cupertino

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630 23 简单 1 次阅读 5天前MIT插件
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Cupertino 是一款专为苹果生态打造的本地文档爬虫与 MCP 服务器,由 Swift 语言编写。它能自动抓取并索引 Apple Developer 官方文档、Swift 演进提案、人机交互指南及各类代码示例,将其整合为可离线访问的结构化知识库。

这款工具主要解决了 AI 助手在回答苹果技术问题时容易“产生幻觉”或提供过时信息的痛点。通过为 AI 代理提供准确、实时且本地的权威文档源,Cupertino 确保了开发建议的可靠性。同时,它支持完全离线运行,让开发者在无网络环境下也能拥有完整的文档查询能力,并实现了搜索结果的高度确定性。

Cupertino 特别适合 iOS、macOS 等苹果平台的开发者,以及希望将精准苹果文档集成到本地 AI 工作流中的研究人员。其核心技术亮点在于构建了基于 SQLite FTS5 和 BM25 算法的高速搜索引擎,并通过模型上下文协议(MCP)无缝对接 Claude 等主流 AI 助手。用户只需简单配置,即可让 AI 直接读取超过 30 万个文档页面,涵盖 300 多个框架,从而大幅提升编码效率与技术查询的准确度。

使用场景

一位 iOS 开发者正在离线环境下重构旧项目,需要让 AI 助手准确理解最新的 Swift 并发模型和 Apple 人机交互指南。

没有 cupertino 时

  • 幻觉频发:AI 因缺乏最新官方文档支持,常编造不存在的 API 参数或过时的回调写法,导致代码无法编译。
  • 网络依赖强:在飞机或网络不稳定时,AI 无法实时检索 Apple 开发者网站,开发工作被迫中断。
  • 搜索结果随机:同一技术问题多次询问,AI 给出的答案不一致,甚至引用已废弃的 Objective-C 方案。
  • 上下文缺失:AI 难以同时关联 Swift 演化提案(Swift Evolution)与具体框架文档,无法提供深度的架构建议。

使用 cupertino 后

  • 零幻觉引用:cupertino 将 30 万 + 页官方文档索引至本地 SQLite,AI 基于真实数据回答,精准提供 Swift 6.2 的最新语法。
  • 完全离线可用:文档数据库已预下载至本地,即便在无网环境中,AI 也能瞬间调用完整的 Apple 开发知识库。
  • 结果确定性高:基于 BM25 算法的本地检索确保每次查询返回一致、可验证的文档片段,消除回答的随机性。
  • 深度知识关联:cupertino 自动串联人机交互指南与代码示例,使 AI 能同时从规范层面和实现层面给出重构方案。

cupertino 通过将权威苹果文档转化为本地可控的 AI 上下文,彻底解决了开发中因信息滞后和网络限制导致的信任危机。

运行环境要求

操作系统
  • macOS
GPU

未说明

内存

未说明 (需约 2-3 GB 磁盘空间存储文档数据库)

依赖
notes该工具基于 Swift 开发,仅支持 macOS 15+ (Sequoia)。无需 Python 环境。若从源码构建,需要安装 Swift 6.2+ 和 Xcode 16.0+。推荐使用预编译二进制或通过 Homebrew 安装。运行时需要下载或构建包含 30 万 + 页面的 SQLite 文档数据库(约 2-3 GB)。主要通过 MCP 协议与 Claude、Cursor 等 AI 代理集成,也可作为无状态 CLI 技能使用。
python不需要
Swift 6.2+
Xcode 16.0+
SQLite FTS5
cupertino hero image

快速开始

🍎📚 库比蒂诺

苹果文档爬虫与 MCP 服务器

一款基于 Swift 的工具,用于抓取、索引并经由模型上下文协议 (MCP) 向 AI 代理提供苹果开发者文档。

Swift 6.2+ macOS 15+ 许可证 PulseMCP LobeHub

库比蒂诺演示

什么是库比蒂诺?

