[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-anthropics--claude-agent-sdk-demos":3,"tool-anthropics--claude-agent-sdk-demos":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},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。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},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",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},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",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},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",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":106,"forks":107,"last_commit_at":108,"license":79,"difficulty_score":23,"env_os":109,"env_gpu":110,"env_ram":110,"env_deps":111,"category_tags":117,"github_topics":79,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":118,"updated_at":119,"faqs":120,"releases":139},1303,"anthropics\u002Fclaude-agent-sdk-demos","claude-agent-sdk-demos","Claude Code SDK Demos","claude-agent-sdk-demos 是 Anthropic 官方放出的“样板间”合集，用 8 个迷你项目手把手教你把 Claude 变成能干活的小助手。无论是想让它帮你读邮件、搜资料、做 Excel、写简历，还是搭一个带实时流的聊天网页，这里都有现成代码可抄可改。每个示例都围绕 Claude Agent SDK 展开，展示了会话保持、并行子代理、WebSocket 流式输出、HTML 预览卡片等常见需求的最佳实践，帮你省掉踩坑时间。\n\n它解决的核心问题是：开发者第一次用 Claude 做应用时，往往不知道从哪下手，也不清楚如何把大模型能力嵌入真实业务。这些示例把“能跑”和“能看懂”同时给你，照着 README 几分钟就能跑起来，再按自己场景改几行代码即可上线原型。\n\n适合人群：前端\u002F全栈开发者、AI 产品经理、研究人员，以及任何想用 Claude 快速验证想法的技术爱好者。只需装好 Bun 或 Node 18+，再填上自己的 Anthropic API Key，就能开箱即用。","# Claude Agent SDK Demos\n\n> ⚠️ **IMPORTANT**: These are demo applications by Anthropic. They are intended for local development only and should NOT be deployed to production or used at scale.\n\nThis repository contains multiple demonstrations of the [Claude Agent SDK](https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagent-sdk\u002Foverview), showcasing different ways to build AI-powered applications with Claude.\n\n## Available Demos\n\n### 📧 [Email Agent](.\u002Femail-agent)\nAn in-development IMAP email assistant that can:\n- Display your inbox\n- Perform agentic search to find emails\n- Provide AI-powered email assistance\n\n### 📊 [Excel Demo](.\u002Fexcel-demo)\nDemonstrations of working with spreadsheets and Excel files using Claude.\n\n### 👋 [Hello World](.\u002Fhello-world)\nA simple getting-started example to help you understand the basics of the Claude Agent SDK.\n\n### 🔄 [Hello World V2](.\u002Fhello-world-v2)\nExamples for the V2 Session API (`unstable_v2_*`): separate `send()`\u002F`stream()` instead of a single `query()` generator, with multi-turn conversation and session persistence patterns.\n\n### 🔬 [Research Agent](.\u002Fresearch-agent)\nA multi-agent research system that coordinates specialized subagents to research topics and generate comprehensive reports:\n- Breaks research requests into subtopics\n- Spawns parallel researcher agents to search the web\n- Synthesizes findings into detailed reports\n- Demonstrates detailed subagent activity tracking\n\n### 🎨 [AskUserQuestion Previews](.