[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-dtyq--magic":3,"tool-dtyq--magic":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":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":77,"languages":78,"stars":118,"forks":119,"last_commit_at":120,"license":121,"difficulty_score":32,"env_os":122,"env_gpu":122,"env_ram":122,"env_deps":123,"category_tags":126,"github_topics":127,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":139,"updated_at":140,"faqs":141,"releases":177},7311,"dtyq\u002Fmagic","magic","Magicrew. The first open-source all-in-one AI productivity platform (Generalist AI Agent + Workflow Engine + IM + Online collaborative office system)","Magic 是一款企业级开源 AI 生产力平台，集成了通用 AI 智能体、工作流引擎、即时通讯及在线协同办公系统。它旨在解决个人 AI 工具在规模化应用时的痛点：通过统一数据枢纽防止员工离职导致知识流失；提供细粒度的预算控制以避免成本超支；利用本地沙箱隔离确保核心数据安全；并对高风险操作设置人工审批机制，让人类始终掌握控制权。此外，Magic 不仅能生成文本，还能直接输出仪表盘、报告、PPT 和 Excel 等成品文件，并能将内部 ERP、CRM 系统封装为数字员工供全员调用。\n\n无论是万人大型企业，还是单人创业团队（OPC\u002FOPT 模式），Magic 都能帮助以极低成本实现高效产出，让一人即可指挥一支全天候工作的\"AI 员工队伍”。它特别适合企业管理者、初创创始人及需要构建自动化业务流程的开发者和运营人员使用。其独特亮点在于将安全管控、成本治理与业务结果导向深度融合，支持私有化部署，让用户在可信边界内自由定制专属的 AI 工作流，真正实现从“尝试玩具”到“构建引擎”的跨越。","\u003Cdiv align=\"left\">\n  \u003Ca href=\".\u002FREADME.md\">\u003Cimg alt=\"README in English\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FEnglish-d9d9d9\" height=\"20\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\".\u002FREADME_CN.md\">\u003Cimg alt=\"简体中文版自述文件\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F简体中文-d9d9d9\" height=\"20\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"#self-hosted-deployment\">\u003Cimg alt=\"Deploy now!\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDeploy%20now%21-red\" height=\"20\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# 🔥 Magic - Enterprise-Grade Open-Source AI Agent Platform\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.magicrew.ai\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"Static Badge\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOfficial Website-301AD2\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Freleases\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_3192ba0de507.png\" alt=\"Stable Version\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fgraphs\u002Fcommit-activity\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"Commits last month\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcommit-activity\u002Fm\u002Fdtyq\u002Fmagic?labelColor=%20%2332b583&color=%20%2312b76a\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002F\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"Issues closed\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-search?query=repo%3Adtyq%2Fmagic%20is%3Aclosed&label=issues%20closed&labelColor=%20%237d89b0&color=%20%235d6b98\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fdiscussions\u002F\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"Discussion posts\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fdiscussions\u002Fdtyq\u002Fmagic?labelColor=%20%239b8afb&color=%20%237a5af8\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.magicrew.ai\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"Static Badge\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBuilt with Magic 🔮-301AD2\">\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cbr\u002F>\n\n![MagiCrew](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_1cf371c2db74.png)\n\n[🦞 OpenClaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw) is a great personal AI assistant — connecting all major IMs as conversation channels, supporting any LLM, running autonomously 24\u002F7.\n\nBut when we bring it into an enterprise context, new challenges naturally emerge: data scattered across individual accounts, no budget guardrails, output that stops at plain text, high-risk actions without an approval gate.