[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-weijunext--smart-excel-ai":3,"tool-weijunext--smart-excel-ai":64},[4,17,25,39,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},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",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":10,"last_commit_at":23,"category_tags":24,"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",[13,15],{"id":26,"name":27,"github_repo":28,"description_zh":29,"stars":30,"difficulty_score":10,"last_commit_at":31,"category_tags":32,"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",[33,34,35,36,14,37,15,13,38],"图像","数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":40,"name":41,"github_repo":42,"description_zh":43,"stars":44,"difficulty_score":45,"last_commit_at":46,"category_tags":47,"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 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。",77062,3,"2026-04-04T04:44:48",[14,33,13,15,37],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":45,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 Windows、Linux、macOS 等多个系统上运行，并灵活适配 CPU、GPU、NPU 等各类硬件。作为一个轻量级且社区活跃的开源项目，PaddleOCR 既能满足快速集成的需求，也能支撑前沿的视觉语言研究，是处理文字识别任务的理想选择。",74913,"2026-04-05T10:44:17",[15,33,13,37],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":45,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},2181,"OpenHands","OpenHands\u002FOpenHands","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。\n\n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。\n\n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。",70612,"2026-04-05T11:12:22",[15,14,13,36],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":80,"owner_email":80,"owner_twitter":81,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":84,"stars":101,"forks":102,"last_commit_at":103,"license":104,"difficulty_score":10,"env_os":105,"env_gpu":106,"env_ram":106,"env_deps":107,"category_tags":118,"github_topics":80,"view_count":10,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":16,"created_at":119,"updated_at":120,"faqs":121,"releases":157},2293,"weijunext\u002Fsmart-excel-ai","smart-excel-ai","Generate the Excel formulas you need in seconds using ChatGPT.","smart-excel-ai 是一款利用人工智能技术，帮助用户在几秒钟内生成所需 Excel 公式的开源工具。面对 Excel 中复杂多变的函数语法，许多用户往往需要花费大量时间查阅文档或调试错误，而 smart-excel-ai 完美解决了这一痛点。用户只需用自然语言描述想要实现的数据处理逻辑，工具即可通过集成的 ChatGPT 能力，即时输出准确的公式代码，极大地提升了表格制作与数据处理的效率。\n\n这款工具非常适合各类人群使用：无论是需要频繁处理数据的财务、运营等职场人士，还是希望快速掌握 Excel 技巧的学生与普通用户，都能从中受益；同时，由于其基于 Next.js、TailwindCSS 及 Vercel AI SDK 等主流技术栈构建，并提供了完整的源码与部署指南，它也是全栈开发者学习如何构建 AI 驱动型 SaaS 应用的优秀范例。\n\n在技术实现上，smart-excel-ai 采用了流式传输（Streaming）技术，确保公式生成过程流畅无延迟，并结合了 Postgres 数据库、Next-auth 认证及 Lemon Squeezy 支付系统，展现了一个现代化 Web","smart-excel-ai 是一款利用人工智能技术，帮助用户在几秒钟内生成所需 Excel 公式的开源工具。面对 Excel 中复杂多变的函数语法，许多用户往往需要花费大量时间查阅文档或调试错误，而 smart-excel-ai 完美解决了这一痛点。用户只需用自然语言描述想要实现的数据处理逻辑，工具即可通过集成的 ChatGPT 能力，即时输出准确的公式代码，极大地提升了表格制作与数据处理的效率。\n\n这款工具非常适合各类人群使用：无论是需要频繁处理数据的财务、运营等职场人士，还是希望快速掌握 Excel 技巧的学生与普通用户，都能从中受益；同时，由于其基于 Next.js、TailwindCSS 及 Vercel AI SDK 等主流技术栈构建，并提供了完整的源码与部署指南，它也是全栈开发者学习如何构建 AI 驱动型 SaaS 应用的优秀范例。