库比蒂诺是一个本地化、结构化的、面向 AI 的苹果平台文档系统。它能够:

  • 抓取 苹果开发者文档、Swift.org、Swift 演进提案、人机界面指南、苹果档案中的历史文档以及 Swift 包元数据。
  • 索引 所有内容到一个快速可搜索的 SQLite FTS5 数据库中,并使用 BM25 排序算法进行排序。
  • 提供 文档给像 Claude 这样的 AI 代理,通过模型上下文协议实现。
  • 支持 离线访问,涵盖 307 个框架下的 302,424+ 页文档。

为什么要构建这个项目?

  • 不再出现幻觉:AI 代理可以获取准确且最新的苹果 API 文档。
  • 离线开发:无需互联网连接即可使用完整文档。
  • 确定性搜索:相同的查询始终返回相同的结果。
  • 本地控制:完全掌控你的文档,检查数据库,编写自动化脚本。
  • 面向 AI 的设计:专为通过 MCP 集成 AI 代理而构建。

快速入门

注意:从源码构建时,命令必须在 Packages 目录下执行。而单命令安装则可在任何位置运行。

系统要求

  • macOS 15+(Sequoia)
  • 大约 2–3 GB 的磁盘空间用于存储完整文档。

从源码构建还需要 Swift 6.2+ 和 Xcode 16.0+

安装方法

推荐的单命令安装:

bash <(curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/mihaelamj/cupertino/main/install.sh)

此命令会下载一个预编译、已签名且经过公证的通用二进制文件,将其安装到 /usr/local/bin,并同时下载文档数据库。

或使用 Homebrew:

brew tap mihaelamj/tap
brew install cupertino
cupertino setup

或从源码构建:

git clone https://github.com/mihaelamj/cupertino.git
cd cupertino

# 使用 Makefile(推荐)
make build                       # 构建发布版二进制文件
sudo make install                # 安装到 /usr/local/bin

# 或直接使用 Swift 包管理器
cd Packages
swift build -c release
sudo ln -sf "$(pwd)/.build/release/cupertino" /usr/local/bin/cupertino

演示视频观看 YouTube

快速参考

# 推荐的快速设置——下载预构建的数据库(约30秒)
cupertino setup                      # 从 GitHub 下载数据库
cupertino serve                      # 启动 MCP 服务器

# 另一种方式:从 GitHub 构建(约45分钟)
cupertino save --remote              # 流式传输并本地构建

# 或者自行获取文档
cupertino fetch --type docs          # 苹果开发者文档
cupertino fetch --type swift         # Swift.org 文档
cupertino fetch --type evolution     # Swift 演进提案
cupertino fetch --type packages      # Swift 包元数据
cupertino fetch --type package-docs  # Swift 包的 README 文件
cupertino fetch --type code          # 来自苹果的示例代码(需要认证)
cupertino fetch --type samples       # 来自 GitHub 的示例代码(推荐)
cupertino fetch --type archive       # 苹果档案中的编程指南
cupertino fetch --type hig           # 人机界面指南
cupertino fetch --type availability  # 平台可用性数据
cupertino fetch --type all           # 并行获取所有类型的数据

# 构建索引
cupertino save                       # 构建文档搜索索引(基于本地文件)
cupertino save --remote              # 从 GitHub 构建(无需本地文件)
cupertino index                      # 对示例代码建立搜索索引

# 启动服务器
cupertino                            # 启动 MCP 服务器(默认命令)
cupertino serve                      # 显式启动 MCP 服务器

即时设置(推荐)

# 从 GitHub 下载预构建的数据库(约30秒)
cupertino setup

# 启动 MCP 服务器
cupertino serve

替代方案:从 GitHub 构建

# 流式传输并本地构建(约45分钟)
# 如果你想自己构建数据库,可以使用此方法
cupertino save --remote

# 启动 MCP 服务器
cupertino serve

手动设置(进阶)