\n\nMagic is built for exactly these challenges: an enterprise AI Agent platform built for **security, control, direct business outcomes, and autonomous 24\u002F7 operation**.\n\n---\n\n## Stop Tinkering. Start Building Your Enterprise AI Engine.\n\nPersonal AI tools consistently hit the same walls when deployed at scale. Here's how Magic addresses each one:\n\n- Data locked in employee accounts, gone when they leave → Unified data hub; institutional knowledge stays with the org\n- Unpredictable API costs, budget overruns at month-end → Per-department, per-user, per-task budget caps\n- Staff using third-party tools, core data at risk → In-house sandbox isolation; data never leaves the trusted boundary\n- AI automation deleting files, sending wrong emails → High-risk actions require human approval; humans stay in control\n- Can't connect to ERP, CRM → Wrap internal systems as digital employees, accessible to everyone\n- Output is just text, still requires manual formatting into decks → Deliver finished artifacts: dashboards, reports, PPTs, Excel files\n\n## Built for Any Scale\n\nMagic isn't only for large enterprises. **From a one-person shop to a 10,000-person organization, it solves the same problem: the output of 100 people at the cost of 1.**\n\nIt's a natural fit for **OPC (One Person Company)** and **OPT (One Person Team)** operating models — lean assets, zero headcount overhead, fast delivery of tangible results, plug in new capabilities on demand. Whether you're a solo founder or a small team, you can command an entire AI workforce.\n\n**Solo founders \u002F one-person teams**\n\nLet AI cover the roles you haven't hired yet — marketing, operations, legal, data analysis, customer support, design, copywriting, finance. Zero labor cost, 24\u002F7 output. Ship dashboards, reports, and draft contracts fast. Need a new capability? Just add an Agent.\n\n**Enterprises \u002F mid-size teams**\n\nCentralized platform to manage AI across the entire org, eliminating data leakage risk. Department budgets are transparent and attributable. Internal expertise is packaged into digital employees, reusable across departments — knowledge never walks out the door. High-risk actions require approval. Sandbox isolation ensures data never leaks.\n\n---\n\n## 7 Enterprise-Grade Core Capabilities\n\n### 1. Enterprise Knowledge Consolidation\n\nDeeply encapsulate fragmented internal systems (ERP \u002F CRM \u002F databases) and domain expertise into **digital employees accessible to everyone**. Break down silos and turn scattered API calls into reusable core digital assets at scale.\n\n![digital-employee-market](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_414d0dbfc6ea.png)\n\n### 2. Results as Deliverables\n\nNo more stopping at \"Chat.\" The built-in rendering framework transforms AI output directly into finished artifacts — **PPTs, data dashboards, meeting summaries, professional reports, Excel files, infinite canvases (image creation)** — ready to use, no post-processing required.\n\n![openclaw-enterprise-research-report](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_e7850e59f8f1.png)\n![solution-ppt-demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_a9fc968e673a.png)\n![earnings-call-analysis](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_6108f20041ce.png)\n![canvas-poster-design](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_88d8600521f9.png)\n\n### 3. Enterprise Security & Compliance\n\nEvery Agent runs inside a **proprietary sandbox container**, isolated from the main system in a separate VPC and connected via private endpoints — zero risk of unauthorized access. A Sidecar network proxy manages traffic independently per user, with **complete resource and data isolation across tenants**. A strict **plugin security review** catches malicious code before publishing, keeping enterprise data within a trusted boundary at all times.