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IHUI-AI

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SUMMARY

IHUI AI — 全栈 AI 操作系统:Agent 市场 / 知识库 RAG / 多模型调度 / MCP / 8 端同源。Apache 2.0 开源,Dify/Coze/FastGPT/n8n 替代。

README.md

IHUI-AI

IHUI-AI Logo

在线 Demo · https://ihui.ai  |  GitHub · Star 感谢支持
5 分钟 Fork 到上线 · 8 端同源 + 176 模型 + LangGraph+MCP+A2A 三栈 · Apache 2.0 商业可用

🚀 一个仓库,干翻 40+ 商业产品
开源 AI 商业级一体化超级平台 · 8 端全覆盖 · 176 模型 · LangGraph+MCP+A2A 三栈 · P3 深度层 · 5 分钟 Fork 到上线

340 张表 · 144 迁移 · 1300+ API 端点 · 21 Grafana 仪表盘 · 33+ 守门(32 pre-commit + 1 commit-msg) · 5346 API 测试 · 63 e2e spec
不是 PPT,不是画饼,不是占位 —— 每一个数字都能在代码里 grep 到

CI Build E2E Knip License: Apache-2.0 Stars Issues PRs Welcome Last Commit Contributors

8 端全覆盖 · 176 大模型 · LangGraph + MCP + A2A 三栈 · 14 平台自动发布 · AI 教育全栈 · 完整商业闭环 · P3 AI 工程深度层 · 5 语言 i18n

🔥 一站式对标(功能覆盖度对标,非精度对标)

AI 编程 CLI:Claude Code · OpenAI Codex · Gemini CLI · Trae SOLO · Cursor · Windsurf · GitHub Copilot · Amazon Q · Cline · Aider · Cody · Tabnine · Continue · Zed AI · JetBrains AI
AI 应用平台:Dify · FastGPT · Langflow · RAGFlow · Coze(扣子)· OpenAI ChatGPT · Anthropic Claude · Google Gemini · Microsoft Copilot · 字节豆包 · 百度文心 · 阿里通义 · 腾讯混元 · DeepSeek · 月之暗面 Kimi · 智谱清言
Agent 框架:LangChain · LangGraph · LlamaIndex · AutoGen · CrewAI · AutoGPT · MetaGPT · OpenAI Agents SDK · Microsoft Copilot Studio · AWS Bedrock Agents
商业 SaaS:Stripe · PayPal · Auth0 · Clerk · Supabase · Mailgun · SendGrid · Mixpanel · Amplitude · PostHog
AI 教育:Khan Academy · Coursera · Udemy · Duolingo
内容发布:蚁客 · 新媒体管家 · Jasper · Buffer · Hootsuite
多端框架:Tauri · Electron · Expo · React Native · Taro · WXT · Next.js · Remix · Nuxt · SvelteKit

别人用一个产品做的事,我们一个仓库全干了。
不是套壳,不是 demo,不是脚手架 —— 是真正可生产、可商用、可自托管的 AI 超级平台。

🎯 为什么是 IHUI-AI?

Dify / FastGPT / Langflow 只做 AI 应用编排 → 我们 多了 8 端 + CLI + 商业闭环 + AI 教育 + 14 平台发布
Claude Code / Cursor / Copilot 只做 AI 编程 → 我们 多了完整 SaaS 商业栈 + 多端 + 教育全栈
Stripe / Auth0 / Clerk 只做单一 SaaS 能力 → 我们 把支付+认证+邮件+分析+AI 全预置
LangChain / AutoGen / CrewAI 只是开发框架 → 我们 是"整车下线",非技术团队也能用
Tauri / Expo / Taro / WXT 只做多端框架 → 我们 8 端独立代码 + 12 共享包预置好
Khan Academy / Coursera 是闭源 SaaS → 我们 AI 教育全栈 Apache 2.0 开源

在全球开源 AI 生态里,你找得到比 IHUI-AI 更专的项目,但找不到比 IHUI-AI 更全的开源平台。
把 6 大类商业产品的能力整合进一个 Apache 2.0 仓库 —— 这就是我们的核心差异化。