\n\n在技术实现上，smart-excel-ai 采用了流式传输（Streaming）技术，确保公式生成过程流畅无延迟，并结合了 Postgres 数据库、Next-auth 认证及 Lemon Squeezy 支付系统，展现了一个现代化 Web 应用应有的完整架构。如果你正被复杂的 Excel 公式困扰，或是想探索 AI 在实际办公场景中的落地应用，smart-excel-ai 都是一个值得尝试的得力助手。","🌍 *[English](README.md) ∙ [简体中文](README-zh.md)*\n\n\n> 🚀 Looking for a better full-featured SaaS Starter Template? Check out 👉 [Nexty.dev](https:\u002F\u002Fnexty.dev)\n>\n> Nexty is a complete Next.js SaaS template includes authentication, Stripe payments, AI integration, CMS, and everything you need to start earning immediately.。\n>\n> Check out 👉 [Nexty.dev](https:\u002F\u002Fnexty.dev)\n\n# [SmartExcel.cc](https:\u002F\u002Fwww.smartExcel.cc\u002F)\n\nGenerate the Excel formulas you need in seconds using AI.\n\n[![Generate the Excel formulas](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_83dbc9f762c6.png)](https:\u002F\u002Fwww.smartExcel.cc\u002F)\n\n## How it works\n\nThis project uses the [ChatGPT API](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fapi\u002F) and the [Vercel AI SDK](https:\u002F\u002Fsdk.vercel.ai\u002Fdocs) with streaming. It constructs a prompt based on the form and user input, sends it to the ChatGPT API with a Vercel Edge Function, then streams the response back to the application UI.\n\n## Stack \n\nSmartExcel is built on the following stack:\n\n- Next.js – Frontend\u002FBackend\n- TailwindCSS – Styles\n- Postgres and Prisma - database and storage([How to use?](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002F061d8cd9-fcf3-4d9e-bd33-e257bc4f9989))\n- Next-auth - Authentication([How to use?](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002F061d8cd9-fcf3-4d9e-bd33-e257bc4f9989)) \n- ChatGPT - Generate the Excel formulas\n- Upstash - Redis([How to use?](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002F6510121c-90da-4d20-85a1-72cbbdb3983b))\n- Lemon Squeezy - payments([How to use?](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002Fintegrate-lemonsqueezy-api))\n- Google Analytics - Analytics([How to use?](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002F979b9033-188c-4d88-bfff-6cf74d28420d))\n- Docker - Development Storage([How to use?](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002Fb33a5545-fd26-47a6-8641-3c7467fb3910))\n- Vercel - Hosting\n\nIf you are unfamiliar with some of the tech stacks, please click on the \"How to use\" links above to read my Chinese blog, or visit my another public repo - [Learn Next.js Stack](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fnextjs-learn-demos)\n\n\n## Running Locally\n\nAfter cloning the repo, you need to copy the `.env.example` file to create a `.env` file and fill in the required fields.\n\nOpen [Upstash](https:\u002F\u002Fupstash.com\u002F) and Create Redis application.\n\nThen write `UPSTASH_REDIS_REST_URL` and `UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN` to `.env`.\n\nThen, run the application in the command line and it will be available at `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`.\n\n```bash\npnpm i\n\npnpm run dev\n```\n\n## One-Click Deploy\n\nDeploy the example using [Vercel](https:\u002F\u002Fvercel.com?