[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Kanaries--Rath":3,"tool-Kanaries--Rath":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",154349,2,"2026-04-13T23:32:16",[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。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"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":72,"owner_avatar_url":73,"owner_bio":74,"owner_company":75,"owner_location":75,"owner_email":76,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":114,"forks":115,"last_commit_at":116,"license":117,"difficulty_score":32,"env_os":118,"env_gpu":118,"env_ram":118,"env_deps":119,"category_tags":124,"github_topics":125,"view_count":32,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":144,"updated_at":145,"faqs":146,"releases":177},7337,"Kanaries\u002FRath","Rath","Next generation of automated data exploratory analysis and visualization platform.","Rath 是一款新一代开源自动化数据探索与可视化平台，旨在成为 Tableau 等传统工具的智能替代方案。它核心解决了数据分析过程中手动操作繁琐、洞察发现困难以及可视化门槛高的问题。通过内置的增强分析引擎，Rath 能够自动扫描数据集，智能识别数据中的模式、关键洞察乃至因果关系，并依据“最小化视觉感知误差”原则，一键生成高质量的多维图表，让用户从重复的绘图工作中解放出来，专注于数据背后的业务逻辑。\n\n这款工具非常适合希望提升效率的数据科学家、分析师，以及不具备深厚编程背景但需要进行深度数据挖掘的研究人员或业务人员。无论是快速验证假设还是制作专业报告，Rath 都能提供极大便利。其独特的技术亮点在于提供了“自动驾驶”与“副驾驶”双模式：既支持全自动的一键式数据探索，也允许用户通过自然语言提问或与系统交互来引导分析方向，实现人机协作。此外，作为开源项目，Rath 拥有活跃的社区支持和灵活的扩展性，是现代化数据工作流中得力的智能助手。","![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Frath-main-banner2.png)\n\n\u003Cdiv id=\"header\" align=\"center\">\n  \u003Cdiv id=\"badges\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fcompany\u002Fkanaries-data\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLinkedIn-blue?style=flat-square&logo=linkedin&logoColor=white\" alt=\"Follow RATH on LinkedIn\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@kanaries_data\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FYouTube-red?style=flat-square&logo=youtube&logoColor=white\" alt=\"Follow RATH on Youtube\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fkanaries_data\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FTwitter-blue?style=flat-square&logo=twitter&logoColor=white\" alt=\"Follow RATH on Twitter\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@kanaries_data\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMedium-grey?style=flat-square&logo=medium&logoColor=white\" alt=\"Read about RATH on medium\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FZ4ngFWXz2U\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-indigo?style=flat-square&logo=discord&logoColor=white\" alt=\"Join RATH on Discord\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca 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insights with powerful auto-generated multi-dimensional data visualization.\n\n> RATH generates\u002Frecommends visualizations based on minimize visual perception error of information in visualizations.\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F22167673\u002F234053551-24e0f1c9-1efb-4250-a2f8-dbf148f5f4d0.mp4\n\n\n> [!TIP]\n> If you want more AI features, we also build [runcell](https:\u002F\u002Fruncell.dev), an AI Code Agent in Jupyter that understands your code\u002Fdata\u002Fcells and generate code, execute cells and take actions for you. It can be used in jupyter lab with `pip install runcell`\n\n\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F9ec64252-864d-4bd1-8755-83f9b0396d38\n\n\n\n## Get started\n\nGet started with RATH now!\n- 🚀 [Sandbox demo for parts of features](https:\u002F\u002Frath.kanaries.net)\n- 📖 [Read RATH Docs](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net)\n- [Video introducing RATH's data painter](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FdjqePNyhz7w)\n\n\n## Features\n+ 🤖 [AutoPilot for Data Exploration](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fautomated-data-insight): Get Insights with One Click! Augmented analytic engine for discovering patterns, insights, and causals. A fully-automated way to explore and visualize dataset with one click.\n\n- 🛠 [Copilot for Data Exploration](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fdata-exploration-copilot): RATH will work as your copilot in data science, learn your intends and generate relevant recommendations.\n\n- Natural Language interface: Ask questions in natural language to get answers\u002Fvisualizations from your data.\n\n+ AutoVis: RATH will generate the best visualization for the data you selected. It makes you focus on data and variables, not how to make a visualization.\n\n- 👓 [Data Wrangler](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fprepare-data\u002Fextract-text-patterns): Automated data wrangler for generating summary of the data and data transformation.