# 下载苹果文档(对于超过30万页的内容,可能需要12天以上)
# 由于每次请求之间有0.05秒的默认延迟,因此耗时较长
cupertino fetch --type docs --max-pages 15000

# 下载 Swift 演进提案(约2–5分钟)
cupertino fetch --type evolution

# 下载来自 GitHub 的示例代码(约4分钟,共606个项目)
cupertino fetch --type samples

# 构建搜索索引(约2–5分钟)
cupertino save

与 Claude Desktop 配合使用

  1. 配置 Claude Desktop — 编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "cupertino": {
      "command": "/usr/local/bin/cupertino",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

注意:如果使用 Homebrew 安装在 Apple Silicon 上,请使用 /opt/homebrew/bin/cupertino;如果是 Intel Mac 或手动安装,则使用 /usr/local/bin/cupertino。运行 which cupertino 查看具体路径。

  1. 重启 Claude Desktop

  2. 向 Claude 提问关于苹果 API 的问题:

    • “搜索 SwiftUI 文档”
    • “Swift 演进提案 SE-0001 提出了什么?”
    • “列出可用的框架”

与 Claude Code 配合使用

如果你正在使用 Claude Code,只需一条命令即可将库比蒂诺添加为 MCP 服务器:

claude mcp add cupertino --scope user -- $(which cupertino)

这会将库比蒂诺全局注册到你所有的项目中。Claude Code 将自动获得对苹果文档搜索的权限。

与 OpenAI Codex 配合使用

如果你正在使用 OpenAI Codex,可以通过以下命令添加库比蒂诺:

codex mcp add cupertino -- $(which cupertino) serve

或者直接添加到 ~/.codex/config.toml 中:

[mcp_servers.cupertino]
command = "/opt/homebrew/bin/cupertino"  # Homebrew on Apple Silicon
# command = "/usr/local/bin/cupertino"   # Intel Mac 或手动安装
args = ["serve"]

提示:运行 which cupertino 查看你的安装路径。

与 Cursor 配合使用

将以下内容添加到你项目的 .cursor/mcp.json 文件中(或全局的 ~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "cupertino": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/cupertino",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

与 VS Code(GitHub Copilot)配合使用

在工作区的 .vscode/mcp.json 中添加以下内容:

{
  "servers": {
    "cupertino": {
      "type": "stdio",
      "command": "/opt/homebrew/bin/cupertino",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

与 Zed 配合使用

在 Zed 的 settings.json 中添加以下内容:

{
  "context_servers": {
    "cupertino": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/cupertino",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

与 Windsurf 配合使用

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json 中添加以下内容:

{
  "mcpServers": {
    "cupertino": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/cupertino",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

与 opencode 配合使用

opencode.jsonc 中添加以下内容:

{
  "mcp": {
    "cupertino": {
      "type": "local",
      "command": ["/opt/homebrew/bin/cupertino", "serve"]
    }
  }
}

注意: 所有示例均使用 /opt/homebrew/bin/cupertino(Apple Silicon 上的 Homebrew)。对于 Intel Mac 或手动安装,请使用 /usr/local/bin/cupertino。运行 which cupertino 可以找到您的路径。

作为代理技能使用(无需服务器)

Cupertino 也可以作为无状态的 CLI 技能使用,而无需运行 MCP 服务器。这对于支持 Agent Skills 规范的代理非常有用。

先决条件:

首先安装 cupertino 并下载数据库:

# 通过 Homebrew 或源码安装(参见上文的安装部分)
cupertino setup

选项 A:使用 OpenSkills 安装(推荐)

