Free 可体验
模型GPT-5.6 Luna约 1–2 亿 / 日
适合体验 MCP 与持续施工。数字为长跑场景累计 token 处理量参考。
面向重度 AI 用户的软件工具链
把 AI 从“会回答”
变成持续完成工作
Luckbar 不只做一个 MCP。产品矩阵覆盖 AI 本机执行、多 Worker 无人值守研发编排，以及海量数据与差异的高速 Compare。三款软件可以单独使用，也可以组合成一套面向重度 AI 用户的工作流。
Windows 本机工作流面向长跑工程任务可单独购买与使用
Luckbar Product Suite3 个销售产品
Luckbar MCP Pro
执行层把 ChatGPT 网页模型能力接到本机项目与工程工具
Luckbar Orchestrator
编排层让多个 ChatGPT Coding Worker 自动协作、续跑、审计与交接
TextCompare 5.4
极速对比层海量数据与文本差异极速对比，加载、处理、输出全链路提速
MCP把模型能力变成本机可执行工程动作
OR把多个 AI Worker 变成持续工作的研发队列
Compare海量数据、文本与版本差异高速对比和输出
Suite从执行、编排到复核的一体化产品矩阵
Products
一个主页，三款软件。按你的工作方式切换
下面不是三个简单广告卡，而是三套独立产品介绍。切换 Tab 即可查看对应定位、核心能力和适用场景。
AI Execution Layer
Luckbar MCP Pro
让 ChatGPT 从“告诉你怎么做”升级成“直接在你的电脑上把工程做完”。使用你自己的 ChatGPT 账号，把网页模型的高额度推理能力接到本机工程环境，直接读代码、改文件、跑 PowerShell、执行 Build/Test/Git，并持续完成 Agent Loop。
30 / 90 / 365 天20+ MCP 工具Cloud Relay + Local AgentOAuth + 设备审批长任务可恢复
1
ChatGPT 理解任务
使用你的账号、你的模型权限与当前套餐额度。
2
Luckbar Relay 鉴权与路由
云端负责账号、订阅、OAuth、设备与任务控制。
3
Local Agent 在本机安全执行
真实路径、文件、PowerShell、进程和 Git 留在你的电脑，并受白名单工作目录限制。
4
结果回到同一对话继续推理
读、改、跑、验形成 Agent Loop，直到完成工程闭环。
MCP EXECUTION SYSTEM
不是一个朴素客户端，而是一条把 ChatGPT 接到真实项目的执行链
首页讲清价值与工作方式；真实 Local Agent、授权和断流截图统一放在教程页。
OAuth 授权20+ MCP 工具Cloud Relay + Local Agent长任务持续施工
AI
ChatGPT理解工程目标、读取上下文、决定下一步工具与验证动作。
M
Luckbar MCP账号、OAuth、设备、Relay 与工具协议，把推理安全送到本机。
L
Local Agent在白名单工作区执行真实文件、PowerShell、Git、Build 与 Test。
{ }
你的真实项目不是演示沙盒。读、改、跑、验都发生在你授权的项目目录。
分析项目读取结构与依赖
修改代码多文件真实改动
运行验证Build / Test / Git
持续迭代Continue / Handoff / Review
Cloud Relay + Local Agent 把网页模型能力延伸到本机工程环境。查看真机接入、授权与长任务恢复 →
Most important comparison
同样是 Plus + GPT-5.6 Sol High，额度体感差距要一眼看懂
Plus 会员 · Codex · Sol High
≈ 2 亿 token
一周额度量级
重度长跑项目中的经验测算，用来表达 Codex 周额度的大致工作量。
VS
Plus 会员 · Luckbar MCP · ChatGPT 网页
20 亿+ token
一天即可达到的累计处理量级
通过网页模型持续读项目、调用工具、构建、测试、修复时的实测工作量参考。
最直观的区别：Codex 用 Sol High，Plus 一周大约 2 亿 token；同一个 Plus 账号通过 Luckbar MCP 使用网页模型，重度工程长跑一天就可以累计处理 20 亿 token 以上。
以上是 Luckbar 的实际使用观察与工程工作量口径，不是 OpenAI 公布的固定 token 配额，也不是 Luckbar 对每日/每周可用量的保证。不同任务长度、上下文缓存、账号状态与限额策略都会改变实际数字。
