RapaceGo：Windows 本地围棋工具，KataGo 算数据、LoGos 讲棋

一个 Windows 桌面围棋工具：跟 AI 下棋、看客观数据、听本地模型用大白话讲棋。 引擎和模型都在你自己电脑上跑，不联网、不上传棋谱。

English · 简体中文

📥 点这里下载 · 看安装步骤（5 分钟装好）

只支持 Windows 10 / 11。不想读长文就点上面这个链接，那里从下载到跑起来一步一步写着。

这是什么

运行环境：Windows 10 / 11（64 位）。显卡 N 卡 / A 卡 / Intel 都行（要下对引擎版本）。 macOS 目前不支持 —— 详见「硬件要求 → macOS 用户请看这里」。

市面上不缺围棋软件，这个想解决的是一个具体问题：下完一盘棋，知道自己哪里错了、为什么错。

所以它把两件事拼在一起：

两个装在一起才最好用：「好不好」由 KataGo 的数字说了算，「为什么」听 LoGos 讲。 （这也是我坚持的分工 —— 让语言模型自己评价棋，实测它会对着明显差棋编出一套好话。）

能做什么

对弈

• 人机对弈：KataGo 的人类棋风模型，难度是业余段位标尺（20 级 – 9 段），另可选「前 AI 时代段位」和「职业棋风 · 按年份」
• 让子：按标准做（预先摆的是黑子、摆完白先走、不贴目）
• 摆棋 / 双人：两边都由你下，用来研究变化；从摆棋切回人机时会先问你「AI 执哪一方」
• 试下：从当前局面打草稿，不影响正式对局
• 9 / 13 / 19 路，四种规则（中国 / 日本 / 韩国 / 明清还棋头）
• 计时：超快棋 – 世界大赛五档，带读秒提示音、超时判负

看数据

• 胜率条 + 目数（形势一眼可见）、推荐点（圈内数字是搜索量）、变化图（鼠标停在推荐点上）
• 形势图：雾 / 方块两种画法，快死的子自动变淡
• 走势图：胜率 / 目差双纵轴，标出失误点
• 手数列表：每一手都带「涨跌」，点一下跳到那一手 （算准了才显示数字 —— 刚落那一手先显示「…」，出数字之后就不会再自己变）
• 复盘报告：整盘逐手重算，黑白分开统计平均目损、失误手数、与 AI 首选的一致率、分阶段表现

听讲解（和别的围棋软件最不一样的地方）

• 分析讲解：点评当前显示的那一手 —— 好坏看 KataGo 的胜率涨跌，为什么听 LoGos 讲。每手各存一份，切到哪手看哪手
• 选点讲解：给出几个推荐点（点位和胜率来自 KataGo），每个点分别讲理由
• 全盘讲解：打开棋谱后一次把整盘逐手讲完，结果跟着棋谱存起来，下次打开直接看，不用重跑

棋谱库与棋谱自带的解说词

导入 / 导出 / 备注 / 删除 / 搜索，列表里标出「已复盘」「带讲解」。

棋谱自带的解说词（很多下载来的棋谱里写着，尤其是职业棋谱和题集）： 右下角「解说词」框显示当前这一手的解说，点「编辑」能直接改，改完存回原文件 （第一次改会留一份 .bak 备份）。

• 棋谱开头那段说明（题集出处、第几图、谁整理的）显示在「（开局前 · 棋谱说明）」那一档 —— 翻到最开头就能看到，也可以编辑后存回
• 打谱、复盘、讲解都基于这份棋谱，改动只落在那一条解说词上，别处一字不动
• 解说词里的空行会被收掉：职业棋谱的解说常是一句一行的弹幕体，空行多半是导出工具排版留下的
• 题集类的棋谱（一份文件串着好几道题）顶栏会标出「第 N 题 / 共 M 题」—— 只标位置、不做跳转（跳题会牵扯手数范围、引擎请求、历史、缓存四处状态）

