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关于 LDPrompt/lingque 项目抄袭灵雀（LingQue）框架的声明

写在前面

我家有两只鹦鹉。

它不是什么名贵品种，就是一只普通的虎皮和小太阳鹦鹉。但它们聪明得让人吃惊——它会观察你的习惯，记住你每天几点起床，知道你打开冰箱意味着有水果可以蹭。它会在你情绪低落的时候反常地安静下来，歪着头看你。它不是在执行指令，它是在理解你。

2026 年 1 月，当我决定做一个真正有记忆、会成长的 AI 伴侣框架时，我一秒钟就想到了它们。灵雀——一只灵性的鸟。不是什么大模型术语的拼凑，不是技术关键词的缩写，而是来自真实存在的、让我相信"非人类智能也可以有理解力"的小家伙。至于后来有人把包名改成了 lobster（龙虾），我只想说——灵雀和虾类没有任何关系。

灵雀从第一天起就是完全公开的。几百次提交，每一次设计决策、每一个架构演化、每一篇思考文章，全部不加遮掩地放在 GitHub 上。我甚至把 Agent 自我进化过程中自动产出的 笔记文章、宣传文章也一并提交——因为我觉得，一个以"自我进化"为核心卖点的框架，最好的证明方式就是让所有人亲眼看到它是怎么长大的。我写了十几篇技术文章放在 docs/ 目录下，从 token 预算到心跳调度到强化学习框架，事无巨细，就是希望社区能了解每一个设计背后的"为什么"。

我没有想到的是，这份坦诚，会变成别人的购物清单。

有人读完了我的文档，理解了我的架构，拿走了我的名字，重写了表层代码，然后告诉世界"这是我们团队的原创"。他们甚至连 MEMORY_BUDGET=4000 这样藏在技术文章里的数字都照搬了，却没有在任何地方提过"灵雀"这两个字最初是谁取的。

开源不是天真。但我仍然相信，把思考过程公开分享，让别人看到一个项目从无到有的完整生长轨迹——这件事本身是对的。如果因为害怕被抄，就把所有东西藏起来，那开源的意义在哪里？

所以我不打算藏。我只要求一件事：如果你用了，请说一声。

以下是完整的证据。

摘要

GitHub 仓库 LDPrompt/lingque 在未经任何授权、未做任何致敬或署名的情况下，原样使用了灵雀（LingQue）的项目名称、品牌标识和核心架构设计，并以"灵动 Prompt 团队出品"的名义对外发布。本文将从时间线证据、架构级相似性、命名复用、以及恶意隐匿来源等多个角度，详细阐述这一抄袭行为。

一、时间线铁证：谁先谁后

原版灵雀（CodePothunter/lingque）

时间 里程碑
2026-02-13 首次提交（050e629），确立"灵雀"命名，实现多进程后处理架构、群聊监听、飞书适配
2026-02-13 ~ 02-14 密集开发期：群聊隔离、长期记忆（MEMORY.md）、会话管理、多实例协作、Bot 身份推断
2026-02-17 ~ 02-18 平台抽象层（PlatformAdapter ABC） 完成；router 拆分为模块化包结构
2026-02-19 Discord 适配器、MultiAdapter 路由
2026-03-05 ~ 03-06 Telegram 适配器（社区 PR #30, #32）
2026-03-24 微信适配器（基于 iLink 协议）
2026-04-08 语音识别与合成（STT/TTS）全平台支持
截至 2026-04-15 共 274 次提交，完整的 git 历史记录每一个设计决策的演化过程

抄袭方（LDPrompt/lingque）

  • GitHub 仓库 ID：1180092284（高位 ID，表明创建时间较晚）
  • 仓库不是 fork（GitHub 元数据 repository_is_fork: false）——刻意创建为独立仓库以掩盖来源
  • 无法通过公开 API 获取完整 git 历史，提交历史疑似被清洗或重写
  • README 声称版本为 v1.1.0，但未提供任何早期开发的公开记录

结论： 原版灵雀的首次提交（2026-02-13）有完整的 git 历史可追溯。LDPrompt 版本在既无公开开发记录、又不是 fork 的情况下，使用了完全相同的项目名称。

