[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-AnotiaWang--deep-research-web-ui":3,"tool-AnotiaWang--deep-research-web-ui":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":10,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4292,"Deep-Live-Cam","hacksider\u002FDeep-Live-Cam","Deep-Live-Cam 是一款专注于实时换脸与视频生成的开源工具，用户仅需一张静态照片，即可通过“一键操作”实现摄像头画面的即时变脸或制作深度伪造视频。它有效解决了传统换脸技术流程繁琐、对硬件配置要求极高以及难以实时预览的痛点，让高质量的数字内容创作变得触手可及。\n\n这款工具不仅适合开发者和技术研究人员探索算法边界，更因其极简的操作逻辑（仅需三步：选脸、选摄像头、启动），广泛适用于普通用户、内容创作者、设计师及直播主播。无论是为了动画角色定制、服装展示模特替换，还是制作趣味短视频和直播互动，Deep-Live-Cam 都能提供流畅的支持。\n\n其核心技术亮点在于强大的实时处理能力，支持口型遮罩（Mouth Mask）以保留使用者原始的嘴部动作，确保表情自然精准；同时具备“人脸映射”功能，可同时对画面中的多个主体应用不同面孔。此外，项目内置了严格的内容安全过滤机制，自动拦截涉及裸露、暴力等不当素材，并倡导用户在获得授权及明确标注的前提下合规使用，体现了技术发展与伦理责任的平衡。",88924,"2026-04-06T03:28:53",[14,15,13,52],"视频",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[14,35],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":78,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":101,"forks":102,"last_commit_at":103,"license":78,"difficulty_score":32,"env_os":104,"env_gpu":105,"env_ram":105,"env_deps":106,"category_tags":112,"github_topics":114,"view_count":32,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":17,"created_at":123,"updated_at":124,"faqs":125,"releases":126},4294,"AnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui","deep-research-web-ui","(Supports DeepSeek R1) An AI-powered research assistant that performs iterative, deep research on any topic by combining search engines, web scraping, and large language models.","deep-research-web-ui 是一款基于浏览器的 AI 深度研究助手，旨在帮助用户对任意主题进行迭代式、深层次的调研。它巧妙结合了搜索引擎、网页抓取技术与大语言模型（支持 DeepSeek R1 等推理模型），能够自动规划搜索路径、收集信息并生成结构化的研究报告。\n\n这款工具主要解决了传统手动搜索资料效率低、信息碎片化以及难以整合多源数据的痛点。通过可视化的树状结构，用户可以实时看到 AI 的思考与搜索过程，并获得流式反馈，最终还能将成果一键导出为 Markdown 或 PDF 格式。\n\n它非常适合需要快速获取行业洞察的研究人员、撰写深度内容的创作者，以及希望本地化部署 AI 工作流的开发者。其独特的技术亮点在于“安全隐私优先”的设计理念：所有配置与 API 请求均在用户浏览器本地完成，无需担心数据泄露。此外，它兼容 OpenAI、SiliconFlow、Ollama 等多种模型提供商，支持 Docker 一键部署及服务器模式，既降低了使用门槛，也满足了专业用户对灵活性和私有化部署的需求。","# Deep Research Web UI\n\n[English | [中文](README_zh.md)]\n\nThis is a web UI for https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdzhng\u002Fdeep-research, with several improvements and fixes.\n\nFeatures:\n\n- 🚀 **Safe & Secure**: Everything (config, API requests, ...) stays in your browser locally\n- 🕙 **Realtime feedback**: Stream AI responses and reflect on the UI in real-time\n- 🌳 **Search visualization**: Shows the research process using a tree structure. Supports searching in different languages\n- 📄 **Export as PDF**: Export the final research report as Markdown \u002F PDF\n- 🤖 **Supports more models**: Uses plain prompts instead of newer, less widely supported features like Structured Outputs. This ensures to work with more providers that haven't caught up with the latest OpenAI capabilities.