[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-trycua--cua":3,"tool-trycua--cua":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",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[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 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Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).","cua 是一套专为“电脑操作智能体”打造的开源基础设施，旨在帮助开发者构建、测试并部署能够像人类一样操控完整桌面的 AI 代理。它解决了当前 AI 在跨平台（macOS、Linux、Windows）环境中难以统一进行界面自动化操作与评估的难题，让智能体不仅能执行代码，还能真正“看见”屏幕、点击按钮并完成复杂任务。\n\ncua 特别适合 AI 研究人员、后端开发者以及希望探索自主代理潜力的技术团队使用。其核心亮点在于提供了一套统一的 API，无论底层是本地虚拟机还是云端容器，用户只需编写一次代码，即可无缝适配不同操作系统。此外，cua 还内置了安全的沙箱环境、专用的基准测试套件（Cua-Bench）以及 macOS 虚拟化方案（Lume），大幅降低了训练和评估智能体的门槛。通过简单的 Python 接口，用户可以轻松实现截图、鼠标点击、键盘输入甚至多点触控手势等操作，为开发具备真实世界交互能力的通用 AI 助手奠定了坚实基础。","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcua.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cpicture>\n      \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" alt=\"Cua logo\" width=\"150\" srcset=\"img\u002Flogo_white.svg\">\n      \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" alt=\"Cua logo\" width=\"150\" srcset=\"img\u002Flogo_black.svg\">\n      \u003Cimg alt=\"Cua logo\" width=\"150\" src=\"img\u002Flogo_black.svg\">\n    \u003C\u002Fpicture>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  \u003Cp align=\"center\">Build, benchmark, and deploy agents that use computers\u003C\u002Fp>\n\n  \u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcua.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcua.ai-0ea5e9\" alt=\"cua.ai\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002Fcua-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-Join%20Server-10b981?logo=discord&logoColor=white\" alt=\"Discord\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.com\u002Ftrycua\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Ftrycua?style=social\" alt=\"Twitter\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocs-0ea5e9.svg\" alt=\"Documentation\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F13685\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_4a68feb902da.png\" alt=\"trycua%2Fcua | Trendshift\" style=\"width: 250px; 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One API for any VM or container image — cloud or local.\n\n```sh\npip install cua\n```\n\n\u003C!-- \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_af8c08543ef3.png\" alt=\"Cua Architecture\" width=\"100%\"> -->\n\n```python\n# Requires Python 3.11 or later\nfrom cua import Sandbox, Image\n\n# Same API regardless of OS or runtime\nasync with Sandbox.ephemeral(Image.linux()) as sb:   # or .macos() .windows() .android()\n    result = await sb.shell.run(\"echo hello\")\n    screenshot = await sb.screenshot()\n    await sb.mouse.click(100, 200)\n    await sb.keyboard.type(\"Hello from Cua!\")\n    await sb.mobile.gesture((100, 500), (100, 200))  # multi-touch gestures\n```\n\n|                    | Linux container | Linux VM | macOS | Windows | Android | BYOI (.qcow2, .iso) |\n| ------------------ | --------------- | -------- | ----- | ------- | ------- | ------------------- |\n| **Cloud (cua.ai)** | ✅              | ✅       | ✅    | ✅      | ✅      | 🔜 soon             |\n| **Local (QEMU)**   | ✅              | ✅       | ✅    | ✅      | ✅      | ✅                  |\n\n**[Get Started](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Fguide\u002Fget-started\u002Fset-up-sandbox)** | **[Examples](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Fexamples)** | **[API Reference](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Freference\u002Fagent-sdk)**\n\n---\n\n## CuaBot - Co-op computer-use for any agent\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_c9ecc4b1fbf7.png\" alt=\"cuabot screenshot\" width=\"720\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n`cuabot` gives any coding agent a seamless sandbox for computer-use. Individual windows appear natively on your desktop with H.265, shared clipboard, and audio.\n\n```bash\nnpx cuabot                 # Setup onboarding\n```\n\n```bash\n# Run any agent in a sandbox\ncuabot claude              # Claude Code\ncuabot openclaw            # OpenClaw in the sandbox\n\n# Run any GUI workflow in a sandbox\ncuabot chromium\ncuabot --screenshot\ncuabot --type \"hello\"\ncuabot --click \u003Cx> \u003Cy> [button]\n```\n\nBuilt-in support for `agent-browser` and `agent-device` (iOS, Android) out of the box.