[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-yakGPT--yakGPT":3,"tool-yakGPT--yakGPT":64},[4,17,27,35,48,56],{"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",144730,2,"2026-04-07T23:26:32",[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":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,3,"2026-04-06T11:19:32",[15,26,14,13],"图像",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":10,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"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":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":10,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"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。",85013,"2026-04-06T11:09:19",[26,43,44,45,14,46,15,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":23,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"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,"2026-04-04T04:44:48",[14,26,13,15,46],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":23,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"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 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API，相比官方网页版响应更快，同时支持 GPT-3.5 和 GPT-4 模型。\n\nyakGPT 主要解决了传统聊天界面依赖手动输入、操作繁琐的问题。通过集成 Azure 和 OpenAI Whisper 的语音识别技术，以及 Azure 和 Eleven Labs 的语音合成能力，用户可以像打电话一样与 AI 自由交谈，彻底解放双手。此外，所有数据状态仅存储在本地浏览器中，不上传分析数据，用户只需填入自己的 API 密钥即可确保隐私安全，且数据不会被用于模型训练。\n\n这款工具非常适合希望提升沟通效率的普通用户、需要频繁进行头脑风暴的创作者，以及关注数据隐私的技术爱好者。无需安装任何复杂软件，打开网页即可使用，也支持开发者通过 Git 或 Docker 在本地部署定制。yakGPT 还贴心地提供了深色\u002F浅色主题切换及移动端适配，让随时随地与 AI 语音互动变得简单有趣。","# YakGPT\n\nA simple, locally running ChatGPT UI that makes your text generation faster and chatting even more engaging!\n\n## Features\n\n- **GPT 3.5 & GPT 4** via OpenAI API\n- **Speech-to-Text** via Azure & OpenAI Whisper\n- **Text-to-Speech** via Azure & Eleven Labs\n- Run locally on browser – no need to install any applications\n- Faster than the official UI – connect directly to the API\n- Easy mic integration – no more typing!\n- Use your own API key – ensure your data privacy and security\n- Data submitted via the API is not used for training and stored for 30 days only\n- All state stored locally in localStorage – no analytics or external service calls\n- Access on https:\u002F\u002Fyakgpt.vercel.app or run locally!\n\n> Note that GPT-4 API access is needed to use it. GPT 3.5 is enabled for all users.\n\n## Screenshots\n\n| Mobile                                                                                                           | Voice Mode                                                                                                       | Light Theme                                                                                                      | Dark Theme                                                                                                       |\n| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| ![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_readme_d1f2a6b2c6e8.png) | ![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_readme_3be84c12bdd6.png) | ![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_readme_4bc545908d29.png) | ![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_readme_35fe1bb3aa60.png) |\n\n## 🚀 Getting Started\n\nVisit [YakGPT](https:\u002F\u002Fyakgpt.vercel.app) to try it out without installing, or follow these steps to run it locally:\n\n### Prerequisites\n\nYou'll need the following tools installed on your computer to run YakGPT locally.