引擎手动加载

打开软件一个引擎都不加载（不占显存），想摆棋打谱直接用；要用 AI 时点顶栏的灯：

灯右边那个「刷新」是急救键 —— 遇到「推荐点不出来 / 棋盘上方那行『计算中… N』 定住不动 / 点了没反应」这类像是卡住的情况，点它一下：会放开卡住的分析、重排一次、 重新查引擎状态，引擎真挂了就顺手重启。平时点它也没关系（等于刷新 + 把当前局面重算一遍）。

硬件要求

主要门槛是显存 —— KataGo 和讲解模型都住在显存里。

⚠️ macOS 用户请看这里

本软件目前只支持 Windows，macOS 上跑不了。（不是没测试，是没做：程序里的引擎路径、 快捷方式、进程管理都是 Windows 专用的，Mac 版需要一次正经移植。）

• 能用 KataGo 吗：能 —— KataGo 官方支持 Mac（Metal 后端）， brew install katago 直接装好，而且是 Apple Silicon 原生。 但本软件这个图形界面用不了。
• Mac 上想要一个能用的围棋 GUI：换别的图形界面配同一个引擎，比如 KaTrain、 Lizzie、 Sabaki、 q5Go —— 都能在 Mac 上跑。
• 想在这台 Mac 上用本软件：装个 Windows 虚拟机 / 用 Parallels， 或者用远程桌面连一台 Windows 机器。
• 想要原生 Mac 版：去 Issues 说一声 —— 有人需要我就排期做（要做的事在 README 的「开发方式」里有写）。

显存实测（RTX 4070 Laptop / 8GB，用 nvidia-smi 量）：

所以：

• 6GB 显存的卡能用，但别三个一起开（先卸载对弈引擎或讲解模型）
• 4GB 显存 / 核显：只能用 KataGo 那部分功能，讲解会一直提示「讲解模型还没加载」
• 想三个一起开，就要有 8GB

正因为这样，软件默认一个引擎都不加载 —— 你不用 AI 就不占显存； 要用时点顶栏的灯，讲完可以随时卸载。

没有独显也能用：KataGo 支持纯 CPU 模式，慢但能下棋。 做法是下载 KataGo 的 eigen 版（纯 CPU 构建，官方 Release 里叫 katago-v?…-eigen-windows-x64.zip），在「设置 → KataGo 程序」指到它就行。

⚠️ 不是在设置面板里"切换"到 CPU —— 设置面板只能指路径， 用哪块显卡跑由你放的那个 katago.exe 是哪种构建决定（见上面「显卡品牌」那一节）。 旧版 README 写成"设置面板里能改"，那是错的（2026-10-09 修正）。 讲解模型在 CPU 上也能跑，但速度会掉到每秒几个字，基本没法用。

显卡品牌（N 卡 / A 卡 / I 卡都行）

懒人包用户看这里：不用管这一节。 懒人包（网盘那个完整包）里两套引擎都带了 —— NVIDIA 加速版 + 通用版， 软件打开时自己看显卡挑对的那套。你只要双击 RapaceGo.exe 就行。 想确认引擎状态：「设置 → 引擎兼容性自检 → 检查」。

这一节是给"下 zip 自己配引擎"的人看的 —— 那种包里不含引擎。

软件不挑显卡，但 KataGo 有多个互不通用的构建 —— 装错版本的表现是「引擎起不来」， 而错误信息不会告诉你是显卡品牌不对。所以先看这张表：

AMD 的 rocm 版要按代号选（选错了同样起不来）：RDNA2 = gfx103X、 RDNA3 = gfx110X、RDNA3.5 = gfx1151、RDNA4 = gfx120X。 不确定自己是什么代号？直接用 opencl 那份 —— 它不挑代数，一定能跑，只是比 rocm 慢一些。