ROI · Heavy AI workload
重度工程长跑，固定期限套餐很快体现价值
Luckbar MCP 现在统一提供 30 天 / 90 天 / 365 天 三种固定期限套餐，具体价格以购买页、淘宝或 PayPal 当期页面为准。下面继续保留同等 20 亿 token 的 API 成本口径，用来直观看重度使用时的软件价值。
30 / 90 / 365 天
Plus + Sol High · Codex约 2 亿 token / 周
Plus + Luckbar MCP · 网页20 亿+ token / 日
Luckbar MCP 授权期限30 / 90 / 365 天 · 价格见购买页
价值对比基于页面列示的 20 亿 token API 成本与 Luckbar 重度使用观察，不代表 OpenAI 固定额度或保证每天达到某一 token 数。软件具体售价以购买页、淘宝或 PayPal 当期页面为准；API 价格、模型权限与网页限额也会随供应商政策变化。
需要你自己的 ChatGPT 账号
Luckbar 不出售 ChatGPT 账号，也不出售模型 token 包。可用模型跟随你的 ChatGPT 套餐权限，Luckbar 负责把这些能力变成本机可执行工作流。
Plus 个人推荐
推荐GPT-5.6 Sol · High可到 20 亿+ / 日
对重度个人开发，High 通常兼顾能力与可持续工作量。
Business 高强度
推荐Sol · Extra High基础不低于 Plus：20 亿+ / 日
另外可使用 Sol Pro。当前观察中额外 Pro 模型工作量约 2–3 亿 / 月，不是 Business 总用量。
Pro 最高能力
可用Extra High + Sol Pro基础不低于 Plus：20 亿+ / 日
另外拥有更高的 Pro 模型可用量。具体上限以账号当时显示为准。
项目文件必须放在 Luckbar 安全目录内
这是 MCP 的安全边界，不是功能缺失。为了避免 AI 获得整台电脑的任意文件访问权限，Local Agent 只允许访问预设白名单根目录。
C:
C:\luckbar
项目可以放在这个目录或它的任意子目录中，例如 C:\luckbar\my-project。
D:
D:\luckbar
项目可以放在这个目录或它的任意子目录中，例如 D:\luckbar\workspace。
E:
E:\luckbar
项目可以放在这个目录或它的任意子目录中，例如 E:\luckbar\project-a。
为什么必须这样放？ Luckbar MCP 默认不允许 AI 随意扫描 C 盘、桌面、文档、浏览器资料、密钥目录或其他无关文件。只有放在
C:\luckbar、D:\luckbar、E:\luckbar 其中一个目录下的项目，才进入 Local Agent 的允许访问范围；放在其他位置时，MCP 会拒绝读取和修改。这样即使模型或提示词出现异常，也能把文件权限限制在你主动交给 Luckbar 的工作区内。从“告诉我怎么做”升级到“直接把它做完”
公开商业面覆盖工作区、文件、进程、PowerShell、长任务管理与本地代理协作等能力。
01
工作区与 Worktree
打开真实项目目录，按需要创建隔离 worktree，并安全管理工作区生命周期。
open_workspace · close_workspace02
精准读写文件
读取、搜索、glob、写入、复制、移动、删除与补丁修改，配合 revision/currentness 防止覆盖漂移。
read · grep · edit · apply_patch03
PowerShell / Build / Test / Git
直接执行真实工程命令，减少人工复制粘贴和“你运行一下再把结果发回来”。
powershell · run_process04
长任务可恢复
前端超时不等于任务消失。可以查询、恢复、取消，并对异常任务执行受控终止。
get · cancel · terminate05
本地 Agent 协作
在明确授权后，可把适合的工作委派给配置好的本地 Codex / Trae provider。
dispatch_agent_instruction06
批量工程动作
把多步已知文件/搜索操作压成一个 durable identity，减少工具往返和卡片噪声。
workspace_batch网页额度不是“无限 API”。不要共享账号、转售账号访问、批量抓取，或把个人套餐包装成公共模型服务。网页/模型限额会动态变化。我们曾遇到过一次触发限制后能力回落到较低模型、复杂 Agent Loop 明显受影响，并在数天至约一周后随官方额度恢复而恢复的情况。这只是一次实际观察，不代表固定恢复周期。