\n\n### 4. Human-in-the-Loop Control\n\nWhen an Agent attempts a high-risk operation, an approval workflow is triggered. Routine actions run autonomously; destructive ones — like deleting data or sending emails — **require explicit human confirmation**. Decision authority stays with people.\n\n### 5. Granular Cost Control\n\nAn enterprise-grade cost compass lets you set precise **daily budgets per department, per user, and per Agent**. AI spending becomes predictable and controllable — every dollar justified.\n\n### 6. Team-Wide Collaboration\n\nMultiple people share a single project, each owning different modules, advancing in parallel with real-time visibility. Expert users can jump into a colleague's project and help on the spot. **Experience accumulates naturally through projects and compounds across the team.** Progress can be automatically reported to WeCom, DingTalk, or Lark groups — true zero-friction collaboration.\n\n### 7. Open Ecosystem Compatibility\n\nFully compatible with the **[Anthropic Skills](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Foverview) ecosystem** and the **[OpenClaw Skills](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw) ecosystem**. Existing tools and skills plug right in — zero migration cost to enterprise-grade.\n\n![skill-creator](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_d81ba791fc5c.png)\n\n---\n\n## Personal AI Assistant + Expert Agents: Everyone Commands an AI Army\n\nMagic brings two complementary capabilities to the enterprise:\n\n**Every employee gets a personal AI assistant**\n\nThink of it as assigning each employee a dedicated 🦞, on call 24\u002F7. The personal assistant doesn't just connect to IM — it **connects to everything**: calendars, email, internal systems, data, tools, and specialist Agents. One instruction is all it takes to mobilize the right resources and expertise — the true meaning of \"100-person output at 1-person cost.\"\n\n**Expert Agents as domain specialists**\n\nCodify the know-how and workflows of legal, finance, sales, operations, and every other function into digital employees. Each Expert Agent is **deep and comprehensive within its domain**, ready to be invoked by users through their personal assistant. A new hire calling in an expert gets senior-level judgment from day one. Domain expertise stops being person-dependent and becomes a reusable organizational asset.\n\n**If you're a decision-maker, picture these scenarios:**\n\n### 8 people doing the work of 80\n\n> A cross-border e-commerce company runs with a team of 8. Each person has a personal AI assistant connected to Expert Agents for product selection, listing, advertising, customer service, logistics, and translation — end-to-end, fully automated. Their competitor does the same work with 80 people. And slower.\n\n### Not monthly reports — operational truth, any time\n\n> 2 AM, a question surfaces: \"Can our East China gross margin hold this quarter?\" The personal assistant connects to ERP, finance systems, and CRM, calls the finance Expert Agent, and delivers a live dashboard in 30 seconds. Management cadence is no longer held hostage by reporting cycles.\n\n### Global business, never offline\n\n> A New York client sends an urgent email at 3 AM. The customer service Expert Agent is already on it. It knows the product, understands return policy, and communicates fluently in natural English. By morning, what you see isn't a to-do — it's a resolved ticket summary. Time zones are no longer a bottleneck.\n\n### Risk intercepted before it happens\n\n> Every outbound contract passes through the legal Expert Agent before it leaves the building. Risky clauses are flagged and revision-suggested before the client ever sees them, with human approval triggered when needed. Compliance isn't a speed bump — it's a safety net running silently in the background.