\n\n- 🎨 [Data Painter](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fdata-painter): An interactive, instinctive yet powerful tool for exploratory data analysis by directly coloring your data, with further analytical features. Watch [this video](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FdjqePNyhz7w) demonstrating about how to discover data insights with Data Painter.\n\n- :bar_chart: Dashboard: Build a beautiful interactive data dashboard (including a automated dashboard designer which can provide suggestions to your dashboard).\n\n- Causal Analysis: Identify and examine the causal relationship between variables, which can help explore the data, create better prediction models and make business decission.\n\n\n## Walkthroughs\n\n### Import data from online databases or CSV\u002FJSON files.\n\n[![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fds-create.png)](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fconnect-your-data)\n\n\n### View statistics from your data source\n\n[![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fdata-profiling-readme.gif)](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fprepare-data\u002Fdata-profiling#data-profiling-with-rath)\n\n### Data Preparation\n\nRATH support data preparation with black magic like predictive transformation operations. It will automatically generate suggestions of transformations and cleaning, etc.\n\n[![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Ftext-pattern-general.gif)](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fprepare-data\u002Fdata-transformation)\n\n### One-click automated data analysis with visualizations\n\nAugmented analytic engine for discovering patterns, insights, and causals. A fully-automated way to explore and visualize dataset with one click.\n\n\n[![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fautopilot.gif)](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fautomated-data-insight)\n\n### Use RATH as your Copilot in Data Exploration\n\nRATH will work as your copilot in data science, learn your intends and generate relevant recommendations.\n\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F22167673\u002F234018034-c7441549-e83b-4f5e-94c7-f772527a7094.mp4\n\n\n\n### Ask about your data\n\nAsk questions about your data, RATH integrates with GPT to generate answers and visualizations.\n\n![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fask-rath.gif)\n\n### Manually explore your data with drag and drop:\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fexplore-data-graphic-walker\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fgraphic-walker.gif\" alt=\"Manually explore your data with a Tableau-like UI\">\u003C\u002Fa>\n\n> Manual Exploration is an independent embedding module. You can use it independently in your apps. For more details, refer to the README.md in in `packages\u002Fgraphic-walker\u002FREADME.md`.\n>\n> Install Graphic Walker\n> ```bash\n> yarn add @kanaries\u002Fgraphic-walker\n> # or\n> npm i --save @kanaries\u002Fgraphic-walker\n> ```\n\n### :sparkles: Interactive data analysis workflow by data painting\n\n[Data Painter Video 🔥 on Youtube](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FdjqePNyhz7w)\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fdata-painter\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fdata-painter.gif\" alt=\"Interactive data analysis by painting\">\u003C\u002Fa>\n\n### 🌅 Causal Analysis (Alpha stage)\n\nCausal analysis could be defined as the way to identify and examine the causal relationship between variables, which can help explore the data, create better prediction models and make business decision.\n\nRATH's causal analysis feature include:\n- Causal Discovery\n- Editable graphical causal models\n- Causal interpretability\n- Interactive tools for deeper exploration\n- What-if analysis\n\n![Causal Analysis](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fcausal-feature.png)\n\nFor more about Causal Analysis features, refer to [RATH Docs](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fdiscover-causals\u002Fcausal-analysis).\n\n## Supported Databases\n\nRATH supports a wide range of data sources. Here are some of the major database solutions that you can connect to RATH:\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fathena.png\" alt=\"Amazon Athena\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fredshift.png\" alt=\"Amazon Redshift\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fspark.png\" alt=\"Apache Spark SQL\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fdoris.png\" alt=\"Apache Doris\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fclickhouse.png\" alt=\"Clickhouse\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fhive.png\" alt=\"Apache Hive\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fmysql.png\" alt=\"MySQL\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fpostgresql.png\" alt=\"Postgre SQL\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fimpala.png\" alt=\"Apache Impala\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fkylin.png\" alt=\"Apache Kylin\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Foracle.png\" alt=\"Oracle\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fairtable.png\" alt=\"AirTable\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\nIf you want to add support for more database types or data engines, feel free to [Contact us](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Fsupport)\n\n## Developer Documentation\n\nRATH software is in open alpha stage. We are working on improving its code and documentation.