用途：Daimonos 是面向 AI 编程智能体的优化层，把智能体常用的文件读写、搜索、命令执行、git 操作等工具替换为返回紧凑 JSON 的结构化版本，替代冗长的终端原始输出，从而减少 token 消耗、往返次数和 API 成本，且无需改变工作流。
主要能力：以 MCP 服务器形式运行，由 IDE 或 CLI 自动启动。提供四层优化：原生工具插件（git、cargo、gh、docker 作为一等 MCP 工具，结构化 JSON 输出）；语义输出过滤器（对 pytest、make、pip install、eslint 等无原生插件的命令做压缩，测试只返回摘要与失败项，构建返回 ok 或错误）；协议级效率（读取去重、紧凑字段名、惰性工具暴露、批量操作、精简输出指令）；受管子进程执行（读取时即限制输出、Unix 进程组管理、环境变量白名单隔离、后台输出存入私有有界文件）。此外还包含工作区快照、Starlark 脚本、token 分析、后台进程等能力。
使用方式：从 GitHub 获取预编译二进制（Linux x86_64/aarch64、macOS Apple Silicon/Intel），按文档配置 IDE。以 Cursor 为例，在项目 .cursor/mcp.json 中添加 MCP 服务器配置即可，IDE 打开项目时启动、关闭时退出，无需管理守护进程。也提供 Zed、Claude Code、GitHub Copilot、Cline 等设置指南。
适用场景：使用 Cursor、Copilot、Claude Code、Zed 等 AI 编程智能体进行日常开发，希望降低 token 成本、减少工具输出噪声的开发者。
限制：Windows 支持仍在计划中；基准测试样本量小（n=5），存在运行间波动；部分数据来自特定模型与硬件环境，效果可能因配置而异。