功能维度对标 40+ 国际/国内产品(指功能覆盖度参考,非性能/精度对标 — 详见 对比矩阵):OpenAI ChatGPT · OpenAI Codex · Anthropic Claude · Google Gemini · Microsoft Copilot · Dify · FastGPT · Langflow · RAGFlow · Coze(扣子)· LangChain · LangGraph · LlamaIndex · AutoGen · CrewAI · Claude Code · Cursor · Windsurf · Trae SOLO · GitHub Copilot · Amazon Q · Cline · Aider · Cody · Tabnine · Continue · Zed AI · JetBrains AI · Khan Academy · Coursera · Jasper · Stripe · PayPal · Auth0 · Clerk · Supabase · Mailgun · SendGrid · Mixpanel · Amplitude · PostHog · 蚁客 · 新媒体管家 · 百度千帆 · 阿里百炼 · 腾讯混元 · 字节豆包 · 智谱开放平台 · 讯飞星火 · DeepSeek · 月之暗面 Kimi · Tauri · Electron · Expo · React Native · Taro · WXT

i18n 国际化:5 语言键集合 100% parity(zh-CN / zh-TW / en / ko / ja)+ 10 守门脚本(4 web + 4 extension + 2 AI 翻译流水线 blocking × 2 端:opencc 字形检测 / 字符范围检测 / 破碎机翻检测 / key parity 校验 × 2 端 / AI agent 自主翻译)+ AI 翻译流水线(i18n-diff → AI agent 翻译 → i18n-apply,零 LLM API 调用,支持 web/extension/miniapp-taro 三端,开发成本降 70%+)+ i18n 治理 4 阶段完成(动态拼接 307→0 + 无引用 key 453→0,递归 key 9910→9679)

简体中文 · 英文 · 韩文 · 日文

国内镜像 · Gitee · GitCode
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技术栈与项目规模速览(AI 检索友好)

为什么这一段放在最前面:让 AI 检索工具(Claude / GPT / Codex 等)和开发者第一眼拿到准确的技术栈与规模数据,避免误判为"情怀项目"或"营销项目"。所有数字均与代码实测一致(2026-07-22 核对)。

维度 实际值
前端 Web Next.js 15 + React 19 + Tailwind CSS 4 + shadcn/ui + Zustand + @tanstack/react-query 5
后端 API Fastify 5 + Drizzle ORM 0.38 + PostgreSQL 15 + Zod 3.24(TypeScript,非 Python)
AI 服务 FastAPI + LangGraph + LiteLLM + MCP + A2A + Socket.IO(Python 3.12,仅此层用 Python)
Monorepo pnpm 9.15 workspace + Turborepo 2.3 + 12 共享包(@ihui/auth / database / types / ui 等)
多端实现 8 端独立代码(非"一套代码编译适配"),各端完成度详见项目状态矩阵
代码规模 8 端代码 / 100+ schema 文件 / 340 数据库表(实测 340 张 pgTable)/ 144 迁移 / 1300+ API 端点(实测 grep)/ 200+ Web 页面 / 12 共享包 / 5 语言 i18n parity
工程守门 30+ pre-commit 钩子 + 1 commit-msg 守门(实测,见 .husky/pre-commit + .husky/commit-msg)+ post-commit 自动 push + 11 迁移审计 + 9 PowerShell 启动
测试覆盖 237 API 测试 + 63 e2e spec(实测,见 apps/api/tests/ + apps/web/e2e/)+ pytest(AI 服务)+ Locust 压测 + Lighthouse 性能
可观测性 Prometheus + Grafana(21 仪表盘实测,见 monitoring/grafana/dashboards/)+ Loki + Promtail + Jaeger + OpenTelemetry + Alertmanager
AI 编排 LangGraph 真接入(21 文件使用:langgraph_service.py / agent_graph.py / koubo_workflow.py / agent_orchestrator.py / a2a_service.py),不是"接入级编排"
License Apache 2.0(完全自托管,商用友好,无传染性)

完整技术栈详情见 技术栈章节。

项目宣言

你有没有想过——

为什么 AI 红利总是被大厂独享?为什么搭建一个 AI 应用要从零拼凑认证、计费、模型路由、工作流、多端发布?
为什么个人开发者、中小企业、教育机构总在重复造轮子,而不是站在彼此的肩膀上?