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=vercel-examples):\n\n[![Deploy with Vercel](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_a4c0f8073a9c.png)](https:\u002F\u002Fvercel.com\u002Fnew\u002Fclone?repository-url=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai&project-name=&repository-name=smart-excel-ai&demo-title=SmartExcel&demo-description=Generate%20the%20Excel%20formulas%20you%20need%20in%20seconds%20using%20AI.&demo-url=https:\u002F\u002Fsmartexcel.cc&demo-image=https:\u002F\u002Fsmartexcel.cc\u002Fopengraph-image.png)\n\n## About Me\n\n**Full-Stack Engineer, Open-Source Next.js Artist & AI Enthusiast.**\n\n**全栈工程师，Next.js 开源手艺人，AI降临派。**\n\n[My Blog](https:\u002F\u002Fweijunext.com)  \n[Github](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext)  \n[Twitter\u002FX - Zh](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fweijunext)  \n[Twitter\u002FX - En](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fjudewei_dev)  \n[Medium](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@weijunext)  \n[掘金](https:\u002F\u002Fjuejin.cn\u002Fuser\u002F26044008768029)  \n[知乎](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fmo-mo-mo-89-12-11)  \n[微信交流群](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Fmake-a-friend)  \n\nIf this project is helpful to you, star the repo and buy be a coffee, thank you.\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.buymeacoffee.com\u002Fweijunext\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.buymeacoffee.com\u002Fbuttons\u002Fv2\u002Fdefault-yellow.png\" alt=\"Buy Me A Coffee\" style=\"height: 41px !important;width: 174px !important;\" >\u003C\u002Fa>\n\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fafdian.net\u002Fa\u002Fweijunext\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_cc41e1e750df.png\" alt=\"在爱发电支持我\" style=\"height: 50px !important\">\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_7a37e7acf55e.jpeg\" alt=\"赞赏作者\" style=\"height: 200px; width: 200px\">\n\n## Star History\n\n![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_33eecf057e3e.png)\n","🌍 *[English](README.md) ∙ [简体中文](README-zh.md)*\n\n\n> 🚀 寻找更优秀的全功能 SaaS 启动模板？请查看 👉 [Nexty.dev](https:\u002F\u002Fnexty.dev)\n>\n> Nexty 是一个完整的 Next.js SaaS 模板，包含身份验证、Stripe 支付、AI 集成、CMS 等功能，满足你立即开始盈利的所有需求。\n>\n> 请查看 👉 [Nexty.dev](https:\u002F\u002Fnexty.dev)\n\n# [SmartExcel.cc](https:\u002F\u002Fwww.smartExcel.cc\u002F)\n\n使用 AI 在几秒钟内生成你需要的 Excel 公式。\n\n[![生成 Excel 公式](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_83dbc9f762c6.png)](https:\u002F\u002Fwww.smartExcel.cc\u002F)\n\n## 工作原理\n\n该项目使用了 [ChatGPT API](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fapi\u002F) 和带有流式传输功能的 [Vercel AI SDK](https:\u002F\u002Fsdk.vercel.ai\u002Fdocs)。它会根据表单和用户输入构建提示词，通过 Vercel Edge Function 将其发送到 ChatGPT API，然后将响应流式传输回应用程序界面。