\n- 🐳 **Docker support**: Deploy in your environment in one-line command\n- 🔧 **Server Mode**: Deploy with environment variables, no need for users to configure API keys\n\nCurrently available providers:\n\n- AI: OpenAI compatible, SiliconFlow, Infiniai, DeepSeek, OpenRouter, Ollama and more\n- Web Search: Tavily (1000 free credits \u002F month), Firecrawl (cloud \u002F self-hosted)\n\nPlease give a 🌟 Star if you like this project!\n\n## Sponsor\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.swiftproxy.net\u002F?ref=anotiawang\">\n\u003Cimg width=\"415\" alt=\"image\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAnotiaWang_deep-research-web-ui_readme_a94471bab83d.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n**Unlock Reliable Proxy Services with Swiftproxy**\n\nWith Swiftproxy, you can access high-performance, secure proxies to enhance your web automation, privacy, and data collection efforts. Our services are trusted by developers and businesses to scale scraping tasks and ensure a safe online experience. Get started today at Swiftproxy.net. Use the coupon `GHB5` to get 10% off!\n\n---\n\n\u003Cvideo width=\"500\" src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F8f9baa43-a74e-4613-aebb-1bcc29a686f0\" controls>\u003C\u002Fvideo>\n\n## Recent updates\n\n25\u002F07\u002F24\n\n- Added: Research history management - Export\u002Fimport individual history records, delete all records\n\n25\u002F07\u002F23\n\n- Added: Server Mode - Deploy with environment variables, users don't need to configure API keys\n\n25\u002F06\u002F26\n\n- Added: Provider 302.AI support\n\n25\u002F04\u002F06\n\n- Added: Use Google PSE for web search\n\n25\u002F03\u002F09\n\n- Added: InifiniAI support\n- Improved LLM prompts\n- Improved error handling\n- Improved: Try to fetch model list even when no API key is provided\n\n25\u002F02\u002F27\n\n- Added: Citations in research report\n- Improved: Chinese output layout\n- Improved: Increased max width and breadth in the form\n- Fixed: Text overflow issues for web search node details\n- Fixed: general UI style issues\n\n25\u002F02\u002F24\n\n- Added: Fullscreen mode for the search flow. This helps you to focus on the search process better.\n- Changed: \"Export PDF\" now uses the browser's native print ability. This fixes layout issues and emilinates font problems.\n- Fixed: \"Context Size\" setting are not correctly applied\n\n25\u002F02\u002F22\n\n- Added: NL\u002FDutch translation\n- Added: Retry failed nodes in web search\n- Fixed: Web search node sometimes shows empty label and duplicated learnings\n- Fixed: Firecrawl now limits scrape content format to `Markdown`\n\n25\u002F02\u002F18 - 25\u002F02\u002F20\n\n- Added: \"advanced search\" and \"search topic\" support for Tavily\n- Added: custom endpoint support for Firecrawl\n- Fixed: overall bug fixes, less \"invalid JSON structure\" errors\n\n25\u002F02\u002F17\n\n- Added: set rate limits for web search\n- Added: set context length for AI model\n\n25\u002F02\u002F16\n\n- Refactored the search visualization using VueFlow\n- Style & bug fixes\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Older updates\u003C\u002Fsummary>\n\n25\u002F02\u002F15\n\n- Added AI providers DeepSeek, OpenRouter and Ollama; Added web search provider Firecrawl\n- Supported checking project updates\n- Supported regenerating reports\n- General fixes\n\n25\u002F02\u002F14\n\n- Supported reasoning models like DeepSeek R1\n- Improved compatibility with more models & error handling\n\n25\u002F02\u002F13\n\n- Significantly reduced bundle size\n- Supported searching in different languages\n- Added Docker support\n- Fixed \"export as PDF\" issues\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## How to use\n\nLive demo: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeep-research.ataw.top\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fdeep-research.ataw.top\u003C\u002Fa>\n\n### Self hosted\n\n#### Server Mode (Recommended)\nDeploy with environment variables - users don't need to configure API keys:\n\n**Using Docker with environment variables:**\n\n```bash\ndocker run -p 3000:3000 \\\n  -e NUXT_PUBLIC_SERVER_MODE=true \\\n  -e NUXT_AI_API_KEY=your-ai-api-key \\\n  -e NUXT_WEB_SEARCH_API_KEY=your-search-api-key \\\n  -e NUXT_PUBLIC_AI_PROVIDER=openai-compatible \\\n  -e NUXT_PUBLIC_AI_MODEL=gpt-4o-mini \\\n  -e NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_PROVIDER=tavily \\\n  anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\n**Using Docker with .env file:**\n\n```bash\n# Create .env file with your configuration\ndocker run -p 3000:3000 --env-file .env anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\n#### Client Mode (Traditional)\nUsers configure their own API keys in the browser:\n\nOne-click deploy with [EdgeOne Pages](https:\u002F\u002Fedgeone.ai\u002Fproducts\u002Fpages):\n\n[![Deploy with EdgeOne Pages](https:\u002F\u002Fcdnstatic.tencentcs.com\u002Fedgeone\u002Fpages\u002Fdeploy.svg)](https:\u002F\u002Fedgeone.ai\u002Fpages\u002Fnew?from=github&template=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui&from=github)\n\nUse pre-built Docker image:\n\n```bash\ndocker run -p 3000:3000 --name deep-research-web -d anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\nUse self-built Docker image:\n\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui\ncd deep-research-web-ui\ndocker build -t deep-research-web .