\n\nbuild script for client parts\n```bash\nyarn install\n\nyarn workspace rath-client build\n```\n\nIf you are using RATH for your project(s), please let us know what are you using it for by emailing us at  [support@kanaries.org](support@kanaries.org). Feedbacks are also welcomed. If you find a bug or have a feature request, please create an issue.\n\nWe encourage you to check out our [RATH Docs](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net) for references and guidance. \n\n## Project Status\n\n![Alt](https:\u002F\u002Frepobeats.axiom.co\u002Fapi\u002Fembed\u002F0aa0df006ea6857c02565043d39c2b0da5380f93.svg \"Repobeats analytics image\")\n\n## Community\n\n[Kanaries community](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Fcommunity) is a place to have open discussions on features, voice your ideas, or get help with general questions. Get onboard with us through the following channels:\n\nOur developer community is the backbone of the ongoing RATH project. We sincerely welcome you to [join our community](join), participate in the conversation and stay connected with us for the latest updates.\n- [Join our Slack](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fkanaries-community\u002Fshared_invite\u002Fzt-1pcosgbua-E_GBPawQOI79C41dPDyyvw)\n- [Join our Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FZ4ngFWXz2U)\n\nFeel free to [contribute to the RATH project](contribution-guide), submit any issues on our GitHub page, or split your grand new ideas in our chats.\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fkanaries-community\u002Fshared_invite\u002Fzt-1pcosgbua-E_GBPawQOI79C41dPDyyvw\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fslack.png\" alt=\"Join our Slack community\" width=\"200\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FZ4ngFWXz2U\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fdiscord.png\" alt=\"Join our Discord community\" width=\"200\"\u002F> \u003C\u002Fa>\n\n\n> Please consider sharing your experience or thoughts about [Kanaries RATH](https:\u002F\u002Fkanaries.net) with the border Open Source community. It really does help!\n\n[![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-reddit-red?style=flat-square&logo=reddit)](https:\u002F\u002Freddit.com\u002Fsubmit?url=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath&title=OpenSource%20Augmented%20Analytic%20BI%20Solution:%20Automated%20Exploratory%20Data%20Analysis%20for%20Data%20Science)\n[![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-hacker%20news-orange?style=flat-square&logo=ycombinator)](https:\u002F\u002Fnews.ycombinator.com\u002Fsubmitlink?u=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath)\n[![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-twitter-03A9F4?style=flat-square&logo=twitter)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fshare?url=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath&text=OpenSource%20Augmented%20Analytic%20BI%20Solution:%20Automated%20Exploratory%20Data%20Analysis%20for%20Data%20Science)\n[![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-facebook-1976D2?style=flat-square&logo=facebook)](https:\u002F\u002Fwww.facebook.com\u002Fsharer\u002Fsharer.php?u=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath)\n[![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-linkedin-3949AB?style=flat-square&logo=linkedin)](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002FshareArticle?url=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath&title=OpenSource%20Augmented%20Analytic%20BI%20Solution:%20Automated%20Exploratory%20Data%20Analysis%20for%20Data%20Science)\n\n## Contributions\n\nPlease check out the [Contributing to RATH guide](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Fcommunity\u002Fcontribution-guide)\nfor guidelines about how to proceed.\n\nThanks to all contributors :heart:\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkanaries\u002Frath\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FKanaries_Rath_readme_8b6671810f76.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n## LICENSE (AGPL)\nRath is an automated data analysis and visualization tool (auto-EDA). It is a free and open-source software licensed under the AGPL.