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**[Get Started](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabot\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Fintroduction)** | **[Installation](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabot\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Finstallation)** | First spotted at [ClawCon](https:\u002F\u002Fwww.claw-con.com\u002F)\n\n\u003Cimg height=\"64\" alt=\"cuaXclawdbot_nbg\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_2024d234a983.png\" \u002F>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## Cua-Bench - Benchmarks & RL Environments\n\nEvaluate computer-use agents on OSWorld, ScreenSpot, Windows Arena, and custom tasks. Export trajectories for training.\n\n\u003C!-- \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_bf2005b24d9e.png\" alt=\"Cua-Bench Architecture\" width=\"100%\"> -->\n\n```bash\n# Install and create base image\ncd cua-bench\nuv tool install -e . && cb image create linux-docker\n\n# Run benchmark with agent\ncb run dataset datasets\u002Fcua-bench-basic --agent cua-agent --max-parallel 4\n```\n\n**[Get Started](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabench\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Ffirst-steps)** | **[Partner With Us](https:\u002F\u002Fcuabench.ai\u002F)** | **[Registry](https:\u002F\u002Fcuabench.ai\u002Fregistry)** | **[CLI Reference](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabench\u002Freference\u002Fcli-reference)**\n\n---\n\n## Lume - macOS Virtualization\n\nCreate and manage macOS\u002FLinux VMs with near-native performance on Apple Silicon using Apple's Virtualization.Framework.\n\n\u003C!-- \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_7f33af97ecfc.png\" alt=\"Lume Architecture\" width=\"100%\"> -->\n\n```bash\n# Install Lume\n\u002Fbin\u002Fbash -c \"$(curl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fmain\u002Flibs\u002Flume\u002Fscripts\u002Finstall.sh)\"\n\n# Pull & start a macOS VM\nlume run macos-sequoia-vanilla:latest\n```\n\n**[Get Started](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume)** | **[FAQ](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Ffaq)** | **[CLI Reference](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume\u002Freference\u002Fcli-reference)**\n\n---\n\n## Packages\n\n| Package                                                                     | Description                                                |\n| --------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- |\n| [cuabot](https:\u002F\u002Fdocs.trycua.com\u002Fcuabot\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Fintroduction) | Multi-agent computer-use sandbox CLI                       |\n| [cua-agent](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Freference\u002Fagent-sdk)                    | AI agent framework for computer-use tasks                  |\n| [cua-sandbox](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Freference\u002Fsandbox-sdk)                | SDK for creating and controlling sandboxes                 |\n| [cua-computer-server](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Freference\u002Fsandbox-sdk)        | Driver for UI interactions and code execution in sandboxes |\n| [cua-bench](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabench)                                   | Benchmarks and RL environments for computer-use            |\n| [lume](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume)                                            | macOS\u002FLinux VM management on Apple Silicon                 |\n| [lumier](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume\u002Fguide\u002Fadvanced\u002Flumier)                    | Docker-compatible interface for Lume VMs                   |\n\n## Resources\n\n- [Documentation](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs) — Guides, examples, and API reference\n- [Blog](https:\u002F\u002Fwww.cua.ai\u002Fblog) — Tutorials, updates, and research\n- [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FmVnXXpdE85) — Community support and discussions\n- [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues) — Bug reports and feature requests\n\n## Contributing\n\nWe welcome contributions! See our [Contributing Guidelines](CONTRIBUTING.md) for details.\n\n## License\n\nMIT License — see [LICENSE](LICENSE.md) for details.\n\nThird-party components have their own licenses:\n\n- [Kasm](libs\u002Fkasm\u002FLICENSE) (MIT)\n- [OmniParser](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FOmniParser\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE) (CC-BY-4.0)\n- Optional `cua-agent[omni]` includes ultralytics (AGPL-3.0)\n\n## Trademarks\n\nApple, macOS, Ubuntu, Canonical, and Microsoft are trademarks of their respective owners. This project is not affiliated with or endorsed by these companies.