[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-agentheroes--agentheroes":3,"tool-agentheroes--agentheroes":62},[4,18,26,36,46,54],{"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",159267,2,"2026-04-17T11:29:14",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"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":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"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",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":65,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":96,"forks":97,"last_commit_at":98,"license":77,"difficulty_score":99,"env_os":100,"env_gpu":101,"env_ram":100,"env_deps":102,"category_tags":111,"github_topics":113,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":125,"updated_at":126,"faqs":127,"releases":128},8534,"agentheroes\u002Fagentheroes","agentheroes","Generate, animate and schedule your AI characters 🤖","agentheroes 是一款专为打造个性化 AI 角色而设计的开源工具，旨在帮助用户轻松完成从角色生成、动态化到内容发布的全流程。它解决了传统工作流中模型训练繁琐、静态图转视频困难以及多平台发布分散等痛点，让用户能够一站式创建并运营属于自己的虚拟形象。\n\n该工具特别适合开发者、创意设计师以及对自动化内容创作感兴趣的研究人员使用。用户不仅可以利用 Fal.ai 或 Replicate 等服务快速训练专属的 LoRA 模型来生成高质量图片，还能将这些静态图像自动转化为生动的视频内容。更独特的是，agentheroes 内置了智能代理（Agentic）工作流，支持将生成的视频定时自动发布到社交媒体（目前支持 X 平台），既可通过预设时间表触发，也能通过 API 灵活调用。\n\n在技术架构上，agentheroes 采用了现代化的全栈方案，基于 NextJS 和 NestJS 构建，结合 Prisma 进行数据管理，并利用 Redis 提升处理效率，确保了系统的高性能与可扩展性。无论是想探索 AI 视频生成的技术爱好者，还是希望自动化运营社交账号的内容创作者，都能通过 agentheroes ","agentheroes 是一款专为打造个性化 AI 角色而设计的开源工具，旨在帮助用户轻松完成从角色生成、动态化到内容发布的全流程。它解决了传统工作流中模型训练繁琐、静态图转视频困难以及多平台发布分散等痛点，让用户能够一站式创建并运营属于自己的虚拟形象。\n\n该工具特别适合开发者、创意设计师以及对自动化内容创作感兴趣的研究人员使用。用户不仅可以利用 Fal.ai 或 Replicate 等服务快速训练专属的 LoRA 模型来生成高质量图片，还能将这些静态图像自动转化为生动的视频内容。更独特的是，agentheroes 内置了智能代理（Agentic）工作流，支持将生成的视频定时自动发布到社交媒体（目前支持 X 平台），既可通过预设时间表触发，也能通过 API 灵活调用。\n\n在技术架构上，agentheroes 采用了现代化的全栈方案，基于 NextJS 和 NestJS 构建，结合 Prisma 进行数据管理，并利用 Redis 提升处理效率，确保了系统的高性能与可扩展性。无论是想探索 AI 视频生成的技术爱好者，还是希望自动化运营社交账号的内容创作者，都能通过 agentheroes 高效地实现创意落地。","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fagentheroes.ai\" target=\"_blank\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"assets\u002Flogo-dark.svg\">\n    \u003Cimg alt=\"AgentHeroes Logo\" src=\"assets\u002Flogo-light.svg\" width=\"280\"\u002F>\n  \u003C\u002Fpicture>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cstrong>\n  \u003Ch2>Generate, animate and schedule your AI characters\u003C\u002Fh2>\n  \u003C\u002Fstrong>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cbr \u002F>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.agentheroes.ai\" rel=\"dofollow\">\u003Cstrong>Explore the docs »\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr \u002F>\n\n  \u003Cbr\u002F>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fagentheroes.ai\">Website\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\u003Cbr \u002F>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cvideo src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F727f21ff-4516-4c6b-b76f-b3bf0041158b\" width=\"100%\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n# Intro\n\n- Train LoRA models on images using known services like: Fal.ai and Replicate\n- Generate pictures either on trained models or different models\n- Convert the pictures into videos\n- Schedule your videos to social media (currently supporting X)\n- Build agentic flow to automate the entire process and trigger is by schedule or with an API.