A 卡用户照着做（五步）

1. 打开 https://github.com/lightvector/KataGo/releases → 最新那条 → Assets
2. 下载 katago-v?…-opencl-windows-x64.zip（想更快就选 rocm7.13-gfx???，按上表对代号）
3. 解压，把整个文件夹改名成 KataGo，放到和 RapaceGo.exe 平级的位置
4. 打开软件 →「设置」→「KataGo 程序」指到新解压出来的 katago.exe； 「分析权重」「对弈权重」仍指向你原来的权重文件（.bin.gz 或解压出来的 .bin 都行 —— 权重不分显卡品牌，A 卡 N 卡共用同一份）
5. 点「设置 → 引擎兼容性自检 → 检查」确认 —— 应当显示 「引擎：OpenCL · 显卡：…（AMD） —— ✓ 这两者能配上」

讲解模型（LoGos）走 llama.cpp：它官方预编译包里同样有 cuda / vulkan / rocm / sycl / openvino 几种 Windows 构建 —— N 卡用 cuda，A 卡用 vulkan 或 rocm，I 卡用 sycl 或 openvino。

⚠️ 诚实说明：本项目的开发与测试环境是 NVIDIA RTX 4070， 所以 A 卡 / Intel 显卡的路径我没有实机验证过。 上表的对应关系来自 KataGo 官方发布的资产清单（OpenCL / ROCm / DirectML / OpenVINO 都是官方构建，不是第三方折腾出来的）。A 卡用户按上面五步走完仍起不来， 把「引擎兼容性自检」的结果贴到 Issue 里，我来定位。

下载与安装（一步一步照着做）

⬇️ 直接去最新版的下载清单（Assets）

上面这个链接会自动跳到最新那一版（不用记版本号），落点就是文件清单那块。 里面那个 RapaceGo.zip 就是要下的东西。

⚠️ 先确认你的系统

本软件只支持 Windows 10 / 11（64 位）。 macOS 用不了（引擎路径、快捷方式、进程管理都是 Windows 专用的，需要一次正经移植）—— Mac 用户请先看下面的「macOS 用户请看这里」，那里写了替代方案。 显卡方面 N 卡 / A 卡 / Intel 都能用，但要下对引擎版本（见「显卡品牌」那一节）。

全程约 10 分钟（不含下载时间）。 只想下棋、不要讲解功能的话，跳过第 3 步就行 —— 能省 4.4GB 的下载。

第 1 步 · 下载软件

① 打开下载清单：https://github.com/Rapace7/RapaceGo/releases/latest#assets

这个链接会自动跳到最新那一版的页面，并直接落到**文件清单（Assets）**那里 —— 不用管版本号是多少，它永远指向最新的。

想看历史版本 / 更新日记：去 https://github.com/Rapace7/RapaceGo/releases （那里是全部版本列表，最上面那条就是最新的）。

② 在清单里找到 RapaceGo.zip（约 146 MB），点它下载

⚠️ Assets 不是一个文件夹，是这一版附带的下载文件清单。 小白最容易在这儿绕晕 —— 你要找的就是这份清单里的 RapaceGo.zip。

• ⚠️ 别下页面最下面的 Source code (zip) —— 那是 GitHub 自动生成的源码压缩包， 解压出来不能双击运行

③ 下载完是个 zip 文件：右键 → 全部解压缩

④ 打开解压出来的文件夹，里面有 RapaceGo.exe，双击它 —— 软件能打开了 ✅（AI 功能暂时还不能用，因为还没装引擎，接着往下走）

看不懂英文没关系：只要认准两样东西 —— ① Assets 清单 ② 点蓝色的 RapaceGo.zip。

第 2 步 · 装围棋引擎（必需，不装就没有 AI 下棋和数据分析）

2.1 下载引擎程序

1. 打开 https://github.com/lightvector/KataGo/releases
2. 找最新版本，往下滑到 Assets，下载文件名里带 windows 的 .zip （别下 .tar.gz —— 那是给 Linux / macOS 的）
   • 显卡是 NVIDIA → 选 cuda 或 trt 开头的
   • 显卡是 AMD / Intel → 选 opencl 开头的（任何品牌都能用）； AMD 还可以选 rocm7.13-gfx???（要按 GPU 代号挑，见下）
   • 只有 核显 / 想用 CPU → eigen 或 eigenavx2（慢，但一定能跑）
   • Mac → 官方不提供 macOS 包，用 brew install katago（Metal 后端）
3. 解压 → 得到一个 katago 文件夹