OpenSkills 是一个通用的技能加载器,可与 Claude Code、Cursor、Windsurf、Aider 等 AI 编程代理配合使用。

# 从 GitHub 安装 cupertino 技能
npx openskills install mihaelamj/cupertino

# 同步以更新 AGENTS.md
npx openskills sync

对于全局安装(在所有项目中可用):

npx openskills install mihaelamj/cupertino --global

对于多代理设置(安装到 .agent/skills/ 而不是 .claude/skills/):

npx openskills install mihaelamj/cupertino --universal

选项 B:作为 Claude Code 插件安装

在 Claude Code 会话中,添加 cupertino 市场:

/plugin marketplace add mihaelamj/cupertino

然后从市场启用该插件。

选项 C:手动安装

将技能定义复制到您的项目或全局技能目录中:

# 克隆此仓库
git clone https://github.com/mihaelamj/cupertino.git

# 对于单个项目
mkdir -p .claude/skills/cupertino
cp cupertino/skills/cupertino/SKILL.md .claude/skills/cupertino/

# 或者用于 Claude Code 的全局使用
mkdir -p ~/.claude/skills/cupertino
cp cupertino/skills/cupertino/SKILL.md ~/.claude/skills/cupertino/

工作原理:

该技能直接使用 CLI 并输出 JSON 格式,无需任何服务器进程:

# 搜索文档
cupertino search "SwiftUI View" --format json

# 按来源筛选
cupertino search "NavigationStack" --source apple-docs --format json
cupertino search "button styles" --source samples --format json

# 阅读文档
cupertino read "apple-docs://swiftui/documentation_swiftui_view" --format json

# 列出框架
cupertino list-frameworks --format json

# 列出示例项目
cupertino list-samples --framework swiftui --format json

所有命令都支持 --format json,以便代理可以解析结构化输出。

可用来源:

  • apple-docs - 苹果官方文档(301,000+ 页)
  • samples - 苹果示例代码项目
  • hig - 人机界面指南
  • swift-evolution - Swift 进化提案
  • swift-org - Swift.org 文档
  • swift-book - Swift 编程语言书
  • apple-archive - 旧版编程指南
  • packages - Swift 包文档

您将获得的内容

配置完成后,Claude Desktop 就可以搜索您本地的文档了:

搜索结果示例:

# “SwiftUI”的搜索结果

找到 **20** 条结果:

## 1. NSHostingView | 苹果开发者文档
- **框架:** `swiftui`
- **URI:** `apple-docs://swiftui/documentation_swiftui_nshostingview`
- **得分:** 1.82

一个托管 SwiftUI 视图层次结构的 AppKit 视图。

## 2. UIHostingController | 苹果开发者文档
- **框架:** `swiftui`
- **URI:** `apple-docs://swiftui/documentation_swiftui_uihostingcontroller`

一个管理 SwiftUI 视图层次结构的 UIKit 视图控制器。
...

框架统计:

框架 文档数
Kernel 39,396
Matter 24,320
Swift 17,466
AppKit 12,443
Foundation 12,423
UIKit 11,158
Accelerate 9,114
SwiftUI 7,062
... ...
307 个框架 302,424

核心功能

1. 多源文档获取

  • 苹果开发者文档(301,000+ 页)

    • 通过 WKWebView 实现 JavaScript 可感知的渲染
    • HTML 到 Markdown 的转换
    • 智能变更检测
  • Swift 进化提案(约 400 个提案)

    • 基于 GitHub 获取
    • Markdown 格式
    • 快速下载
  • Swift.org 文档

    • 官方 Swift 语言文档
    • 清洁的 HTML 结构
  • Swift 包元数据

    • 优先包目录
    • README 文件
  • 苹果示例代码(606 个项目)

    • 提供两种获取方式:GitHub(推荐)或苹果官网
    • 在所有源文件中进行全文搜索
    • 索引了超过 18,000 个 Swift 文件
  • 苹果档案遗留指南(约 75 页)

    • 2016 年之前的编程指南(Core Animation、Quartz 2D、Core Text 等)
    • 深入的概念知识,现代文档中未涵盖
    • 默认情况下不包含在搜索中(可使用 --include-archive 参数)
  • 人机界面指南