\n\n- [Git](https:\u002F\u002Fgit-scm.com\u002F)\n- [Yarn](https:\u002F\u002Fyarnpkg.com\u002F) (or npm or pnpm)\n- Any modern web browser like Google Chrome, Mozilla Firefox, or Microsoft Edge\n\n### Installation\n\n1. Clone the repository:\n\n```\n$ git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FYakGPT.git\n```\n\n2. Install dependencies, build the bundle and run the server\n\n```\n$ yarn\n$ yarn build\n$ yarn start\n```\n\nThen navigate to http:\u002F\u002Flocalhost:3000\n\nCongratulations! 🎉 You are now running YakGPT locally on your machine.\n\n## 🔑 API Key Configuration\n\nTo utilize YakGPT, you'll need to acquire an API key for OpenAI. The app should prompt you to insert you key.\n\n### Add to .env.local(⚠️ Local use only)\n\nIf you want the keys to persist across app builds, you can add it to the .env.local.\n\n```\n$ echo \"NEXT_PUBLIC_OPENAI_API_KEY=\u003Cyour-open-ai-key-here>\" > .env.local\n$ echo \"NEXT_PUBLIC_11LABS_API_KEY=\u003Cyour-eleven-labs-key-here>\" >> .env.local\n```\n\n## 🐳 Docker\n\nTo use the pre-built Docker image from Docker Hub (only for amd64), run:\n\n```\n$ docker run -it -p 3000:3000 yakgpt\u002Fyakgpt:latest\n```\n\n---\n\nTo build the Docker image yourself (such as if you're on arm64), run:\n\n```\n$ docker build -t yakgpt:latest .\n$ docker run -it -p 3000:3000 yakgpt:latest\n```\n\n## 🎤 Microphone Integration\n\nYakGPT makes chatting a breeze with its microphone integration! Activate your microphone using your browser's permissions, and YakGPT will automatically convert your speech into text.\n\nYou can also toggle the mic integration as needed by clicking on the microphone icon in the app.\n\nRemember to use a supported web browser and ensure your microphone is functioning properly.\n\n## 🛡️ Data Privacy and Security\n\nYakGPT ensures your data privacy and security by letting you use your own API key. Your conversation with YakGPT takes place directly between your browser and OpenAI's GPT-3 API, with no intermediary servers.\n\n## 📃 License\n\nThis project is licensed under the MIT License - see the [`LICENSE`](LICENSE) file for details\n\n## 🙌 Acknowledgments\n\n- [OpenAI](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F) for building such amazing models and making them cheap as chips.\n- [Mantine UI](https:\u002F\u002Fui.mantine.dev\u002F) just an all-around amazing UI library.\n- [opus-media-recorder](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkbumsik\u002Fopus-media-recorder) A real requirement for me was to be able to walk-and-talk. OpenAI's Whisper API is unable to accept the audio generated by Safari, and so I went back to wav recording which due to lack of compression makes things incredibly slow on mobile networks. `opus-media-recorder` saved my butt by allowing cross-platform compressed audio recording via web worker magic. 🤗\n\nGot feedback, questions or ideas? Feel free to submit an issue!