拿不准下哪个？软件的「设置 → 引擎兼容性自检 → 检查」会告诉你 当前引擎是哪个后端、你的显卡是什么牌子、两者配不配。

2.2 下载两个模型文件（权重）

⚠️ 先看这条，不然很容易撞上一个「引擎直接退出」的坑：

KataGo 的权重是分代际的，引擎只认自己那一代和更早的：

权重代际	需要引擎
transformer（kata1-tf3-…，训练站现在最新的一批都是这个）	v1.17.0 以上
b28 系列	v1.14.0 以上
b18c384nbt 系列	v1.13.0 以上

训练站 2026-09-15 公告：已停用 v1.18.0 之前的引擎。 所以：下载最新权重时，引擎必须是 v1.18.0 或更新（我们实测 v1.18.1 / v1.18.2 都能 正常加载最新的 transformer 权重）。版本对不上时 KataGo 会直接退出， —— 本软件会把这个原因显示在棋盘中央的提示框里，照着换一份就行。

1. 打开 https://katagotraining.org/
2. 找到 Networks 那一栏。推荐的做法：去 https://github.com/lightvector/KataGo/releases 最新那条 Release 的 Assets 里 找随附的权重 —— 那些是和该版本引擎配套的，下下来必定能用。
3. 你需要两份：

⚠️ 对弈权重一定得用带 human 的那个：拿普通权重去当对手，引擎会直接报错退出 （它要读人类段位档 humanSLProfile）。

2.2.1 .bin.gz 还是 .bin？两种都行

什么时候会遇到 .bin：有些网盘（比如夸克网盘）不允许分享压缩包格式， 分享的人只能先把 .bin.gz 解压成 .bin 再传上去 —— 你下到的就是 .bin。 这两种在「设置」里都能选中，用起来没区别（.bin 占空间大一点：约 200MB → 约 270MB）。

📌 如果你在文件选择框里看不到下载来的权重文件，检查一下是不是选了别的后缀 —— 对话框默认只显示 .bin.gz 和 .bin。真找不到时可以切到「全部文件」。

2.3 摆对位置

整理成下面这样。引擎要放在软件旁边，和 RapaceGo.exe 平级：

RapaceGo/                         ← 解压出来的文件夹（有 70 多个文件，见下面说明）
├─ RapaceGo.exe                   ← 双击启动（程序本体）
├─ …（一堆 .dll / .pak / locales\ 等）← 软件自带的运行库，别删
├─ KataGo/                        ← 你把 2.1 解压出来的文件夹整个改名成 "KataGo"
│  ├─ katago.exe
│  ├─ …（同目录里还有一堆 .dll，一起放着别删）
│  └─ weights/                    ← 新建这个文件夹
│     ├─ b11c768nbt.bin.gz
│     └─ b18c384nbt-humanv0.bin.gz
└─ LoGos/                         ← 第 3 步才需要

💡 解压后不要被"文件好多"吓到 —— 程序本体其实是一整套（约 368 MB）， 其中 RapaceGo.exe 一个就 245 MB（框架和代码都在里面），其余是它的运行库 （*.dll、*.pak、locales\、resources\）。看不懂的不要删，你要动的只有 KataGo/、LoGos/ 这两个文件夹和「设置」里的路径。 完整清单（哪些自带、哪些自动生成、哪些能删）见 发布说明.md。

✅ 解压成嵌套两层（比如 D:\游戏\RapaceGo\RapaceGo\）也没问题。 程序是从 exe 自己所在的目录去找 KataGo/、LoGos/ 的， 和它放在哪个路径、嵌套几层都无关 —— 2026-10-09 用打包版实测确认过。 只要 KataGo/ 和 RapaceGo.exe 还在同一个文件夹里就行。

2.4 在软件里指定位置

1. 左上角点「设置」
2. 找到「KataGo 程序」那一行，点「选择…」，选第 2.1 步里的 katago.exe （💡 选完它会自动帮你把两个权重的路径也填上，不用手选）
3. 点「保存并重启引擎」