网页 MCP 的取舍：Token 工作量大，但超长任务更容易遇到断流
对重度 AI 用户，网页入口最大的优势就是可以持续处理非常大的上下文和工程工作量。实际长任务中，网页可能先出现“连接已中断。正在等待完整回复”，如果这次回复最终没有恢复，随后会变成红色“消息发送超时，请重试。”。教程里已放真实截图。
A
优势：工作量 / Token 量大
适合让模型持续读代码、调用工具、构建、测试、修复，再回到同一上下文继续推理，尤其适合一天跑很多轮的长项目。
B
真实现象：先断流，再红色超时
长任务可能先显示“连接已中断”，之后进一步变成红色“消息发送超时，请重试”。这会打断网页当前这一轮连续施工，但不等于本机已经接纳的 durable task 一定失败。
C
解决：原对话直接发送“jx”
不要点红色“重试”，也不要重新开一个相同写任务。直接在原 ChatGPT 对话发送“jx”，让模型恢复当前状态并接着施工。
单轮网页修改时长也有上限：按 Luckbar 当前实际使用观察，Free / Go / Plus 单轮连续网页修改通常最多约 26 分钟；其他更高等级会员通常约 103 分钟。这里说的是单轮连续修改时长，不是每天总用量；达到单轮上限或出现红色超时后，一般可在原对话直接发送“jx”进入下一轮。该数值是当前使用观察，不是 OpenAI 承诺的永久固定限额，实际会随账号、模型和产品策略变化。
想把这些恢复动作也自动化？ 推荐搭配 Luckbar Orchestrator。它面向多 Worker 长跑，会自动处理 Continue、页面中断、Handoff、恢复、Reviewer/Finding 等常见状态；随着版本更新还会持续增加可识别和自动处理的异常类型，进一步减少人工盯着红色 Retry 的时间。
AI R&D Control Plane
Luckbar Orchestrator
把“一个人盯很多 ChatGPT Tab”变成一套可持续运转的 AI 研发团队。Orchestrator 将大型研发计划拆成多个 Coding Worker，每个会话绑定独立 workspace / branch / worktree，并自动负责续跑、恢复、Handoff、审计、Review 与集成收口。
30 / 90 / 365 天多 Worker 并行无人值守续跑自动 HandoffReviewer / Finding崩溃恢复
P
导入确定性研发 Plan
冻结 Worker、phase、依赖、checklist、acceptance 与路径身份。
W
自动物化多个 Coding Worker
为每个 Worker 创建或验证独立 worktree / branch，并绑定唯一 ChatGPT Page。
R
持续观察、恢复与交接
页面中断、长会话、上下文耗尽时按稳定身份恢复或 Handoff。
G
Reviewer 与集成闭环
发现问题形成 Finding，交给唯一 owner 修复，再进入集成测试与合并候选。
01 · Plan总计划
冻结模块、依赖、验收与 Worker 责任边界。
02 · Workers多 Tab / 多 Worker
每个 Worker 对应独立任务、worktree 与页面身份。
03 · Review审计与 Finding
Reviewer 发现问题后回到唯一 owning Worker，不在审计端乱改。
04 · Integration集成与发布候选
合并候选、集成测试，并可进入受控发布路径。
它解决的是“一个人盯很多 AI Tab”的问题
适合大型重构、长期项目、并行模块开发。你不需要不断手工检查哪个 Tab 卡住、哪个会话该交接、哪个 Worker 已提交、Reviewer 什么时候该介入。
01
多 Worker 并行施工
根据确定性 Plan 物化多个 Coding Worker，各自绑定 task / phase / branch / worktree 与页面目标。
02
无人值守 Continue
持续观察 Worker 状态，在安全条件下自动继续，而不是靠人频繁发送“继续”。
03
会话 Handoff
长会话达到活动阈值或上下文耗尽时生成事实型接力信息，创建并接管替代聊天，旧会话保持可追溯。
04
页面故障与崩溃恢复
对登录失效、Cloudflare、用量限制、页面重定向、进程崩溃等状态有明确分类与恢复边界。
05
Reviewer 审计闭环
Reviewer 从 canonical 事实读取冲突、ownership 与完成状态，形成 Finding 并回流给正确 Worker。
