LLMPET: 盯着 Claude Code 的桌面宠物：随 agent 状态变表情、弹消息气泡、一键授权，并统计 token 用量与花费。本地优先、MIT

作者 myunwang · Agent 工具 · ★ 125

最后更新： · 由 Agent Skills Hub 收录 · 每 8 小时同步一次

怎么安装 LLMPET

git clone https://github.com/myunwang/LLMPET.git

命令取自这个项目在 GitHub 上的 README。

安全审计结论：安全 · 质量分 57/100

42 条规则都没有命中：没有凭证窃取，没有数据外泄，没有 curl | sh 式安装。按慢雾（SlowMist）agent 安全分类法建立的 42 条公开规则扫描，每 8 小时更新一次。

质量分综合九项启发式检查：完整度、清晰度、具体程度、示例、结构、对 agent 的友好度、分步内容、指令质量和安全提示。它衡量的是项目把自己讲清楚的程度，不是代码质量。

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基本信息

Star 数125
Fork 数22
语言JavaScript
分类Agent 工具
许可证MIT
质量分57/100
未关闭的 Issue6
最后更新2026-10-25
创建时间2026-07-01
支持平台claude-code, node
估计 Token 数~18k

关于 LLMPET

🐙 LLMPET — Claude Code / Codex / DeepSeek Harness 桌宠工作台 简体中文 日本語 LLMPET 是一个以桌宠为入口、本地优先的多 Agent 工作台。它把 Claude Code、OpenAI Codex 和 DeepSeek Harness 的会话放到同一个桌面层：看状态、找会话、回到原窗口、管理历史，也能把一项工作从一个 Agent 安全地交给另一个 Agent 继续。 桌宠仍然是 LLMPET 最直观的交互方式：它会随 Agent 的状态变表情（思考 / 干活 / 等你授权 / 完成庆祝 / 睡觉），把回复弹成气泡；但产品能力已经从“看 Agent 在做什么”，扩展到统一会话管理、跨 Agent 接管、本机归档与备份、用量诊断和可控的 Agent 行动。Claude Code 需要授权时，还可以直接在桌宠上一键允许 / 拒绝。 跨...

兼容技能

和 LLMPET 搭配使用的工具：

  • kkclaw — semantic(0.20)+complementary+rare_topics+same_lang+similar_pop+shared_platform (62%)

LLMPET 的替代品：最接近的 6 个工具

想找 LLMPET 的替代品？在 Agent Skills Hub 收录的 Agent 工具里，下面 6 个项目和它最接近，按话题重合度、星数和社区热度排序。

  • palot 作者 ItsWendell · ⭐ 193

    Just another desktop client for OpenCode 2. Manage projects, sessions, parallel agents, requests, and changes

  • smart-ralph 作者 tzachbon · ⭐ 544

    Spec-driven development with smart compaction. Claude Code plugin combining Ralph Wiggum loop with structured

  • navigator 作者 alekspetrov · ⭐ 232

    Finish What You Start — Context engineering for Claude Code. Sessions last 20+ exchanges instead of cr

  • toktrack 作者 mag123c · ⭐ 197

    Ultra-fast token & cost tracker for LLM Token Usage (e.g. Claude Code)

  • openpaw 作者 daxaur · ⭐ 157

    Personal Assistant Wizard for Claude Code — npx pawmode

  • claudekit 作者 duthaho · ⭐ 97

    A verification-first engineering toolkit for Claude Code. Built for senior ICs and tech leads who already know

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这个安全评级是怎么来的

评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描：42 条公开规则，覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描，不是人工审计 — 我们如实说明，不夸大。

问题规模有独立研究佐证：Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现，26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。

信源与负责人：

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