[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-crabwise-ai--crabwalk":3,"tool-crabwise-ai--crabwalk":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",144730,2,"2026-04-07T23:26:32",[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。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[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},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],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"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":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":78,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":98,"forks":99,"last_commit_at":100,"license":101,"difficulty_score":10,"env_os":102,"env_gpu":103,"env_ram":103,"env_deps":104,"category_tags":110,"github_topics":111,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":117,"updated_at":118,"faqs":119,"releases":120},5458,"crabwise-ai\u002Fcrabwalk","crabwalk","🦀 Crabwalk 🦀 Real-time companion monitor for OpenClaw agents.","Crabwalk 是一款专为 OpenClaw 智能体设计的实时可视化监控助手。它就像一位贴心的“副驾驶”，让你能直观地看到 AI 代理在 WhatsApp、Telegram、Discord 和 Slack 等多个社交平台上的工作全过程。\n\n对于开发者而言，调试黑盒般的 AI 决策过程往往是个难题。Crabwalk 通过动态节点图谱，将抽象的思维状态、工具调用参数及响应链条以图形化方式实时呈现，彻底解决了“看不见、摸不着”的监控痛点。用户不仅能追踪每一次交互细节，还能按平台或联系人筛选会话，快速定位问题所在。\n\n这款工具特别适合正在构建或维护多平台 AI 机器人的开发者与技术研究人员。其核心亮点在于基于 WebSocket 的低延迟数据流传输，以及支持一键扫码在手机端查看监控画面的便捷特性。此外，Crabwalk 提供了灵活的部署方案，既支持命令行快速启动，也完美适配 Docker 容器化环境，并能自动检测本地配置，极大降低了使用门槛。无论是本地开发调试还是远程服务器部署，Crabwalk 都能帮助你轻松掌控智能体的运行状态。","# 🦀 Crabwalk\n\nReal-time companion monitor for [OpenClaw (Clawdbot)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw) agents by [@luccasveg](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fluccasveg).\n\nWatch your AI agents work across WhatsApp, Telegram, Discord, and Slack in a live node graph. See thinking states, tool calls, and response chains as they happen.\n\n![Crabwalk Home](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcrabwise-ai_crabwalk_readme_9fcf571feade.png)\n\n![Crabwalk Monitor](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcrabwise-ai_crabwalk_readme_98a5dd50788d.png)\n\n## Features\n\n- **Live activity graph** - ReactFlow visualization of agent sessions and action chains\n- **Multi-platform** - Monitor agents across all messaging platforms simultaneously\n- **Real-time streaming** - WebSocket connection to openclaw gateway\n- **Action tracing** - Expand nodes to inspect tool args and payloads\n- **Session filtering** - Filter by platform, search by recipient\n\n## Installation\n\n### Via OpenClaw Agent\n\nPaste this link to your OpenClaw agent and ask it to install\u002Fupdate Crabwalk:\n\n```\nhttps:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fpublic\u002Fskill.md\n```\n\n### CLI Install\n\n```bash\nVERSION=$(curl -s https:\u002F\u002Fapi.github.com\u002Frepos\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Flatest | grep '\"tag_name\"' | cut -d'\"' -f4)\nmkdir -p ~\u002F.crabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\ncurl -sL \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Fdownload\u002F${VERSION}\u002Fcrabwalk-${VERSION}.tar.gz\" | tar -xz -C ~\u002F.crabwalk\ncp ~\u002F.crabwalk\u002Fbin\u002Fcrabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\u002F\nchmod +x ~\u002F.local\u002Fbin\u002Fcrabwalk\n```\n\n## CLI Usage\n\n### Commands\n\n```bash\ncrabwalk                    # Start server (default: 0.0.0.0:3000)\ncrabwalk start --daemon     # Run in background\ncrabwalk stop               # Stop background server\ncrabwalk status             # Check if running\ncrabwalk update             # Update to latest version\n```\n\n### Options\n\n```\n-p, --port \u003Cport>      Server port (default: 3000)\n-H, --host \u003Chost>      Bind address (default: 0.0.0.0)\n-g, --gateway \u003Curl>    Gateway WebSocket URL (default: ws:\u002F\u002F127.0.0.1:18789)\n-t, --token \u003Ctoken>    Gateway auth token\n-d, --daemon           Run in background\n-v, --version          Show version\n```\n\n### Examples\n\n```bash\ncrabwalk -p 8080                           # Custom port\ncrabwalk -t mytoken123                     # Explicit token\ncrabwalk -g ws:\u002F\u002F192.168.1.50:18789        # Remote gateway\ncrabwalk start -d -p 8080                  # Daemon on port 8080\n```\n\n### Auto-detection\n\nThe CLI automatically detects your gateway token from `~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json` - no config needed if you're running OpenClaw locally.\n\n### QR Code\n\nOn startup, Crabwalk displays a QR code you can scan to open the monitor on your phone. Requires `qrencode` installed (the installer adds it automatically).\n\n### Docker (recommended)\n\n```bash\ndocker run -d \\\n  -p 3000:3000 \\\n  -e CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token \\\n  -e CLAWDBOT_URL=ws:\u002F\u002Fhost.docker.internal:18789 \\\n  -v ~\u002F.openclaw\u002Fworkspace:\u002Froot\u002F.openclaw\u002Fworkspace \\\n  ghcr.io\u002Fluccast\u002Fcrabwalk:latest\n```\n\n> Note: When running Crabwalk in Docker, the OpenClaw gateway typically runs on the _host_.\n> Use `CLAWDBOT_URL=ws:\u002F\u002Fhost.docker.internal:18789` so the container can connect.\n> If you're running OpenClaw with `bind: loopback` and `tailscale serve` for secure tailnet-only access, you'll need to run the crabwalk container with host networking - replace `p:3000:3000` with `--network host`\n> This allows the container to reach 127.0.0.1:18789 while maintaining the security benefits of loopback-only binding.\n\n#### Workspace Access\n\nThe workspace explorer needs access to your local files. By default, it looks for files at `~\u002F.openclaw\u002Fworkspace`. In Docker, mount your host workspace to the same path in the container:\n\n```bash\n# Default workspace path (recommended)\ndocker run -d \\\n  -p 3000:3000 \\\n  -e CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token \\\n  -v ~\u002F.openclaw\u002Fworkspace:\u002Froot\u002F.openclaw\u002Fworkspace \\\n  ghcr.io\u002Fluccast\u002Fcrabwalk:latest\n\n# Custom workspace path on host\ndocker run -d \\\n  -p 3000:3000 \\\n  -e CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token \\\n  -v \u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fworkspace:\u002Froot\u002F.openclaw\u002Fworkspace \\\n  ghcr.io\u002Fluccast\u002Fcrabwalk:latest\n```\n\nOr with docker-compose:\n\n```bash\ncurl -O https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fdocker-compose.yml\nCLAWDBOT_API_TOKEN=your-token docker-compose up -d\n```\n\nTo use a custom workspace path with docker-compose, set the `WORKSPACE_HOST_PATH` environment variable:\n\n```bash\nWORKSPACE_HOST_PATH=\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fworkspace CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token docker-compose up -d\n```\n\n> If gateway is `bind: loopback` only, you will need to edit the `docker-compose.yml` to add `network_mode: host`\n\n### From source\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk.git\ncd crabwalk\nnpm install\nCLAWDBOT_API_TOKEN=your-token npm run dev\n```\n\nOpen `http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002Fmonitor`\n\n## Configuration\n\nRequires OpenClaw gateway running on the same machine.\n\n### Gateway Token\n\nThe CLI auto-detects your token from `~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json` (at `gateway.auth.token`). No manual config needed for local setups.\n\nTo find your token manually:\n\n```bash\njq '.gateway.auth.token' ~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json\n```\n\nOr set it explicitly:\n\n```bash\ncrabwalk -t your-token\n# or\nexport CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token\n```\n\n## Stack\n\nTanStack Start, ReactFlow, Framer Motion, tRPC, TanStack DB\n","# 🦀 Crabwalk\n\n由 [@luccasveg](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fluccasveg) 开发的 [OpenClaw (Clawdbot)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw) 代理实时伴侣监控工具。\n\n在实时节点图中查看您的 AI 代理如何在 WhatsApp、Telegram、Discord 和 Slack 上协同工作。即时了解思维状态、工具调用和响应链。\n\n![Crabwalk 首页](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcrabwise-ai_crabwalk_readme_9fcf571feade.png)\n\n![Crabwalk 监控界面](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcrabwise-ai_crabwalk_readme_98a5dd50788d.png)\n\n## 功能\n\n- **实时活动图**：使用 ReactFlow 可视化代理会话和动作链\n- **多平台支持**：同时监控跨所有消息平台的代理\n- **实时流式传输**：通过 WebSocket 连接到 OpenClaw 网关\n- **动作追踪**：展开节点以检查工具参数和负载\n- **会话筛选**：按平台筛选，按接收者搜索\n\n## 安装\n\n### 通过 OpenClaw 代理\n\n将此链接粘贴到您的 OpenClaw 代理，并让其安装或更新 Crabwalk：\n\n```\nhttps:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fpublic\u002Fskill.md\n```\n\n### CLI 安装\n\n```bash\nVERSION=$(curl -s https:\u002F\u002Fapi.github.com\u002Frepos\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Flatest | grep '\"tag_name\"' | cut -d'\"' -f4)\nmkdir -p ~\u002F.crabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\ncurl -sL \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Fdownload\u002F${VERSION}\u002Fcrabwalk-${VERSION}.tar.gz\" | tar -xz -C ~\u002F.crabwalk\ncp ~\u002F.crabwalk\u002Fbin\u002Fcrabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\u002F\nchmod +x ~\u002F.local\u002Fbin\u002Fcrabwalk\n```\n\n## CLI 使用\n\n### 命令\n\n```bash\ncrabwalk                    # 启动服务器（默认：0.0.0.0:3000）\ncrabwalk start --daemon     # 在后台运行\ncrabwalk stop               # 停止后台服务器\ncrabwalk status             # 检查是否正在运行\ncrabwalk update             # 更新到最新版本\n```\n\n### 选项\n\n```\n-p, --port \u003Cport>      服务器端口（默认：3000）\n-H, --host \u003Chost>      绑定地址（默认：0.0.0.0）\n-g, --gateway \u003Curl>    网关 WebSocket URL（默认：ws:\u002F\u002F127.0.0.1:18789）\n-t, --token \u003Ctoken>    网关认证令牌\n-d, --daemon           在后台运行\n-v, --version          显示版本\n```\n\n### 示例\n\n```bash\ncrabwalk -p 8080                           # 自定义端口\ncrabwalk -t mytoken123                     # 显式指定令牌\ncrabwalk -g ws:\u002F\u002F192.168.1.50:18789        # 远程网关\ncrabwalk start -d -p 8080                  # 在 8080 端口以守护进程模式运行\n```\n\n### 自动检测\n\nCLI 会自动从 `~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json` 中检测您的网关令牌——如果您在本地运行 OpenClaw，则无需任何配置。\n\n### QR 代码\n\n启动时，Crabwalk 会显示一个二维码，您可以用手机扫描以打开监控界面。需要安装 `qrencode`（安装程序会自动添加）。\n\n### Docker（推荐）\n\n```bash\ndocker run -d \\\n  -p 3000:3000 \\\n  -e CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token \\\n  -e CLAWDBOT_URL=ws:\u002F\u002Fhost.docker.internal:18789 \\\n  -v ~\u002F.openclaw\u002Fworkspace:\u002Froot\u002F.openclaw\u002Fworkspace \\\n  ghcr.io\u002Fluccast\u002Fcrabwalk:latest\n```\n\n> 注意：当在 Docker 中运行 Crabwalk 时，OpenClaw 网关通常运行在 _主机_ 上。\n> 使用 `CLAWDBOT_URL=ws:\u002F\u002Fhost.docker.internal:18789` 以便容器能够连接。\n> 如果您使用 `bind: loopback` 和 `tailscale serve` 来实现仅限尾网的安全访问，则需要以主机网络模式运行 Crabwalk 容器——将 `-p:3000:3000` 替换为 `--network host`。\n> 这样可以在保持仅回环绑定的安全优势的同时，使容器能够访问 127.0.0.1:18789。\n\n#### 工作区访问\n\n工作区资源管理器需要访问您的本地文件。默认情况下，它会在 `~\u002F.openclaw\u002Fworkspace` 查找文件。在 Docker 中，请将主机的工作区挂载到容器中的相同路径：\n\n```bash\n# 默认工作区路径（推荐）\ndocker run -d \\\n  -p 3000:3000 \\\n  -e CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token \\\n  -v ~\u002F.openclaw\u002Fworkspace:\u002Froot\u002F.openclaw\u002Fworkspace \\\n  ghcr.io\u002Fluccast\u002Fcrabwalk:latest\n\n# 主机上的自定义工作区路径\ndocker run -d \\\n  -p 3000:3000 \\\n  -e CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token \\\n  -v \u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fworkspace:\u002Froot\u002F.openclaw\u002Fworkspace \\\n  ghcr.io\u002Fluccast\u002Fcrabwalk:latest\n```\n\n或者使用 docker-compose：\n\n```bash\ncurl -O https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fdocker-compose.yml\nCLAWDBOT_API_TOKEN=your-token docker-compose up -d\n```\n\n如果要使用自定义工作区路径与 docker-compose，设置 `WORKSPACE_HOST_PATH` 环境变量：\n\n```bash\nWORKSPACE_HOST_PATH=\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fworkspace CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token docker-compose up -d\n```\n\n> 如果网关仅 `bind: loopback`，则需要编辑 `docker-compose.yml` 以添加 `network_mode: host`。\n\n### 从源码编译\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk.git\ncd crabwalk\nnpm install\nCLAWDBOT_API_TOKEN=your-token npm run dev\n```\n\n打开 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002Fmonitor`\n\n## 配置\n\n需要在同一台机器上运行 OpenClaw 网关。