rpi 这些扩展到底怎么选？一张工具地图看懂 16 个 Rust 插件
内容提要
RPI 提供一批原生 Rust 扩展，可按场景选装：任务规划（plan-mode、goal、todo、ask-user）、代码理解（codegraph、lens、subagents）、外部服务（websearch、webfetch、mcp-adapter、server）、观测安全（run-stats、langfuse、permissions）、交互入口（im-message、voice）。各扩展独立加载，安装后需配置外部依赖。
延伸解读
扩展独立加载，选型需按需组合
rpi 的扩展不是预连流水线，每个包独立加载，由宿主决定是否调用或组合。这意味着安装多个扩展不会自动形成工作流，需要根据任务手动配置。例如，rpi-permissions 只提供策略判定，宿主必须在工具执行前接入检查；rpi-subagents 生成委派描述，但当前版本不自动启动子 Agent。选型时应从具体场景出发，避免盲目安装全部扩展。
任务规划扩展：明确边界，避免误用
rpi-plan-mode 将探索与执行分离，适合需要先阅读多模块或比较方案的改动，但它不替代实现。rpi-goal 记录持续目标，状态保存在 .rpi/goals.json，支持开始、暂停等操作；rpi-todo 管理会话内待办，不提供项目级 backlog。两者不应互相替代：goal 是阶段目标，todo 是具体动作。rpi-ask-user 依赖交互式 UI，无界面宿主会报错，不适合自动化输入。
代码理解与检查：减少上下文负担
rpi-codegraph 连接本地 SQLite 索引，提供符号搜索、调用关系查询等，使用前需安装 CodeGraph CLI 并初始化项目。它回答“谁调用这个符号”或“改动影响哪里”，而非替代 read、grep。rpi-lens 只允许四类检查（git diff --check、cargo check、cargo fmt --check、cargo clippy），每条命令超时 120 秒，输出有限。它适合快速体检，但不能代替单元测试和发布检查。
外部服务与观测：独立入口，配置先行
rpi-websearch 和 rpi-webfetch 可组合使用：搜索找线索，抓取读原文，但搜索摘要不等同事实证据。rpi-mcp-adapter 通过 mcp_list 和 mcp_call 接入 MCP 服务，需配置 .rpi/mcp.json。rpi-run-stats 在 TUI 显示运行指标，依赖宿主声明式接口；rpi-langfuse 将任务转为 trace，需配置 Langfuse 地址和凭据。这些扩展安装后均需额外配置，且不自动保证正确性。
Q&A
rpi 的扩展是怎么加载和工作的？
每个扩展都是独立的包，由 rpi 宿主按需加载。是否安装、是否调用、是否组合都由具体任务和宿主逻辑决定，扩展之间没有预先连好的流水线。
rpi-plan-mode 和 rpi-goal 有什么区别？
rpi-plan-mode 把探索和执行分开，提供 /plan 命令，进入计划模式后工具收紧为只读探索，计划确认后恢复；rpi-goal 记录持续目标，状态保存在 .rpi/goals.json，支持开始、更新、暂停、恢复、完成和归档。
rpi-codegraph 能做什么？使用前需要什么准备？
rpi-codegraph 连接本地 CodeGraph SQLite 索引，提供符号搜索、查看符号或源文件、查询调用者和被调用者、影响面分析、按文件组织源码、查看索引文件树和索引状态等查询。使用前需安装外部 CodeGraph CLI 并在项目中执行初始化。
rpi-websearch 和 rpi-webfetch 应该怎么配合使用？
rpi-websearch 负责搜索公开资料，返回标题、URL、摘要等；rpi-webfetch 负责获取公开 HTTP(S) 页面并返回可读文本。两者最好组合使用：搜索找到候选来源，抓取读取原文，搜索摘要不能自动等价于事实证据。
rpi-permissions 能实现完整的权限隔离吗？
不能。rpi-permissions 只提供策略判定，读取项目级或全局权限配置，支持 check、grant、revoke 和 list，拒绝规则优先。宿主仍需要在 before_tool_call 钩子中执行这个判断，安装插件本身不等于系统级权限隔离。
如何安装 rpi 扩展？安装后还需要做什么？
使用 rpi install 按包名安装，例如 rpi install rpi-todo，需要固定版本时加 --version。安装后重启 rpi，再确认对应的工具或命令是否已注册。不同扩展还有额外前置条件，如 CodeGraph 需建立索引、MCP 需配置服务、Langfuse 需端点和凭据等。
rpi-run-stats 和 rpi-langfuse 分别用来观测什么？
rpi-run-stats 在 TUI 右上角显示当前运行指标，如轮次、输出 TPS、TTFT、token 数和成本等；rpi-langfuse 把 Agent 生命周期转换成 Langfuse 中的 trace 和 observation，记录 session、模型请求与响应、工具调用等，用于追踪任务动作。
rpi-voice 扩展有哪些功能？启用本地 STT 有什么要求？
rpi-voice 为 TUI 增加语音能力，支持 /voice 录音转写、/voice ptt 按住说话、/voice auto 连续对话、自动 TTS 朗读、Markdown 感知和 pet 模式。默认 STT 引擎是本地 SenseVoice，启用本地 STT 构建需要额外的 C++、cmake 和 libclang 环境，模型文件约 240 MB。