\n\n### The compounding value of organizational memory\n\n> Every business decision, every problem solved, every client interaction makes the Expert Agents smarter. A year in, your AI workforce carries not one person's experience but the collective intelligence of hundreds — and it never takes leave, never resigns, never withholds what it knows.\n\n### New hire. Day one. Senior-level output.\n\n> It used to take six months to develop a capable project manager. Now, on the first day, the personal assistant connects the new hire to the project management Expert Agent, the industry knowledge base, and the historical case library. Every pitfall has already been documented; every template is already packaged. Ramp time drops from six months to one week, with full productivity from day one.\n\n### 3 people, 10 markets\n\n> A three-person go-global team needs to enter 10 countries. The personal assistant invokes the market expansion Expert Agent to run the full playbook: research local regulations, generate compliant product descriptions and marketing copy, manage listings on local platforms, and track orders and after-sales across regions. Not a few translated paragraphs — a fully operational market entry, end to end.\n\n### The retiring expert whose knowledge never leaves\n\n> The after-sales team has a veteran engineer who can diagnose any failure the moment a customer describes it — what to check, how to fix it, where to source the part. That expertise is now fully encoded in the after-sales Expert Agent: symptom → diagnostic path → solution → parts procurement, a complete decision chain. A junior tech hits a tough problem, asks via their personal assistant, and gets a diagnosis at the veteran's level.\n\n### No more two-hour meetings that go nowhere\n\n> Before: the personal assistant auto-compiles relevant data and open items. During: the meeting Expert Agent transcribes in real time, flags contested points, tracks every action item. Five minutes after it ends: a structured summary — with owners and deadlines — is pushed to every attendee. Meetings become what they should be: decisions, not time sinks.\n\n---\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### Self-Hosted Deployment\n\n**Requirements:** Docker + curl. Supports macOS and Linux (Windows support is coming soon).\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fgetmagicrew.sh | bash\n```\n\nThe script handles everything — cluster creation, infrastructure, and service deployment. Once complete:\n\n- Web UI: **http:\u002F\u002Flocalhost:38080**\n- Teardown: `magicrew teardown`\n\n→ [Full deployment guide](.\u002Fdocs\u002Fen\u002Fdevelopment\u002Fdeploy\u002Fdocker.md)\n\n### Cloud Service\n\nPrefer not to self-host? Use the cloud version — sign up and go, zero configuration:\n\n- **China**: [Magic](https:\u002F\u002Fwww.letsmagic.cn)\n- **International**: [MagiCrew](https:\u002F\u002Fwww.magicrew.ai)\n\n### Enterprise Edition\n\nWe offer enhanced management capabilities and features for teams and enterprises, including private deployment, dedicated model integration, and deep custom integration with your internal systems. [Email us](mailto:bd@dtyq.com?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry) to discuss your needs.\n\n---\n\n## Contribution\n\nTo contribute code, see the [Contribution Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fblob\u002Fmaster\u002FCONTRIBUTING.md) \u002F [贡献指南（中文）](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fblob\u002Fmaster\u002FCONTRIBUTING_CN.md). You're also welcome to support Magic through social media, events, and conferences — the project grows with community involvement.