\n","# YakGPT\n\n一个简单、可在本地运行的 ChatGPT 用户界面，让文本生成更快，聊天体验更有趣！\n\n## 功能特性\n\n- 通过 OpenAI API 支持 **GPT 3.5 和 GPT 4**\n- 通过 Azure 和 OpenAI Whisper 实现 **语音转文本**\n- 通过 Azure 和 Eleven Labs 实现 **文本转语音**\n- 在浏览器中本地运行，无需安装任何应用程序\n- 比官方 UI 更快——直接连接到 API\n- 轻松集成麦克风，无需再手动输入！\n- 使用您自己的 API 密钥——确保数据隐私与安全\n- 通过 API 提交的数据不会用于训练，且仅存储 30 天\n- 所有状态均本地存储在 localStorage 中——无分析或外部服务调用\n- 可访问 https:\u002F\u002Fyakgpt.vercel.app，也可在本地运行！\n\n> 注意：使用 GPT-4 需要获得 API 访问权限。GPT 3.5 对所有用户开放。\n\n## 截图\n\n| 移动端                                                                                                           | 语音模式                                                                                                       | 浅色主题                                                                                                      | 深色主题                                                                                                       |\n| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| ![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_readme_d1f2a6b2c6e8.png) | ![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_readme_3be84c12bdd6.png) | ![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_readme_4bc545908d29.png) | ![image](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_readme_35fe1bb3aa60.png) |\n\n## 🚀 快速开始\n\n访问 [YakGPT](https:\u002F\u002Fyakgpt.vercel.app)，无需安装即可试用；或者按照以下步骤在本地运行：\n\n### 前提条件\n\n要在您的计算机上本地运行 YakGPT，需要安装以下工具：\n\n- [Git](https:\u002F\u002Fgit-scm.com\u002F)\n- [Yarn](https:\u002F\u002Fyarnpkg.com\u002F)（或 npm 或 pnpm）\n- 任何现代 Web 浏览器，如 Google Chrome、Mozilla Firefox 或 Microsoft Edge\n\n### 安装步骤\n\n1. 克隆仓库：\n\n```\n$ git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FYakGPT.git\n```\n\n2. 安装依赖项、构建打包文件并启动服务器：\n\n```\n$ yarn\n$ yarn build\n$ yarn start\n```\n\n然后访问 http:\u002F\u002Flocalhost:3000 即可。\n\n恭喜您！🎉 您现在已经在本地成功运行了 YakGPT。\n\n## 🔑 API 密钥配置\n\n要使用 YakGPT，您需要获取 OpenAI 的 API 密钥。应用会提示您输入密钥。\n\n### 添加到 .env.local（⚠️ 仅限本地使用）\n\n如果您希望密钥在每次构建应用时都保留，可以将其添加到 .env.local 文件中：\n\n```\n$ echo \"NEXT_PUBLIC_OPENAI_API_KEY=\u003Cyour-open-ai-key-here>\" > .env.local\n$ echo \"NEXT_PUBLIC_11LABS_API_KEY=\u003Cyour-eleven-labs-key-here>\" >> .env.local\n```\n\n## 🐳 Docker\n\n要使用 Docker Hub 上的预构建镜像（仅适用于 amd64 架构），请运行：\n\n```\n$ docker run -it -p 3000:3000 yakgpt\u002Fyakgpt:latest\n```\n\n---\n\n如果您想自行构建 Docker 镜像（例如在 arm64 架构上），请执行以下命令：\n\n```\n$ docker build -t yakgpt:latest .\n$ docker run -it -p 3000:3000 yakgpt:latest\n```\n\n## 🎤 麦克风集成\n\nYakGPT 的麦克风集成让聊天变得轻而易举！只需通过浏览器权限启用麦克风，YakGPT 就会自动将您的语音转换为文本。\n\n您也可以根据需要点击应用中的麦克风图标来切换麦克风功能。\n\n请确保使用支持的浏览器，并确认麦克风正常工作。\n\n## 🛡️ 数据隐私与安全\n\nYakGPT 通过允许您使用自己的 API 密钥来确保数据隐私和安全。您与 YakGPT 的对话直接在您的浏览器和 OpenAI 的 GPT-3 API 之间进行，没有任何中间服务器。\n\n## 📃 许可证\n\n本项目采用 MIT 许可证授权——详情请参阅 [`LICENSE`](LICENSE) 文件。\n\n## 🙌 致谢\n\n- [OpenAI](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F) 构建了如此出色的模型，并且价格非常实惠。\n- [Mantine UI](https:\u002F\u002Fui.mantine.dev\u002F) 是一款全方位优秀的 UI 库。\n- [opus-media-recorder](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkbumsik\u002Fopus-media-recorder) 对我来说至关重要：我希望能够在行走时进行语音交互。然而，OpenAI 的 Whisper API 无法接受 Safari 浏览器生成的音频，因此我不得不回到使用未压缩的 WAV 格式录音，但这在移动网络环境下速度极慢。