\n\n---\n\nBranded icons are licensed under their copyright license.\n\u003Cbr>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Cstrong>Have fun with data!\u003C\u002Fstrong> ❤️\n\u003C\u002Fp>\n\n[⬆ Back to Top](#introduction)\n","![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Frath-main-banner2.png)\n\n\u003Cdiv id=\"header\" align=\"center\">\n  \u003Cdiv id=\"badges\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fcompany\u002Fkanaries-data\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLinkedIn-blue?style=flat-square&logo=linkedin&logoColor=white\" alt=\"关注RATH的LinkedIn\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@kanaries_data\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FYouTube-red?style=flat-square&logo=youtube&logoColor=white\" alt=\"关注RATH的Youtube\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fkanaries_data\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FTwitter-blue?style=flat-square&logo=twitter&logoColor=white\" alt=\"关注RATH的Twitter\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@kanaries_data\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMedium-grey?style=flat-square&logo=medium&logoColor=white\" alt=\"在Medium上阅读关于RATH的文章\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FZ4ngFWXz2U\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-indigo?style=flat-square&logo=discord&logoColor=white\" alt=\"加入RATH的Discord\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fkanaries-community\u002Fshared_invite\u002Fzt-1pcosgbua-E_GBPawQOI79C41dPDyyvw\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSlack-green?style=flat-square&logo=slack&logoColor=white\" alt=\"加入RATH的Slack\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa> \n  \u003C\u002Fdiv>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.gnu.org\u002Flicenses\u002Fagpl-3.0.en.html\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-AGPL-brightgreen?style=flat-square\" alt=\"AGPL许可证\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fstargazers\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FKanaries_Rath_readme_dbf9856b2291.png\" alt=\"RATH GitHub星标\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Ffork\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FKanaries_Rath_readme_e0420f3cc1cb.png\" alt=\"RATH GitHub分支\">\n  \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Factions\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Factions\u002Fworkflow\u002Fstatus\u002Fkanaries\u002Frath\u002Fauto-build.yml?branch=master&style=flat-square\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fch-resources.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Flang-icons\u002Ficon128px.png\" width=\"22px\" \u002F> 英文 | [日语](.\u002Fdocs\u002FREADME-jp.md) | [简体中文](.\u002Fdocs\u002FREADME-zh.md)\n\n## 简介\n\n**RATH** 不仅是 Tableau 等数据分析与可视化工具的开源替代品，它还通过增强分析引擎自动完成探索性数据分析流程，发现数据中的模式、洞察和因果关系，并以强大的自动生成多维数据可视化方式呈现这些洞察。\n\n> RATH 会基于最小化可视化中信息的视觉感知误差来生成或推荐可视化方案。\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F22167673\u002F234053551-24e0f1c9-1efb-4250-a2f8-dbf148f5f4d0.mp4\n\n\n> [!TIP]\n> 如果您需要更多 AI 功能，我们还开发了 [runcell](https:\u002F\u002Fruncell.dev)，这是一个 Jupyter 中的 AI 代码代理，能够理解您的代码、数据和单元格内容，并为您生成代码、执行单元格操作以及采取相应行动。您可以通过 `pip install runcell` 在 Jupyter Lab 中使用它。\n\n\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F9ec64252-864d-4bd1-8755-83f9b0396d38\n\n\n\n## 开始使用\n\n立即开始使用 RATH 吧！\n- 🚀 [部分功能的沙盒演示](https:\u002F\u002Frath.kanaries.net)\n- 📖 [阅读 RATH 文档](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net)\n- [介绍 RATH 数据绘图工具的视频](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FdjqePNyhz7w)\n\n\n## 功能\n+ 🤖 [数据探索自动驾驶仪](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fautomated-data-insight)：一键获取洞察！增强分析引擎可发现数据中的模式、洞察和因果关系。只需点击一下，即可全自动地探索和可视化数据集。\n\n- 🛠 [数据探索副驾驶](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fdata-exploration-copilot)：RATH 将作为您的数据科学副驾驶，学习您的意图并生成相关建议。\n\n- 自然语言界面：用自然语言提问，即可从您的数据中获得答案和可视化。\n\n+ AutoVis：RATH 会为您选择的数据生成最佳可视化效果。这让您可以专注于数据和变量，而不是如何制作可视化。\n\n- 👓 [数据整理器](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fprepare-data\u002Fextract-text-patterns)：自动化数据整理工具，用于生成数据摘要和进行数据转换。\n\n- 🎨 [数据绘图工具](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fdata-painter)：一款交互式、直观且功能强大的探索性数据分析工具，可通过直接为数据着色来进行分析，并提供进一步的分析功能。请观看[这段视频](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FdjqePNyhz7w)，了解如何使用数据绘图工具发现数据洞察。\n\n- :bar_chart: 仪表板：构建精美的交互式数据仪表板（包括一个自动化仪表板设计器，可为您的仪表板提供建议）。\n\n- 因果分析：识别并检验变量之间的因果关系，这有助于深入探索数据、建立更优的预测模型以及制定商业决策。\n\n\n## 操作指南\n\n### 从在线数据库或 CSV\u002FJSON 文件导入数据。\n\n[![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fds-create.png)](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fconnect-your-data)\n\n\n### 查看数据源的统计信息\n\n[![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fdata-profiling-readme.gif)](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fprepare-data\u002Fdata-profiling#data-profiling-with-rath)\n\n### 数据准备\n\nRATH 支持通过“黑魔法”般的预测性转换操作来进行数据准备。