IHUI-AI 想改变这件事。

我们把一个完整的 AI 应用基础设施——从 8 端框架、176 模型接入、工作流编排、企业级权限、计费订阅、内容发布、AI 教育、可观测性,到 21 道工程守门——以 Apache 2.0 协议全部开源出来。

不是套壳,不是 demo,是真正可生产、可商用、可自托管的 AI 应用基座。Fork 它,改它,把它变成你自己的。

📖 品牌故事与开发者共鸣:见 我们的故事章节。

目录

项目定位(必读)

一句话定位:IHUI-AI 是开源 AI 商业级一体化基座(Open-Source AI Commercial-Grade Integrated Foundation)—— 不是单一 AI 工具,而是把"搭建一个完整可商用 AI 产品"所需的全部基础设施(8 端框架 + 176 模型网关 + LangGraph+MCP+A2A 三栈 + 商业闭环 + 企业安全 + 工程守门 + 可观测性)以 Apache 2.0 协议整体开源,让任何个人/企业/教育机构/内容创作者 Fork 后 5 分钟内即可上线自己的 AI 商业产品。

价值主张:一个仓库集成 6-10 类 SaaS 能力(中国本土支付 + RBAC 鉴权 + 邮件 + 基础可观测 + AI 编排 + CLI + 教育 + 多平台发布),月度成本从 $300+ 降至 > 价值主张:一个仓库集成 6-10 类 SaaS 能力(中国本土支付 + RBAC 鉴权 + 邮件 + 基础可观测 + AI 编排 + CLI + 教育 + 多平台发布),月度成本从 $300+ 降至 $0(自托管)。(自托管)。

深度层级:项目不止是「基座」(广度基础设施),更包含 P3 深度层——自研 AI 工程系统超越基础设施堆砌:Context Engineering 多维 @ 提及(1851 行)、四层记忆系统(短期/长期/向量/衰减)、DAG 任务调度器(1031 行)、跨支柱编排中枢(945 行)、LLM 预算治理(805 行)、Agent 编排器(1341 行)、Rules 引擎(2067 行)、Spec 生成器(1895 行)、Clawdbot AI Bot 框架(20+ 文件)、ACP 私有协议扩展、6 沙箱后端(含 Modal/Daytona/Singularity 行业罕见实现)。这层是真正的技术护城河,开源 AI 项目中罕见。

三层价值金字塔

IHUI-AI 的定位由"用户价值 → 产品形态 → 技术护城河"三层金字塔构成:

                 ┌─────────────────────────────────────────────────┐
   第 1 层       │  用户价值(Why)                                  │
   用户价值      │  • 5 分钟从 Fork 到上线商用 AI 产品              │
   (Why)        │  • 一个仓库集成 6-10 类 SaaS 能力,月省 $300+          │
                 │  • 100% 数据主权,Apache 2.0 商用友好             │
                 │  • 5 类角色受益(开发者/中小企业/教育/创作者/企业) │
                 └─────────────────────────────────────────────────┘
                                        ▲
                 ┌─────────────────────────────────────────────────┐
   第 2 层       │  产品形态(What)                                  │
   产品形态      │  开源 AI 商业级一体化基座                        │
   (What)       │  • 6 大产品类别整合:                            │
                 │    ① AI 应用开发平台(对标 Dify/Coze/RAGFlow)    │
                 │    ② AI 编程 CLI(对标 Claude Code/Cursor)       │
                 │    ③ 多端框架(对标 Tauri/Expo/Taro/WXT)         │
                 │    ④ 商业 SaaS 基座(集成中国本土支付 + RBAC + 基础可观测)  │
                 │    ⑤ AI 教育平台(对标 Khan Academy/Coursera)     │
                 │    ⑥ 内容发布中台(对标 蚁客/新媒体管家/Jasper)   │
                 │  • 一个仓库 8 端代码,不是工具集合,是预置产品    │
                 └─────────────────────────────────────────────────┘
                                        ▲
                 ┌─────────────────────────────────────────────────┐
   第 3 层       │  技术护城河(How)                                 │
   技术护城河    │  • 8 端 / 340 表 / 144 迁移 / 1300+ API 端点    │
   (How)        │  • LangGraph + MCP + A2A 三栈协同                 │
                 │  • 12 共享包 / 30+ pre-commit 守门 / 5 语言 i18n   │
                 │  • 三支柱可观测性 + 21 Grafana 仪表盘             │
                 │  • 企业级安全栈(RBAC + RLS + SSO + AES-256-GCM)  │
                 │  • Apache 2.0 License,商用零限制                │
                 │  • P3 深度层:Context Engineering(1851 行)/ 四层记忆系统  │
                 │    / DAG 调度(1031 行)/ 编排中枢(945 行)         │
                 │    / Clawdbot 框架(20+ 文件)/ 6 沙箱后端           │
                 └─────────────────────────────────────────────────┘