\n\n### 网关令牌\n\nCLI 会自动从 `~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json`（位于 `gateway.auth.token`）中检测您的令牌。本地部署无需手动配置。\n\n如需手动查找令牌：\n\n```bash\njq '.gateway.auth.token' ~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json\n```\n\n或者显式设置：\n\n```bash\ncrabwalk -t your-token\n# 或者\nexport CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token\n```\n\n## 技术栈\n\nTanStack Start、ReactFlow、Framer Motion、tRPC、TanStack DB","# Crabwalk 快速上手指南\n\nCrabwalk 是专为 [OpenClaw (Clawdbot)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw) AI 代理设计的实时监控伴侣工具。它通过节点图谱可视化展示代理在 WhatsApp、Telegram、Discord 和 Slack 等平台上的思考状态、工具调用及响应链路。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS, Windows (WSL 推荐)\n*   **前置依赖**：\n    *   已安装并运行 **OpenClaw Gateway**（默认端口 `18789`）。\n    *   **Docker**（推荐安装方式）或 **Node.js** (v18+) \u002F **npm**。\n    *   若使用 CLI 二维码功能，需安装 `qrencode`（Docker 镜像已内置）。\n*   **网络要求**：Crabwalk 需能访问 OpenClaw Gateway 的 WebSocket 地址。若 Gateway 仅绑定本地回环 (`127.0.0.1`)，Docker 运行时需配置宿主机网络或使用 `host.docker.internal`。\n\n## 安装步骤\n\n### 方式一：Docker 安装（推荐）\n\n此方式最简便，自动处理依赖及二维码生成工具。\n\n```bash\n# 替换 your-token 为你的 OpenClaw Gateway 认证令牌\ndocker run -d \\\n  -p 3000:3000 \\\n  -e CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token \\\n  -e CLAWDBOT_URL=ws:\u002F\u002Fhost.docker.internal:18789 \\\n  -v ~\u002F.openclaw\u002Fworkspace:\u002Froot\u002F.openclaw\u002Fworkspace \\\n  --name crabwalk \\\n  ghcr.io\u002Fluccast\u002Fcrabwalk:latest\n```\n\n> **注意**：\n> *   `CLAWDBOT_URL`：若 OpenClaw 运行在宿主机，请使用 `ws:\u002F\u002Fhost.docker.internal:18789` (Mac\u002FWindows) 或 `ws:\u002F\u002F172.17.0.1:18789` (Linux)。\n> *   **特殊网络配置**：若 OpenClaw 配置为 `bind: loopback` 且通过 Tailscale 等服务暴露，需在 docker 命令中添加 `--network host` 并移除 `-p 3000:3000`，以便容器直接访问宿主机的 `127.0.0.1`。\n\n### 方式二：CLI 命令行安装\n\n适用于希望将 `crabwalk` 作为本地二进制文件运行的用户。\n\n```bash\n# 获取最新版本号并下载安装\nVERSION=$(curl -s https:\u002F\u002Fapi.github.com\u002Frepos\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Flatest | grep '\"tag_name\"' | cut -d'\"' -f4)\nmkdir -p ~\u002F.crabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\ncurl -sL \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Fdownload\u002F${VERSION}\u002Fcrabwalk-${VERSION}.tar.gz\" | tar -xz -C ~\u002F.crabwalk\ncp ~\u002F.crabwalk\u002Fbin\u002Fcrabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\u002F\nchmod +x ~\u002F.local\u002Fbin\u002Fcrabwalk\n```\n\n### 方式三：通过 OpenClaw Agent 安装\n\n如果你的 OpenClaw 代理已激活，可直接发送以下链接给代理，让其自动安装或更新 Crabwalk：\n\n```text\nhttps:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fpublic\u002Fskill.md\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 启动服务\n\n**Docker 用户**：\n安装完成后服务已在后台运行。访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000` 即可打开监控面板。\n\n**CLI 用户**：\n直接运行以下命令启动服务器（默认监听 `0.0.0.0:3000`）：\n\n```bash\ncrabwalk\n```\n\n若需后台运行：\n```bash\ncrabwalk start --daemon\n```\n\n### 2. 