它会自动给出转换、清洗等操作的建议。\n\n[![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Ftext-pattern-general.gif)](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fprepare-data\u002Fdata-transformation)\n\n### 一键自动化数据分析及可视化\n\n增强分析引擎可发现数据中的模式、洞察和因果关系。只需点击一下，即可全自动地探索和可视化数据集。\n\n\n[![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fautopilot.gif)](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fautomated-data-insight)\n\n### 将 RATH 用作您的数据探索副驾驶\n\nRATH 将作为您的数据科学副驾驶，学习您的意图并生成相关建议。\n\n\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F22167673\u002F234018034-c7441549-e83b-4f5e-94c7-f772527a7094.mp4\n\n\n\n### 向 RATH 提问\n\n向 RATH 提问有关您的数据的问题，它与 GPT 集成，可生成答案和可视化。 \n\n![](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fask-rath.gif)\n\n### 通过拖放手动探索您的数据：\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fexplore-data-graphic-walker\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fgraphic-walker.gif\" alt=\"使用类似 Tableau 的界面手动探索您的数据\">\u003C\u002Fa>\n\n> 手动探索是一个独立的嵌入式模块。您可以在自己的应用中单独使用它。更多详情，请参阅 `packages\u002Fgraphic-walker\u002FREADME.md` 中的 README 文件。\n>\n> 安装 Graphic Walker\n> ```bash\n> yarn add @kanaries\u002Fgraphic-walker\n> # 或\n> npm i --save @kanaries\u002Fgraphic-walker\n> ```\n\n### :sparkles: 通过数据绘图实现交互式数据分析流程\n\n[Data Painter 视频 🔥 在 YouTube 上](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FdjqePNyhz7w)\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fexplore-data\u002Fdata-painter\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fdata-painter.gif\" alt=\"通过绘图进行交互式数据分析\">\u003C\u002Fa>\n\n### 🌅 因果分析（Alpha 阶段）\n\n因果分析可以定义为识别和检验变量之间因果关系的方法，这有助于探索数据、构建更优的预测模型以及制定商业决策。\n\nRATH 的因果分析功能包括：\n- 因果发现\n- 可编辑的图形化因果模型\n- 因果可解释性\n- 用于深入探索的交互式工具\n- 假设情景分析\n\n![因果分析](https:\u002F\u002Fdocs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Freadme\u002Fcausal-feature.png)\n\n有关因果分析功能的更多信息，请参阅 [RATH 文档](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Frath\u002Fdiscover-causals\u002Fcausal-analysis)。\n\n## 支持的数据库\n\nRATH 支持多种数据源。以下是一些您可以连接到 RATH 的主要数据库解决方案：\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fathena.png\" alt=\"Amazon Athena\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fredshift.png\" alt=\"Amazon Redshift\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fspark.png\" alt=\"Apache Spark SQL\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fdoris.png\" alt=\"Apache Doris\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fclickhouse.png\" alt=\"Clickhouse\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fhive.png\" alt=\"Apache Hive\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fmysql.png\" alt=\"MySQL\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fpostgresql.png\" alt=\"Postgre SQL\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fimpala.png\" alt=\"Apache Impala\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fkylin.png\" alt=\"Apache Kylin\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Foracle.png\" alt=\"Oracle\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fgithub-logos\u002Fairtable.png\" alt=\"AirTable\" border=\"0\" width=\"200\" height=\"80\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n如果您希望增加对更多数据库类型或数据引擎的支持，请随时 [联系我们](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Fsupport)。\n\n## 开发者文档\n\nRATH 软件目前处于开放 Alpha 阶段。我们正在不断完善其代码和文档。\n\n客户端部分的构建脚本：\n```bash\nyarn install\n\nyarn workspace rath-client build\n```\n\n如果您在项目中使用 RATH，请通过电子邮件 [support@kanaries.org](mailto:support@kanaries.org) 告诉我们您具体的应用场景。我们也非常欢迎您的反馈。如果您发现任何错误或有功能需求，请创建一个议题。\n\n我们鼓励您查阅我们的 [RATH 文档](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net)，以获取参考和指导。\n\n## 项目状态\n\n![Alt](https:\u002F\u002Frepobeats.axiom.co\u002Fapi\u002Fembed\u002F0aa0df006ea6857c02565043d39c2b0da5380f93.svg \"Repobeats 分析图像\")\n\n## 社区\n\n[Kanaries 社区](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Fcommunity) 是一个开放讨论功能、表达想法或获得一般问题帮助的地方。您可以通过以下渠道加入我们：\n\n我们的开发者社区是 RATH 项目持续发展的基石。我们诚挚地欢迎您 [加入我们的社区](join)，参与讨论，并随时关注我们的最新动态。\n- [加入我们的 Slack](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fkanaries-community\u002Fshared_invite\u002Fzt-1pcosgbua-E_GBPawQOI79C41dPDyyvw)\n- [加入我们的 Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FZ4ngFWXz2U)\n\n欢迎您 [为 RATH 项目做出贡献](contribution-guide)，在我们的 GitHub 页面提交任何问题，或在聊天中分享您的精彩创意。\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fkanaries-community\u002Fshared_invite\u002Fzt-1pcosgbua-E_GBPawQOI79C41dPDyyvw\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fslack.png\" alt=\"加入我们的 Slack 社区\" width=\"200\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FZ4ngFWXz2U\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fkanaries-docs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com\u002Fimg\u002Fdiscord.png\" alt=\"加入我们的 Discord 社区\" width=\"200\"\u002F> \u003C\u002Fa>\n\n\n> 请考虑与开源社区分享您对 [Kanaries RATH](https:\u002F\u002Fkanaries.net) 的体验或看法。