\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![Stargazers over time](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002Ftrycua\u002Fcua.svg?variant=adaptive)](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002Ftrycua\u002Fcua)\n\nThank you to all our [GitHub Sponsors](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsponsors\u002Ftrycua)!\n\n\u003Cimg width=\"300\" alt=\"coderabbit-cli\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_f9f59caa32ab.png\" \u002F>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcua.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n    \u003Cpicture>\n      \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" alt=\"Cua logo\" width=\"150\" srcset=\"img\u002Flogo_white.svg\">\n      \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" alt=\"Cua logo\" width=\"150\" srcset=\"img\u002Flogo_black.svg\">\n      \u003Cimg alt=\"Cua logo\" width=\"150\" src=\"img\u002Flogo_black.svg\">\n    \u003C\u002Fpicture>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  \u003Cp align=\"center\">构建、基准测试和部署使用计算机的智能体\u003C\u002Fp>\n\n  \u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcua.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcua.ai-0ea5e9\" alt=\"cua.ai\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002Fcua-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-Join%20Server-10b981?logo=discord&logoColor=white\" alt=\"Discord\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.com\u002Ftrycua\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Ftrycua?style=social\" alt=\"Twitter\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocs-0ea5e9.svg\" alt=\"文档\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr>\n\u003Ca href=\"https6:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F13685\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https6:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Fapi\u002Fbadge\u002Frepositories\u002F13685\" alt=\"trycua%2Fcua | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 选择你的路径\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"#cua---agentic-ui-automation--code-execution\">\n          \u003Cpicture>\n            \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"img\u002Fcard-cua-dark.png\">\n            \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_db5ba5d7b647.png\">\n            \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_db5ba5d7b647.png\" alt=\"Cua\" width=\"280\">\n          \u003C\u002Fpicture>\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"#cua-bench---benchmarks--rl-environments\">\n          \u003Cpicture>\n            \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"img\u002Fcard-cua-bench-dark.png\">\n            \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_11c99ff2e6f8.png\">\n            \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_11c99ff2e6f8.png\" alt=\"Cua-Bench\" width=\"280\">\n          \u003C\u002Fpicture>\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"#lume---macos-virtualization\">\n          \u003Cpicture>\n            \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"img\u002Fcard-lume-dark.png\">\n            \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_8000d12f3b97.png\">\n            \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_8000d12f3b97.png\" alt=\"Lume\" width=\"280\">\n          \u003C\u002Fpicture>\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"https6:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabot\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Fintroduction\">\n          \u003Cpicture>\n            \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"img\u002Fcard-cua-bot-dark.png\">\n            \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_8b37ebc79ed1.png\">\n            \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_8b37ebc79ed1.png\" alt=\"Cua Bot\" width=\"888\">\n          \u003C\u002Fpicture>\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## Cua - 适用于任何操作系统的智能体就绪沙盒\n\n构建能够查看屏幕、点击按钮并自主完成任务的智能体。一个 API 适用于任何虚拟机或容器镜像——无论是在云端还是本地。\n\n```sh\npip install cua\n```\n\n\u003C!-- \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_af8c08543ef3.png\" alt=\"Cua Architecture\" width=\"100%\"> -->\n\n```python\n# 需要 Python 3.11 或更高版本\nfrom cua import Sandbox, Image\n\n# 不论操作系统或运行时，API 均相同\nasync with Sandbox.ephemeral(Image.linux()) as sb:   # 或 .macos() .windows() .android()\n    result = await sb.shell.run(\"echo hello\")\n    screenshot = await sb.screenshot()\n    await sb.mouse.click(100, 200)\n    await sb.keyboard.type(\"Hello from Cua!