第 3 步 · 装讲解模型（可选，要下 4.4GB）

讲解功能要额外下一个 4.4GB 的模型。最省事的办法是双击一个文件，不需要敲任何命令：

1. 下载的包里有 下载讲解模型.bat
2. 双击它 —— 它会自动下载并合并模型、装好推理运行时（共约 5GB 流量）
3. 中间会弹一个黑色窗口，进度在动就等着别关掉
4. 看到「搞定了！」就完成了
5. 回到软件左上角「设置」→ LoGos 那一组，两行路径分别点「选择…」：
   • 选 LoGos\llama-server.exe
   • 选 LoGos\LoGos-7B-Q4_K_M.gguf
6. 点「保存并重启引擎」

网络中断了不用怕 —— 重新双击那个文件会接着上次的地方继续下。

已经自己下载了 LoGos-7B-Q4_K_M.gguf.part01 / .part02 / .part03 那三个分卷？ 那就不用管上面的 bat 了 —— 往下看 ▶ 点这里展开 那段，一行命令就能合并。

▶ 点这里展开：已经自己下好那三个分卷了？也可以手动合并（不用 bat）

从 Releases 页面直接下 LoGos-7B-Q4_K_M.gguf.part01 / .part02 / .part03 的话， 任选下面一种方式合并成 LoGos-7B-Q4_K_M.gguf 即可（放在同一个文件夹里）。

① 命令行一行（最省事） —— 把三行连起来敲：

copy /b LoGos-7B-Q4_K_M.gguf.part01+LoGos-7B-Q4_K_M.gguf.part02+LoGos-7B-Q4_K_M.gguf.part03 LoGos-7B-Q4_K_M.gguf

② PowerShell（逐块流式拷贝，内存占用低）

$out = [System.IO.File]::Create("LoGos-7B-Q4_K_M.gguf")
foreach ($p in "part01","part02","part03") {
  $i = [System.IO.File]::OpenRead("LoGos-7B-Q4_K_M.gguf.$p")
  $i.CopyTo($out); $i.Close()
}
$out.Close()

③ 用 7-Zip / WinRAR 之类 —— 这些工具没有"合并分卷"功能，不行。

⚠️ 合并完必须核对：文件应该是 4,466,xxx,xxx 字节（约 4.36 GB）。 对不上就是下载不全，把三个 .part 删掉重下。核对：

dir LoGos-7B-Q4_K_M.gguf

合并成功后可以删掉那三个 .part（省 4.4GB 空间）。 然后回软件「设置」→ LoGos 组选 llama-server.exe 和合并出来的 .gguf 即可。

顺便说明：GitHub 单个文件硬上限 2GB，所以 4.4GB 的模型只能分卷上传 —— 这是平台限制，不是故意的。分卷合并就是纯二进制拼接， 和 split / cat 生成的结果完全一致（开发时用 sha256 校验过）。

第 4 步 · 加载引擎，开始用

⚠️ 软件打开时故意一个引擎都不加载（不占你的显存、也不拖慢启动）。

要用 AI 时点顶栏的灯：

  KataGo    LoGos
   ○         ○      ← 刚打开都是灰的（未加载）

点一下灯 → 菜单里选「加载」→ 灯变绿就是就绪（两个都是十几秒）。

想从源码跑（改代码 / 看看它怎么写的）

git clone https://github.com/Rapace7/RapaceGo.git
cd RapaceGo
npm install
双击 start.bat

源码模式下引擎要放在项目的上一级，或在「设置」里填路径。 .npmrc 里已经带国内镜像，npm install 不会太慢。

你的数据都存在哪（便携式说明）

全部在这个文件夹里，不会跑到别处去：

RapaceGo/
├─ RapaceGo.exe
├─ records/          ← 你的棋谱（.sgf），以及每份棋谱的复盘报告和逐手讲解
├─ engine-logs/      ← 引擎日志（排错用，随时可删）
├─ userdata/         ← 软件自己的页面缓存（自动生成，可随时删）
├─ settings.json     ← 你在「设置」里填的引擎路径
├─ KataGo/           ← 你自己放的引擎
└─ LoGos/            ← 你自己放的讲解模型