这确实很有帮助！\n\n[![GitHub 仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-reddit-red?style=flat-square&logo=reddit)](https:\u002F\u002Freddit.com\u002Fsubmit?url=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath&title=OpenSource%20Augmented%20Analytic%20BI%20Solution:%20Automated%20Exploratory%20Data%20Analysis%20for%20Data%20Science)\n[![GitHub 仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-hacker%20news-orange?style=flat-square&logo=ycombinator)](https:\u002F\u002Fnews.ycombinator.com\u002Fsubmitlink?u=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath)\n[![GitHub 仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-twitter-03A9F4?style=flat-square&logo=twitter)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fshare?url=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath&text=OpenSource%20Augmented%20Analytic%20BI%20Solution:%20Automated%20Exploratory%20Data%20Analysis%20for%20Data%20Science)\n[![GitHub 仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-facebook-1976D2?style=flat-square&logo=facebook)](https:\u002F\u002Fwww.facebook.com\u002Fsharer\u002Fsharer.php?u=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath)\n[![GitHub 仓库星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fshare%20on-linkedin-3949AB?style=flat-square&logo=linkedin)](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002FshareArticle?url=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath&title=OpenSource%20Augmented%20Analytic%20BI%20Solution:%20Automated%20Exploratory%20Data%20Analysis%20for%20Data%20Science)\n\n## 贡献\n\n请查看 [RATH 贡献指南](https:\u002F\u002Fdocs.kanaries.net\u002Fcommunity\u002Fcontribution-guide)，了解具体的操作指引。\n\n感谢所有贡献者 :heart:\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkanaries\u002Frath\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FKanaries_Rath_readme_8b6671810f76.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n## 许可证 (AGPL)\nRath 是一款自动化数据分析与可视化工具（自动 EDA）。它是一款基于 AGPL 许可证的免费开源软件。\n\n---\n\n品牌图标依据其各自的版权许可使用。\n\u003Cbr>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Cstrong>尽情享受数据的乐趣吧！\u003C\u002Fstrong> ❤️\n\u003C\u002Fp>\n\n[⬆ 返回顶部](#introduction)","# Rath 快速上手指南\n\nRath 是一款开源的增强型数据分析与可视化工具，旨在通过自动化引擎发现数据中的模式、洞察和因果关系，并生成多维数据可视化图表。它不仅是 Tableau 等工具的开源替代方案，更提供了“自动驾驶”式的数据探索体验。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux\n*   **Node.js**：建议安装 LTS 版本（v16 或更高）\n*   **包管理器**：推荐使用 `yarn` (v1.22+) 或 `npm`\n*   **浏览器**：现代浏览器（Chrome, Edge, Firefox 等）用于查看可视化结果\n\n> **提示**：如果您希望直接在浏览器中体验部分功能而无需本地部署，可以访问 [Rath Sandbox Demo](https:\u002F\u002Frath.kanaries.net)。\n\n## 安装步骤\n\nRath 主要由客户端部分组成，以下是基于源码构建的安装流程：\n\n1.  **克隆项目仓库**\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath.git\n    cd Rath\n    ```\n\n2.  **安装依赖**\n    推荐使用 yarn 进行依赖安装，速度更快且兼容性更好：\n    ```bash\n    yarn install\n    ```\n    *(如果网络较慢，可配置国内镜像源：`yarn config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com`)*\n\n3.  **构建客户端**\n    执行以下命令构建 Rath 客户端部分：\n    ```bash\n    yarn workspace rath-client build\n    ```\n\n4.  **启动服务**\n    构建完成后，根据项目具体的启动脚本运行服务（通常为开发模式）：\n    ```bash\n    yarn dev\n    # 或者\n    npm run dev\n    ```\n    启动成功后，终端会显示本地访问地址（通常是 `http:\u002F\u002Flocalhost:xxxx`）。\n\n> **嵌入式使用**：如果您只想在自己的 React\u002FVue 项目中嵌入手动探索模块（Graphic Walker），可直接安装独立包：\n> ```bash\n> yarn add @kanaries\u002Fgraphic-walker\n> # 或\n> npm i --save @kanaries\u002Fgraphic-walker\n> ```\n\n## 基本使用\n\n安装启动后，您可以通过以下步骤完成一次完整的数据分析流程：\n\n### 1. 导入数据\n在界面中选择 **Connect Data**。Rath 支持多种数据源：\n*   **本地文件**：直接上传 CSV 或 JSON 文件。\n*   **数据库连接**：支持 MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Apache Doris, AWS Redshift 等主流数据库。\n\n### 2. 数据概览与清洗 (Data Profiling & Wrangling)\n导入数据后，Rath 会自动生成数据统计概要。\n*   查看字段分布、缺失值情况。\n*   利用 **Data Wrangler** 功能，系统会自动推荐数据转换和清洗操作（如文本模式提取、类型转换），一键应用即可。\n\n### 3. 一键自动探索 (AutoPilot)\n点击 **AutoPilot** 按钮，增强分析引擎将自动工作：\n*   自动发现数据中的异常值、相关性、聚类和因果关系。\n*   自动生成最佳匹配的可视化图表推荐列表。\n*   您只需浏览生成的洞察卡片，即可快速获取数据结论。\n\n### 4. 交互式探索 (Copilot & Data Painter)\n*   **自然语言问答**：在对话框中输入问题（例如：“展示销售额随时间的变化趋势”），Rath 结合 AI 生成对应的图表和答案。\n*   **数据画笔 (Data Painter)**：直接在数据表格上涂抹颜色标记感兴趣的数据子集，系统将立即针对该子集进行深入分析和可视化。\n*   **拖拽式制图**：类似 Tableau 的操作界面，将维度拖入行\u002F列，度量拖入标记卡，手动定制专属图表。\n\n### 5. 构建仪表盘\n将生成的关键图表保存并添加至 **Dashboard**，利用自动化仪表盘设计器调整布局，最终导出或分享您的交互式数据分析报告。","某电商数据分析师正面对一份包含百万行用户行为日志的原始数据集，急需在半天内找出导致近期转化率下滑的关键因素并向上级汇报。\n\n### 没有 Rath 时\n- **盲目试错耗时久**：需要手动编写大量 SQL 或 Python 代码来逐一清洗数据并尝试不同维度的组合，往往花费数小时却找不到明显异常。\n- **洞察依赖个人经验**：分析深度完全取决于分析师的直觉，容易遗漏隐藏的交叉维度关联（如“特定地区 + 特定设备”的组合异常）。\n- **可视化制作繁琐**：发现线索后，需切换至 Tableau 或 Excel 重新绘图调整配色与布局，报告产出效率极低。\n- **因果推断困难**：难以区分数据波动是随机噪声还是真实趋势，缺乏自动化的统计显著性验证支持。\n\n### 使用 Rath 后\n- **一键自动探索**：导入数据后点击\"AutoPilot\"，Rath 瞬间自动扫描全量数据，直接高亮显示转化率下滑与“新版本 iOS 客户端”的强相关性。\n- **智能发现隐藏模式**：增强分析引擎主动推送人类容易忽略的多维因果关系，无需预设假设即可发现深层洞察。