\ndocker run -p 3000:3000 --name deep-research-web -d deep-research-web\n```\n\n### Environment Variables\n\n#### Server Mode Configuration\n| Variable | Description | Default |\n|----------|-------------|---------|\n| `NUXT_PUBLIC_SERVER_MODE` | Enable server mode | `false` |\n| `NUXT_AI_API_KEY` | AI provider API key | - |\n| `NUXT_AI_API_BASE` | AI provider base URL | - |\n| `NUXT_WEB_SEARCH_API_KEY` | Web search API key | - |\n| `NUXT_WEB_SEARCH_API_BASE` | Web search base URL | - |\n\n#### Public Configuration (Server Mode)\n| Variable | Description | Default |\n|----------|-------------|---------|\n| `NUXT_PUBLIC_AI_PROVIDER` | AI provider type | `openai-compatible` |\n| `NUXT_PUBLIC_AI_MODEL` | AI model name | `gpt-4o-mini` |\n| `NUXT_PUBLIC_AI_CONTEXT_SIZE` | Context size | `128000` |\n| `NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_PROVIDER` | Search provider | `tavily` |\n| `NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_CONCURRENCY_LIMIT` | Max concurrency | `2` |\n| `NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_SEARCH_LANGUAGE` | Search language | `en` |\n| `NUXT_PUBLIC_TAVILY_ADVANCED_SEARCH` | Use Tavily advanced search | `false` |\n| `NUXT_PUBLIC_TAVILY_SEARCH_TOPIC` | Tavily search topic | `general` |\n| `NUXT_PUBLIC_GOOGLE_PSE_ID` | Google PSE ID | - |\n\n---\n\n## Developing\n\n### Setup\n\nMake sure to install dependencies:\n\n```bash\npnpm install\n```\n\n## Development Server\n\nStart the development server on `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`:\n\n```bash\npnpm dev\n```\n\n## Production\n\nBuild the application for production:\n\nIf you want to deploy a SSR application:\n\n```bash\npnpm build\n```\n\nIf you want to deploy a static, SSG application:\n\n```bash\npnpm generate\n```\n\nLocally preview production build:\n\n```bash\npnpm preview\n```\n\nCheck out the [deployment documentation](https:\u002F\u002Fnuxt.com\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fdeployment) for more information.\n\n## License\n\nMIT\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAnotiaWang_deep-research-web-ui_readme_7c3878732790.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#AnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui&Date)\n","# 深度研究 Web UI\n\n[English | [中文](README_zh.md)]\n\n这是 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdzhng\u002Fdeep-research 的一个 Web 界面，并进行了一些改进和修复。\n\n特性：\n\n- 🚀 **安全可靠**：所有内容（配置、API 请求等）都仅在您的浏览器本地运行\n- 🕙 **实时反馈**：实时流式显示 AI 响应，并同步更新到界面\n- 🌳 **搜索可视化**：以树状结构展示研究过程，支持多语言搜索\n- 📄 **导出为 PDF**：可将最终的研究报告导出为 Markdown 或 PDF 格式\n- 🤖 **支持更多模型**：采用纯文本提示词，而非较新的、尚未广泛支持的功能（如结构化输出），从而确保兼容更多尚未跟进最新 OpenAI 功能的服务提供商\n- 🐳 **Docker 支持**：只需一条命令即可在您的环境中部署\n- 🔧 **服务器模式**：通过环境变量部署，用户无需手动配置 API 密钥\n\n当前支持的服务提供商：\n\n- AI：OpenAI 兼容、SiliconFlow、Infiniai、DeepSeek、OpenRouter、Ollama 等\n- 网络搜索：Tavily（每月 1000 次免费额度）、Firecrawl（云端\u002F自托管）\n\n如果您喜欢这个项目，请给个 🌟 星标！\n\n## 赞助商\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.swiftproxy.net\u002F?ref=anotiawang\">\n\u003Cimg width=\"415\" alt=\"image\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAnotiaWang_deep-research-web-ui_readme_a94471bab83d.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n**使用 Swiftproxy 解锁可靠的代理服务**\n\n借助 Swiftproxy，您可以访问高性能、安全的代理，以增强您的网页自动化、隐私保护和数据采集能力。