\")\n    await sb.mobile.gesture((100, 500), (100, 200))  # 多点触控手势\n```\n\n|                    | Linux 容器 | Linux 虚拟机 | macOS | Windows | Android | 自定义镜像 (.qcow2, .iso) |\n| ------------------ | --------------- | -------- | ----- | ------- | ------- | ------------------- |\n| **云（cua.ai）** | ✅              | ✅       | ✅    | ✅      | ✅      | 🔜 soon             |\n| **本地（QEMU）**   | ✅              | ✅       | ✅    | ✅      | ✅      | ✅                  |\n\n**[开始使用](https6:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Fguide\u002Fget-started\u002Fset-up-sandbox)** | **[示例](https6:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Fexamples)** | **[API 参考](https6:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Freference\u002Fagent-sdk)**\n\n---\n\n## CuaBot - 任何智能体的协作式计算机使用环境\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_c9ecc4b1fbf7.png\" alt=\"cuabot screenshot\" width=\"720\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n`cuabot` 为任何编码智能体提供了一个无缝的计算机使用沙盒。各个窗口以原生方式显示在您的桌面上，支持 H.265 编码、共享剪贴板和音频功能。\n\n```bash\nnpx cuabot                 # 设置引导流程\n```\n\n```bash\n# 在沙盒中运行任何智能体\ncuabot claude              # Claude Code\ncuabot openclaw            # OpenClaw 在沙盒中\n\n# 在沙盒中运行任何 GUI 工作流\ncuabot chromium\ncuabot --screenshot\ncuabot --type \"hello\"\ncuabot --click \u003Cx> \u003Cy> [button]\n```\n\n内置对 `agent-browser` 和 `agent-device`（iOS、Android）的支持，开箱即用。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**[开始使用](https6:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabot\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Fintroduction)** | **[安装指南](https6:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabot\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Finstallation)** | 最早于 [ClawCon](https6:\u002F\u002Fwww.claw-con.com\u002F) 被发现\n\n\u003Cimg height=\"64\" alt=\"cuaXclawdbot_nbg\" src=\"https6:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F8b92237d-6e9b-4b3a-ae9a-b3560622ec1d\" \u002F>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## Cua-Bench - 基准测试与强化学习环境\n\n在 OSWorld、ScreenSpot、Windows Arena 以及自定义任务上评估计算机使用智能体。可导出轨迹用于训练。\n\n\u003C!-- \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_bf2005b24d9e.png\" alt=\"Cua-Bench Architecture\" width=\"100%\"> -->\n\n```bash\n# 安装并创建基础镜像\ncd cua-bench\nuv tool install -e . && cb image create linux-docker\n\n# 使用智能体运行基准测试\ncb run dataset datasets\u002Fcua-bench-basic --agent cua-agent --max-parallel 4\n```\n\n**[开始使用](https6:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabench\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Ffirst-steps)** | **[与我们合作](https6:\u002F\u002Fcuabench.ai\u002F)** | **[注册表](https6:\u002F\u002Fcuabench.ai\u002Fregistry)** | **[CLI 参考](https6:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabench\u002Freference\u002Fcli-reference)**\n\n---\n\n## Lume - macOS 虚拟化\n\n利用 Apple 的 Virtualization.Framework，在 Apple Silicon 上以接近原生的性能创建和管理 macOS\u002FLinux 虚拟机。\n\n\u003C!-- \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_7f33af97ecfc.png\" alt=\"Lume Architecture\" width=\"100%\"> -->\n\n```bash\n# 安装 Lume\n\u002Fbin\u002Fbash -c \"$(curl -fsSL https6:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fmain\u002Flibs\u002Flume\u002Fscripts\u002Finstall.sh)\"\n\n# 拉取并启动一个 macOS 虚拟机\nlume run macos-sequoia-vanilla:latest\n```\n\n**[开始使用](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume)** | **[常见问题解答](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Ffaq)** | **[CLI 参考](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume\u002Freference\u002Fcli-reference)**\n\n---\n\n## 软件包\n\n| 软件包                                                                     | 描述                                                |\n| --------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- |\n| [cuabot](https:\u002F\u002Fdocs.trycua.com\u002Fcuabot\u002Fguide\u002Fgetting-started\u002Fintroduction) | 多智能体计算机使用沙盒 CLI                       |\n| [cua-agent](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Freference\u002Fagent-sdk)                    | 面向计算机任务的 AI 智能体框架                  |\n| [cua-sandbox](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Freference\u002Fsandbox-sdk)                | 用于创建和控制沙盒的 SDK                 |\n| [cua-computer-server](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcua\u002Freference\u002Fsandbox-sdk)        | 沙盒中用于 UI 交互和代码执行的驱动程序        |\n| [cua-bench](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Fcuabench)                                   | 针对计算机使用的基准测试与强化学习环境            |\n| [lume](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume)                                            | 在 Apple Silicon 上管理 macOS\u002FLinux 虚拟机         |\n| [lumier](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs\u002Flume\u002Fguide\u002Fadvanced\u002Flumier)                    | Lume 虚拟机的 Docker 兼容接口                   |\n\n## 资源\n\n- [文档](https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fdocs) — 指南、示例和 API 参考\n- [博客](https:\u002F\u002Fwww.cua.ai\u002Fblog) — 教程、更新和研究\n- [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FmVnXXpdE85) — 社区支持与讨论\n- [GitHub 问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues) — 错误报告和功能请求\n\n## 贡献\n\n我们欢迎各类贡献！详情请参阅我们的[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。\n\n## 许可证\n\nMIT 许可证 — 详情请见 [LICENSE](LICENSE.md)。\n\n第三方组件拥有各自的许可证：\n\n- [Kasm](libs\u002Fkasm\u002FLICENSE) (MIT)\n- [OmniParser](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FOmniParser\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE) (CC-BY-4.0)\n- 可选的 `cua-agent[omni]` 包含 ultralytics (AGPL-3.0)\n\n## 商标\n\nApple、macOS、Ubuntu、Canonical 和 Microsoft 均为其各自所有者的商标。本项目与这些公司无任何关联，亦未获其认可或背书。\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![Star 数随时间变化](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002Ftrycua\u002Fcua.svg?variant=adaptive)](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002Ftrycua\u002Fcua)\n\n感谢所有[GitHub 赞助者](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsponsors\u002Ftrycua)！\n\n\u003Cimg width=\"300\" alt=\"coderabbit-cli\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_readme_f9f59caa32ab.png\" \u002F>\n\n\u003C\u002Fdiv>","# Cua 快速上手指南\n\nCua 是一个用于构建、基准测试和部署计算机操作智能体（Computer-Use Agents）的开源框架。它提供统一的 API，让智能体能够像人类一样查看屏幕、点击按钮并自主完成任务，支持本地虚拟机、容器及云端环境。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：支持 Linux、macOS (Apple Silicon\u002FIntel) 和 Windows。\n    *   若使用 **Lume** 组件管理 macOS 虚拟机，必须运行在 **macOS (Apple Silicon)** 上。\n*   **Python 版本**：需要 **Python 3.11** 或更高版本。\n*   **前置依赖**：\n    *   本地运行需安装 **QEMU**（用于虚拟化支持）。\n    *   推荐使用 `uv` 或 `pip` 进行包管理。\n*   **网络要求**：首次运行可能需要拉取基础镜像，建议确保网络连接畅通。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 安装核心 SDK (cua)\n用于构建和控制沙箱环境。\n\n```bash\npip install cua\n```\n\n### 2. 安装 CuaBot (可选)\n如果你需要一个带有图形界面（H.265 视频流、共享剪贴板）的沙箱来运行现有的编码智能体（如 Claude Code），请安装 CuaBot。\n\n```bash\nnpx cuabot\n```\n*运行后按提示完成初始化设置。*\n\n### 3. 安装 Lume (仅限 macOS 用户)\n如果你需要在 Apple Silicon Mac 上高性能地创建和管理 macOS\u002FLinux 虚拟机：\n\n```bash\n\u002Fbin\u002Fbash -c \"$(curl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fmain\u002Flibs\u002Flume\u002Fscripts\u002Finstall.sh)\"\n```\n\n## 基本使用\n\n### 场景一：使用 Python SDK 控制沙箱\n这是最基础的用法，创建一个临时的 Linux 沙箱，执行 shell 命令、截图、模拟鼠标点击和键盘输入。\n\n```python\n# 需要 Python 3.11+\nfrom cua import Sandbox, Image\n\nasync with Sandbox.ephemeral(Image.linux()) as sb:   # 也可替换为 .macos(), .windows(), .android()\n    # 执行 Shell 命令\n    result = await sb.shell.run(\"echo hello\")\n    \n    # 获取屏幕截图\n    screenshot = await sb.screenshot()\n    \n    # 模拟鼠标点击 (x=100, y=200)\n    await sb.mouse.click(100, 200)\n    \n    # 模拟键盘输入\n    await sb.keyboard.type(\"Hello from Cua!\")\n    \n    # 模拟移动端多点触控手势\n    await sb.mobile.gesture((100, 500), (100, 200))\n```\n\n### 场景二：使用 CuaBot 运行智能体\n通过命令行直接在隔离的沙箱中运行现有的 AI 智能体或 GUI 工作流。\n\n```bash\n# 运行 Claude Code 智能体\ncuabot claude\n\n# 运行 OpenClaw 智能体\ncuabot openclaw\n\n# 运行浏览器自动化任务\ncuabot chromium\n\n# 直接执行 GUI 操作示例\ncuabot --screenshot          # 截取当前沙箱屏幕\ncuabot --type \"hello\"        # 在沙箱中输入文本\ncuabot --click \u003Cx> \u003Cy>       # 在指定坐标点击\n```\n\n### 场景三：使用 Lume 启动 macOS 虚拟机 (macOS 专用)\n拉取并启动一个原生的 macOS 虚拟机实例。\n\n```bash\n# 启动最新版的 macOS Sequoia  vanilla 镜像\nlume run macos-sequoia-vanilla:latest\n```","某电商数据团队需要每日自动从多个内部桌面系统（包含 Windows 和 macOS）抓取销售报表并汇总，传统方案依赖人工操作或脆弱的脚本。\n\n### 没有 cua 时\n- **环境割裂严重**：针对不同操作系统需编写多套独立的自动化脚本（如 Python+pyautogui 仅适用于本地，无法统一调度云端 Windows 和 macOS 实例）。\n- **部署维护困难**：在服务器上配置带有图形界面的沙箱极其复杂，常因缺少显示驱动或依赖冲突导致任务失败。\n- **缺乏评估标准**：无法量化 AI 代理的操作准确率，每次模型更新后只能靠人工肉眼观察回放视频来验证效果。\n- **交互能力受限**：难以处理复杂的多点触控或非标准控件点击，遇到弹窗或分辨率变化时脚本极易中断。\n\n### 使用 cua 后\n- **统一 API 调度**：通过 cua 的一套代码即可同时控制 Linux 容器、Windows 虚拟机和 macOS 实例，彻底消除系统差异带来的开发成本。\n- **开箱即用沙箱**：直接调用 `Sandbox.ephemeral` 即可秒级启动预装好图形环境的隔离沙箱，无需手动配置底层驱动。\n- **内置基准测试**：利用 cua-bench 自动运行标准化测试集，快速量化代理在点击、输入等任务上的成功率，实现数据驱动的模型迭代。\n- **原生交互支持**：原生支持鼠标点击、键盘输入及移动端多点手势，即使面对动态变化的 UI 也能稳定完成跨应用操作流程。\n\ncua 将碎片化的桌面自动化基础设施标准化，让开发者能像编写普通后端代码一样轻松构建和评估跨平台的电脑操作智能体。