\u002Fask-user-question-previews)\nA branding assistant that renders AskUserQuestion options as visual HTML preview cards instead of plain text labels:\n- Opts in to `previewFormat: \"html\"` so each option includes a styled HTML mockup\n- Round-trips questions from the SDK's `canUseTool` callback to a browser over WebSocket\n- Demonstrates plan mode steering Claude toward clarifying questions before acting\n\n### 💬 [Simple Chat App](.\u002Fsimple-chatapp)\nA React + Express chat UI backed by the SDK, showing a full conversation loop over WebSocket with streaming responses.\n\n### 📄 [Resume Generator](.\u002Fresume-generator)\nGenerates a one-page `.docx` resume by web-searching a person's name (LinkedIn, GitHub, news) and assembling the findings.\n\n## Quick Start\n\nEach demo has its own directory with dedicated setup instructions. Navigate to the specific demo folder and follow its README for setup and usage details.\n\n\n## Prerequisites\n\n- [Bun](https:\u002F\u002Fbun.sh) runtime (or Node.js 18+)\n- An Anthropic API key ([get one here](https:\u002F\u002Fconsole.anthropic.com))\n\n## Getting Started\n\n1. **Clone the repository**\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-agent-sdk-demos.git\ncd claude-agent-sdk-demos\n```\n\n2. **Choose a demo and navigate to its directory**\n```bash\ncd email-agent  # or excel-demo, or hello-world\n```\n\n3. **Follow the demo-specific README** for setup and usage instructions\n\n## Resources\n\n- [Claude Agent SDK Documentation](https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagent-sdk)\n- [API Reference](https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagent-sdk\u002Fapi-reference)\n- [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-agent-sdk-demos\u002Fissues)\n\n## Support\n\nThese are demo applications provided as-is. For issues related to:\n- **Claude Agent SDK**: [SDK Documentation](https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagent-sdk)\n- **Demo Issues**: [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fsdk-demos\u002Fissues)\n- **API Questions**: [Anthropic Support](https:\u002F\u002Fsupport.anthropic.com)\n\n## License\n\nMIT - This is sample code for demonstration purposes.\n","# Claude Agent SDK 演示\n\n> ⚠️ **重要提示**：这些是由 Anthropic 提供的演示应用。它们仅供本地开发使用，切勿部署到生产环境或大规模使用。\n\n本仓库包含多个 [Claude Agent SDK](https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagent-sdk\u002Foverview) 的演示，展示了如何利用 Claude 构建各种 AI 驱动的应用程序。\n\n## 可用演示\n\n### 📧 [邮件代理](.\u002Femail-agent)\n一款正在开发中的 IMAP 邮件助手，具备以下功能：\n- 显示您的收件箱\n- 执行代理式搜索以查找邮件\n- 提供 AI 驱动的邮件协助\n\n### 📊 [Excel 演示](.\u002Fexcel-demo)\n展示如何使用 Claude 处理电子表格和 Excel 文件。\n\n### 👋 [Hello World](.\u002Fhello-world)\n一个简单的入门示例，帮助您了解 Claude Agent SDK 的基本用法。\n\n### 🔄 [Hello World V2](.\u002Fhello-world-v2)\nV2 会话 API（`unstable_v2_*`）的示例：将 `send()` 和 `stream()` 分开，而非使用单一的 `query()` 生成器，并支持多轮对话与会话持久化模式。\n\n### 🔬 [研究代理](.\u002Fresearch-agent)\n一个由多个代理组成的科研系统，可协调专门的子代理进行课题研究并生成详尽的报告：\n- 将研究请求拆分为子主题\n- 启动并行的研究代理以在网络上搜索信息\n- 将研究成果综合成详细的报告\n- 展示对子代理活动的详细跟踪\n\n### 🎨 [AskUserQuestion 预览](.\u002Fask-user-question-previews)\n一款品牌助理，将 AskUserQuestion 的选项以视觉化的 HTML 预览卡片形式呈现，而非单纯的文本标签：\n- 开启 `previewFormat: \"html\"`，使每个选项都包含样式化的 HTML 模拟图\n- 通过 WebSocket 将 SDK 的 `canUseTool` 回调返回的问题往返传输至浏览器\n- 展示计划模式如何引导 Claude 在执行前提出澄清性问题\n\n### 💬 [简易聊天应用](.