    • 苹果所有平台的官方设计指南
    • 涵盖 iOS、macOS、watchOS、visionOS 和 tvOS
    • 设计模式、组件、基础和最佳实践

2. 捆绑资源

Cupertino 包含预先索引的目录数据,直接捆绑在应用程序中:

  • Swift 包目录(9,699 个包)

    • 由 Swift Package Index 和 GitHub API 手动整理
    • 包括包元数据、星标、许可证、描述
    • 维护人员定期更新
  • 示例代码目录(606 条目)

    • 苹果官方示例代码项目
    • 包括标题、描述、框架、下载链接
    • 由于苹果的目录不常变化,因此被捆绑在一起
  • 优先包(36 个精选包)

    • 苹果官方包(31 个)加上生态系统中的重要包(5 个)
    • 高优先级的 Swift 包,便于快速访问

这些目录在执行 cupertino save 时被索引,从而实现即时搜索,而无需花费数小时下载。如果需要,您仍然可以通过 cupertino fetch 单独获取包的 README 和示例代码。

3. 全文搜索引擎

  • 技术:SQLite FTS5,采用BM25排序算法
  • 特性
    • Porter词干提取(例如,“running”会匹配“run”)
    • 框架过滤
    • 平台可用性过滤(iOS/macOS版本)
    • 片段生成
    • 查询性能低于100毫秒
  • 大小:完整文档索引约2.4GB(涵盖307个框架的302,000余篇文档)
  • 存储:数据库必须位于本地文件系统——SQLite在网络驱动器(NFS/SMB)上无法可靠运行

4. 模型上下文协议服务器

  • 资源:直接访问文档页面
    • apple-docs://{framework}/{page}
    • swift-evolution://{proposal-id}
    • hig://{category}/{page}
  • 工具:供AI智能体使用的搜索与阅读功能
    • 文档工具(需先执行cupertino save):
      • search_docs——全文档库全文检索
        • 参数:query(必填)、sourceframeworkmin_iosmin_macosinclude_archivelimit(均为可选)
      • search_hig——人机界面指南检索
        • 参数:query(必填)、platform(可选)、category(可选)、limit(可选)
      • list_frameworks——列出所有可用框架
      • read_document——按URI读取文档,并可选择格式
        • 参数:uri(必填)、format(可选:jsonmarkdown,默认为json
        • JSON格式返回完整的结构化文档数据(推荐用于AI)
        • Markdown格式则以渲染后的内容呈现,便于人类阅读
    • 示例代码工具(需先执行cupertino index):
      • search_samples——搜索示例代码项目及文件
      • list_samples——列出所有已索引的示例项目
      • read_sample——读取示例项目的README及元数据
      • read_sample_file——读取示例中的特定源代码文件

5. 智能爬虫

  • 可续爬:从保存的状态继续中断的爬取任务
  • 变更检测:更新时跳过未发生变化的页面
  • 礼貌性:默认请求间隔0.05秒(可配置)
  • 去重:自动管理URL队列
  • 优先级队列:重要内容优先抓取

命令列表

命令 描述
cupertino 启动MCP服务器(默认)
cupertino setup 从GitHub下载预构建数据库
cupertino serve 启动MCP服务器
cupertino fetch 下载文档
cupertino save 构建搜索索引
cupertino search 通过命令行搜索文档
cupertino read 按URI读取完整文档
cupertino doctor 检查服务器健康状况
cupertino index 索引示例代码以便搜索
cupertino cleanup 清理示例代码存档

详细用法及选项请参阅docs/commands/

架构设计

Cupertino采用了ExtremePackaging架构,整合了9个模块:

基础层:
  ├─ MCP                    # 整合的MCP框架(协议+传输+服务器)
  ├─ Logging                # os.log基础设施
  └─ Shared                 # 配置与模型