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftrycua_cua_db5ba5d7.png","trycua","Cua","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Ftrycua_459368de.png","Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops.",null,"gh@trycua.com","https:\u002F\u002Fcua.ai","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua",[84,88,92,96,100,104,108,112,115,119],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Python","#3572A5",66.5,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Swift","#F05138",12.3,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"TypeScript","#3178c6",10.4,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"HTML","#e34c26",3.7,{"name":101,"color":102,"percentage":103},"Shell","#89e051",2.8,{"name":105,"color":106,"percentage":107},"JavaScript","#f1e05a",1.3,{"name":109,"color":110,"percentage":111},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",1.2,{"name":113,"color":114,"percentage":111},"PowerShell","#012456",{"name":116,"color":117,"percentage":118},"Dockerfile","#384d54",0.4,{"name":120,"color":121,"percentage":122},"CSS","#663399",0.1,13387,823,"2026-04-05T15:18:19","MIT","Linux, macOS, Windows, Android","未说明",{"notes":130,"python":131,"dependencies":132},"该工具是一个多组件集合：1. 'cua' (Python SDK) 用于构建代理，支持本地 QEMU 或云端运行多种操作系统镜像；2. 'cuabot' (CLI) 需要 Node.js (npx) 环境，用于在桌面原生运行沙盒窗口；3. 'lume' 专用于 Apple Silicon 芯片的 macOS\u002FLinux 虚拟机管理，依赖 Apple Virtualization.Framework；4. 'cua-bench' 推荐使用 'uv' 工具进行安装和管理。具体硬件资源需求取决于所运行的虚拟机镜像类型。","3.11+",[67,133,134],"uv","npx (Node.js)",[13,15],[137,67,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153],"apple","lume","macos","virtualization","virtualization-framework","swift","ai-agent","computer-use","manus","operator","agent","containerization","windows","windows-sandbox","hacktoberfest","computer-use-agent","desktop-automation","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T09:45:07.904027",[157,162,167,172,177,182,187,192],{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":161},18149,"Lume 与 Lima 或其他 macOS 虚拟化工具相比有什么优势？","Lume 旨在填补 macOS 上缺乏官方容器技术的空白，特别适用于需要特定 macOS 版本进行 GUI 和设备测试的场景。虽然大多数基于 VM 的用例集中在应用隔离上，但 Lume 希望成为过渡时期的有价值项目，支持如 Ubuntu-LTS 和 Alpine 等预构建镜像，以解决 Darwin 依赖的工作负载挑战。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues\u002F10",{"id":163,"question_zh":164,"answer_zh":165,"source_url":166},18150,"为什么安装说明中建议使用 `sudo` 运行脚本？这安全吗？","通常情况下，从互联网下载脚本并使用 `sudo` 运行确实存在风险，且该软件运行时并不需要 root 权限。社区已意识到此问题并提交了修复请求（PR #140），建议关注后续更新以移除不必要的 sudo 要求。目前如果通过 Homebrew 安装遇到权限问题，可以考虑使用官方安装脚本替代。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues\u002F132",{"id":168,"question_zh":169,"answer_zh":170,"source_url":171},18151,"导入 cua 模块时出现 'ModuleNotFoundError: No module named cua' 错误怎么办？","这是因为 README 中的导入示例有误。正确的导入方式应去掉前缀 'cua'，直接使用以下代码：\n\nfrom computer import Computer\nfrom agent import ComputerAgent, LLM, AgentLoop, LLMProvider\nimport asyncio\n\nmacos_computer = Computer()\nagent = ComputerAgent(\n    computer=macos_computer,\n    loop=AgentLoop.OMNI,\n    model=LLM(provider=LLMProvider.OLLAMA, name='llava')\n)\n\n此问题已在版本更新中修复，请确保使用最新代码。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues\u002F101",{"id":173,"question_zh":174,"answer_zh":175,"source_url":176},18152,"运行 lume 时遇到 'Failed to sync clipboard from VM' 错误如何解决？","该错误通常是因为使用了过时的版本或后台守护进程未重启。解决方法如下：\n1. 检查版本：运行 `lume --version`，确保版本至少为 v0.2.79（最新为 v0.2.80）。\n2. 如果使用 Homebrew 安装，请注意其公式可能滞后，建议卸载后使用官方脚本重新安装：\n   \u002Fbin\u002Fbash -c \"$(curl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fmain\u002Flibs\u002Flume\u002Fscripts\u002Finstall.sh)\"\n3. 重启 lume 守护进程以加载新二进制文件：\n   launchctl stop com.trycua.lume\n   launchctl start com.trycua.lume","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues\u002F1054",{"id":178,"question_zh":179,"answer_zh":180,"source_url":181},18153,"文档中缺少关于 lume CLI 标志、自定义镜像创建及配置存储位置的说明，哪里可以找到详细信息？","官方文档已根据用户反馈进行了扩展（见 PR #377）。现在 README 中包含了更详细的链接。对于 CLI 参考（如 `run` 命令的标志）、如何提供 IPSW 安装器创建自定义镜像、控制 VM 镜像存储位置、无头模式运行以及禁用 HTTP 服务器等细节，请查阅 GitHub 仓库中的 `libs\u002Flume\u002FREADME.md` 文件，那里比在线文档包含更多技术细节。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues\u002F335",{"id":183,"question_zh":184,"answer_zh":185,"source_url":186},18154,"在 Windows 上进行开发设置时，VS Code 的路径配置需要注意什么？","默认的 `.vscode\u002Fsettings.json` 配置使用了 Unix 风格的路径分隔符（`${workspaceFolder}\u002F.venv\u002Fbin\u002Fpython`），这在 Windows 上可能不兼容。虽然 Python 通常能处理正斜杠，但为了确保完全兼容，建议检查路径设置。社区已确认相关修复（PR #520），在 Windows 上测试正常。如果遇到路径问题，请确保您的 Python 解释器路径配置正确，或者拉取最新的代码更新以获得跨平台支持。