Android AI agent platform with native code analysis, task planning, memory management, and multi-modal capabilities
XINCODE provides 10 tools with schemas and descriptions in Chinese. Naming follows verb_noun patterns (agent_plan, ask_reasoning, execute_code, code_graph, cronjob, current_time, describe_image, env_exec, generate_image, get_memory_by_title). Descriptions are present (avg ~150 chars) and explain WHAT and WHEN. However, critical gaps: (1) No output schemas documented for any tool, LLMs cannot predict return structure; (2) Parameter descriptions lack format/constraint details (e.g., 'schedule' in cronjob accepts '30m'/'2h'/'every 1d' but this is buried in description, not formalized); (3) No error handling guidance, tools return success/failure but don't guide recovery; (4) env_exec and execute_code are high-risk (DESTRUCTIVE/READ_ONLY) but lack confirmation patterns or dry-run support; (5) Tool definitions inferred from Kotlin source rather than explicit MCP registration visible in code. Strengths: consistent naming, reasonable description length, parameter types mostly present (string, integer, array, object).
维护你的实时任务清单,用户能在界面上看到每一步进展。面对多步骤任务时,先用 op=set 提交完整清单(3-8 步为宜),执行每步前调用 op=advance,完成后调用 op=done 传入该步的 id。全部完成或任务已废弃时调用 op=reset。
把一个较难的子问题交给更强的推理副模型思考,返回其结论。适合复杂数学/逻辑/规划等你没把握的子问题。传 question=要问的问题(可带必要上下文)。
查代码结构:符号定义在哪、谁调用了它、它依赖谁、某个文件里有什么。比 grep 准(基于语法树,不会命中注释和字符串里的同名词),而且不用把文件读进上下文。回答「这个函数在哪」「改它会影响什么」「这个文件都有些什么」时优先用它;找字面字符串或配置值仍然用 grep。库空时首次查询会自动建索引(稍慢),之后秒回,无需让用户去索引屏。
创建/管理定时任务。到点后系统会在后台以你的身份执行 prompt。schedule 支持:'30m'/'2h'/'1d'(一次性延时)、'every 30m'/'every 2h'/'every 1d'(周期)。action=create 需要 prompt+schedule;list 列出;remove 需要 id;deliver=notify 会发系统通知。
获取设备当前的准确日期时间(本地时区,可选指定时区)。不联网、不需要 root,立即返回。凡是涉及"现在/今天/几点"、设定定时任务时间点、计算时间差的场景,都先调用本工具拿准确时间,不要凭记忆推算。
看图工具:当你(主模型)看不了图片时,用它把图交给能看图的副模型,拿回文字描述。传 image=本地文件路径或图片 URL,question=你想知道的(如'图里有什么文字'/'描述这张截图')。
No output schemas documented. LLMs cannot predict return structure, field names, or types. Every tool lacks documented return type specification.
High-risk tools (env_exec=DESTRUCTIVE, execute_code=READ_ONLY) lack confirmation/dry-run patterns. No guidance on irreversible consequences or recovery steps.
Parameter constraints buried in descriptions, not formalized. E.g., cronjob 'schedule' accepts '30m'/'2h'/'every 1d' but no enum or pattern constraint. LLMs may hallucinate invalid values.
| Scored | Grade | Overall | Spec posture | Rubric |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-23 | D | 56 | 2026-07-28+ | v2 |
在内置 Ubuntu 环境(apt/node/python/rust/go 等都在这里)执行一条 shell 命令并返回输出。需要该 Linux 环境已部署(设置→环境配置→部署环境)。命令与输出会实时显示在可视终端里。
执行一段 JavaScript 脚本来编排多步工具调用。脚本里可直接调用这些函数(参数为对象,返回值为工具输出字符串):web_search, web_fetch, file_read, list_dir, grep, glob, recall_memory, current_time。用 print(x) 输出——【只有 print 的内容】会回到你这里,中间工具结果不占上下文。适合:批量检索/读多个文件后汇总。不支持写文件/执行 shell(安全)。
文生图:按文字描述生成一张图片(OpenAI /images/generations 兼容,中转站一般可用)。传 prompt=画面描述(越具体越好,含主体/风格/构图/色彩);model=供应商真实提供的生图模型 ID(可选,不填使用已配置的图像模型;不要传聊天模型);size=尺寸(可选,默认 1024x1024)。成功后返回一个「### 文件名(图片,路径:…)」标记——你必须把该标记原样贴进给用户的回复里,图片才会直接显示出来,不要只用文字描述代替。若返回模型或账户不支持,这是供应商能力问题;停止换模型重试并明确告诉用户配置生图供应商。
按【精确标题】取回一条记忆的完整内容(不截断)。通常先用 recall_memory 检索出标题,再用这个取全文。标题不确定时用 recall_memory。
No error handling guidance. Tools return success/failure but do not tell LLM what to do next (retry? ask user? fatal?). No actionable error messages with invalid values and constraints.
Tool definitions inferred from Kotlin source; no explicit MCP tool registration visible in provided code. Cannot verify tool names, schemas, and descriptions are correctly registered in MCP protocol.