\n\n## Tech Stack\n\n- PNPM (Monorepo)\n- NextJS\n- NestJS\n- Prisma\n- Redis\n\n## Quick Start\nTo have the project up and running, please follow the [Quick Start Guide](https:\u002F\u002Fdocs.agentheroes.ai)\n\n# License\n\nThis repository's source code is available under the [AGPL-3.0 license](LICENSE).\n","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fagentheroes.ai\" target=\"_blank\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" 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触发。\n\n## 技术栈\n\n- PNPM（Monorepo）\n- NextJS\n- NestJS\n- Prisma\n- Redis\n\n## 快速入门\n要让项目运行起来，请按照[快速入门指南](https:\u002F\u002Fdocs.agentheroes.ai)操作。\n\n# 许可证\n\n本仓库的源代码采用[AGPL-3.0 许可证](LICENSE)开放。","# AgentHeroes 快速上手指南\n\nAgentHeroes 是一个用于生成、动画化并调度 AI 角色内容的开源平台。它支持训练 LoRA 模型、生成图像、转换为视频，并自动发布到社交媒体（目前支持 X），可通过定时任务或 API 触发自动化流程。\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**: Linux, macOS 或 Windows (推荐 WSL2)\n*   **Node.js**: v18.x 或更高版本\n*   **包管理器**: [PNPM](https:\u002F\u002Fpnpm.io\u002F) (项目采用 Monorepo 架构，必须使用 PNPM)\n*   **数据库**: PostgreSQL (用于 Prisma ORM)\n*   **缓存服务**: Redis\n*   **外部服务账号**:\n    *   Fal.ai 或 Replicate (用于模型训练和图像生成)\n    *   X (Twitter) 开发者账号 (用于社交媒体调度)\n\n> **国内加速建议**：\n> *   安装 Node.js 推荐使用 [nvm](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnvm-sh\u002Fnvm) 管理版本。\n> *   安装 PNPM 时若遇网络问题，可使用国内镜像：\n>     ```bash\n>     curl -fsSL https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\u002F-\u002Fbinary\u002Fpnpm\u002Finstall.js | node\n>     ```\n> *   配置 npm 镜像源为淘宝镜像（影响部分依赖下载）：\n>     ```bash\n>     pnpm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\n>     ```\n\n## 安装步骤\n\n1.  **克隆项目代码**\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentheroes\u002Fagentheroes.git\n    cd agentheroes\n    ```\n\n2.  **安装依赖**\n    使用 PNPM 安装所有工作区依赖：\n    ```bash\n    pnpm install\n    ```\n\n3.  **配置环境变量**\n    复制示例环境变量文件并根据实际情况修改（需填入数据库连接、Redis 地址及第三方 API Key）：\n    ```bash\n    cp .env.example .env\n    ```\n    *编辑 `.env` 文件，确保配置了 `DATABASE_URL`, `REDIS_URL`, `FAL_KEY` (或 `REPLICATE_KEY`) 以及社交媒体凭证。*\n\n4.  **初始化数据库**\n    使用 Prisma 推送 schema 并生成客户端：\n    ```bash\n    pnpm prisma db push\n    pnpm prisma generate\n    ```\n\n5.  **启动开发服务器**\n    该项目包含 NextJS (前端) 和 NestJS (后端)，通常通过以下命令启动：\n    ```bash\n    pnpm dev\n    ```\n    *注：具体启动脚本可能因 Monorepo 结构略有不同，若上述命令无效，请查阅根目录 `package.json` 中的 `scripts` 字段，分别启动 frontend 和 backend 服务。*\n\n## 基本使用\n\n项目启动后，您可以通过以下方式开始使用：\n\n1.  **访问控制台**\n    打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000` (默认端口，具体视配置而定)，进入 AgentHeroes 管理界面。\n\n2.  **创建自动化工作流 (Agentic Flow)**\n    *   **训练模型**: 在界面中选择上传图像集，调用 Fal.ai 或 Replicate 接口训练专属 LoRA 模型。