想彻底卸载：关掉软件，把整个 RapaceGo 文件夹删掉就行 —— 不写注册表、不留 C 盘、卸载不留痕。棋谱想留就先复制出来。

唯一的例外：桌面快捷方式。只有你主动点「设置 → 在桌面创建快捷方式」时才会建一个 .lnk，删掉那个文件即可。

如何更新到新版本

一句话：把新包解压到原来那个文件夹、覆盖同名文件就行 —— 棋谱和设置不会丢。

⬇️ 去最新版的下载清单（Assets）

自动跳到最新那一版，不用记版本号。

三步

1. 先看你现在是什么版本 —— 打开软件 → 左上角「帮助」→ 标题右边写着 v0.1.1 这样的号。 （下载的包固定叫 RapaceGo.zip、不带版本号，所以从文件名看不出新旧，只能这么看。）

2. 去最新版的下载清单看有没有更新的 → https://github.com/Rapace7/RapaceGo/releases/latest#assets （这个链接永远指向最新版，不用管版本号。想看全部历史版本 / 更新日记： https://github.com/Rapace7/RapaceGo/releases —— 最上面那条就是最新版。）

3. 关掉软件 → 下载新的 RapaceGo.zip → 解压到你原来那个文件夹 （右键「全部解压缩」，路径选你现在用的文件夹；Windows 问是否覆盖时选「替换」） → 重新双击 RapaceGo.exe。

为什么不会丢东西

包里只有程序本体，一点你的数据都不含：

⚠️ 更新前一定要先关掉软件。 程序开着的时候文件被占用，覆盖会失败或只覆盖一半 —— 表现是「更新完打开还是旧版」，或者软件直接起不来。关掉窗口后等三五秒再解压更稳。

保险做法（可选）

不放心的话，更新前把 records 文件夹整个复制一份到别处。 它是唯一丢了就找不回来的东西（你的棋谱和讲解）；软件本身随时能从发布页重新下载。

版本号是怎么定的

不会跳号 —— 每次更新只加第三位，看到 0.1.1 → 0.1.2 就是「又修了一批问题」。

关于讲解的几个说明

速度：本地跑 LoGos，实测一段 150–200 字的讲解约 2–4 秒（RTX 4070 Laptop）。 全盘讲一盘 200 手约 8–12 分钟（可随时停，停下后再点会接着讲，讲过的不重讲）。

它会说错话：LoGos 是 7B 的小模型，偶尔会把术语叫错（比如把星位说成小目）。 位置通常是对的，叫法可能不准 —— 请以 KataGo 的数字为准。

它只会说中文（训练数据是中文标注的，给英文 prompt 也照样输出中文）。 所以如果你看不懂中文：把讲解选起来，丢进任何翻译工具或大模型里翻一下就行 —— 它是一段通俗的白话，翻译过去读起来很顺，围棋术语也能译得出来。

「全盘讲解」和「AI 复盘」不是一回事：复盘给的是数据报告，全盘讲解给的是逐手文字。

开发方式（这个项目是怎么来的）

代码几乎全部由 AI Agent 写，是一个"人机协作"的实验：

本项目的开发对话由 DeepSeek V4.1 Flash 驱动。

全过程记在 开发记录.md —— 它不是普通的更新日志，而是决策记录： 每个功能为什么这么做、哪些方案被否掉了、踩过哪些坑、实测数据是什么。 想看看"和一个 AI 长期协作做软件"长什么样的话，那份文件可能比代码更有意思。

测试是认真的：项目根目录的 _*.mjs / _rtest.py 是一套自检工具 —— 静态检查（元素引用 / 接口契约 / 隐藏冲突）+ 端到端冒烟 + 跨局竞态回归， 每次改完代码都跑一遍。用法见文件头部注释。

常见问题

Q：怎么知道有没有出新版？ 「设置 → 关于与更新」里点「检查更新」—— 它会问一下 GitHub 上最新版是哪个，和你在用的比一比。 下面那个「去下载页」按钮用浏览器打开最新版的发布页（永远指向最新那版）。