基础设施层:
  ├─ Core                   # 爬虫与下载组件
  └─ Search                 # SQLite FTS5搜索

应用层:
  ├─ MCPSupport             # 资源提供者
  ├─ SearchToolProvider     # 搜索工具实现
  └─ Resources              # 内嵌资源

可执行文件:
  ├─ CLI                    # 统一的cupertino二进制文件
  ├─ TUI                    # 终端用户界面(cupertino-tui)
  └─ MockAIAgent            # 测试工具(mock-ai-agent)

数据流

1. 抓取: cupertino fetch --type docs
   ↓
   WKWebView → HTML → Markdown → 磁盘(~/.cupertino/docs/)

2. 保存: cupertino save
   ↓
   Markdown文件 → SQLite FTS5索引(~/.cupertino/search.db)

3. 服务: cupertino serve
   ↓
   MCP服务器(标准输入输出)← JSON-RPC ← Claude Desktop
   ↓
   DocsResourceProvider + CupertinoSearchToolProvider

核心设计原则

  • Swift 6.2并发编程:100%严格遵循并发检查,使用actor和async/await
  • 值语义:默认使用不可变结构体,并符合Sendable协议
  • Actor隔离:WKWebView使用@MainActor,共享状态由actor管理
  • 显式依赖:不使用单例,采用清晰的依赖注入
  • 关注点分离:爬取→索引→服务作为独立阶段

开发流程

构建系统

# 显示所有可用命令
make help

# 常用任务
make build                  # 构建发布版二进制文件
sudo make install           # 安装至/usr/local/bin
sudo make update            # 重新构建并重新安装
make test                   # 运行所有测试
make clean                  # 清理构建产物

# 开发工作流程
make test-unit              # 仅运行快速单元测试
make test-integration       # 运行全部测试(包括网络请求)
make format                 # 使用SwiftFormat格式化代码
make lint                   # 使用SwiftLint进行代码检查

测试

测试套件

  • 73个测试套件,共698个测试用例
  • 总耗时约35秒
  • 包括单元测试、集成测试和格式化测试

测试类别

  • Web爬虫测试——真实苹果文档抓取
  • Fetch命令测试——软件包/代码下载
  • Save命令测试——搜索索引构建
  • MCP测试——服务器健康、工具/资源提供者
  • Core测试——搜索、日志记录、状态管理

日志记录

Cupertino使用os.log进行结构化日志记录:

# 查看所有日志
log show --predicate 'subsystem == "com.cupertino"' --last 1h

# 查看特定类别
log show --predicate 'subsystem == "com.cupertino" AND category == "crawler"' --last 1h

# 实时查看日志
log stream --predicate 'subsystem == "com.cupertino"'

类别:爬虫、MCP、搜索、CLI、传输、PDF、evolution、samples

性能指标

操作 时间 大小
构建CLI 10–15秒 4.3MB
爬取301,000+页 12天以上 2–3GB
Swift Evolution 2–5分钟 429项提案
Swift.org文档 5–10分钟 501页
构建搜索索引 2–5分钟 约160MB
搜索查询 <100毫秒

为什么爬取需要12天以上?

爬虫默认每次请求之间有0.05秒的延迟(可配置):

  • 301,000页 × 0.05秒 = 最低约4.2小时
  • 加上页面渲染、解析和保存的时间
  • 爬取必须达到深度21才能获取全部文档
  • 总计:首次完整爬取需12天以上

可使用cupertino setup下载预构建数据库,耗时约30秒。

这是一次性操作。后续增量更新会利用变更检测跳过未变化的页面,从而大大缩短时间。

示例用法

1. 离线文档存档

# 下载所有内容以供离线使用
cupertino fetch --type docs --max-pages 15000
cupertino fetch --type evolution
cupertino save

2. 框架特定研究

cupertino search --framework UIKit --query "Auto Layout"