06
真实浏览器，无扩展依赖
当前正式链通过受管 Chromium + CDP 绑定唯一 Page target，不依赖浏览器扩展、content script 或 Native Messaging。
适合什么项目
Orchestrator 的价值在项目越长、并发 Tab 越多、依赖越复杂时越明显。
大型重构
场景多个模块并行改造按依赖关系分 Worker，避免所有 AI 会话挤在一个上下文里。
长期施工
场景数小时到数天持续推进自动 Continue、状态观察、Handoff 与恢复，降低人工盯盘成本。
审计整改
场景Reviewer + owning Worker审计师产生 Finding，正确 owner 修复，减少“审计端顺手改坏别人的代码”。
发布收口
场景集成测试与候选合并把施工、Review、集成与发布证据串成可追踪的工程闭环。
当前产品边界：Orchestrator 操作的是你已登录的 ChatGPT 网页会话，不把 ChatGPT Cookie、登录令牌或页面认证材料交给外部服务；浏览器动作、Worker binding、Action 与恢复都有明确身份和 currentness 边界。
High-Speed Compare Engine
TextCompare 5.4
核心卖点不是“能 Compare”，而是几百万到几千万行数据照样追求极快。TextCompare 5.4 把比较、清洗、合并、筛选、去重、分割、集合运算和格式转换集中到一个桌面工具里，重点优化加载、查找、Compare 与结果输出完整链路。典型重载场景下，从 5 亿数据库中对比 2000 万数据，仅约 20 秒。
30 / 90 / 365 天2000 万数据对比5 亿库量级约 20 秒加载 / 输出双高速多类型快路径
I
高速加载
大体量输入尽快进入可操作状态，减少打开和预处理等待。
C
极速 Compare
针对重度数据比对链路优化，典型场景可处理 2000 万数据级任务。
F
不同类型走快路径
不同输入、处理和输出类型尽量进入针对性的快速路径，而不是统一走一条慢流程。
O
结果快速输出
不仅计算快，展示和输出也强调速度，避免“算完了还在等结果”。
大数据 Compare，最怕的不是不能比，而是等太久
TextCompare 5.4 把速度当成产品能力：加载要快、真正对比要快、结果输出也要快。数据规模越大，这种全链路性能差异越明显。
01
2000 万数据 / 约 20 秒
典型重载场景下，可从 5 亿数据库中对比 2000 万数据，速度优势直接体现在真实等待时间上。
02
高速主库，可常驻复用
大主库支持缓存 / resident 常驻复用，连续比较不用每次从头准备；源码还保留 tcidx / tcdb 等高性能索引与主库路线。
03
TXT / CSV / Excel / SQLite / Parquet
常用大文件格式集中互转，SQLite 还支持追加、重复处理与压缩维护；不同格式走各自适合的输入/输出实现。
04
清洗、合并、筛选、去重、分割
不仅是 Compare。日常名单和大文件整理可在同一工具里完成，减少多个脚本和临时工具之间反复倒数据。
05
集合运算 + 多主库
支持交集、差集、并集去重、对称差集；多主库可合并判断，并可用递减匹配减少后续无效查找。
06
结果报告与性能诊断
任务报告拆分 SCAN / LOOKUP / EMIT 等阶段耗时，并记录处理行数、命中/未命中和输出位置，方便判断真正的性能瓶颈。
源码里确实做了专门快路径：普通文本有 RawFast / mmap + SIMD 路线，主库可走 resident raw view、rowRef 与 tcidx/tcdb 复用，输出侧保留 bulkTranscode、direct buffered writer，以及 CSV / XLSX / SQLite 等专用路线。也就是说“快”不是只优化一个 Compare 循环，而是从读入、查找、批处理到写结果都尽量避开多余复制和通用慢路径。
适合什么场景
只要你的核心要求是“数据多、要反复比、结果还要马上拿到”，TextCompare 5.4 就比普通逐行小工具更接近生产力软件。
海量数据对比
PERFORMANCE5 亿库中比 2000 万重度任务仍然追求几十秒级结果，而不是等待几分钟甚至更久。
AI 结果复核
COMPARE原始结果 vs AI 处理后快速确认批量 AI 处理是否漏字段、改错内容或产生异常差异。
配置 / 记录校验
FAST PATH不同类型走不同快路径根据内容与输出形态走更合适的处理链路，减少整体等待。