\u002Fsimple-chatapp)\n一个基于 React + Express 的聊天 UI，由 SDK 提供后端支持，展示通过 WebSocket 实现的完整对话流程及流式响应。\n\n### 📄 [简历生成器](.\u002Fresume-generator)\n通过网络搜索某人的姓名（LinkedIn、GitHub、新闻等），并整合搜索结果，生成一份单页 `.docx` 格式的简历。\n\n## 快速入门\n\n每个演示都有其专属目录，并附有详细的设置说明。请进入相应的演示文件夹，按照该目录下的 README 文档进行设置与使用。\n\n## 先决条件\n\n- Bun 运行时（或 Node.js 18+）\n- Anthropic API 密钥（[在此获取](https:\u002F\u002Fconsole.anthropic.com)）\n\n## 入门步骤\n\n1. **克隆仓库**\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-agent-sdk-demos.git\ncd claude-agent-sdk-demos\n```\n\n2. **选择一个演示并进入其目录**\n```bash\ncd email-agent  # 或 excel-demo、hello-world\n```\n\n3. **按照该演示专用的 README 文档**进行设置与使用说明\n\n## 资源\n\n- [Claude Agent SDK 文档](https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagent-sdk)\n- [API 参考](https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagent-sdk\u002Fapi-reference)\n- [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-agent-sdk-demos\u002Fissues)\n\n## 支持\n\n这些演示应用按“原样”提供。如遇以下相关问题：\n- **Claude Agent SDK**：[SDK 文档](https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagent-sdk)\n- **演示问题**：[GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fsdk-demos\u002Fissues)\n- **API 问题**：[Anthropic 官方支持](https:\u002F\u002Fsupport.anthropic.com)\n\n## 许可证\n\nMIT - 本代码仅为演示目的而提供。","# Claude Agent SDK Demos 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n| 项目 | 要求 |\n|---|---|\n| 运行环境 | Bun（推荐）或 Node.js ≥ 18 |\n| 网络 | 需能访问 `console.anthropic.com` 获取 API Key |\n| 系统 | Windows \u002F macOS \u002F Linux 均可 |\n\n> 国内用户若下载 Bun 较慢，可使用 [npmmirror 镜像](https:\u002F\u002Fnpmmirror.com\u002F) 或切换 npm 国内源。\n\n## 安装步骤\n\n1. **克隆仓库**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-agent-sdk-demos.git\n   cd claude-agent-sdk-demos\n   ```\n\n2. **获取 Anthropic API Key**  \n   前往 [console.anthropic.com](https:\u002F\u002Fconsole.anthropic.com) 创建并复制 `ANTHROPIC_API_KEY`。\n\n3. **进入任一示例目录**  \n   以最简单的 `hello-world` 为例：\n   ```bash\n   cd hello-world\n   ```\n\n4. **安装依赖并运行**  \n   ```bash\n   bun install   # 或 npm install\n   bun run dev   # 或 npm run dev\n   ```\n\n   首次运行会提示设置环境变量，把刚才复制的 API Key 写入 `.env`：\n   ```\n   ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx\n   ```\n\n## 基本使用\n\n1. 启动后终端会显示本地地址（如 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`）。\n2. 浏览器打开该地址，即可与 Claude 进行对话。\n3. 若想体验其他功能，直接切换目录并重复第 3、4 步即可，例如：\n   ```bash\n   cd ..\u002Femail-agent      # 邮件助手\n   cd ..\u002Fresearch-agent   # 研究报告生成\n   cd ..\u002Fsimple-chatapp   # React 聊天界面\n   ```\n\n至此，你已能本地运行所有示例。每个目录下的 `README.md` 包含更详细的配置说明。","一家 8 人初创 SaaS 团队正在赶制下周 Demo Day 的融资路演材料，CTO 小林需要在 48 小时内完成一份投资人调研报告、更新产品路线图 Excel，并把最新进展同步给 30 多位潜在投资人邮箱。\n\n### 没有 claude-agent-sdk-demos 时\n- 小林先让实习生手动 Google 每位投资人背景，再整理成 20 页 PPT，耗时 6 小时仍遗漏关键数据。  \n- 产品路线图 Excel 里 200 多行任务状态全靠人工核对，改一次版本号就要重新跑脚本，来回 3 次后仍有错行。  \n- 群发更新邮件时，用传统邮件合并工具无法根据投资人兴趣点定制正文，结果 40% 邮件被当成垃圾邮件。  \n- 团队 Slack 里不断有人追问“报告进度”“Excel 最新链接”，小林只能截屏贴图，信息碎片化严重。  \n\n### 使用 claude-agent-sdk-demos 后\n- 小林启动 research-agent，输入“生成 SaaS 领域 30 位种子轮投资人画像”，15 分钟后拿到带引用链接的 25 页 PDF，直接嵌入路演 Keynote。  \n- 打开 excel-demo，把路线图文件拖进去，一句“把所有 Q3 任务状态标红并生成甘特图”，Claude 自动改色、插入图表并输出新文件，零人工核对。  \n- 切换到 email-agent，写 3 行提示：“按投资人关注领域分组，生成个性化跟进邮件”，系统批量生成并排队发送，送达率提升到 92%。  \n- 在 simple-chatapp 里建一个“Demo Day 作战室”频道，所有报告、Excel、邮件回执实时同步，团队成员 @claude 即可查看最新版本，无需再翻聊天记录。  \n\nclaude-agent-sdk-demos 让 8 人小团队在 2 小时内完成原本 2 天的工作量，把 Demo Day 准备变成一次“对话式”协作。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fanthropics_claude-agent-sdk-demos_f826e2b8.png","anthropics","Anthropic","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fanthropics_1ed37989.png","",null,"https:\u002F\u002Fanthropic.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics",[83,87,91,95,98,102],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"TypeScript","#3178c6",88.7,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Python","#3572A5",9.1,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"JavaScript","#f1e05a",1,{"name":96,"color":97,"percentage":94},"CSS","#663399",{"name":99,"color":100,"percentage":101},"HTML","#e34c26",0.2,{"name":103,"color":104,"percentage":105},"EJS","#a91e50",0,2075,292,"2026-04-05T02:39:41","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":112,"python":110,"dependencies":113},"所有示例均为本地开发演示，禁止部署到生产环境；每个子目录有独立 README，需单独安装依赖；需联网获取 Anthropic API 服务",[114,115,116],"Bun 运行时","Node.js 18+","Anthropic API Key",[26,13,15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:14:52.202292",[121,126,130,135],{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},5970,"首次克隆仓库后运行 Email Agent 报 “Email credentials not found!” 怎么办？","在 `server\u002Fserver.ts` 顶部添加 dotenv 配置：\n```ts\nrequire(\"dotenv\").config({ path: require(\"path\").join(__dirname, \"..\", \".env\") });\n```\n然后确保项目根目录存在 `.env` 文件，并包含：\n```\nEMAIL_ADDRESS=你的邮箱\nEMAIL_APP_PASSWORD=你的应用专用密码\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-agent-sdk-demos\u002Fissues\u002F1",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":125},5971,"启动时提示 “Error setting up profile watcher: ENOENT: no such file or directory, watch '.\u002Fagent\u002Fdata\u002FPROFILE.md'” 如何解决？","手动创建缺失的目录和文件：\n1. 在项目根目录执行：\n   ```bash\n   mkdir -p agent\u002Fdata\n   ```\n2. 新建 `agent\u002Fdata\u002FPROFILE.md`，内容示例：\n   ```markdown\n   # Email Agent Profile\n   ## User Information\n   - Email: [Your Email]\n   - Name: [Your Name]\n   ## Email Account Configuration\n   - Provider: Gmail\n   - IMAP Host: imap.gmail.com\n   - IMAP Port: 993\n   - Authentication: App Password\n   ```",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},5972,"Excel demo 执行 `npm install` 时报 “Cannot find module '.\u002Fcheck-native-dep.js'” 怎么修复？","该问题已在最新代码中修复，直接拉取最新仓库或合并主分支即可：\n```bash\ngit pull origin main\n```\n然后重新执行：\n```bash\ncd excel-demo\nnpm install\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-agent-sdk-demos\u002Fissues\u002F15",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":125},5973,"Email Agent 在 macOS 上运行失败，有没有可用的修复分支？","社区已提供可工作的分支，可直接使用：\n```bash\ngit clone -b feat\u002Femail-agent-node-support https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fadorosario\u002Fclaude-code-sdk-demos.git\n```\n该分支已整合所有必要修复，可正常搜索和处理邮件。",[]]