\n\n## 技术栈\n\nSmartExcel 基于以下技术栈构建：\n\n- Next.js – 前端\u002F后端\n- TailwindCSS – 样式\n- Postgres 和 Prisma - 数据库与存储([使用方法？](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002F061d8cd9-fcf3-4d9e-bd33-e257bc4f9989))\n- Next-auth - 身份验证([使用方法？](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002F061d8cd9-fcf3-4d9e-bd33-e257bc4f9989)) \n- ChatGPT - 生成 Excel 公式\n- Upstash - Redis([使用方法？](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002F6510121c-90da-4d20-85a1-72cbbdb3983b))\n- Lemon Squeezy - 支付([使用方法？](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002Fintegrate-lemonsqueezy-api))\n- Google Analytics - 分析([使用方法？](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002F979b9033-188c-4d88-bfff-6cf74d28420d))\n- Docker - 开发存储([使用方法？](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Farticle\u002Fb33a5545-fd26-47a6-8641-3c7467fb3910))\n- Vercel - 托管\n\n如果你对其中一些技术栈不太熟悉，请点击上面的“使用方法”链接阅读我的中文博客，或者访问我的另一个公共仓库 - [Learn Next.js Stack](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fnextjs-learn-demos)\n\n\n## 本地运行\n\n克隆仓库后，你需要复制 `.env.example` 文件以创建 `.env` 文件，并填写所需字段。\n\n打开 [Upstash](https:\u002F\u002Fupstash.com\u002F) 并创建 Redis 应用程序。\n\n然后将 `UPSTASH_REDIS_REST_URL` 和 `UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN` 写入 `.env` 文件中。\n\n接着，在命令行中运行应用，它将在 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000` 上可用。\n\n```bash\npnpm i\n\npnpm run dev\n```\n\n## 一键部署\n\n使用 [Vercel](https:\u002F\u002Fvercel.com?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=vercel-examples) 部署示例：\n\n[![使用 Vercel 部署](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_a4c0f8073a9c.png)](https:\u002F\u002Fvercel.com\u002Fnew\u002Fclone?repository-url=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai&project-name=&repository-name=smart-excel-ai&demo-title=SmartExcel&demo-description=Generate%20the%20Excel%20formulas%20you%20need%20in%20seconds%20using%20AI.&demo-url=https:\u002F\u002Fsmartexcel.cc&demo-image=https:\u002F\u002Fsmartexcel.cc\u002Fopengraph-image.png)\n\n## 关于我\n\n**全栈工程师，开源 Next.js 手艺人 & AI 爱好者。**\n\n**全栈工程师，Next.js 开源手艺人，AI降临派。**\n\n[我的博客](https:\u002F\u002Fweijunext.com)  \n[Github](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext)  \n[Twitter\u002FX - 中文](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fweijunext)  \n[Twitter\u002FX - 英文](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fjudewei_dev)  \n[Medium](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@weijunext)  \n[掘金](https:\u002F\u002Fjuejin.cn\u002Fuser\u002F26044008768029)  \n[知乎](https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fmo-mo-mo-89-12-11)  \n[微信交流群](https:\u002F\u002Fweijunext.com\u002Fmake-a-friend)  \n\n如果这个项目对你有帮助，请给仓库点个星并请我喝杯咖啡，谢谢。\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.buymeacoffee.com\u002Fweijunext\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.buymeacoffee.com\u002Fbuttons\u002Fv2\u002Fdefault-yellow.png\" alt=\"Buy Me A Coffee\" style=\"height: 41px !important;width: 174px !important;\" >\u003C\u002Fa>\n\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fafdian.net\u002Fa\u002Fweijunext\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_cc41e1e750df.png\" alt=\"在爱发电支持我\" style=\"height: 50px !important\">\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_7a37e7acf55e.jpeg\" alt=\"赞赏作者\" style=\"height: 200px; width: 200px\">\n\n## 星标历史\n\n![星标历史图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_readme_33eecf057e3e.png)","# SmartExcel AI 快速上手指南\n\nSmartExcel 是一个基于 Next.js 和 ChatGPT API 的开源项目，能够利用 AI 在几秒钟内生成你所需的 Excel 公式。