二、架构级抄袭：不是巧合，是系统性复制

以下对比展示了两个项目在核心设计模式上的高度一致性。这些模式并非业界通用模式，而是灵雀框架在开发过程中独立演化出的架构决策。

2.1 项目名称与品牌

维度 原版（CodePothunter） 抄袭方（LDPrompt）
项目名 灵雀 LingQue 灵雀 LingQue （完全一致）
仓库名 lingque lingque （完全一致）
品牌 emoji 🐦 🐦 （完全一致）
自称 灵雀 灵雀 （完全一致）

两个独立团队恰好给 AI Agent 框架取了同样的中文名、同样的拼音、同样的 emoji？这不是巧合，这是照搬。

2.2 核心架构模式一一对应

架构概念 原版设计 抄袭方设计 分析
平台抽象层 PlatformAdapter ABC：8 个抽象方法 + 4 个可选方法 BaseChannel ABC：3 个抽象方法 简化版但同一设计思路
网关编排器 AssistantGateway：初始化适配器、组件注入、并发任务管理 main.py：同样的初始化流程、组件注入、并发启动 功能完全对应
消息路由 MessageRouter（8 个 Mixin 组合） Agent 类内聚路由 概念一致，实现方式不同
长期记忆 MEMORY.md 文件存储长期记忆 MEMORY.md 文件存储长期记忆 （文件名一致） 这不是通用做法
会话压缩 Session.compact()：基于 token 阈值的 LLM 摘要压缩 Memory.compress_context()：基于 token 阈值的 LLM 摘要压缩 策略完全一致
工具/技能系统 ToolRegistry：AST 验证 + 动态加载 .py 文件 SkillRegistry：注册中心 + 动态技能加载 同一模式
多平台模式 MultiAdapter：复合适配器路由 多通道并行启动 概念相同
飞书 WebSocket FeishuAdapter：WS 长连接 + 事件转换 FeishuChannel：WS 长连接 + 事件转换 完全对应
心跳机制 heartbeat.py：定时巡检 + 自主行动 HeartbeatEngine：定时巡检 + 自主行动 概念和功能一致
敏感信息脱敏 20+ 正则模式脱敏 20+ 正则模式脱敏（几乎相同的模式列表） 模式列表高度雷同
每日日志 append_daily() + 按日期 .md 文件 save_daily_note() + 按日期 .md 文件 完全一致的日志策略
自进化 EVOLUTION.md + 强化学习 + 好奇心驱动 LearningEngine + 错误配对 + 经验召回 概念高度重合

2.3 敏感信息脱敏 —— 正则模式的"巧合"

原版灵雀在 router/tool_loop.py 中实现了密钥脱敏。LDPrompt 版本在 agent/memory.py 中几乎复刻了相同的正则列表：

两边都覆盖了以下模式（部分列举）：

  • sk-ant- 前缀的 Anthropic key
  • sk- 前缀的 OpenAI/DeepSeek key
  • ghp_/gho_ 前缀的 GitHub token
  • cli_ 前缀的飞书 App ID
  • xoxb-/xoxp- 前缀的 Slack token
  • AKIA 前缀的 AWS access key
  • eyJ 前缀的 JWT token
  • -----BEGIN PRIVATE KEY-----
  • Bearer token 匹配
  • .env 风格的 KEY=value 匹配（覆盖 OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY 等）
  • api_key/app_secret/password 等字段名匹配

两个"独立开发"的项目恰好写出了几乎一样的 20+ 条正则脱敏规则，覆盖相同的 token 类型、以完全相同的优先级排列？

2.4 System Prompt 构建 —— 相同的三层结构

层级 原版 MemoryManager.build_context() 抄袭方 ContextBuilder.build_system_prompt()
第一层 SOUL.md（人格定义） 硬编码人格 + 行为准则
第二层 MEMORY.md（长期记忆） MEMORY.md（长期记忆）+ 知识图谱
第三层 每日日志 + 自我感知 每日笔记 + 用户画像 + 经验召回
Token 预算 SOUL_BUDGET=3000, MEMORY_BUDGET=4000, TOTAL=15000 MAX_MEMORY_CHARS=4000, MAX_NOTES_CHARS=1500