\n\n## Security Vulnerabilities\n\nIf you discover a security vulnerability, email [team@dtyq.com](mailto:team@dtyq.com). All security issues are handled promptly.\n\n## 📄 License\n\nThis repository is licensed under the [Magic Open Source License](LICENSE), based on Apache 2.0 with additional restrictions.\n\n## 🙏 Acknowledgements\n\nThanks to all developers who have contributed to Magic!\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_58a76c41f507.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#dtyq\u002Fmagic&Date)\n","\u003Cdiv align=\"left\">\n  \u003Ca href=\".\u002FREADME.md\">\u003Cimg alt=\"英文自述文件\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FEnglish-d9d9d9\" height=\"20\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\".\u002FREADME_CN.md\">\u003Cimg alt=\"简体中文版自述文件\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F简体中文-d9d9d9\" height=\"20\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"#self-hosted-deployment\">\u003Cimg alt=\"立即部署！\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDeploy%20now%21-red\" height=\"20\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# 🔥 Magic - 企业级开源 AI 助理平台\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.magicrew.ai\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"静态徽章\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F官方网站-301AD2\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Freleases\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_3192ba0de507.png\" alt=\"稳定版本\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fgraphs\u002Fcommit-activity\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"最近一个月的提交次数\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcommit-activity\u002Fm\u002Fdtyq\u002Fmagic?labelColor=%20%2332b583&color=%20%2312b76a\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002F\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"已关闭的问题数\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-search?query=repo%3Adtyq%2Fmagic%20is%3Aclosed&label=issues%20closed&labelColor=%20%237d89b0&color=%20%235d6b98\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fdiscussions\u002F\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"讨论帖数量\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fdiscussions\u002Fdtyq\u002Fmagic?labelColor=%20%239b8afb&color=%20%237a5af8\">\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.magicrew.ai\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg alt=\"静态徽章\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBuilt with Magic 🔮-301AD2\">\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cbr\u002F>\n\n![MagiCrew](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_1cf371c2db74.png)\n\n[🦞 OpenClaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw) 是一款出色的家庭AI助手——它连接了所有主流即时通讯工具作为对话渠道，支持任意大模型，并能实现全天候自主运行。\n\n然而，当将其应用于企业场景时，新的挑战便随之而来：数据分散在各个员工账户中、缺乏预算管控机制、输出仅限于纯文本、高风险操作无审批流程等。\n\nMagic 正是为应对这些挑战而生：一个专为企业打造的AI助理平台，旨在实现**安全性、可控性、直接业务价值以及24\u002F7自主运行**。\n\n---\n\n## 停止零散尝试，开始构建您的企业级AI引擎。\n\n个人AI工具在规模化部署时往往会遇到相同的瓶颈。以下是Magic如何逐一解决这些问题：\n\n- 数据被锁定在员工个人账户中，一旦离职即告丢失 → 统一的数据中心；机构知识将永久留存于组织内\n- API费用不可预测，月底容易超支 → 可按部门、用户或任务设置预算上限\n- 员工使用第三方工具，核心数据面临泄露风险 → 内部沙箱隔离；数据始终处于受控边界之内\n- AI自动化删除文件、发送错误邮件 → 高风险操作需人工审批；确保人类始终掌握控制权\n- 无法对接ERP、CRM系统 → 将内部系统封装为数字员工，供全员访问\n- 输出仅为文本，仍需手动整理成演示文稿 → 直接生成成品：仪表盘、报告、PPT、Excel文件等\n\n## 适用于任何规模\n\nMagic并不局限于大型企业。**无论是一人公司还是万人组织，它都能以一人的人力成本，实现百人的工作成果。**\n\n对于采用**OPC（一人公司）**和**OPT（单人团队）**模式的企业而言，Magic尤为契合——资产精简、零人力开销、快速交付可见成果，并可根据需求随时扩展新能力。无论是单打独斗的创始人，还是小型团队，都可以轻松驾驭一支完整的AI员工队伍。\n\n**单人创始人 \u002F 单人团队**\n\n让AI承担您尚未招聘的角色——市场推广、运营、法务、数据分析、客户支持、设计、文案撰写、财务等。零人力成本，全天候持续产出。快速生成仪表盘、报告和合同初稿。若需新增功能，只需添加一名Agent即可。\n\n**企业 \u002F 中型团队**\n\n通过集中式平台管理全公司的AI应用，彻底消除数据泄露风险。各部门预算透明且可追溯。内部专业知识被封装为数字员工，可在不同部门间共享复用——知识不会随着人员流动而流失。高风险操作必须经过审批。沙箱隔离机制确保数据绝不会外泄。\n\n---\n\n## 7项企业级核心能力\n\n### 1. 