`opus-media-recorder` 通过 Web Worker 技术实现了跨平台的压缩音频录制，彻底解决了我的问题。🤗\n\n如有反馈、问题或想法，请随时提交 Issue！","# YakGPT 快速上手指南\n\nYakGPT 是一个简单、本地运行的 ChatGPT UI，支持 GPT-3.5\u002F4 模型，具备语音转文字（STT）和文字转语音（TTS）功能。它直接在浏览器中运行，无需安装额外客户端，且通过直接使用你的 API Key 确保数据隐私。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的计算机已安装以下工具：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux\n*   **Git**：用于克隆代码仓库 ([下载地址](https:\u002F\u002Fgit-scm.com\u002F))\n*   **Node.js 包管理器**：推荐安装 [Yarn](https:\u002F\u002Fyarnpkg.com\u002F)，也可使用 npm 或 pnpm\n*   **浏览器**：任意现代浏览器（如 Google Chrome, Microsoft Edge, Firefox）\n*   **API Keys**：\n    *   OpenAI API Key（必需，支持 GPT-3.5 和 GPT-4）\n    *   Eleven Labs API Key（可选，用于更高质量的语音合成）\n\n> **提示**：国内开发者若访问 GitHub 或 npm\u002Fyarn 源较慢，建议配置国内镜像加速（如使用 `npmmirror` 替代默认源）。\n\n## 安装步骤\n\n你可以选择直接访问在线版，或在本地部署以获得完全控制权。\n\n### 方式一：在线直接使用（无需安装）\n直接访问官方部署地址即可体验：\n[https:\u002F\u002Fyakgpt.vercel.app](https:\u002F\u002Fyakgpt.vercel.app)\n\n### 方式二：本地源码部署\n\n1.  **克隆仓库**\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FYakGPT.git\n    cd YakGPT\n    ```\n\n2.  **安装依赖并构建**\n    ```bash\n    yarn\n    yarn build\n    ```\n\n3.  **启动服务**\n    ```bash\n    yarn start\n    ```\n\n4.  **访问应用**\n    打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000`。\n\n### 方式三：Docker 部署（可选）\n\n如果你偏好使用 Docker，可以直接运行预构建镜像（仅限 amd64 架构）：\n\n```bash\ndocker run -it -p 3000:3000 yakgpt\u002Fyakgpt:latest\n```\n\n若是 arm64 架构（如 Apple Silicon Mac），需自行构建：\n\n```bash\ndocker build -t yakgpt:latest .\ndocker run -it -p 3000:3000 yakgpt:latest\n```\n\n## 基本使用\n\n1.  **配置 API Key**\n    *   首次打开应用时，界面会提示你输入 **OpenAI API Key**。\n    *   如需使用 Eleven Labs 的语音功能，也可在设置中输入对应的 API Key。\n    *   *进阶配置*：若希望密钥在重新构建后持久化，可在项目根目录创建 `.env.local` 文件：\n        ```bash\n        echo \"NEXT_PUBLIC_OPENAI_API_KEY=\u003C你的 OpenAI Key>\" > .env.local\n        echo \"NEXT_PUBLIC_11LABS_API_KEY=\u003C你的 Eleven Labs Key>\" >> .env.local\n        ```\n\n2.  **开始对话**\n    *   在输入框打字或通过点击麦克风图标启用**语音输入**。\n    *   选择模型（默认为 GPT-3.5，若有权限可选择 GPT-4）。\n    *   发送消息后，系统将直接调用 OpenAI API 返回结果。\n\n3.  **语音交互**\n    *   确保浏览器已授予麦克风权限。\n    *   点击麦克风图标说话，系统会自动将语音转为文字发送。\n    *   回复内容可通过集成的 TTS 功能朗读出来（需配置相应 Key）。\n\n> **注意**：所有对话状态仅存储在你浏览器的 `localStorage` 中，不会上传到任何第三方分析服务器，数据安全性由你持有的 API Key 保障。","资深数据分析师李明需要在通勤途中快速整理会议录音并生成结构化报告，同时希望保护敏感商业数据不被上传至第三方服务器。\n\n### 没有 yakGPT 时\n- **输入效率低下**：在移动设备上打字缓慢，无法将脑海中的分析思路即时转化为文字，导致灵感流失。\n- **隐私安全担忧**：使用公共或在线 AI 服务时，担心核心业务数据被用于模型训练或发生泄露。\n- **交互体验割裂**：需要手动复制录音转写文本到聊天窗口，再复制生成的报告到文档，操作流程繁琐且中断思维流。\n- **网络依赖性强**：官方网页版加载缓慢，且在信号不稳定的地铁环境中容易断开连接，影响工作连续性。\n\n### 使用 yakGPT 后\n- **语音免提交互**：利用内置的麦克风集成和 Whisper 技术，李明直接口述指令，yakGPT 实时将语音转为文本并生成报告，解放双手。\n- **本地化隐私保障**：所有对话状态仅存储在浏览器本地（localStorage），API 密钥由自己掌控，确保数据不出本地且不被用于训练。\n- **流畅闭环工作流**：直接在浏览器中完成“语音输入 -AI 处理 - 语音播报”的全流程，无需切换应用，思维连贯性大幅提升。\n- **极速响应体验**：yakGPT 直连 OpenAI API 去除了中间层延迟，即使在弱网环境下也能比官方界面更快地获取生成结果。\n\nyakGPT 通过本地运行与语音交互的结合，为移动办公场景打造了既高效又私密的 AI 助手体验。