# 仅 SwiftUI 文档
cupertino fetch --type docs \
  --start-url "https://developer.apple.com/documentation/swiftui" \
  --max-pages 500

3. AI 辅助开发

# 向 Claude 提供文档服务
cupertino serve

# 然后向 Claude 提问:“如何在 SwiftUI 中使用 @Observable?”

4. 自定义文档工作流

# 多个来源,自定义路径
cupertino fetch --type docs --output-dir ~/docs/apple
cupertino fetch --type evolution --output-dir ~/docs/evolution
cupertino save --base-dir ~/docs --search-db ~/docs/search.db
cupertino serve --docs-dir ~/docs/apple --search-db ~/docs/search.db

文档

命令文档

每个命令都有详细的文档说明:

贡献

欢迎提交问题和拉取请求!我很想听听您是如何将 Cupertino 应用于自己的 AI 工作流的。

如有任何疑问或讨论,请使用 GitHub Discussions

我更倾向于协作而非竞争——如果您正在做类似的事情,让我们一起探讨合作的可能性吧。

请不要因为代码风格而犹豫提交 PR。比起完美的格式,我更希望看到您的贡献。

参与本项目即表示您同意遵守 Contributor Covenant 行为准则

有关开发环境的搭建,请参阅 DEVELOPMENT.md

项目状态

版本: 0.10.0
状态: 🚧 正在开发中

  • ✅ 所有核心功能正常运行
  • ✅ 93 个测试通过(100% 通过率)
  • ✅ 无 lint 违规
  • ✅ 符合 Swift 6.2 标准,并实现 100% 的严格并发检查
  • ✅ 所有生产环境中的 Bug 已修复

许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE

致谢

相关仓库

这些文档和示例代码仓库将被计划中的 make install (full) 命令所使用(详见 #52),从而提供预构建的文档和示例代码,以避免最初的 20 多小时爬取过程。

支持


注: 本工具仅供教育和开发用途。使用 Apple 文档时,请务必遵守其服务条款。

版本历史

v0.2.72025/12/04
v0.2.62025/12/03
v0.2.52025/12/03
v0.2.32025/12/02
v0.2.22025/12/02
v0.2.12025/12/02
v0.2.02025/12/02
v0.1.92025/12/01
v0.10.02026/03/13
v0.9.12026/01/25
v0.9.02025/12/31
v0.8.22025/12/28
v0.8.12025/12/28
v0.8.02025/12/20
v0.7.02025/12/15
v0.6.02025/12/12
v0.5.02025/12/11
v0.4.02025/12/09
v0.3.42025/12/05
v0.3.02025/12/05

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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。 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。

85k|★★☆☆☆|今天
图像数据工具视频

OpenHands

OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台,旨在让智能体(Agent)像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点,通过自动化流程显著提升开发速度。 无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员,还是需要快速原型验证的技术团队,都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式:既可以通过命令行(CLI)或本地图形界面在个人电脑上轻松上手,体验类似 Devin 的流畅交互;也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑,甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。 其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK,这不仅构成了平台的引擎,还支持高度可组合的开发模式。此外,OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩,证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能,支持与 Slack、Jira 等工具集成,并提供细粒度的权限管理,适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。

70.6k|★★★☆☆|今天
语言模型Agent开发框架

gpt4free

gpt4free 是一个由社区驱动的开源项目,旨在聚合多种可访问的大型语言模型(LLM)和媒体生成接口,让用户能更灵活、便捷地使用前沿 AI 能力。它解决了直接调用各类模型时面临的接口分散、门槛高或成本昂贵等痛点,通过统一的标准将不同提供商的资源整合在一起。 无论是希望快速集成 AI 功能的开发者、需要多模型对比测试的研究人员,还是想免费体验最新技术的普通用户,都能从中受益。gpt4free 提供了丰富的使用方式:既包含易于上手的 Python 和 JavaScript 客户端库,也支持部署本地图形界面(GUI),更提供了兼容 OpenAI 标准的 REST API,方便无缝替换现有应用后端。 其技术亮点在于强大的多提供商支持架构,能够动态调度包括 Opus、Gemini、DeepSeek 等多种主流模型资源,并支持 Docker 一键部署及本地推理。项目秉持社区优先原则,在降低使用门槛的同时,也为贡献者提供了扩展新接口的便利框架,是探索和利用多样化 AI 资源的实用工具。