企业知识整合\n\n将分散的内部系统（ERP\u002FCRM\u002F数据库）及领域专业知识深度封装为**人人可用的数字员工**。打破信息孤岛，将零散的API调用转化为可大规模复用的核心数字资产。\n\n![digital-employee-market](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_414d0dbfc6ea.png)\n\n### 2. 成果即交付物\n\n不再停留在“聊天”阶段。内置的渲染框架可将AI输出直接转化为成品——**PPT、数据仪表盘、会议摘要、专业报告、Excel文件、无限画布（图像生成）**——即拿即用，无需后期处理。\n\n![openclaw-enterprise-research-report](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_e7850e59f8f1.png)\n![solution-ppt-demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_a9fc968e673a.png)\n![earnings-call-analysis](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_6108f20041ce.png)\n![canvas-poster-design](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_88d8600521f9.png)\n\n### 3. 企业级安全与合规\n\n每个Agent都在**专有沙箱容器**中运行，与主系统隔离于独立的VPC内，并通过私有端点连接——完全杜绝未经授权的访问风险。Sidecar网络代理会为每位用户独立管理流量，实现**租户间的完全资源与数据隔离**。严格的**插件安全审核**可在发布前拦截恶意代码，确保企业数据始终处于可信边界之内。\n\n### 4. 人机协作控制\n\n当Agent尝试执行高风险操作时，会触发审批流程。常规任务可自主完成；而诸如删除数据或发送邮件等破坏性操作，则**需要明确的人工确认**。决策权始终掌握在人类手中。\n\n### 5. 精细的成本控制\n\n企业级成本指南允许您为**每个部门、每位用户以及每个Agent**设定精确的日预算。这样一来，AI支出变得可预测、可控制——每一分钱都有据可依。\n\n### 6. 全员协作\n\n多人可共同参与一个项目，各自负责不同的模块，同步推进并实时查看进度。资深用户甚至可以随时介入同事的项目，提供即时帮助。**经验会自然积累，并在团队中不断叠加。** 进度还可自动同步至WeCom、钉钉或飞书群组——真正实现零摩擦协作。\n\n### 7. 开放生态兼容性\n\n完全兼容 **[Anthropic Skills](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Foverview)** 生态系统和 **[OpenClaw Skills](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw)** 生态系统。现有工具和技能可直接接入——企业级应用无需任何迁移成本。\n\n![skill-creator](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_d81ba791fc5c.png)\n\n---\n\n## 个人AI助理 + 专家智能体：人人掌控AI军团\n\nMagic为企业带来两大互补能力：\n\n**每位员工都拥有一个个人AI助理**\n\n可以将其视为为每位员工配备一位全天候待命的专属“数字助手”。这位个人助理不仅能够连接即时通讯工具，还能**无缝对接所有系统**：日历、邮件、内部业务系统、数据、各类工具以及专业领域的智能体。只需一条指令，即可调动所需资源与专业能力——真正实现“以一人之力，达成百人效率”。\n\n**专家智能体作为领域专家**\n\n将法务、财务、销售、运营等各职能的知识与工作流程沉淀为数字化员工。每个专家智能体在其专业领域内都具备**深度与全面性**，用户可通过个人助理随时调用。新员工只需简单请求，便能立即获得资深级别的专业判断。这样一来，领域专业知识不再依赖于特定人员，而是转化为组织可复用的核心资产。\n\n**如果您是决策者，请设想以下场景：**\n\n### 8人完成80人的工作量\n\n> 一家跨境电商公司仅由8人团队运营。每位员工都配备了一个个人AI助理，该助理连接着产品选品、上架、广告投放、客服、物流及翻译等领域的专家智能体——全流程自动化运作。而其竞争对手则需要80人来完成同样的任务，且效率更低。\n\n### 不再依赖月度报表——实时掌握运营真相\n\n> 凌晨2点，一个问题浮现：“我们华东地区的毛利率本季度还能维持吗？”个人助理迅速连接ERP系统、财务系统和CRM，调用财务专家智能体，并在30秒内生成实时仪表盘。管理层的决策节奏不再受制于定期报告周期。\n\n### 全球化业务，永不掉线\n\n> 纽约客户凌晨3点发送了一封紧急邮件。客服专家智能体已第一时间响应，它熟悉产品信息、退货政策，并能用流利的英语与客户沟通。到清晨时分，呈现在您面前的不再是待办事项清单，而是一份已完成工单的总结报告。时区差异不再成为业务瓶颈。\n\n### 风险在发生前即被拦截\n\n> 每一份对外合同在正式签署前都会先经过法律专家智能体的审核。一旦发现潜在风险条款，智能体会立即标记并提出修改建议，必要时还会触发人工复核流程。合规管理不再是阻碍效率的绊脚石，而是默默运行在后台的安全保障机制。\n\n### 组织记忆的持续积累与价值叠加\n\n> 每一次商业决策、每一个问题的解决、每一次客户互动，都在不断让专家智能体变得更加智能。一年后，您的AI员工队伍所承载的不仅是某个人的经验，更是数百名员工共同积累的集体智慧——而且它们不会休假、不会离职，更不会隐瞒所学知识。\n\n### 新员工入职第一天，即达资深水平\n\n> 过去培养一名合格的项目经理通常需要半年时间。如今，新员工一入职，个人助理便会自动连接项目管理专家智能体、行业知识库以及历史案例库。所有常见陷阱已被记录在案，各类模板也已标准化封装完毕。新人的上手周期从半年缩短至一周，从第一天起就能高效产出。\n\n### 3人开拓10个市场\n\n> 一支仅有3人的国际化团队需进入10个国家市场。个人助理会调用市场拓展专家智能体，执行完整策略：调研当地法规、撰写合规的产品描述与营销文案、管理本地电商平台的店铺运营、追踪跨区域订单及售后服务等。这并非简单的几段翻译内容，而是一整套端到端的市场进入方案。\n\n### 退休专家的知识永不失传\n\n> 客服团队中有一位经验丰富的工程师，只要客户描述故障现象，他就能立刻诊断出问题所在——该检查哪些部位、如何修复、零件应从哪里采购。如今，这些宝贵经验已被完整编码进售后专家智能体：症状→诊断路径→解决方案→配件采购，形成完整的决策链条。当初级技术人员遇到棘手问题时，只需通过个人助理提问，便可获得与资深工程师同等水平的诊断结果。\n\n### 再也不用参加毫无进展的两小时会议\n\n> 以往：个人助理会自动汇总相关数据与待办事项。会议期间：会议智能体会实时记录会议内容，标记争议点，并跟踪每项行动任务。会议结束后仅5分钟，一份结构化的会议纪要——包含责任人与截止日期——便会推送给所有参会人员。会议从此回归本真——成为决策的场所，而非时间的无谓消耗。\n\n---\n\n## 🚀 快速入门\n\n### 自行部署\n\n**所需环境：** Docker + curl。支持macOS和Linux（Windows版本即将推出）。\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fgetmagicrew.sh | bash\n```\n\n该脚本将自动完成集群搭建、基础设施配置及服务部署等全部流程。部署完成后：\n\n- Web界面：**http:\u002F\u002Flocalhost:38080**\n- 清理命令：`magicrew teardown`\n\n→ [完整部署指南](.\u002Fdocs\u002Fen\u002Fdevelopment\u002Fdeploy\u002Fdocker.md)\n\n### 云服务\n\n不想自行部署？直接使用云端版本，注册即用，无需任何配置：\n\n- **中国地区**：[Magic](https:\u002F\u002Fwww.letsmagic.cn)\n- **国际版**：[MagiCrew](https:\u002F\u002Fwww.magicrew.ai)\n\n### 企业版\n\n我们为企业和团队提供增强的管理功能与特性，包括私有化部署、专属模型集成以及与贵公司内部系统的深度定制对接。