\n    *   **生成内容**: 选择训练好的模型或预设模型，输入提示词生成角色图片。\n    *   **制作视频**: 将生成的图片序列转换为视频文件。\n    *   **设置调度**: 配置定时任务或将视频推送到 X (Twitter)。\n\n3.  **API 触发示例**\n    您也可以通过 API 直接触发流程。以下是一个简单的 cURL 示例（需替换实际的 API Endpoint 和 Token）：\n\n    ```bash\n    curl -X POST http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002Fapi\u002Fv1\u002Fjobs \\\n      -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n      -H \"Authorization: Bearer YOUR_API_KEY\" \\\n      -d '{\n        \"type\": \"generate_and_post\",\n        \"model_id\": \"your-lora-model-id\",\n        \"prompt\": \"A cyberpunk character in neon city\",\n        \"schedule\": \"0 9 * * *\"\n      }'\n    ```\n\n更多详细配置和高级用法，请参考官方文档：[https:\u002F\u002Fdocs.agentheroes.ai](https:\u002F\u002Fdocs.agentheroes.ai)","一家专注于虚拟偶像运营的初创团队，需要每日为旗下多个 AI 角色生成动态短视频并定时发布到社交媒体，以维持粉丝活跃度。\n\n### 没有 agentheroes 时\n- **流程割裂严重**：团队成员需分别在 Fal.ai 训练 LoRA 模型、在本地生成图片、再用独立视频工具合成动画，最后手动上传，环节繁琐且易出错。\n- **人力成本高昂**：每次发布新内容都需要设计师和运营人员全程介入，无法实现规模化生产，难以同时运营多个角色账号。\n- **发布时效性差**：由于依赖人工操作，无法精准卡在流量高峰时段发布内容，常常错过最佳传播窗口。\n- **风格一致性难保**：不同环节由不同人员或工具处理，导致角色形象在不同视频中经常出现画风漂移或动作僵硬的问题。\n\n### 使用 agentheroes 后\n- **全链路自动化**：通过配置 Agentic Flow，系统自动调用训练好的 LoRA 模型生成图片、转化为视频并直接推送到 X（Twitter），无需人工干预。\n- **批量高效运营**：只需设定一次调度策略，即可让多个 AI 角色按预设时间表自动“营业”，轻松实现矩阵化账号管理。\n- **精准定时发布**：利用内置的调度功能，视频能精确地在目标受众最活跃的时间点自动发布，显著提升互动率。\n- **角色高度统一**：基于专属训练的 LoRA 模型和标准化生成管线，确保每个角色的外貌特征和动作风格在所有视频中保持高度一致。\n\nagentheroes 将原本需要多人协作数小时的复杂工作流，压缩为全自动化的无人值守模式，让虚拟偶像运营真正实现了规模化与智能化。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fagentheroes_agentheroes_61a7a1fa.png","Agent Heroes","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fagentheroes_69a62b54.png","",null,"https:\u002F\u002FAgentHeroes.ai","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentheroes",[81,85,89,92],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"TypeScript","#3178c6",99.3,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"CSS","#663399",0.3,{"name":90,"color":91,"percentage":88},"JavaScript","#f1e05a",{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Dockerfile","#384d54",0.1,3374,77,"2026-04-16T06:41:40",4,"未说明","未说明 (训练任务通过 Fal.ai 和 Replicate 等云服务进行，本地主要运行 Web 服务)",{"notes":103,"python":104,"dependencies":105},"该项目是一个基于 Node.js 的全栈应用（Monorepo 架构），本身不直接在本地运行 AI 模型训练或推理，而是集成 Fal.ai 和 Replicate 等第三方云服务来处理 LoRA 训练、图像生成和视频转换。因此，本地运行主要需要 Node.js 环境和 Redis 数据库，无需配置本地 GPU 或 Python AI 依赖库。社交媒体调度目前仅支持 X (Twitter)。","未说明 (主要技术栈为 Node.js\u002FNextJS\u002FNestJS)",[106,107,108,109,110],"PNPM","NextJS","NestJS","Prisma","Redis",[13,112,35,15,14],"视频",[114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124],"agent","agents","ai","chatgpt","generate","image","lora","replicate","train","video","workflow","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T00:47:25.885965",[],[129],{"id":130,"version":131,"summary_zh":132,"released_at":133},306373,"v0.0.1","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentheroes\u002Fagentheroes\u002Fcommits\u002Fv0.0.1","2025-04-08T15:29:45"]