位是一个正在打磨的个人生产力实验，而不是已经完成文档、版本和公开发布流程的产品。
下一步
接下来会继续收敛三个问题：个人模型接入是否足够清晰、图像与视频生成是否能稳定回到同一份项目上下文、以及这些能力能否在不增加使用负担的前提下服务于真实工作流。