我们的服务深受开发者和企业的信赖，能够帮助您扩展爬虫任务并确保安全的在线体验。立即访问 Swiftproxy.net 开始使用！使用优惠码 `GHB5` 可享受 10% 折扣！\n\n---\n\n\u003Cvideo width=\"500\" src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F8f9baa43-a74e-4613-aebb-1bcc29a686f0\" controls>\u003C\u002Fvideo>\n\n## 最新更新\n\n2024年7月25日\n\n- 新增：研究历史管理——可导出\u002F导入单个历史记录，或删除所有记录\n- 新增：服务器模式——通过环境变量部署，用户无需配置 API 密钥\n\n2023年7月25日\n\n- 新增：302.AI 提供商支持\n\n2024年6月26日\n\n- 新增：Google PSE 用于网络搜索\n\n2024年4月6日\n\n- 新增：InifiniAI 支持\n- 优化了 LLM 提示词\n- 改进了错误处理\n- 即使未提供 API 密钥，也会尝试获取模型列表\n\n2024年2月27日\n\n- 新增：研究报告中的引用\n- 改进了中文输出布局\n- 增加了表单的最大宽度和深度\n- 修复了网络搜索节点详情中的文本溢出问题\n- 修复了整体 UI 风格问题\n\n2024年2月24日\n\n- 新增：搜索流程的全屏模式，帮助您更专注地进行搜索\n- 更改：“导出 PDF”现使用浏览器原生打印功能，解决了布局问题并消除了字体问题\n- 修复：“上下文大小”设置未正确应用\n\n2024年2月22日\n\n- 新增：荷兰语\u002F法语翻译\n- 新增：重试网络搜索失败的节点\n- 修复：网络搜索节点有时会显示空标签和重复的学习内容\n- 修复：Firecrawl 现在将抓取内容格式限制为 `Markdown`\n\n2024年2月18日至20日\n\n- 新增：Tavily 的“高级搜索”和“搜索主题”支持\n- 新增：Firecrawl 自定义端点支持\n- 修复：整体 Bug，减少了“无效 JSON 结构”的错误\n\n2024年2月17日\n\n- 新增：设置网络搜索的速率限制\n- 新增：设置 AI 模型的上下文长度\n\n2024年2月16日\n\n- 使用 VueFlow 重构了搜索可视化\n- 优化了样式并修复了 Bug\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>旧版更新\u003C\u002Fsummary>\n\n2024年2月15日\n\n- 新增 DeepSeek、OpenRouter 和 Ollama 等 AI 提供商；新增 Firecrawl 网络搜索提供商\n- 支持检查项目更新\n- 支持重新生成报告\n- 通用修复\n\n2024年2月14日\n\n- 支持 DeepSeek R1 等推理模型\n- 提高了与更多模型的兼容性及错误处理能力\n\n2024年2月13日\n\n- 大幅缩减了打包体积\n- 支持多语言搜索\n- 新增 Docker 支持\n- 修复了“导出为 PDF”的问题\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 使用方法\n\n在线演示： \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeep-research.ataw.top\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fdeep-research.ataw.top\u003C\u002Fa>\n\n### 自行部署\n\n#### 服务器模式（推荐）\n通过环境变量部署，用户无需配置 API 密钥：\n\n**使用 Docker 和环境变量：**\n\n```bash\ndocker run -p 3000:3000 \\\n  -e NUXT_PUBLIC_SERVER_MODE=true \\\n  -e NUXT_AI_API_KEY=your-ai-api-key \\\n  -e NUXT_WEB_SEARCH_API_KEY=your-search-api-key \\\n  -e NUXT_PUBLIC_AI_PROVIDER=openai-compatible \\\n  -e NUXT_PUBLIC_AI_MODEL=gpt-4o-mini \\\n  -e NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_PROVIDER=tavily \\\n  anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\n**使用 Docker 和 .env 文件：**\n\n```bash\n# 创建包含配置的 .env 文件\ndocker run -p 3000:3000 --env-file .env anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\n#### 客户端模式（传统方式）\n用户需在浏览器中自行配置 API 密钥：\n\n一键部署，使用 [EdgeOne Pages](https:\u002F\u002Fedgeone.ai\u002Fproducts\u002Fpages)：\n\n[![使用 EdgeOne Pages 部署](https:\u002F\u002Fcdnstatic.tencentcs.com\u002Fedgeone\u002Fpages\u002Fdeploy.svg)](https:\u002F\u002Fedgeone.ai\u002Fpages\u002Fnew?from=github&template=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui&from=github)\n\n使用预构建的 Docker 镜像：\n\n```bash\ndocker run -p 3000:3000 --name deep-research-web -d anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\n使用自建 Docker 镜像：\n\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui\ncd deep-research-web-ui\ndocker build -t deep-research-web .