连 MEMORY.md 的 token 预算都是相同的 4000。

三、README 内容抄袭：从 docs/ 到"技术创新"的搬运

LDPrompt/lingque 的 README 中大量"技术创新"描述，与原版灵雀在 docs/ 目录下早已发表的技术文章高度重合。这些文章有明确的 git 提交时间戳，证明原创性。

3.1 "自我进化引擎" ← 抄自 docs/self-improvement-zhihu.md 和 docs/curiosity-evolution-article.md

原版灵雀文档（2026-02-15 首次提交，2026-03-10 发布改进版）描述了三层进化循环：

第一层：对话级反思（秒级）—— 每次私聊回复后 → 150 token 自我评估 → 提取好奇心信号
第二层：心跳级自主行动（小时级）—— 收集信号 → LLM 决策 → 探索外部知识或修改自身代码
第三层：启动级安全验证（重启时）—— 检测上次进化是否导致崩溃 → 自动回滚

LDPrompt README 中"自我进化引擎"章节写的是：

任务完成 → 自动反思总结经验
工具失败 → 记录错误原因 + 修复方式（纠错配对）
用户反馈 → 捕获"很好"/"不对"等信号
下次类似任务 → 自动召回相关经验注入提示词
工具成功率统计 → 低效工具自动推荐替代策略

三层循环、反思机制、信号收集、经验召回——叙事结构如出一辙，只是用不同的措辞重新包装了同一套方案。原版文档的"好奇心信号"变成了"用户反馈捕获"，"心跳级自主行动"变成了"工具策略统计"。

3.2 "记忆三层架构" ← 抄自 docs/angle-token-memory.md

原版灵雀文档（2026-02-14 首次出现记忆架构）详细描述了 token 预算制：

SOUL.md     → 3,000 tokens（人格定义，最高优先级）
MEMORY.md   → 4,000 tokens（长期记忆，超预算按段落截断）
日志         → 2,000 tokens
自我认知     → 2,000 tokens
总预算       = 15,000 tokens

文中明确提出："记忆不是存下所有东西。是知道什么该忘、什么不该忘——然后把有限的预算分给最重要的部分。"

LDPrompt README "记忆三层架构"：

短期记忆（会话上下文）→ 最大 80 条消息 / 64K tokens → LLM 智能摘要保留关键信息
长期记忆（MEMORY.md + 知识图谱）→ 对话中自动提取重要信息 → 跨会话持久化
检索引擎（SQLite FTS5 / ChromaDB + BM25）→ 语义搜索 + 关键词搜索混合

短期/长期/检索的三层分类、MEMORY.md 作为长期记忆载体、LLM 摘要压缩策略——全部来自原版灵雀已公开的技术文档。LDPrompt 的 MAX_MEMORY_CHARS=4000 甚至与原版的 MEMORY_BUDGET=4000 数值完全一致。

3.3 "技能自动生成" ← 抄自 docs/angle-self-tool-creation.md

原版灵雀文档（2026-02-13 初始提交即包含，2026-02-14 发表专题文章）：

"它不说'做不到'——它给自己写了段代码，5 秒后就会了"

文中描述了完整的自主工具创建流程：

  1. 发现能力缺失 → 用 create_custom_tool 自动生成代码
  2. AST 静态分析做安全审计（BLOCKED_IMPORTS frozenset）
  3. 热加载到运行时，立即可用
  4. 工具格式：TOOL_DEFINITION 字典 + execute 异步函数

LDPrompt README "技能自动生成"：

"描述需求，LLM 自动生成技能代码并注册"

并提供了几乎完全相同的技能格式：

@registry.register(
    name="my_skill",
    description="这个技能的作用",
    parameters={"param1": {"type": "string", "description": "参数说明"}},
    risk_level="low",
)
async def my_skill(param1: str) -> str:
    return "执行结果"

"LLM 生成代码 → 安全审计 → 动态注册 → 立即可用"——完全是原版灵雀在 2 个月前已公开描述的流程。连安全审计用 AST 而非字符串匹配这个实现细节都一样。