配置连接（通常自动完成）\n\n*   **自动检测**：若在本地运行 OpenClaw，Crabwalk 会自动从 `~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json` 读取 Gateway Token，无需额外配置。\n*   **手动指定**：若连接远程 Gateway 或自动检测失败，可使用 `-t` 和 `-g` 参数：\n\n```bash\n# 指定 Token 和远程 Gateway 地址\ncrabwalk -t mytoken123 -g ws:\u002F\u002F192.168.1.50:18789\n```\n\n### 3. 查看监控与手机扫码\n\n*   **Web 界面**：浏览器打开 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002Fmonitor`。\n    *   **实时图谱**：查看 Agent 会话的动作链。\n    *   **节点详情**：点击节点展开查看工具参数 (Args) 和负载 (Payloads)。\n    *   **筛选**：按平台或接收者搜索会话。\n*   **手机端访问**：\n    启动时终端会显示一个二维码。使用手机扫描该二维码，即可在移动设备上实时查看监控画面（需确保手机与服务器网络互通）。\n\n### 4. 常用管理命令\n\n```bash\ncrabwalk status     # 检查服务运行状态\ncrabwalk stop       # 停止后台服务\ncrabwalk update     # 更新至最新版本\n```","某电商团队部署了基于 OpenClaw 的 AI 客服集群，需同时监控其在 WhatsApp、Telegram 和 Discord 上处理数千条用户咨询的实时状态。\n\n### 没有 crabwalk 时\n- **黑盒运行难追踪**：开发者只能查看静态日志文件，无法直观看到 AI 在多个平台间的思维链（Thinking States）和工具调用顺序，排查问题如同“盲人摸象”。\n- **故障响应滞后**：当某个会话出现死循环或错误调用时，团队往往等到用户投诉才发现，缺乏实时的异常感知机制。\n- **多平台数据割裂**：不同聊天平台的会话记录分散在各处，难以在一个视图中对比分析跨平台的代理行为模式。\n- **调试效率低下**：复现特定用户的复杂交互场景需要手动拼接大量日志片段，耗时且容易遗漏关键上下文。\n\n### 使用 crabwalk 后\n- **全景可视化监控**：通过 ReactFlow 动态节点图，团队能实时看到每个代理的思考路径、工具参数及回复链条，系统内部逻辑一目了然。\n- **即时异常捕获**：借助 WebSocket 实时流，一旦检测到异常的工具调用或停滞状态，监控大屏立即高亮预警，实现秒级响应。\n- **跨平台统一视图**：在单一界面中即可过滤和搜索来自 WhatsApp、Telegram 等所有渠道的会话，轻松对比不同场景下的代理表现。\n- **深度下钻调试**：点击任意节点即可展开查看详细的 Payload 和参数，快速定位逻辑偏差，将复杂问题的排查时间从小时级缩短至分钟级。\n\ncrabwalk 将原本不可见的 AI 代理决策过程转化为透明的实时数据流，让多平台智能体运维从“事后救火”转变为“事前洞察”。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcrabwise-ai_crabwalk_9fcf571f.png","crabwise-ai","Crabwise AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fcrabwise-ai_3a0318a2.png","Building for the multi-agent future",null,"hello@crabwise.ai","crabwise_ai","https:\u002F\u002Fcrabwise.ai","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcrabwise-ai",[82,86,90,94],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"TypeScript","#3178c6",94.2,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"CSS","#663399",3.4,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"Shell","#89e051",2.2,{"name":95,"color":96,"percentage":97},"Dockerfile","#384d54",0.1,882,99,"2026-04-07T00:19:39","MIT","Linux, macOS","未说明",{"notes":105,"python":103,"dependencies":106},"该工具是基于 Node.js 的前端监控应用，非 AI 模型推理工具，因此无 GPU 和特定 Python 版本需求。运行前需确保本地已安装并运行 OpenClaw 网关服务（默认端口 18789）。CLI 安装脚本会自动安装 qrencode 用于生成二维码。若使用 Docker 部署且 OpenClaw 网关仅绑定本地回环地址，需配置 Docker 使用 host 网络模式以便容器连接网关。",[107,108,109],"Node.js\u002Fnpm","qrencode","Docker (可选)",[14,15,13],[112,113,114,115,116],"ai","ai-agents","clawdbot","moltbot","monitoring","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T17:17:36.122899",[],[121,126,131,136,141,146,151,156,161,166,171],{"id":122,"version":123,"summary_zh":124,"released_at":125},154291,"v1.0.11","## 工作区文件编辑\n\n工作区视图中提供完整的文件编辑功能。\n\n### 新特性\n\n- **文件编辑器** — 直接在工作区中编辑、保存和删除文件 (#47)\n- **新建文件对话框** — 从工作区创建文件，并支持路径选择\n- **文件上下文菜单** — 右键单击可执行文件操作\n- **确认对话框** — 安全删除时会弹出确认提示\n- **动态网关端点** — 监控设置现可显示已配置的端点 (#53)\n\n### 修复\n\n- 移除了导航标签页动画闪烁问题\n- 工作区文件编辑器的 UI\u002FUX 优化 (#51)\n\n### 文档\n\n- 更新了技能安装说明\n- 优化了反馈技能文档\n\n感谢 [@Popidge](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPopidge) 提供的工作区文件编辑功能！