发布与交付核对
OUTPUT快速得到最终差异发布、归档、验收前更快拿到可复核结果，减少重复人工检查。
性能说明：“从 5 亿数据库中对比 2000 万数据约 20 秒”用于描述典型重载场景的性能表现，不等于所有机器、所有数据结构和所有输入/输出类型都固定为 20 秒；实际速度会受硬件、数据结构和任务类型影响。
How to choose
三款软件，解决三类重度工作
MCP 负责“让 AI 真正动手”，Orchestrator 负责“让很多 AI 持续协作”，TextCompare 负责“让海量数据与差异快速出结果”。
| 产品 | 购买期限 | 核心问题 | 最适合 | 与其他产品组合 |
|---|---|---|---|---|
| Luckbar MCP Pro | 30 / 90 / 365 天 价格见购买页 | ChatGPT 怎么直接操作本机项目 | 重度 AI 开发、审计、排障、自动化 | 可作为 Orchestrator 的工程执行能力 |
| Luckbar Orchestrator | 30 / 90 / 365 天 价格见购买页 | 多个 ChatGPT Worker 怎么长期并行、交接、审计 | 大型项目、长跑研发、多 Tab 协同 | 与 MCP 组合形成完整 AI 研发控制面 |
| TextCompare 5.4 | 30 / 90 / 365 天 价格见购买页 | 海量数据和差异怎么更快比完、输出 | 大数据核对、名单清洗、格式互转、AI 结果与版本复核 | 独立高速 Compare，也可作为 AI 研发链的最终复核工具 |
先从最能节省你时间的那一层开始
每天重度使用 ChatGPT，优先从 Luckbar MCP Pro 开始，把模型能力接入真实项目；需要同时管理多个长期 AI Worker，再上 Orchestrator；经常面对海量数据、AI 结果或版本差异核对，则用 TextCompare 5.4 把等待时间压下来。
FAQ
购买前常见问题
Luckbar 是一个软件还是一套软件？
现在按产品矩阵展示。Luckbar MCP Pro、Luckbar Orchestrator、TextCompare 5.4 是三个不同定位的软件，可以单独使用，也可以按工作流组合。
Luckbar MCP 包含 ChatGPT 会员吗？
不包含。MCP 需要使用你自己的 ChatGPT 账号。模型、推理档位和最终限额跟随你的账号权限与 OpenAI 当时规则。
“Codex 一周约 2 亿，MCP 一天 20 亿+”是官方额度吗？
不是。这是 Luckbar 在 Plus + GPT-5.6 Sol High 重度工程场景里的经验测算，用来直观表达不同入口的累计工作量差异。它不是 OpenAI 固定 token 配额，也不是 Luckbar 的可用量保证。
为什么我的项目放在其他目录里，MCP 读不到？
这是安全设计。Luckbar Local Agent 只允许访问 C:\luckbar、D:\luckbar、E:\luckbar 这三个白名单根目录及其子目录。项目放在其他位置时会被拒绝读取或修改，目的是防止 AI 越权访问桌面、个人文档、浏览器资料、密钥或其他与当前任务无关的文件。
Orchestrator 和 MCP 有什么区别？
MCP 解决单个 AI 如何安全操作本机工程环境；Orchestrator 解决多个 ChatGPT Coding Worker 如何并行、续跑、恢复、Handoff、Review 与集成。二者是执行层和编排层的关系。
Orchestrator 会把我的 ChatGPT 登录信息上传出去吗？
当前架构通过受管 Chromium/CDP 使用本机已登录网页，不把 Cookie、登录令牌或页面认证材料交给外部服务。具体安全边界仍以安装版本说明为准。
三款软件怎么购买？
Luckbar MCP Pro、Luckbar Orchestrator、TextCompare 5.4 现在统一提供 30 天、90 天、365 天三个固定期限套餐。国内可走淘宝自动发一次性兑换码，海外可使用已配置的 PayPal；具体价格以购买页和对应渠道当期展示为准。
TextCompare 5.4 的核心优势是什么？
核心是高速 + 功能集中。除了海量文件 Compare，还包含主库常驻复用、清洗、合并、筛选、去重、分割、集合运算，以及 TXT / CSV / Excel / SQLite / Parquet 等格式互转。典型重载场景可从 5 亿数据库中对比 2000 万数据约 20 秒；实际速度会随硬件、数据结构与任务类型变化。