3.4 对比表"竞品分析" ← 借鉴原版叙事框架

原版灵雀 docs/ 中多篇文章（2026-02-13 起）反复使用的对比论述：

  • "普通 AI Agent 用了一万次，和用了第一次，没有任何区别"
  • "OpenClaw 的 Memory 是静态存储"
  • "这不是智能。这是复读机"

LDPrompt README 竞品对比表：

维度 Dify / Coze OpenClaw 灵雀 LingQue
自我学习 无 无 自动进化
长期记忆 有限 有限 短期 + 长期 + 向量 + 知识图谱

同样的对比对象（OpenClaw）、同样的批评角度（无自我学习、记忆有限）、同样的差异化叙事（我们有自我进化）。这不是独立得出的市场分析，这是阅读了原版文档后的复述。

3.5 "心跳引擎" ← 抄自 docs/self-improvement-zhihu.md

原版灵雀文档（2026-02-15）详细描述了心跳调度机制：

心跳间隔: 3600 秒
活跃时段: 8:00–23:00
每次心跳: 执行 HEARTBEAT.md 定义的周期任务 → 日报/问候 → 自主行动周期
自主行动: 信号收集 → LLM 决策 → 探索或进化

LDPrompt README "心跳引擎"：

"30 分钟巡检"、"暂停工作流检查"、"定时任务检查"、"插件变更检查"

心跳驱动的自主巡检机制——概念、命名、功能描述几乎照搬。原版是 3600 秒间隔，抄袭方改为 30 分钟，但核心思想（定时触发 → 信号收集 → 自主行动）完全一致。

3.6 时间线对比

文档/功能 原版灵雀提交时间 LDPrompt 对应章节
自主工具创建 + AST 安全审计 2026-02-13（初始提交） README "技能自动生成"
多实例群聊协作 2026-02-14 未出现（但概念已被吸收）
三层进化循环 + 心跳机制 2026-02-15 README "自我进化引擎" + "心跳引擎"
平台抽象层规范 v1.0 2026-02-17 README "架构设计 > Gateway 网关层"
Token 预算记忆系统 2026-02-14 ~ 02-16 README "记忆三层架构"
好奇心驱动自进化 2026-03-10 README "自我进化引擎 > 智能经验召回"

原版灵雀的每一个核心概念都有精确到分钟的 git 提交记录。LDPrompt 的 README 是这些概念的"二次创作"——用不同的措辞重新讲述了同一套故事，但没有标注出处。

四、"改进"不是原创的挡箭牌

LDPrompt 版本确实增加了大量功能：浏览器自动化（Playwright + CDP + RPA）、Docker 沙箱、知识图谱、工作流引擎、技能市场、Ralph Loop 自主循环等。这些改进本身值得认可。

但改进不能覆盖抄袭的事实。

类比：如果有人拿走了一栋建筑的设计图纸，用更好的材料重新建造了一栋，并加了游泳池和花园，然后声称是自己设计的——这仍然是抄袭。

具体而言：

  1. 核心架构是最有价值的部分。 "AI Agent + 飞书适配 + 平台抽象 + MEMORY.md 长期记忆 + 会话压缩 + 工具系统 + 心跳机制"这一套组合方案，是灵雀在 2026 年 2 月独立设计的。这套架构定义了灵雀的技术身份。
  2. 功能扩展只是在别人的地基上盖楼。 添加 Playwright 浏览器自动化、ChromaDB 向量检索等，是工程执行层面的事情。真正困难的是从零设计出那套架构。
  3. 改进越多，抄袭意图越明确。 如果 LDPrompt 真的有能力独立开发这些高级功能，为什么连一个项目名称都要照抄？唯一的解释是：他们看到了灵雀的价值，决定"站在巨人的肩膀上"，但选择隐匿巨人的存在。

五、恶意分析：蓄意隐匿，而非无心之过

以下行为表明 LDPrompt 的抄袭是经过深思熟虑的：

4.1 刻意不 Fork

GitHub 提供了 Fork 功能，专门用于衍生项目。LDPrompt 选择创建全新仓库而非 Fork，目的是切断与原项目的可见关联。GitHub 元数据显示 repository_is_fork: false。