\n- **图表自动生成**：基于最小化视觉感知误差原则，Rath 直接为每个关键洞察匹配最佳可视化图表，省去手动制图环节。\n- **自然语言交互**：遇到不懂的图表可直接用中文提问“为什么这个群体下降最严重？”，Rath 即时生成解释并下钻数据细节。\n\nRath 将原本需要数天的“猜测 - 验证”循环压缩为分钟级的自动化发现过程，让数据分析师从繁琐的制表工作中解放，专注于决策本身。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FKanaries_Rath_b9774768.png","Kanaries","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FKanaries_7dfe81f2.png","Make visual exploration accessible for everyone",null,"support@kanaries.org","kanaries_data","https:\u002F\u002Fkanaries.net","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries",[81,85,89,93,97,101,105,108,111],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"TypeScript","#3178c6",73.2,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",14.1,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"JavaScript","#f1e05a",11.1,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",1.2,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"HTML","#e34c26",0.2,{"name":102,"color":103,"percentage":104},"CSS","#663399",0.1,{"name":106,"color":107,"percentage":104},"Shell","#89e051",{"name":109,"color":110,"percentage":104},"Dockerfile","#384d54",{"name":112,"color":75,"percentage":113},"NSIS",0,4628,382,"2026-04-13T11:47:51","AGPL-3.0","未说明",{"notes":120,"python":118,"dependencies":121},"RATH 主要是一个基于 Web 的数据分析与可视化工具，而非传统的本地 Python 机器学习库。安装主要依赖 Node.js 环境（使用 yarn 或 npm 包管理器），通过 'yarn install' 和 'yarn workspace rath-client build' 进行构建。它支持连接多种在线数据库（如 MySQL, PostgreSQL, ClickHouse 等）或本地 CSV\u002FJSON 文件。部分 AI 功能（如自然语言问答）集成 GPT，可能需要配置 API Key。另外提供了一个名为 runcell 的 Jupyter AI 助手作为可选补充工具。",[122,123],"@kanaries\u002Fgraphic-walker","runcell (可选)",[14,16],[126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143],"datamining","visualization","automated-visualization","data-exploration","eda","machine-learning","automated-data-analysis","data-visualization","data-analysis","tableau","autovis","causal-discovery","causal-inference","causality","k6s","kanaries","augmented-analytics","tableau-alternative","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-14T12:27:58.666679",[147,152,157,162,167,172],{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},32951,"如何在本地构建和运行 Rath 项目？","对于本地构建问题，请参考自动构建脚本以了解正确的构建流程。您可以查看 GitHub Actions 脚本：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fblob\u002Fmaster\u002F.github\u002Fworkflows\u002Fauto-build.yml。在线 Playground (rath.kanaries.net) 的构建配置与自动构建脚本一致。如果遇到 `rimraf: not found` 或 `Command \"build2\" not found` 等错误，请确保已正确安装依赖并运行正确的 yarn 命令（如 `yarn workspace rath-client build`）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fissues\u002F349",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":156},32952,"Rath 是否支持 3D 可视化或类似 SandDance 的功能？","Rath 的推荐引擎实际上可以推荐 3D 可视化（内部有配置但未完全开放），目前主要限制在于使用的图表库 (vega-lite) 是 2D 的。关于类似微软 SandDance 的单元可视化（unit visualization）功能，Rath 计划在完善图表联想和叙事可视化后引入类似机制，以展示不同可视化间数据的关联。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fissues\u002F45",{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":161},32953,"如何在本地部署数据连接器服务 (Data Connector Service)？","在本地部署时，请注意 master 分支中的 `services\u002Fconnector` 代码可能与线上网关 (gateway.kanaries.net) 使用的版本不同，部分 API 端点（如 `\u002Fapi\u002Fget_connection`）可能在本地代码中尚未实现或有所差异。如果遇到连接错误或 API 响应异常（如 JSONDecodeError），建议检查 Docker 容器内的服务启动命令是否正确，并关注最新的合并更新，因为该问题在后续更新中已得到修复。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fissues\u002F325",{"id":163,"question_zh":164,"answer_zh":165,"source_url":166},32954,"字段名称中包含换行符 (\\n) 导致图表无法渲染怎么办？","这是一个已知问题，Vega-Lite 规范无法渲染标题中包含 `\\n` 的字段。解决方案是在加载数据后，从 `fieldMetas` 中移除字段名称里的非法符号。具体代码修改位置在 `packages\u002Frath-client\u002Fsrc\u002Fstore\u002FdataSourceStore.ts` 的 `loadDataWithInferMeta` 方法中（约第 572 行），在此处添加逻辑以清洗字段名称即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fissues\u002F381",{"id":168,"question_zh":169,"answer_zh":170,"source_url":171},32955,"如何导出高分辨率或特定格式的可视化图片？","目前您可以通过工具栏上的“导出按钮”直接下载 PNG 和 SVG 格式的图片。如果您需要自定义尺寸和 PPI（分辨率）的高级导出选项，该功能正在开发中（参考 PR #281），预计将在不久的将来更新至在线版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fissues\u002F280",{"id":173,"question_zh":174,"answer_zh":175,"source_url":176},32956,"Rath 的 Notebook 模式是否存在算法连续性中断的问题？","早期设计中，Notebook 模式确实存在每一步结果需在前端和后端之间传输的问题，这可能增加流量成本并降低效率，同时也增加了前端维护算法状态的成本。针对此问题的建议是将算法管道设计为更连续的过程，并提供钩子（hooks）以便在不中断流程的情况下获取中间步骤的结果。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fissues\u002F2",[178,183,188,192,196],{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},247643,"2.1.0","## 快速概览\n+ 官方 Dockerfile \u002F Docker 镜像已支持。\n\n## 变更内容\n* 文档：由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F348 中更新横幅。\n* 修复：由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F350 中修复 i18n 标签问题。\n* 修复：连接器升级为 Lambda 后，Flask 版本不可用的问题，由 @ysj0226 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F332 中修复。\n* 由 @wgzhao 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F318 中修复拼写错误。\n* [新功能] 更好的交互体验：支持带区域选择的 Excel 文件导入，由 @k6sdevbob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F327 中实现。