如需了解详情，请发送邮件至[business@magicrew.com](mailto:bd@dtyq.com?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry)与我们联系。\n\n---\n\n## 贡献\n\n如您希望参与代码贡献，请参阅[贡献指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fblob\u002Fmaster\u002FCONTRIBUTING.md) \u002F [中文贡献指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fblob\u002Fmaster\u002FCONTRIBUTING_CN.md)。同时，我们也欢迎您通过社交媒体、活动及会议等方式支持Magic项目——项目的成长离不开社区的积极参与。\n\n## 安全漏洞\n\n若您发现任何安全漏洞，请发送邮件至[team@dtyq.com](mailto:team@dtyq.com)。我们将第一时间处理所有安全相关问题。\n\n## 📄 许可证\n\n本仓库采用[Magic开源许可证](LICENSE)，基于Apache 2.0协议，并附加了额外限制条款。\n\n## 🙏 致谢\n\n感谢所有为Magic项目做出贡献的开发者！\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_readme_58a76c41f507.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#dtyq\u002Fmagic&Date)","# Magic 企业级开源 AI Agent 平台快速上手指南\n\nMagic 是一款专为企业打造的企业级开源 AI Agent 平台，旨在解决数据安全、成本管控、业务流程自动化及人机协作等核心挑战。它支持将内部系统（ERP\u002FCRM）封装为“数字员工”，并直接输出 PPT、报表、Excel 等可交付成果。\n\n## 环境准备\n\n在部署之前，请确保您的服务器满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：推荐 Linux (Ubuntu 20.04+\u002FDebian 11+) 或 macOS。Windows 用户建议使用 WSL2。\n*   **容器运行时**：必须安装 **Docker** (版本 20.10+) 和 **Docker Compose** (版本 2.0+)。\n*   **硬件资源**：\n    *   CPU：至少 4 核\n    *   内存：至少 8 GB RAM (推荐 16 GB 以运行多个 Agent)\n    *   磁盘：至少 20 GB 可用空间\n*   **网络**：服务器需能访问外网以拉取镜像和连接大模型 API。\n*   **API Key**：准备至少一个大模型服务商的 API Key（如 OpenAI, Anthropic, 或国内的大模型服务）。\n\n## 安装步骤\n\nMagic 采用容器化部署，最简单的方式是使用官方提供的 Docker Compose 脚本。\n\n### 1. 克隆项目仓库\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic.git\ncd magic\n```\n\n> **提示**：如果国内访问 GitHub 较慢，可使用镜像源加速：\n> `git clone https:\u002F\u002Fghproxy.com\u002Fhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic.git`\n\n### 2. 配置环境变量\n\n复制示例配置文件并根据实际需求修改（主要是填入你的 LLM API Key）：\n\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n\n使用编辑器打开 `.env` 文件，配置关键参数：\n\n```bash\n# 示例：配置大模型 API Key\nLLM_PROVIDER=openai\nOPENAI_API_KEY=sk-your-actual-api-key-here\n\n# 可选：配置国内模型源 (如适用)\n# BASE_URL=https:\u002F\u002Fapi.your-domestic-provider.com\u002Fv1\n```\n\n### 3. 启动服务\n\n使用 Docker Compose 一键启动所有核心服务（包括数据库、后端、前端及沙箱环境）：\n\n```bash\ndocker compose up -d\n```\n\n等待容器启动完成后，检查服务状态：\n\n```bash\ndocker compose ps\n```\n\n确保所有服务状态均为 `Up`。\n\n## 基本使用\n\n### 1. 访问管理平台\n\n在浏览器中打开默认地址：\n`http:\u002F\u002Flocalhost:3000`\n\n首次登录时，请使用初始化管理员账号（默认账号密码通常在启动日志或 `.env` 文件中指定，建议登录后立即修改）。\n\n### 2. 创建第一个个人 AI 助手\n\n1.  进入 **Dashboard**，点击 **\"New Assistant\"**。\n2.  选择连接的即时通讯工具（IM）或直接使用 Web 界面。\n3.  在提示词框中输入基础指令，例如：“你是我的运营助理，负责每日数据汇总。”\n\n### 3. 调用专家 Agent 生成可交付成果\n\nMagic 的核心优势在于直接输出成品。尝试以下指令体验“数字员工”能力：\n\n**场景：生成市场分析报表**\n\n在对话框中输入：\n```text\n@Finance-Agent 请分析上个季度的销售数据，生成一份包含图表的 Excel 财务报告，并总结关键风险点。\n```\n\n**系统将自动执行：**\n1.  调用 `Finance-Agent`（财务专家 Agent）。\n2.  连接内部数据源（需在后台预先配置数据连接器）。\n3.  执行数据分析。\n4.  **直接渲染并下载** 生成的 `.xlsx` 文件和可视化仪表盘，而非仅返回文本结论。\n\n### 4. 配置高风险操作审批（人机协同）\n\n若 Agent 执行删除文件或发送邮件等高风险操作，系统会自动触发审批流：\n1.  操作请求会挂起并通知管理员。\n2.  管理员在 **Approval Center** 查看详细信息。\n3.  点击 **Approve** 后，Agent 将继续执行后续动作。\n\n---\n*更多高级功能（如私有化技能开发、多租户隔离配置）请参考官方完整文档。*","某初创电商团队需在黑五前夕快速完成竞品分析、营销文案撰写及财务预测报表，但人手严重不足。\n\n### 没有 magic 时\n- **数据孤岛严重**：市场、运营和财务数据分散在员工个人的微信、钉钉及本地 Excel 中，一旦人员流动，核心业务逻辑即刻丢失。\n- **成本不可控**：团队成员各自调用不同的大模型 API，月底账单激增且无法按项目或部门进行预算熔断，导致意外超支。\n- **产出效率低下**：AI 仅能生成纯文本草稿，员工需花费数小时手动将数据整理成 PPT 汇报片或 Excel 财务报表。\n- **安全风险高**：自动化脚本可直接执行删除文件或群发邮件等高危操作，缺乏人工审批网关，极易引发事故。\n- **系统割裂**：AI 无法直接读取内部 ERP 库存或 CRM 客户数据，只能依靠人工复制粘贴，流程断点频发。\n\n### 使用 magic 后\n- **构建统一知识中枢**：所有交互数据与业务沉淀自动汇入企业级数据湖，确保机构知识随组织留存，不因人员离职而流失。\n- **精细化预算管理**：支持为每个部门、用户甚至具体任务设定 API 消费上限，从源头杜绝预算失控，实现成本透明化。\n- **交付即用成品**：直接输出格式完美的动态仪表盘、PPT 演示文稿及可编辑 Excel 报表，将“文本生成”升级为“结果交付”。\n- **人机协同风控**：涉及文件删除或对外发送等高风险动作时，magic 强制触发人工审批流程，确保人类始终掌握最终控制权。\n- **全域系统打通**：将内部 ERP 和 CRM 封装为“数字员工”，AI 可自主调用实时库存与客户数据，实现端到端自动化闭环。\n\nmagic 让单人团队能以十分之一的成本，释放出百人规模的生产力，真正实现企业级 AI 的自主运行与安全落地。