Q：这软件要联网吗？会不会偷偷上报数据？ 除了「检查更新」那一下，任何地方都不联网。 KataGo 和 LoGos 都是你本机跑的程序； 软件跟 LoGos 说话走的是本机回环（127.0.0.1），数据不出你的电脑。 「检查更新」只在你点它的时候发一次很小的请求，不自动、不后台、不上报任何东西； 连不上就明说连不上，不会假装「已是最新」。 （这条纪律有自动检查兜着 —— 仓库里 dev/_lint_net.mjs 会把"除检查更新外的出网调用"报出来。）

Q：打开软件提示「找不到引擎」？ 去左上角「设置」把路径填对 —— 具体要放哪，看你用的是哪个版本：

• 下载 zip 自己配的（打包版）：引擎要和 RapaceGo.exe 放在同一个文件夹里 （KataGo/、LoGos/ 和 exe 平级）。放在哪、嵌套几层都无所谓。
• 从源码跑的：引擎要放在项目的上一级（比如代码在 D:\x\RapaceGo\， 引擎就放 D:\x\KataGo\）。
• 懒人包：本来就是配好的，不该出现这个提示；真出现了把「设置」里的路径截图发 Issue。

Q：设置里选权重时，文件选择框里看不到我下载的权重文件？ 程序认 .bin.gz 和 .bin 两种。有些网盘（比如夸克）不让分享压缩包， 分享的人会把 .bin.gz 解压成 .bin 再传 —— 这种也能用，不用你再压回去。 要是后缀被别的东西改乱了（浏览器加成 .zip、或加了个 (1)）， 可以在对话框里把文件类型切到「全部文件」再选。

Q：讲解按钮点了说「讲解模型还没加载」？ 点顶栏那个 LoGos 灯 → 「加载」（第一次约十几秒，之后就快了）。 LoGos 平时不加载是故意的 —— 省显存。

Q：llama-server.exe 起来了但特别慢（几秒一个字）？ 多半是没走 GPU（官方包默认不含 CUDA 运行时）。跑 llama-server.exe --list-devices 看看 —— 如果显示 none，说明缺 cudart，去 llama.cpp releases 里单独下对应的 cudart-*.zip 放到同目录。

Q：推荐点一直不出来，或者棋盘上方那行「计算中… 数字」定住不动、点什么都没反应？ 点顶栏引擎灯右边那个「刷新」。它会放开卡住的分析、重排一次、重新查引擎状态， 引擎真挂了就顺手重启。平时点它也没关系（等于刷新 + 把当前局面重算一遍）。

Q：为什么刚下的那一手，手数后面显示「…」而不是数字？ 还在算。算准了才会显示数字，出来之后就不会再变 —— 这是故意的： 引擎每 0.25 秒会吐一次"算到一半"的结果，如果照着那个显示，你会看到同一个数字 过一会儿跳到另一个值。想要它快点出数，把底栏「计算深度」调小一点。

Q：棋谱存在哪？ 软件目录下的 records\。想搬走就整个文件夹拷走。

Q：能不能连模型一起打包发给我朋友？ 别 —— LoGos 的授权是"仅研究、非商业"，而且 4.4GB 也不好分发。让他自己按上面的步骤准备。

许可证与致谢

本项目代码：MIT（见 LICENSE）。

它跑起来依赖这些优秀的开源项目，它们各有各的许可：

• KataGo —— 围棋引擎（MIT）。没有它就没有一切。
• LoGos / 书生·思客围棋版（上海 AI Lab）—— 会讲棋的那个模型。 ⚠️ 注意它的授权：模型卡写 Apache-2.0，但项目 README 声明数据是 CC BY-NC 4.0、仅限研究用途 —— 请按非商业使用理解。
• llama.cpp —— 跑 LoGos 的推理运行时（MIT）。
• Electron —— 桌面外壳（MIT）。

界面、规则判定、SGF 读写、讲解管线这些是本项目自己写的代码。