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues\u002F490",{"id":188,"question_zh":189,"answer_zh":190,"source_url":191},18155,"使用 computer.interface.type 时无法输入 Unicode 字符（如中文）怎么办？","当前实现将文本传递给 `pyautogui.typewrite()`，导致 Unicode 字符被转换为转义序列。推荐的解决方案包括：\n1. 切换到 `pynput.keyboard.write()`，这也能修复双击问题；\n2. 使用剪贴板复制\u002F粘贴方法（参考 Issue #166）；\n3. 实现带有修饰键的操作系统特定 Unicode 输入。建议关注后续版本更新以获取原生支持。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues\u002F165",{"id":193,"question_zh":194,"answer_zh":195,"source_url":196},18156,"Lume 的缓存目录大小写不一致（lume vs Lume）是 Bug 吗？","这通常不是代码 Bug，而是用户配置导致的。大部分缓存存储在 `~\u002FLibrary\u002FCaches\u002Flume\u002F`，但如果用户在 lume 配置文件中手动设置了缓存目录并错误地使用了大写 'L'（即 `~\u002FLibrary\u002FCaches\u002FLume\u002F`），就会导致路径不一致。由于 macOS 文件系统默认不区分大小写，这个问题容易被忽略。请检查您的 lume 配置文件中的缓存目录设置是否正确。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fissues\u002F414",[198,203,207,212,217,221,225,229,233,238,243,248,253,258,263,268,273,278,283,287],{"id":199,"version":200,"summary_zh":201,"released_at":202},108629,"computer-server-v0.3.32","## 变更内容\n\n维护版本——仅更新依赖项。","2026-04-03T04:10:25",{"id":204,"version":205,"summary_zh":201,"released_at":206},108630,"computer-server-v0.3.31","2026-04-03T03:54:38",{"id":208,"version":209,"summary_zh":210,"released_at":211},108631,"computer-server-v0.3.30","## 变更内容\r\n\r\n新增了 PyInstaller 二进制构建步骤，以在置备虚拟机时加快客户操作系统上的安装速度。","2026-04-02T18:40:36",{"id":213,"version":214,"summary_zh":215,"released_at":216},108632,"computer-server-v0.3.29","## 变更内容\n\n* 修复(computer-server)：移除重复的无条件多点触控手势注册（[#1259](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fpull\u002F1259)）（f908389），由 @ddupont808 提交\n* 功能新增：添加 CUA 元包，并统一遥测退出选项（[#1225](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fpull\u002F1225)）（d1bc076），由 @ddupont808 提交\n","2026-04-02T17:05:06",{"id":218,"version":219,"summary_zh":201,"released_at":220},108633,"sandbox-v0.1.8","2026-03-31T05:12:49",{"id":222,"version":223,"summary_zh":201,"released_at":224},108634,"sandbox-v0.1.7","2026-03-31T00:39:12",{"id":226,"version":227,"summary_zh":201,"released_at":228},108635,"sandbox-v0.1.6","2026-03-30T23:52:18",{"id":230,"version":231,"summary_zh":201,"released_at":232},108636,"sandbox-v0.1.5","2026-03-30T23:39:59",{"id":234,"version":235,"summary_zh":236,"released_at":237},108637,"sandbox-v0.1.4","## 变更内容\n\n* 修复（云）：在 pwa2apk 的 Gradle 构建中，优先使用 openjdk@17 而不是未指定版本的 OpenJDK（fc57391），由 @ddupont808 完成\n","2026-03-30T22:42:43",{"id":239,"version":240,"summary_zh":241,"released_at":242},108638,"cua-v0.1.4","# cua-cli v0.1.4\n\n## 安装\n\n### 使用安装脚本（推荐）\n```bash\n# 对于 Linux\u002FmacOS\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fcli\u002Finstall.sh | sh\n\n# 对于 Windows (PowerShell)\nirm https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fcli\u002Finstall.ps1 | iex\n```\n\n### 使用 npm\u002Fbun\n```bash\n# 使用 bun\nbun add -g @trycua\u002Fcli\n\n# 或者使用 npm\nnpm install -g @trycua\u002Fcli\n```\n\n### 从源码安装\n```bash\ngit clone -b cua-v0.1.4 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua.git\ncd cua\u002Flibs\u002Ftypescript\u002Fcua-cli\nbun install\nbun link\nbun link cua-cli\n```\n\n## 发布资产\n- `cua-darwin-arm64`: macOS（Apple Silicon）\n- `cua-darwin-x64`: macOS（Intel）\n- `cua-linux-x64`: Linux（x86_64）\n- `cua-windows-x64.exe`: Windows（x86_64）","2026-03-30T20:19:10",{"id":244,"version":245,"summary_zh":246,"released_at":247},108639,"sandbox-v0.1.3","## What's Changed\n\nMaintenance release — dependency updates only.","2026-03-30T20:19:05",{"id":249,"version":250,"summary_zh":251,"released_at":252},108640,"bench-v0.2.8","## What's Changed\n* fix(cua-bench): --with flag silently skips reinstall when package version matches by @ddupont808 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fpull\u002F1235\n\n\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fcompare\u002Flume-v0.3.9...bench-v0.2.8","2026-03-27T20:21:47",{"id":254,"version":255,"summary_zh":256,"released_at":257},108641,"lume-v0.3.9","## What's Changed\n\n* Bump lume to v0.3.9 (08c07c7) by @github-actions[bot]\n\ncc9db0cec8f1d10040fe29271476c7be936948027a2d3356626cd519d0266677  lume-0.3.9-darwin-arm64.pkg.tar.gz\n9951cff6a63e651b233dc94ce0eadcb83dfefcfd49a07bdd87a534ef192411ad  lume-0.3.9-darwin-arm64.tar.gz\n\n### Installation with script\n\n```bash\n\u002Fbin\u002Fbash -c \"$(curl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fmain\u002Flibs\u002Flume\u002Fscripts\u002Finstall.sh)\"\n```\n","2026-03-27T20:21:26",{"id":259,"version":260,"summary_zh":261,"released_at":262},108642,"lume-v0.3.8","## What's Changed\n\n* Bump lume to v0.3.8 (43785c8) by @github-actions[bot]\n\nf0b4c8d5a46d1f97a3de5b464d3e3ce890f9e007b3dc761686b06b5be9d0006a  