\ndocker run -p 3000:3000 --name deep-research-web -d deep-research-web\n```\n\n### 环境变量\n\n#### 服务器模式配置\n| 变量 | 描述 | 默认值 |\n|----------|-------------|---------|\n| `NUXT_PUBLIC_SERVER_MODE` | 启用服务器模式 | `false` |\n| `NUXT_AI_API_KEY` | AI 提供商 API 密钥 | — |\n| `NUXT_AI_API_BASE` | AI 提供商基础 URL | — |\n| `NUXT_WEB_SEARCH_API_KEY` | 网络搜索 API 密钥 | — |\n| `NUXT_WEB_SEARCH_API_BASE` | 网络搜索基础 URL | — |\n\n#### 公开配置（服务器模式）\n| 变量 | 描述 | 默认值 |\n|----------|-------------|---------|\n| `NUXT_PUBLIC_AI_PROVIDER` | AI 提供商类型 | `openai-compatible` |\n| `NUXT_PUBLIC_AI_MODEL` | AI 模型名称 | `gpt-4o-mini` |\n| `NUXT_PUBLIC_AI_CONTEXT_SIZE` | 上下文大小 | `128000` |\n| `NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_PROVIDER` | 网络搜索提供商 | `tavily` |\n| `NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_CONCURRENCY_LIMIT` | 最大并发数 | `2` |\n| `NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_SEARCH_LANGUAGE` | 搜索语言 | `en` |\n| `NUXT_PUBLIC_TAVILY_ADVANCED_SEARCH` | 是否使用 Tavily 高级搜索 | `false` |\n| `NUXT_PUBLIC_TAVILY_SEARCH_TOPIC` | Tavily 搜索主题 | `general` |\n| `NUXT_PUBLIC_GOOGLE_PSE_ID` | Google PSE ID | — |\n\n---\n\n## 开发\n\n### 设置\n\n请确保安装依赖：\n\n```bash\npnpm install\n```\n\n## 开发服务器\n\n在 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000` 启动开发服务器：\n\n```bash\npnpm dev\n```\n\n## 生产环境\n\n构建生产环境应用：\n\n如果你想部署一个 SSR 应用：\n\n```bash\npnpm build\n```\n\n如果你想部署一个静态的 SSG 应用：\n\n```bash\npnpm generate\n```\n\n本地预览生产构建：\n\n```bash\npnpm preview\n```\n\n更多相关信息，请查看[部署文档](https:\u002F\u002Fnuxt.com\u002Fdocs\u002Fgetting-started\u002Fdeployment)。\n\n## 许可证\n\nMIT\n\n## 星标历史\n\n[![星标历史图表](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAnotiaWang_deep-research-web-ui_readme_7c3878732790.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#AnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui&Date)","# deep-research-web-ui 快速上手指南\n\ndeep-research-web-ui 是一个基于 Web 的深度学习研究界面，支持本地运行、实时反馈、搜索过程可视化及报告导出。所有配置和 API 请求均在浏览器本地完成，确保数据安全。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：支持 Linux、macOS、Windows（需安装 Docker 或 Node.js）\n- **前置依赖**：\n  - Docker（推荐用于一键部署）\n  - 或 Node.js v18+ 与 pnpm（用于本地开发）\n- **网络要求**：需能访问所选 AI 提供商（如 OpenAI、DeepSeek 等）和搜索引擎（如 Tavily、Firecrawl）\n\n> 💡 国内用户建议使用支持中文的模型（如 DeepSeek、SiliconFlow）并配置相应的 API Key。\n\n## 安装步骤\n\n### 方式一：Docker 部署（推荐）\n\n#### 服务端模式（无需用户配置密钥）\n\n创建 `.env` 文件，填入你的配置：\n\n```bash\nNUXT_PUBLIC_SERVER_MODE=true\nNUXT_AI_API_KEY=your-ai-api-key\nNUXT_WEB_SEARCH_API_KEY=your-search-api-key\nNUXT_PUBLIC_AI_PROVIDER=openai-compatible\nNUXT_PUBLIC_AI_MODEL=gpt-4o-mini\nNUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_PROVIDER=tavily\n```\n\n启动容器：\n\n```bash\ndocker run -p 3000:3000 --env-file .env anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\n或直接通过命令行传入环境变量：\n\n```bash\ndocker run -p 3000:3000 \\\n  -e NUXT_PUBLIC_SERVER_MODE=true \\\n  -e NUXT_AI_API_KEY=your-ai-api-key \\\n  -e NUXT_WEB_SEARCH_API_KEY=your-search-api-key \\\n  -e NUXT_PUBLIC_AI_PROVIDER=openai-compatible \\\n  -e NUXT_PUBLIC_AI_MODEL=gpt-4o-mini \\\n  -e NUXT_PUBLIC_WEB_SEARCH_PROVIDER=tavily \\\n  anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\n#### 客户端模式（用户在浏览器中自行配置密钥）\n\n```bash\ndocker run -p 3000:3000 --name deep-research-web -d anotia\u002Fdeep-research-web:latest\n```\n\n### 方式二：本地源码构建（可选）\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui\ncd deep-research-web-ui\npnpm install\npnpm dev\n```\n\n访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000` 即可使用。\n\n## 基本使用\n\n1. 打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`（或你部署的服务器地址）。\n2. 若为**客户端模式**，在设置页面填写：\n   - AI 提供商 API Key（如 DeepSeek、OpenRouter 等）\n   - 网络搜索 API Key（如 Tavily 或 Firecrawl）\n3. 在主页输入研究主题（例如：“2025 年人工智能发展趋势”），选择语言（支持中文）。\n4. 点击开始，系统将自动执行多轮搜索与分析，并以树状图展示研究过程。\n5. 研究完成后，可点击\"Export as PDF\"导出 Markdown 或 PDF 格式报告。\n\n> ✅ 提示：支持断点重试、历史记录管理、全屏专注模式等功能，适合深度研究场景。","某科技公司的市场分析师需要在两天内完成一份关于“全球固态电池供应链最新突破”的深度竞品分析报告，以支持高层战略决策。\n\n### 没有 deep-research-web-ui 时\n- **信息搜集碎片化**：分析师需手动在多个搜索引擎和新闻网站间切换，反复复制粘贴链接，难以系统性覆盖多语言源（如中日韩技术论文）。\n- **过程黑盒不可控**：无法直观看到 AI 是如何推导结论的，若结果不准确，难以定位是搜索关键词偏差还是资料源过时，排查成本极高。\n- **报告整理耗时久**：从杂乱的网络摘要到形成逻辑严密的文档，需花费数小时人工清洗数据、补充引用来源并调整格式，极易出现疏漏。\n- **隐私与配置顾虑**：团队担心将敏感调研课题上传至第三方云端服务，且每位成员单独配置 API 密钥繁琐且存在泄露风险。\n\n### 使用 deep-research-web-ui 后\n- **自动化深度挖掘**：只需输入一个主题，工具自动结合 Tavily 或 Firecrawl 进行多轮迭代搜索，实时抓取并整合全球多语种的一手技术资料。\n- **全流程可视化追踪**：通过树状结构清晰展示每一步搜索路径和推理逻辑，分析师可实时监控进度，并对特定失败的搜索节点进行重试或修正。\n- **一键生成专业报告**：系统自动汇总带引用的完整研究报告，支持直接导出为排版精美的 PDF 或 Markdown 文件，将整理时间从数小时压缩至几分钟。\n- **本地安全部署**：利用 Docker 一键部署服务端模式，所有配置和数据流转均在企业内部环境完成，既免去了员工配置密钥的麻烦，又确保了数据绝对安全。\n\ndeep-research-web-ui 将原本需要数天的人工情报搜集工作转化为可视化的自动化流程，让研究人员能专注于洞察分析而非数据搬运。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAnotiaWang_deep-research-web-ui_30097136.png","AnotiaWang","WangYK","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FAnotiaWang_6452728c.jpg","TypeError: Cannot read property of undefined (reading 'bio')","@Tencent","China",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAnotiaWang",[81,85,89,93,97],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"TypeScript","#3178c6",50,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Vue","#41b883",46.6,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"JavaScript","#f1e05a",2.7,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Dockerfile","#384d54",0.4,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"CSS","#663399",0.2,2171,300,"2026-04-05T18:13:41","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":107,"python":105,"dependencies":108},"该项目为前端 Web UI，主要依赖浏览器运行或通过 Docker\u002FNode.js 部署。无需本地 GPU 或特定 Python 环境。支持通过环境变量配置服务端模式（Server Mode），此时 API 密钥由服务器管理；也支持客户端模式（Client Mode），用户在浏览器自行配置密钥。