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：\n\n*   **Node.js**: 建议安装 LTS 版本（推荐 v18+）。\n*   **包管理器**: 本项目推荐使用 `pnpm`。\n*   **账号准备**:\n    *   [OpenAI API Key](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002F)：用于调用 ChatGPT 生成公式。\n    *   [Upstash](https:\u002F\u002Fupstash.com\u002F)：用于创建 Redis 实例（处理流式响应缓存）。\n    *   (可选) Vercel 账号：用于一键部署。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目\n首先将代码仓库克隆到本地：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai.git\ncd smart-excel-ai\n```\n\n### 2. 安装依赖\n使用 `pnpm` 安装项目所需依赖（国内用户如遇网络问题，可配置 npm 镜像源）：\n\n```bash\npnpm i\n```\n\n### 3. 配置环境变量\n复制示例环境变量文件并创建 `.env` 文件：\n\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n\n编辑 `.env` 文件，填入以下关键配置：\n\n*   **OpenAI 配置**: 填入你的 `OPENAI_API_KEY`。\n*   **Upstash Redis 配置**:\n    1. 登录 [Upstash](https:\u002F\u002Fupstash.com\u002F) 创建一个新的 Redis 数据库。\n    2. 获取 `UPSTASH_REDIS_REST_URL` 和 `UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN`。\n    3. 将这两个值填入 `.env` 文件中。\n\n其他可选配置（如数据库、认证、支付等）可根据 `README` 中的博客链接按需配置，基础运行仅需上述两项。\n\n### 4. 启动开发服务器\n运行以下命令启动本地开发服务：\n\n```bash\npnpm run dev\n```\n\n服务启动后，访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000` 即可看到应用界面。\n\n## 基本使用\n\n1.  **访问界面**：打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`。\n2.  **输入需求**：在输入框中用自然语言描述你需要的 Excel 功能。\n    *   *示例*：“计算 A 列和 B 列的乘积，如果结果大于 100 则显示‘高’，否则显示‘低’\"。\n3.  **获取公式**：点击生成按钮，AI 将通过流式传输实时返回对应的 Excel 公式（例如：`=IF(A1*B1>100, \"高\", \"低\")`）。\n4.  **复制使用**：将生成的公式直接复制到你的 Excel 表格中使用。\n\n---\n*提示：如需生产环境部署，可直接点击项目 README 中的 \"Deploy with Vercel\" 按钮进行一键云端部署。*","某电商运营分析师需要在周五下班前紧急处理一份包含上万条订单数据的报表，必须快速计算复杂的加权复购率和动态库存周转天数。\n\n### 没有 smart-excel-ai 时\n- 面对复杂的嵌套逻辑，不得不花费大量时间在搜索引擎和论坛中查找 `INDEX`、`MATCH` 与 `IFERROR` 的组合写法，效率极低。\n- 手动拼接公式时极易出现括号不匹配或引用区域错误，导致整列数据计算结果为 `#VALUE!`，排查 bug 耗时耗力。\n- 遇到非标准的业务需求（如“按特定条件忽略空值并计算移动平均”），因不熟悉高级函数而被迫放弃自动化，转而进行繁琐的人工估算。\n- 反复试错修改公式的过程中，精神高度紧张，不仅错过了下班时间，还增加了因疲劳导致数据出错的风险。\n\n### 使用 smart-excel-ai 后\n- 只需用自然语言描述“计算过去 30 天排除退货订单的加权复购率”，smart-excel-ai 即刻生成精准的完整公式，无需查阅任何文档。\n- 生成的公式直接适配当前表格结构，自动处理边界条件和错误捕获，一次性通过验证，彻底告别语法报错。\n- 即使面对极其冷门的统计需求，smart-excel-ai 也能迅速构建出包含数组公式或新特性函数的高级解法，释放了数据分析的深度潜力。\n- 原本需要数小时的公式编写与调试工作缩短至几分钟，分析师能准时下班并将精力集中在数据洞察而非工具操作上。\n\nsmart-excel-ai 将用户从枯燥的语法记忆中解放出来，让自然语言直接转化为生产力，实现了 Excel 数据处理效率的质的飞跃。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fweijunext_smart-excel-ai_83dbc9f7.png","weijunext","Jude Wei","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fweijunext_fa7bfc59.jpg","🧑‍💻 I build useful, everyday tools for developers.",null,"judewei_dev","https:\u002F\u002Fnexty.dev\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext",[85,89,93,97],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"TypeScript","#3178c6",73.6,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"CSS","#663399",14.1,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"MDX","#fcb32c",8.6,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"JavaScript","#f1e05a",3.7,1652,258,"2026-04-02T18:21:27","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":108,"python":106,"dependencies":109},"该项目为基于 Next.js 的 Web 应用，依赖外部 ChatGPT API 而非本地运行大模型，因此无本地 GPU 需求。