lume-0.3.8-darwin-arm64.pkg.tar.gz\n2af8b00d3958f0a1078346a344aadff1dd40cf56efc687befc24531d7960c63d  lume-0.3.8-darwin-arm64.tar.gz\n\n### Installation with script\n\n```bash\n\u002Fbin\u002Fbash -c \"$(curl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fmain\u002Flibs\u002Flume\u002Fscripts\u002Finstall.sh)\"\n```\n","2026-03-27T06:33:02",{"id":264,"version":265,"summary_zh":266,"released_at":267},108643,"lume-v0.3.7","## What's Changed\n\n* Bump lume to v0.3.7 (59c30aa) by @github-actions[bot]\n\n0c5b0e10bcadbf8bb008c002dd189d2e7484f03afb15a300c101e36f7ba76d7c  lume-0.3.7-darwin-arm64.pkg.tar.gz\n91b567bb8c1f6797183de7cd172c7d02fe94ea6123bc3eefce9a71a96d9ae6f0  lume-0.3.7-darwin-arm64.tar.gz\n\n### Installation with script\n\n```bash\n\u002Fbin\u002Fbash -c \"$(curl -fsSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fmain\u002Flibs\u002Flume\u002Fscripts\u002Finstall.sh)\"\n```\n","2026-03-27T04:32:33",{"id":269,"version":270,"summary_zh":271,"released_at":272},108644,"cua-v0.1.3","# cua-cli v0.1.3\n\n## Installation\n\n### Using install script (recommended)\n```bash\n# For Linux\u002FmacOS\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fcli\u002Finstall.sh | sh\n\n# For Windows (PowerShell)\nirm https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fcli\u002Finstall.ps1 | iex\n```\n\n### Using npm\u002Fbun\n```bash\n# Using bun\nbun add -g @trycua\u002Fcli\n\n# Or using npm\nnpm install -g @trycua\u002Fcli\n```\n\n### From source\n```bash\ngit clone -b cua-v0.1.3 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua.git\ncd cua\u002Flibs\u002Ftypescript\u002Fcua-cli\nbun install\nbun link\nbun link cua-cli\n```\n\n## Release Assets\n- `cua-darwin-arm64`: macOS (Apple Silicon)\n- `cua-darwin-x64`: macOS (Intel)\n- `cua-linux-x64`: Linux (x86_64)\n- `cua-windows-x64.exe`: Windows (x86_64)","2026-03-26T23:17:43",{"id":274,"version":275,"summary_zh":276,"released_at":277},108645,"cua-v0.1.2","# cua-cli v0.1.2\r\n\r\n## Installation\r\n\r\n### Using install script (recommended)\r\n```bash\r\n# For Linux\u002FmacOS\r\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fcli\u002Finstall.sh | sh\r\n\r\n# For Windows (PowerShell)\r\nirm https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fcli\u002Finstall.ps1 | iex\r\n```\r\n\r\n### Using npm\u002Fbun\r\n```bash\r\n# Using bun\r\nbun add -g @trycua\u002Fcli\r\n\r\n# Or using npm\r\nnpm install -g @trycua\u002Fcli\r\n```\r\n\r\n### From source\r\n```bash\r\ngit clone -b cua-v0.1.2 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua.git\r\ncd cua\u002Flibs\u002Ftypescript\u002Fcua-cli\r\nbun install\r\nbun link\r\nbun link cua-cli\r\n```\r\n\r\n## Release Assets\r\n- `cua-darwin-arm64`: macOS (Apple Silicon)\r\n- `cua-darwin-x64`: macOS (Intel)\r\n- `cua-linux-x64`: Linux (x86_64)\r\n- `cua-windows-x64.exe`: Windows (x86_64)\r\n\r\n## Release notes\r\n\r\n- Temporarily disabled the `cua chat` command until BYOK is working on the playground UI","2026-03-26T23:14:33",{"id":279,"version":280,"summary_zh":281,"released_at":282},108646,"cua-v0.1.1","# cua-cli v0.1.1\r\n\r\n## Installation\r\n\r\n### Using install script (recommended)\r\n```bash\r\n# For Linux\u002FmacOS\r\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fcli\u002Finstall.sh | sh\r\n\r\n# For Windows (PowerShell)\r\nirm https:\u002F\u002Fcua.ai\u002Fcli\u002Finstall.ps1 | iex\r\n```\r\n\r\n### Using npm\u002Fbun\r\n```bash\r\n# Using bun\r\nbun add -g @trycua\u002Fcli\r\n\r\n# Or using npm\r\nnpm install -g @trycua\u002Fcli\r\n```\r\n\r\n### From source\r\n```bash\r\ngit clone -b cua-v0.1.1 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua.git\r\ncd cua\u002Flibs\u002Ftypescript\u002Fcua-cli\r\nbun install\r\nbun link\r\nbun link cua-cli\r\n```\r\n\r\n## Release Assets\r\n- `cua-darwin-arm64`: macOS (Apple Silicon)\r\n- `cua-darwin-x64`: macOS (Intel)\r\n- `cua-linux-x64`: Linux (x86_64)\r\n- `cua-windows-x64.exe`: Windows (x86_64)\r\n\r\n## Release notes\r\n\r\n- Initial release of cua cli","2026-03-26T22:39:20",{"id":284,"version":285,"summary_zh":246,"released_at":286},108647,"sandbox-v0.1.2","2026-03-26T22:38:44",{"id":288,"version":289,"summary_zh":290,"released_at":291},108648,"core-v0.1.19","## What's Changed\n\n* feat: add cua meta-package and unify telemetry opt-out ([#1225](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fpull\u002F1225)) (d1bc076) by @ddupont808\n* fix(telemetry): suppress repeated init failure warnings ([#1109](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrycua\u002Fcua\u002Fpull\u002F1109)) (20aee61) by @sarinali\n","2026-03-26T22:34:10"]