66k|★★☆☆☆|2天前
插件语言模型Agent

gstack

gstack 是 Y Combinator CEO Garry Tan 亲自开源的一套 AI 工程化配置,旨在将 Claude Code 升级为你的虚拟工程团队。面对单人开发难以兼顾产品战略、架构设计、代码审查及质量测试的挑战,gstack 提供了一套标准化解决方案,帮助开发者实现堪比二十人团队的高效产出。 这套配置特别适合希望提升交付效率的创始人、技术负责人,以及初次尝试 Claude Code 的开发者。gstack 的核心亮点在于内置了 15 个具有明确职责的 AI 角色工具,涵盖 CEO、设计师、工程经理、QA 等职能。用户只需通过简单的斜杠命令(如 `/review` 进行代码审查、`/qa` 执行测试、`/plan-ceo-review` 规划功能),即可自动化处理从需求分析到部署上线的全链路任务。 所有操作基于 Markdown 和斜杠命令,无需复杂配置,完全免费且遵循 MIT 协议。gstack 不仅是一套工具集,更是一种现代化的软件工厂实践,让单人开发者也能拥有严谨的工程流程。

64.3k|★★☆☆☆|今天
Agent插件

meilisearch

Meilisearch 是一个开源的极速搜索服务,专为现代应用和网站打造,开箱即用。它能帮助开发者快速集成高质量的搜索功能,无需复杂的配置或额外的数据预处理。传统搜索方案往往需要大量调优才能实现准确结果,而 Meilisearch 内置了拼写容错、同义词识别、即时响应等实用特性,并支持 AI 驱动的混合搜索(结合关键词与语义理解),显著提升用户查找信息的体验。 Meilisearch 特别适合 Web 开发者、产品团队或初创公司使用,尤其适用于需要快速上线搜索功能的场景,如电商网站、内容平台或 SaaS 应用。它提供简洁的 RESTful API 和多种语言 SDK,部署简单,资源占用低,本地开发或生产环境均可轻松运行。对于希望在不依赖大型云服务的前提下,为用户提供流畅、智能搜索体验的团队来说,Meilisearch 是一个高效且友好的选择。

57k|★★☆☆☆|今天
图像Agent数据工具

awesome-claude-skills

awesome-claude-skills 是一个精心整理的开源资源库,旨在帮助用户挖掘和扩展 Claude AI 的潜力。它不仅仅是一份列表,更提供了实用的“技能(Skills)”模块,让 Claude 从单纯的文本生成助手,进化为能执行复杂工作流的智能代理。 许多用户在使用 AI 时,常受限于其无法直接操作外部软件或处理特定格式文件的痛点。awesome-claude-skills 通过预设的工作流解决了这一问题:它不仅能教会 Claude 专业地处理 Word、PDF 等文档,进行代码开发与数据分析,还能借助 Composio 插件连接 Slack、邮箱及数百种常用应用,实现发送邮件、创建任务等自动化操作。这使得重复性任务变得标准化且可复用,极大提升了工作效率。 无论是希望优化日常办公流程的普通用户、需要处理复杂文档的研究人员,还是寻求将 AI 深度集成到开发管线中的开发者,都能从中找到适合的解决方案。其独特的技术亮点在于“技能”的可定制性与强大的应用连接能力,让用户无需编写复杂代码,即可通过简单的配置让 Claude 具备跨平台执行真实任务的能力。如果你希望让 Claude

51.3k|★★☆☆☆|今天
Agent插件