\n* [新功能]（数据源）：支持数据集和字段注释，由 @k6sdevbob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F322 中实现。\n* [新功能]：移除登录服务，由 @k6sdevbob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F353 中完成。\n* 更新日志记录器，由 @k6sdevbob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F355 中完成。\n* 文档：由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F364 中更新信息。\n* [杂项]：移动叙事服务 URL，由 @Asm-Def 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F367 中完成。\n* 修复（数据源）：设置筛选器和日期时间筛选器，由 @k6sdevbob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F371 中完成。\n* 修复本地连接器服务，由 @nuclon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F373 中完成。\n* 修复 clickhouse_getresult 方法，由 @nuclon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F374 中完成。\n* [杂项] 移除 MUI，由 @k6sdevbob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F366 中完成。\n* [重构] 将数据库连接组件移至当前目录，由 @k6sdevbob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F377 中完成。\n* 重构：调整主视图设计，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F378 中完成。\n* 重构：移除低频使用功能，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F380 中完成。\n* 依赖：升级网关，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F387 中完成。\n* 文档：修复 README 中的拼写错误，由 @MichaelYuhe 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F388 中完成。\n* 杂项：更新 docker-compose.yml，由 @longxiaofei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F390 中完成。\n\n## 新贡献者\n* @wgzhao 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F318 中做出了首次贡献。\n* @nuclon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F373 中做出了首次贡献。\n* @MichaelYuhe 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F388 中做出了首次贡献。\n* @longxiaofei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F390 中做出了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fcompare\u002F2.0.0...2.1.0","2023-08-25T09:53:16",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},247644,"2.0.0","## 变更内容\n* 新功能：桌面版，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F16 中实现\n* 重构：可视化洞察模块，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F17 中完成\n* 流程：由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F23 中实现\n* 新功能：增强的透视图等，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F28 中添加\n* 修复：issue#30，semanticType 运行时错误，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F31 中修复\n* 开发：由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F34 中进行\n* 文档：修复 404 Not Found 错误，由 @Hephaest 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F42 中完成\n* 依赖更新：将 ini 从 1.3.5 升级到 1.3.7，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F43 中完成\n* 发布：新增 dataSource 模块，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F48 中实现\n* 重构：状态管理 -> mobx + rxjs，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F58 中完成\n* 新功能：v2 引擎增加 univar 部分，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F63 中添加\n* 新功能：新版图形遍历器，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F68 中实现\n* 新功能：图形遍历器改进渲染器，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F69 中实现\n* 新功能：支持 ClickHouse，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F71 中添加\n* 2021 年开源版本测试版，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F75 中发布\n* 新功能：可视化错误处理程序，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F76 中实现\n* 标签：MCM2022 版本，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F81 中标记\n* V3 研究备份演示，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F83 中提供\n* 日常功能更新，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F88 中完成\n* 依赖更新：将 eventsource 从 1.1.0 升级到 1.1.1，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F89 中完成\n* 依赖更新：将 cross-fetch 从 3.1.4 升级到 3.1.5，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F87 中完成\n* 依赖更新：将 nanoid 从 3.1.23 升级到 3.3.1，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F85 中完成\n* 依赖更新：将 minimist 从 1.2.5 升级到 1.2.6，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F84 中完成\n* 依赖更新：将 url-parse 从 1.5.1 升级到 1.5.10，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F82 中完成\n* 依赖更新：将 follow-redirects 从 1.14.1 升级到 1.14.8，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F79 中完成\n* 依赖更新：将 tmpl 从 1.0.4 升级到 1.0.5，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F62 中完成\n* 依赖更新：将 immer 从 4.0.2 升级到 9.0.6，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F61 中完成\n* 依赖更新：将 tar 从 6.1.0 升级到 6.1.11，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F60 中完成\n* 新功能：全局筛选器，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F90 中实现\n* 新功能：日常合并，由 @ObservedObserver 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKanaries\u002FRath\u002Fpull\u002F91 中完成\n* 修复：规范错误，由 @ObservedObserve","2023-04-24T13:07:03",{"id":189,"version":190,"summary_zh":75,"released_at":191},247645,"v2.0-beta","2022-07-11T11:18:45",{"id":193,"version":194,"summary_zh":75,"released_at":195},247646,"1.0.0-beta","2021-12-08T08:29:25",{"id":197,"version":198,"summary_zh":75,"released_at":199},247647,"v0.1.0","2020-01-14T08:41:43"]