\n\n## 代理安装\n```\nhttps:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fpublic\u002Fskill.md\n```\n\n## 手动安装\n```bash\nVERSION=v1.0.11 && mkdir -p ~\u002F.crabwalk ~\u002F.local\u002Fbin && curl -sL \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Fdownload\u002F${VERSION}\u002Fcrabwalk-${VERSION}.tar.gz\" | tar -xz -C ~\u002F.crabwalk && cp ~\u002F.crabwalk\u002Fbin\u002Fcrabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\u002F && chmod +x ~\u002F.local\u002Fbin\u002Fcrabwalk\n```","2026-02-05T19:08:55",{"id":127,"version":128,"summary_zh":129,"released_at":130},154292,"v1.0.10","## 用户反馈系统\n\n通过 AI 代理直接收集用户反馈。\n\n### 新功能\n\n- **反馈技能** — 代理通过 `https:\u002F\u002Fcrabwalk.app\u002Ffeedback-skill` 收集结构化反馈\n- **两种模式：** 用户研究访谈或快速提交 Bug\u002F功能需求\n- **需安装插件** — 仅已验证的 Crabwalk 用户可提交\n- **问题捕捉** — 代理会在对话过程中提示用户提交遇到的问题\n- **公开反馈页面** — 您可在 https:\u002F\u002Fcrabwalk.app\u002F#\u002Ffeedback 浏览社区反馈\n\n### 优势\n\n- 通过自然对话实现零摩擦反馈\n- 仅限已验证用户\n- 透明公开 — 所有反馈均对外可见\n- 社区可通过 GitHub Issues 参与互动\n- 无需数据库","2026-02-03T02:12:06",{"id":132,"version":133,"summary_zh":134,"released_at":135},154293,"v1.0.9","## 新增功能\n\n### 工作区视图\n用于浏览代理工作区的文件浏览器和 Markdown 查看器。\n\n感谢 [@Popidge](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPopidge) 提供的工作区视图功能 (#28)！\n\n### 移动端监控界面\n- 底部工具栏显示会话数量、连接状态及快捷操作\n- 会话抽屉从底部滑出，以全屏方式呈现\n- 桌面端专用控件在移动端隐藏\n\n## 代理安装\n``` \nhttps:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fpublic\u002Fskill.md\n```\n\n## 手动安装\n```bash\nVERSION=v1.0.9 && mkdir -p ~\u002F.crabwalk ~\u002F.local\u002Fbin && curl -sL \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Fdownload\u002F${VERSION}\u002Fcrabwalk-${VERSION}.tar.gz\" | tar -xz -C ~\u002F.crabwalk && cp ~\u002F.crabwalk\u002Fbin\u002Fcrabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\u002F && chmod +x ~\u002F.local\u002Fbin\u002Fcrabwalk\n```","2026-02-02T16:08:40",{"id":137,"version":138,"summary_zh":139,"released_at":140},154294,"v1.0.8","## 代理安装\n\nOpenClaw 代理现在可以直接安装 Crabwalk。请将此链接粘贴到您的代理中：\n\nhttps:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fpublic\u002Fskill.md\n\n## 新功能\n\n### Crabwalk CLI\n\n新增 `crabwalk` 命令，便于服务器管理：\n\n```bash\ncrabwalk                    # 在 0.0.0.0:3000 上启动\ncrabwalk start --daemon     # 后台运行\ncrabwalk start -p 8080      # 自定义端口\ncrabwalk stop               # 停止守护进程\ncrabwalk status             # 检查是否正在运行\ncrabwalk update             # 更新至最新版本\n```\n\n### 功能特性\n\n- 自动从 `~\u002F.clawdbot\u002Fclawdbot.json` 中检测网关令牌\n- 启动时显示所有网络 IP 地址，方便远程访问\n- 提供网络 URL 的二维码（自动安装 qrencode）\n- 守护进程模式，并记录 PID\n- 安装时自动将 `~\u002F.local\u002Fbin` 添加到 PATH 环境变量中\n\n## 手动安装\n\n```bash\nVERSION=v1.0.8 && mkdir -p ~\u002F.crabwalk ~\u002F.local\u002Fbin && curl -sL \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Freleases\u002Fdownload\u002F${VERSION}\u002Fcrabwalk-${VERSION}.tar.gz\" | tar -xz -C ~\u002F.crabwalk && cp ~\u002F.crabwalk\u002Fbin\u002Fcrabwalk ~\u002F.local\u002Fbin\u002F && chmod +x ~\u002F.local\u002Fbin\u002Fcrabwalk\n```","2026-02-02T15:45:33",{"id":142,"version":143,"summary_zh":144,"released_at":145},154295,"v1.0.7","CI 修复：npm 11 锁定文件兼容性，.output 构建产物路径","2026-01-31T01:48:01",{"id":147,"version":148,"summary_zh":149,"released_at":150},154296,"v1.0.6","## 新增功能\n\n对 v1.0.5 的扩展，持续改进监控功能。