推荐使用 Docker 一键部署。",[109,110,111],"Node.js (隐含，基于 Nuxt\u002FVue)","pnpm","Docker (可选)",[14,15,13,35,113],"其他",[115,116,117,118,119,120,121,122],"agent","ai","gpt","nuxt","openai","research","web","free","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T15:55:33.782353",[],[127,132,137,142,147,152,157,162,167,172],{"id":128,"version":129,"summary_zh":130,"released_at":131},117629,"v1.2.0","- 新增：服务端模式 - 通过环境变量部署，用户无需配置 API 密钥\r\n- 新增：支持 AI 供应商 302.AI\r\n- 新增：AI 供应商支持 302.AI\r\n- 新增：服务端模式 - 通过环境变量部署，用户无需配置 API 密钥\r\n\r\n**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAnotiaWang\u002Fdeep-research-web-ui\u002Fcompare\u002Fv1.1.9...v1.2.0","2025-07-23T14:56:38",{"id":133,"version":134,"summary_zh":135,"released_at":136},117630,"v1.1.9","- 新增：搜索引擎支持 Google PSE\r\n- 改进：联网搜索的异常处理","2025-04-06T03:31:35",{"id":138,"version":139,"summary_zh":140,"released_at":141},117631,"v1.1.8","- 新增：支持 InfiniAI 人工智能供应商\n- 改进：优化了大模型的提示词（prompts）\n- 改进：增强了错误处理机制\n- 改进：即使未提供 API 密钥，也会尝试获取模型列表","2025-03-09T15:38:48",{"id":143,"version":144,"summary_zh":145,"released_at":146},117632,"v1.1.7","- 🌟 新增：研究报告中新增了来源引用信息\n- 改进：改善了中文的输出格式\n- 改进：在“研究主题”表单中开放了更高的“深度”和“广度”（也可以手动填入更大的值）\n- 修复：修复了搜索节点详情可能出现文字溢出的问题\n- 其它：界面样式改进","2025-02-27T05:24:29",{"id":148,"version":149,"summary_zh":150,"released_at":151},117633,"v1.1.5","- 改动：“导出 PDF”功能改为使用浏览器原生的打印能力，这样能确保排版和展示的一致，并且不再需要单独下载中文字体。\n- 修复：“上下文大小”设置未生效问题","2025-02-24T14:27:25",{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},117634,"v1.1.4","- 新增：搜索流程图支持放大到全屏。可以更方便地追踪整个搜索流程了。\n- 修复：使用 GitHub 新推出的 arm64 runner 加速 Docker 镜像构建","2025-02-24T10:12:39",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},117635,"v1.1.3","- 新增：荷兰语（NL）翻译\r\n- 新增：支持重试搜索失败的节点\r\n- 修复：网页搜索节点有时会显示空的搜索词和重复的结论内容\r\n- 修复：Firecrawl 现在限制抓取内容格式为 `Markdown`","2025-02-22T07:32:58",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},117636,"v1.1.2","- 新增：Tavily 支持“高级搜索”和“搜索领域”选项\n- 新增：Firecrawl 支持自定义 API 端点\n- 修复：整体 bug 修复，减少了“无效 JSON 结构”错误的发生\n- Tavily 支持配置“高质量搜索”和“搜索领域”选项\n- Firecrawl 支持自部署\n- 总体稳定性改进，降低了出现“无效 JSON 结构”错误的概率","2025-02-20T07:04:25",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},117637,"v1.1.1","- 新增：为网页搜索设置速率限制\n- 新增：为AI模型设置上下文长度\n- 支持设置模型上下文长度\n- 支持限制联网搜索的并发数","2025-02-17T08:46:47",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},117638,"v1.1.0","## 变更内容 \u002F 更新日志\r\n\r\n\u003Cvideo width=\"500\" src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F8f9baa43-a74e-4613-aebb-1bcc29a686f0\" controls>\u003C\u002Fvideo>\r\n\r\n\r\n### 2016年2月25日\r\n\r\n- 使用 VueFlow 重构了搜索可视化功能\r\n- 一些样式和 bug 修复\r\n\r\n### 2015年2月25日\r\n\r\n- 新增 AI 提供商 DeepSeek、OpenRouter 和 Ollama；新增联网搜索提供商 Firecrawl\r\n- 支持检查项目更新\r\n- 支持重新生成报告\r\n- 一般性优化和改进\r\n\r\n### 2014年2月25日\r\n\r\n- 支持 DeepSeek R1 等思维链模型\r\n- 改进了模型兼容性，改进异常处理\r\n\r\n2013年2月25日\r\n\r\n- 大幅缩减了网页体积\r\n- 支持配置搜索时使用的语言\r\n- 支持 Docker 部署\r\n- 修复“导出 PDF”不可用的问题","2025-02-16T13:43:59"]