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdtyq_magic_1cf371c2.png","dtyq","灯塔引擎","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fdtyq_667915ee.png","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq",[79,83,87,91,95,99,103,107,110,114],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"TypeScript","#3178c6",45.3,{"name":84,"color":85,"percentage":86},"PHP","#4F5D95",37,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Python","#3572A5",12.5,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"JavaScript","#f1e05a",1.6,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"HTML","#e34c26",1.4,{"name":100,"color":101,"percentage":102},"Go","#00ADD8",1.3,{"name":104,"color":105,"percentage":106},"Less","#1d365d",0.3,{"name":108,"color":109,"percentage":106},"CSS","#663399",{"name":111,"color":112,"percentage":113},"SCSS","#c6538c",0.2,{"name":115,"color":116,"percentage":117},"Shell","#89e051",0.1,4747,507,"2026-04-13T14:52:05","NOASSERTION","未说明",{"notes":124,"python":122,"dependencies":125},"提供的 README 内容主要介绍了 Magic 作为企业级 AI Agent 平台的功能特性（如沙箱隔离、成本控制、人机协作等）和应用场景，但在截断的文本中未包含具体的‘自托管部署（Self-Hosted Deployment）’章节，因此缺失操作系统、GPU、内存、Python 版本及依赖库等具体运行环境需求信息。该项目提及兼容 Anthropic Skills 和 OpenClaw 生态，并采用侧车（Sidecar）网络代理和专有沙箱容器架构，建议查阅完整的 README_CN.md 或官方文档获取部署细节。",[122],[14,13,35,15],[128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138],"agent","agi","ai","gpt","llm","low-code","mcp","no-code","sandbox","workflow","super-magic","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-14T12:35:37.770489",[142,147,152,157,162,167,172],{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},32813,"如何获取项目的邀请码？","社区用户分享了多个可用的邀请码，您可以尝试以下链接进行注册：\n- https:\u002F\u002Fwww.letsmagic.ai\u002Fsuper?invite_code=FOOAR3\n- https:\u002F\u002Fwww.letsmagic.ai\u002Fsuper?invite_code=WG3DC8\n- https:\u002F\u002Fwww.letsmagic.ai\u002Fsuper?invite_code=B8begY\n- https:\u002F\u002Fwww.letsmagic.ai\u002Fsuper?invite_code=RTgyBB\n- https:\u002F\u002Fwww.letsmagic.ai\u002Fsuper?invite_code=R6jTUh\n- 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或域名>:9502`\n   - `MAGIC_SERVICE_BASE_URL=http:\u002F\u002F\u003C您的 IP 或域名>`\n3. 保存文件并重启 Docker 容器。注意：Socket 连接需要真实的 IP 或主机名才能建立安全连接，不能仅依赖 localhost。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fissues\u002F23",{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":161},32816,"创建虚拟机后任务一直显示“思考中”且无后续反馈，如何处理？","这通常是因为模型配置不匹配。默认配置可能加载的是 GPT 模型，而您可能配置了其他模型。解决方法如下：\n1. 查看 `agent` 容器的日志 (`docker logs \u003Cagent 容器 ID>`)，确认当前加载的模型类型。\n2. 打开配置文件 `config\u002Fconfig.yml`。\n3. 找到 `model_aliases` 配置项，根据您实际使用的模型（如 DeepSeek、豆包等）修改对应的别名映射，确保配置与日志中加载的模型一致。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fissues\u002F28",{"id":163,"question_zh":164,"answer_zh":165,"source_url":166},32817,"UI 界面没有滚动条，导致无法查看新消息或发送内容，有临时解决办法吗？","这是一个已知的 UI Bug，官方正在修复中。在等待新版本镜像构建完成前，您可以使用浏览器开发者工具进行临时修复：\n1. 在 Chrome 浏览器中按 `Cmd+Shift+C` (Mac) 或 `F12` (Windows) 打开开发者工具。\n2. 选中聊天窗口最外层的 `div` 元素。\n3. 在样式面板中，将该 `div` 的 `height` 属性从 `100%` 修改为一个固定的像素值（例如 `800px`），滚动条即可出现。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fissues\u002F58",{"id":168,"question_zh":169,"answer_zh":170,"source_url":171},32818,"Caddy 服务是否必须占用 80 和 443 端口？能否切换其他端口？","根据社区反馈，Caddy 在此项目中默认配置强依赖 80 和 443 端口用于自动获取 SSL 证书。如果尝试切换到其他端口，服务可能直接无法运行。目前建议保持默认端口设置，或在项目说明文档补充更多关于自定义端口的配置方法前，尽量使用标准端口部署。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fissues\u002F44",{"id":173,"question_zh":174,"answer_zh":175,"source_url":176},32819,"在 Linux (Ubuntu\u002FDebian) 或 NAS (群晖\u002F飞牛) 上安装后无法登录，有什么特殊注意事项？","在 Ubuntu 24.04 或其他 Linux 环境下安装时，请注意安装脚本的选项选择：\n1. 运行安装脚本时，安装类型必须选择“远程服务器”（Remote Server）。\n2. 输入服务器的本地局域网 IP 地址。\n3. **重要提示**：如果您的服务器既能访问互联网又有本地 IP，建议在运行安装脚本前先暂时断开服务器的互联网连接。否则安装脚本可能会检测到公网 IP 而非本地 IP，导致后续内网访问或登录失败。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdtyq\u002Fmagic\u002Fissues\u002F53",[]]