amurex

GitHub
2.8k 218 较难 3 次阅读 今天AGPL-3.0开发框架语言模型Agent图像插件
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Amurex 是一款完全开源的 AI 会议助手,定位为工作与生活中的“隐形伴侣”。作为 Chrome 浏览器扩展,Amurex 能无缝融入办公流,支持 Google Meet 和 MS Teams 等平台。

面对会议中信息过载、记录繁琐及会后跟进耗时的痛点,Amurex 利用先进 AI 技术自动捕捉细节、总结讨论并管理行动项。Amurex 将繁琐的杂务自动化,帮助用户聚焦核心议题。无论是需要快速补全信息的迟到参会者,还是追求高效沟通的管理者,Amurex 都是得力助手。

除了实时会议建议、智能摘要、完整转录和一键生成跟进邮件等实用功能外,Amurex 特别强调隐私与数据安全。不同于封闭系统,Amurex 提供自托管选项,允许用户自行配置后端服务,确保数据透明可控。这种开放透明的设计理念,使 Amurex 成为注重隐私的专业人士和开发者的理想选择。借助 Amurex,用户可以释放更多精力,专注于工作中真正有价值的部分。

使用场景

某科技公司的资深产品经理李明,每周需参与多场跨部门需求评审与项目进度同步会议,信息密度极高。

没有 amurex 时

  • 全程忙于手动记录会议纪要,导致无法专注倾听核心讨论内容,容易走神。
  • 会后容易遗漏关键待办事项,依赖模糊记忆整理跟进清单,效率极其低下。
  • 因突发紧急事务迟到参会,难以快速了解已讨论过的背景信息,显得格格不入。
  • 花费大量时间撰写和发送会议跟进邮件,严重挤占实际产品设计与规划的工作时间。

使用 amurex 后

  • amurex 提供实时智能建议提示,让李明能更专注于决策思考而非机械记录。
  • 自动生成包含明确行动项的智能摘要,确保所有关键任务被精准捕捉且零遗漏。
  • 迟入会议时通过回顾功能秒级补全上下文,无缝衔接讨论节奏,快速进入状态。
  • 一键生成并发送专业跟进邮件,将原本半小时的会后沟通工作缩短至几分钟完成。

amurex 将繁琐的会议流程自动化,让用户从被动记录者转变为高效执行者,真正释放生产力。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该工具主要作为 Chrome 浏览器扩展运行,支持 Google Meet 和 MS Teams。自托管模式需分别部署后端(amurex-backend)和前端(amurex-web)服务,并在扩展根目录配置 config.js 指向本地服务器(默认后端 8080,Web 3000)。具体运行时环境依赖(如 Python、Node 版本等)未在本文档说明,请参考后端及前端子仓库的 README。Chrome 商店版本可能滞后,建议使用自托管获取最新版。
python未说明
未说明
amurex hero image

快速开始

Amurex Logo

你的工作与生活的 AI 副驾驶 (Copilot)

许可证 Chrome 网上应用店 Twitter 关注 Discord

关于 Amurex

此仓库/Chrome 扩展是 Amurex 的会议副驾驶 (Meeting Copilot)——一款完全开源的、适用于工作和生活的隐形伴侣。它旨在无缝集成到你的工作流中,利用尖端 AI 技术来处理会议、捕捉重要细节、总结讨论内容并管理后续行动。

作为更广泛的 Amurex 生态系统的一部分,这款会议副驾驶通过自动化繁琐工作来帮助你简化生产力,让你能够专注于真正重要的事情。

透明、安全且注重隐私——Amurex 是你专业生产力的值得信赖的伴侣。

支持的会议平台

  • Google Meet
  • MS Teams
  • 更多即将推出!

功能特性

  • 会议期间的实时建议

    在会议进行时获取智能建议和提示。

    实时会议建议

  • 智能摘要与关键要点

    自动生成全面的会议摘要和待办事项。

    会议摘要和要点

  • 迟到加入回顾

    快速补上你迟到时错过的内容。

    迟到加入会议回顾



  • 完整会议转录

    获取整个会议的准确实时转录文本。

    会议转录



  • 内置跟进邮件

    一键生成并发送专业的跟进邮件。

    跟进邮件

快速开始

  1. 给此仓库加星 (Star) :star:
  2. Chrome 网上应用店 安装 Amurex
  3. 完成 30 秒的入门流程
  4. 使用你的个人副驾驶成为效率提升 10 倍的人

注意: Chrome 扩展商店有时可能包含旧版本的扩展。如需最新版本,请使用自托管选项。

自托管

  1. 克隆仓库 (Repository)
  2. 配置扩展:
    • 在扩展根目录创建 config.js
    const AMUREX_CONFIG = {
      BASE_URL_BACKEND: "http://localhost:8080",  // Your backend server URL
      BASE_URL_WEB: "http://localhost:3000",      // Your web server URL
      ANALYTICS_ENABLED: true                     // Set to false to disable tracking
    };
    window.AMUREX_CONFIG = AMUREX_CONFIG;
    
    • 导航至扩展根目录下的 background.js。该文件由服务 worker (Service Worker) 用于与后端通信。
    const AMUREX_CONFIG = {
      BASE_URL_BACKEND: "http://localhost:8080",  // Your backend server URL
      BASE_URL_WEB: "http://localhost:3000",      // Your web server URL
      ANALYTICS_ENABLED: true                     // Set to false to disable tracking
    };
    
  3. 导航至 backend 仓库
  4. 按照其 README.md 中的后端设置说明操作
  5. 导航至 web 仓库
  6. 按照其 README.md 中的网页设置说明操作
  7. 在 Chrome 中加载未打包的扩展

使用开发版本

  1. 下载最新的 zip 包
  2. 导航至 chrome://extensions
  3. 启用开发者模式 (Developer Mode)
  4. 加载未打包的扩展

参与贡献

我们欢迎社区的贡献!以下是你可以提供帮助的方式:

  1. 🐛 报告 Bug: 如果你发现任何错误或意外行为,请打开一个 Issue
  2. 💡 建议功能: 有想法吗?请在 Issues 部分分享
  3. 🛠️ 提交 PRs (Pull Requests): 想修复 Bug 或添加功能?欢迎提交 PR
  4. 传播口碑: 给仓库加星并与他人分享

加入我们的 Discord 与团队和其他用户交流。

用 ❤️ 打造,为了更好的 会议 生活

版本历史

v1.0.272025/03/21
v1.0.262025/03/02
v1.0.252025/02/20
v1.0.232025/02/16
v1.0.222025/02/14
v1.0.212025/02/11
v1.0.192025/02/09
v1.0.182025/02/07
v1.0.172025/02/03
v1.0.162025/01/26
v1.0.152025/01/13
v1.0.142025/01/11
v1.0.132025/01/07
v1.0.122025/01/02
v1.0.112024/12/26
v1.0.102024/12/22
v1.0.92024/12/20
v1.0.82024/12/17
v1.0.72024/12/11
v1.0.62024/12/10

常见问题

相似工具推荐

stable-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。 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。

162.1k|★★★☆☆|今天
开发框架图像Agent

everything-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。 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。 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

139k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

ComfyUI

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。 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。 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。

107.7k|★★☆☆☆|2天前
开发框架图像Agent

NextChat

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。 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。 NextChat 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。

87.6k|★★☆☆☆|今天
开发框架语言模型

ML-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。 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

ragflow

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。 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。 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。

77.1k|★★★☆☆|昨天
Agent图像开发框架