\n\n### 监控 — 图表增强\n- **跟随模式** — 当动作图中出现新节点时，自动平移视图以显示新节点 (#23)\n- **异步布局计算** — 大型图表在布局计算时不再阻塞 UI\n- **生成位置缓存** — 防止子智能体位置更新时出现垂直抖动\n- **布局方向切换** — 在水平和垂直图表布局之间切换 (#19)\n- **流式事件状态** — 在流式更新期间使布局更加稳定 (#20)\n- **子智能体生成推断** — 改进了检测逻辑及小地图尺寸调整 (#22)\n\n### 基础设施\n- **Docker 生产环境的 Nitro 优化** — 简化了生产构建流程 (#21 — @nktfh100)\n\n### 样式\n- 优化了跟随模式按钮的外观\n\n### 致谢\n- @nktfh100 — 负责 Nitro Docker 生产环境的搭建","2026-01-30T21:54:44",{"id":152,"version":153,"summary_zh":154,"released_at":155},154297,"v1.0.5","## 新增功能\n\n### 监控\n- **Exec 事件可视化** — 将 exec 进程渲染为动作图中的节点，状态以不同颜色的边表示 (#14)\n- **层次化 spawn 布局** — 子代理会话通过 spawn 边从父会话分支出来 (#14)\n- **子代理推断** — 自动检测子代理会话的 `spawnedBy` 属性 (#13，基于 @apollostreetcompany 在 #11 中的工作)\n- **可折叠子代理组** — 子代理在侧边栏中嵌套在父会话下，并提供收起\u002F展开切换按钮 (#15)\n- **节点位置固定** — 拖动后的节点会在数据更新时保持位置；“重新布局”按钮可重置布局 (#15)\n- **动态版本显示** — UI 版本徽章现从 package.json 中读取版本号\n\n### 基础设施\n- **ALLOWED_HOSTS 环境变量** + Dockerfile 源文件修复 (#12)，由 #10 的 @Popidge 完成\n\n### 修复\n- 替换而非追加流式内容 (#8 — @yeHHH1g)\n- 网关令牌提取的 jq 替代方案 (#9 — @oxngon)\n- 将 Clawdbot 的引用更名为 Moltbot\n\n### 致谢\n- @apollostreetcompany — 来自 #11 的子代理 spawn 检测和 exec 可视化概念，在 #13 和 #14 中得以实现\n- @yeHHH1g — 流式内容修复\n- @oxngon — jq 替代方案文档\n- @Popidge — 为仅将网关暴露于 loopback 的用户添加了主机网络相关信息 #16","2026-01-28T23:07:20",{"id":157,"version":158,"summary_zh":159,"released_at":160},154298,"v1.0.4","## Docker 修复\n\n- 修复 Docker 镜像，使其开箱即用\n- 文档化 CLAWDBOT_URL 环境变量，用于容器与宿主机之间的连通性","2026-01-27T14:44:48",{"id":162,"version":163,"summary_zh":164,"released_at":165},154299,"v1.0.3","## 持久化后台服务\n\n- 添加 `PersistenceService` - 将会话\u002F操作存储到 `.\u002Fdata\u002F` 目录下（JSONL 格式）\n- 默认自动启动，在服务器重启后仍能保持持久化\n- 最多存储 10,000 条操作记录，并自动轮转\n- 顶部栏指示器显示服务状态，点击可打开设置界面\n- 在连接或刷新页面时，自动填充浏览器中的集合数据\n- 修复在数据填充时出现的重复消息问题","2026-01-27T04:08:39",{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},154300,"v1.0.2","- 通过环境变量配置 CLAWDBOT_URL（支持 Docker）","2026-01-27T00:34:04",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},154301,"v1.0.1","# Crabwalk v1.0.1\n\nReal-time companion monitor for Clawdbot AI agents.\n\n## Quick Start\n\n```bash\ndocker run -d -p 3000:3000 -e CLAWDBOT_API_TOKEN=your-token ghcr.io\u002Fluccast\u002Fcrabwalk:latest\n```\n\nOpen http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002Fmonitor\n\n## Features\n\n- Live activity graph with ReactFlow\n- Multi-platform support (WhatsApp, Telegram, Discord, Slack)\n- Real-time WebSocket streaming\n- Action tracing with payload inspection\n- Session filtering and search\n\n## Screenshots\n\n![Home](https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fpublic\u002Fhome.png)\n\n![Monitor](https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fluccast\u002Fcrabwalk\u002Fmaster\u002Fpublic\u002Fmonitor.png)","2026-01-26T21:58:31"]