运行需配置 OpenAI API Key、Upstash Redis 实例及 Postgres 数据库。推荐使用 pnpm 进行包管理，支持通过 Docker 进行本地开发存储部署，或直接部署至 Vercel。",[110,111,112,113,114,115,116,117],"Next.js","TailwindCSS","Postgres","Prisma","Next-auth","Upstash (Redis)","Vercel AI SDK","Docker",[15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:12:51.908339",[122,127,132,137,142,147,152],{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},10524,"项目计划支持多语言（i18n）吗？","目前维护者暂时没有添加国际化（i18n）支持的计划。不过项目欢迎社区贡献，如果有需求，开发者可以尝试自行实现并提交 Pull Request。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai\u002Fissues\u002F3",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},10518,"在 Windows 上运行时报错 \"Module not found: Package path .\u002Fgenerated is not exported\" 怎么办？","该问题可能是由于 Windows 环境兼容性导致的。建议尝试以下步骤：\n1. 使用 `pnpm i` 重新安装依赖（而不是 yarn 或 npm）。\n2. 如果仍然报错，建议在 Linux 环境（如 GitPod）中运行，因为某些包可能在 Windows 上存在兼容性问题。\n3. 如果必须要在 Windows 调试，可以联系维护者获取特定版本的代码进行测试。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai\u002Fissues\u002F7",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},10519,"在 Vercel 部署时遇到 \"ERR_INVALID_ARG_TYPE\" 或 PostgreSQL 相关错误如何解决？","部署到 Vercel 时必须正确配置环境变量。\n1. 确保项目根目录创建了 `.env` 文件。\n2. 必须配置 PostgreSQL 数据库连接地址。你可以直接在 Vercel 平台上申请一个免费的 PostgreSQL 数据库实例。\n3. 将数据库连接字符串填入 `.env` 文件中对应的变量（通常是 `DATABASE_URL`）。\n4. 补全其他必要的环境变量后重新部署即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai\u002Fissues\u002F16",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},10520,"部署到 Vercel 时，PostgreSQL 的表结构会自动创建吗？还是需要手动建表？","需要手动准备数据库。\n虽然构建命令中包含 `prisma db push`，但 Prisma 需要知道推送到哪里。\n1. 你必须先手动创建一个 PostgreSQL 数据库实例（推荐使用 Vercel 平台提供的免费 Postgres）。\n2. 在 `.env` 文件中配置好数据库连接地址。\n3. 配置完成后，Vercel 在自动构建执行 `prisma db push` 时才能成功将表结构同步到数据库中。如果不配置环境变量，自动构建会失败。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai\u002Fissues\u002F13",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},10521,"如何配置 AI 接口以支持第三方代理地址或非 OpenAI 的大模型？","项目底层依赖的 OpenAI 官方库已经支持配置代理地址。\n你只需要在 `.env` 文件中设置 `OPENAI_BASE_URL` 环境变量，将其指向你的第三方代理地址或兼容 OpenAI 格式的本地\u002F国内大模型接口即可，无需修改代码。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai\u002Fissues\u002F12",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},10522,".env 文件中的 PREFIX_PROMPT、SUFFIX_PROMPT 等提示词相关变量有什么作用？可以不配置吗？","这些变量用于拼接生成完整的 AI 提示词（Prompt）。\n1. 如果你不需要自定义提示词的前缀、后缀或特定格式，可以不配置这些变量。\n2. 若要完全移除，除了删除 `.env` 中的变量外，还需要在代码中删除引用这些环境变量的参数，否则可能会报错。\n3. 你可以根据自己的需求设计 Prompt，只保留需要的部分。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai\u002Fissues\u002F14",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":156},10523,"运行 `yarn start` 时报错 \"ENOENT: no such file or directory, open ...\u002F.next\u002FBUILD_ID\" 怎么办？","这是因为缺少必要的配置文件或未进行开发模式初始化。\n解决方法：\n1. 在项目根目录创建 `.env` 文件（即使内容为空也可以，具体参考 README）。\n2. 不要直接运行 `yarn start`（这是生产模式），请先运行 `yarn dev` 启动开发服务器，系统会自动生成所需的 `.next` 构建文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweijunext\u002Fsmart-excel-ai\u002Fissues\u002F2",[]]