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FyakGPT_yakGPT_d1f2a6b2.png",null,"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FyakGPT_9dcefe4a.png","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT",[79,83,87,91],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"TypeScript","#3178c6",94.3,{"name":84,"color":85,"percentage":86},"CSS","#663399",4.5,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Dockerfile","#384d54",1.2,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"JavaScript","#f1e05a",0.1,1601,252,"2026-04-04T01:07:31","MIT","Linux, macOS, Windows","无本地 GPU 需求（基于浏览器运行，调用云端 API）","未说明（取决于浏览器及操作系统常规需求）",{"notes":103,"python":104,"dependencies":105},"该工具为纯前端应用，直接在浏览器中运行，无需安装重型本地模型。核心功能依赖用户自有的 OpenAI、Azure 或 Eleven Labs API Key。若本地运行需安装 Git 和 Yarn\u002Fnpm；也可使用 Docker 部署。语音功能需浏览器授予麦克风权限。","不需要（前端项目，依赖 Node.js 环境而非 Python）",[106,107,108,109],"Git","Yarn (或 npm\u002Fpnpm)","现代 Web 浏览器 (Chrome\u002FFirefox\u002FEdge)","Node.js (隐含需求)",[15,47],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T10:07:35.243534",[114,119,124,129,134,139],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},24107,"使用 GPT-4 时出现 'SyntaxError: Unexpected token' 或 JSON 解析错误怎么办？","该错误通常是因为服务器返回的流式数据中包含尾随换行符，而当前的解析逻辑未能正确处理 SSE（Server-Sent Events）协议格式。这些字符并非随机乱码，而是 SSE 事件协议的一部分。根本的解决方法是使用专门的 SSE 库来处理流式端点通信，或者使用 OpenAI 官方 Node 库中自带的 SSEDecoder 实现。由于 YakGPT 设计为纯前端应用以保护用户隐私，无法使用仅支持后端的库，因此需要在前端集成合适的 SSE 解析逻辑来修复此问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FyakGPT\u002Fissues\u002F96",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},24108,"遇到 'Rate Limit Reached' 或 'exceeded your current quota' 错误，但显示余额为 $0.00\u002F$30.00 是怎么回事？","这通常是因为 OpenAI 的计费机制导致的误解。界面上显示的 '$30.00 Limit' 是指每月允许扣款的最高限额（支出上限），而不是你当前的可用余额。如果你看到 'Credit Grants USD' 下方没有金额，说明你的账户中没有预存信用额度。即使有支出上限，如果没有实际余额（Credit），也无法调用 API。解决方法是前往 OpenAI 组织的账单设置页面，预先充值一定的信用额度（Add funds to budget），而不仅仅是设置支出上限。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FyakGPT\u002Fissues\u002F95",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},24109,"如何配置 API Key 让其他人免费使用我部署的 YakGPT 实例？","YakGPT 默认设计为纯前端应用，要求每个用户在界面中输入自己的 API Key 以保证隐私和无服务器架构。如果你想让他人免费使用（即由你承担费用），需要修改源代码：1. 将 API Key 存储在服务端（环境变量中），而不是让用户输入；2. 修改前端代码，使其向你自己的后端接口（例如 `POST yakgpt.vercel.app\u002Fchat`）发送请求；3. 在你的后端接口中使用存储的 Key 转发请求给 OpenAI。这需要你具备 NextJS 和 HTTP 服务端开发知识，因为默认版本不支持此功能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FyakGPT\u002Fissues\u002F71",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},24110,"为什么 YakGPT 显示的 GPT-4 消耗费用比 OpenAI 官方后台或其他项目高？","此前版本中存在费用计算显示不准确的问题，导致前端估算的费用高于 OpenAI 官方后台的实际扣费。维护者已合并了相关修复补丁（PR #73）并更新了定价计算逻辑。如果你发现费用显示仍然异常，请确保你使用的是最新版本的代码。费用的差异通常源于前端对 Token 数量的估算方式与官方计费系统的细微差别，更新后应与官方数据更加一致。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FyakGPT\u002Fissues\u002F72",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},24111,"如何启用文本转语音（TTS）功能？支持哪些服务？","YakGPT 已合并了对 ElevenLabs 的 TTS 支持。要使用该功能，你需要在设置中输入你的 ElevenLabs API Key。配置完成后，输入框左侧会出现一个扬声器图标，点击即可开启朗读功能。注意：该功能涉及对音频数据处理组件的重大重构，如果遇到无法发声的情况，请检查 API Key 是否正确以及浏览器控制台是否有报错。未来计划还可能支持 Azure STT & TTS 以提供更优的免费层级。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FyakGPT\u002Fissues\u002F4",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},24112,"YakGPT 支持完全免提（Hands-free）操作吗？是否需要手动点击发送语音？","目前的实现中，用户通常需要手动点击按钮来提交语音提示，因此并非完全的“免提”操作。社区曾讨论过结合 Whisper 模型实现更流畅的免提体验，以及利用 Azure STT & TTS 合并方案来优化流程，但核心交互逻辑仍取决于具体的实现版本。如果希望实现全自动的语音交互，可能需要等待后续版本更新或自行基于源码进行定制开发。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyakGPT\u002FyakGPT\u002Fissues\u002F21",[]]