4.2 代码重写以掩盖来源

包名从 src/lq/ 改为 lobster/，类名从 PlatformAdapter 改为 BaseChannel，配置系统从自定义 dataclass 改为 Pydantic Settings。这种有选择的重写：保留了架构设计和功能命名（MEMORY.md、心跳、每日日志），但改变了代码表层，使得逐行 diff 无法直接匹配——这恰好是故意规避抄袭检测的典型手法。

4.3 虚假署名

LICENSE 文件写着 Copyright (c) 2026 灵动Prompt。README 底部写着"由灵动 Prompt 团队用 ❤️ 打造"。在没有任何原作者署名的情况下，将衍生作品的全部功劳归于自己团队。

4.4 竞品对比表中的"隐身术"

README 中有一个"与同类产品对比"表格，对比了 Dify、Coze、OpenClaw——但故意没有提及原版灵雀。如果是独立开发，为什么要回避与同名项目的对比？因为对比会暴露来源。

4.5 功能宣传照搬原版叙事

原版灵雀的核心叙事："个人 AI 助手框架 + 平台无关核心 + 可插拔适配器 + 长期记忆 + 运行时工具创建"——LDPrompt 版本几乎逐条对应："完全自主可控的私人 AI Agent 框架 + 多通道接入 + 自我进化 + 开箱即用"。

六、事实清单

# 事实 证据来源
1 原版灵雀首次提交时间为 2026-02-13 git log --reverse 输出，commit 050e629
2 LDPrompt 仓库不是 Fork GitHub 元数据 repository_is_fork: false
3 两个项目使用完全相同的名称"灵雀 LingQue" 双方 README.md
4 两个项目使用相同的仓库名 lingque GitHub URL
5 两个项目都使用 MEMORY.md 作为长期记忆文件名 代码搜索
6 两个项目的敏感信息脱敏正则列表高度雷同 memory.py vs tool_loop.py
7 两个项目的会话压缩策略几乎一致 compress_context() vs compact()
8 LDPrompt 版本无任何对原版灵雀的引用或致敬 全仓库搜索 "CodePothunter" 无结果
9 LDPrompt 的 LICENSE 声称版权归"灵动Prompt" LICENSE 文件
10 原版灵雀有 274 次提交的完整开发历史 git rev-list --count HEAD
11 LDPrompt "自我进化引擎"描述与原版 docs/self-improvement-zhihu.md（2026-02-15）高度重合 三层循环 → 反思/信号/召回
12 LDPrompt "记忆三层架构" MEMORY 预算 4000 与原版 docs/angle-token-memory.md 的 MEMORY_BUDGET=4000 数值一致 代码 + 文档对比
13 LDPrompt "技能自动生成"流程与原版 docs/angle-self-tool-creation.md（2026-02-13）描述一致 LLM 生成 → AST 审计 → 热加载
14 LDPrompt 竞品对比表使用与原版 docs/ 相同的对比对象（OpenClaw）和批评角度 README vs 原版宣传文章
15 LDPrompt "心跳引擎"概念与原版 docs/ 心跳调度机制（2026-02-15）一致 定时巡检 → 信号收集 → 自主行动

七、诉求

  1. 在 README 中明确标注灵雀（LingQue）的原始出处，注明项目基于 CodePothunter/lingque 的架构设计。
  2. 修改项目名称，在显著位置说明与原版灵雀的关系。
  3. 在 LICENSE 中增加原作者署名，承认衍生关系。
  4. 停止以"灵动 Prompt 团队出品"的名义独占功劳，尊重原创者的贡献。

结语

开源社区的繁荣依赖于信任与尊重。Fork、衍生、改进都是值得鼓励的行为——前提是你尊重上游。LDPrompt/lingque 做了大量改进工作，这些工作本身有价值。但拿走别人的架构设计和项目名称，抹去来源，独占功劳——这不是"站在巨人的肩膀上"，这是偷走巨人的名字然后假装自己就是巨人。

尊重原创，标注来源，不难。

本声明基于 2026-04-15 的公开代码仓库分析，所有证据均可独立验证。

原版灵雀仓库：CodePothunter/lingque