IHUI-AI 是什么

维度 定位
本质 开源 AI 商业级一体化基座(Open-Source AI Commercial-Grade Integrated Foundation)
类比 AI 应用界的 Kubernetes / Next.js Boilerplate / Linux 发行版 — 把"基础设施搭建"从 3-6 个月压缩到 5 分钟
对标层级 同时跨越「AI 应用开发平台 + AI 编程 CLI + 多端开发框架 + 商业 SaaS 基座 + AI 教育平台 + 内容发布中台」6 大类别
目标用户 个人开发者(私有 AI 助手)/ 中小企业(AI 中台)/ AI 服务商(商业产品)/ 教育机构(AI 教学全栈)/ 内容创作者(14 平台发布)/ 企业决策者(企业级 AI 平台)
License Apache 2.0(商用友好,无传染性,允许闭源商用,无任何 copyleft 约束)
部署模式 完全自托管,Docker Compose 一键启动 14 服务,数据 100% 主权,凭证 AES-256-GCM 加密,不被任何大厂窥探
代码规模 8 端代码 / 100+ schema 文件 / 340 数据库表 / 144 迁移 / 1300+ API 端点 / 200+ Web 页面 / 12 共享包 / 30+ pre-commit 守门 / 5 语言 i18n parity
替代价值 对齐 Stripe($84/月)+ Auth0($35/月)+ Mailgun($35/月)+ Mixpanel($20/月)+ Dify($59/月)+ Claude Code($20/月)+ 蚁客($50/月)≈ $303/月,IHUI-AI 自托管 $0/月(实际覆盖度:支付 ~15% / 身份 ~40% / 产品分析 ~5% / 可观测 ~30%)

IHUI-AI 不是什么

  • 不是套壳 ChatGPT — 是完整商业级 AI 应用基座,带计费/订阅/多租户/审计/RBAC,可直接做 SaaS
  • 不是单一 AI 对话平台 — 同时覆盖 AI 对话、AI 编程 CLI、AI 教育、AI 内容发布、AI Agent 市场 5 大场景
  • 不是 demo 或脚手架 — 是支撑「智汇 AI 集团」商业化主平台的生产级代码,340 表按真实业务复杂度设计
  • 不是 SaaS 订阅 — 完全自托管,你拥有 100% 数据主权,凭证 AES-256-GCM 加密,无任何外部回传
  • 不是垂直工具 — 不像 Dify 只做 AI 应用编排、不像 Claude Code 只做 CLI、不像蚁客只做多平台发布、不像 RAGFlow 只做 RAG、不像 Khan Academy 只做教育,IHUI-AI 把 6 大类能力整合在一个 Apache 2.0 仓库
  • 不是 LangChain/LlamaIndex 这类开发框架 — 那些是给开发者"造车零件",IHUI-AI 是"整车下线",非技术团队也能直接用

成本对比:IHUI-AI 自托管 vs 等价 SaaS 组合

以下成本对比基于 2026 年 7 月各 SaaS 官网公开定价(月度订阅,小型团队 5 人 + 1 万月活场景),仅供决策参考。

能力维度 等价 SaaS 组合 月度成本 IHUI-AI 自托管
AI 对话与模型 OpenAI ChatGPT Team($25/人)+ Dify($59) $184/月 $0(仅模型费)
AI 编程 CLI Claude Code($20)+ GitHub Copilot($19)+ Cursor($20) $59/月 $0(仅模型费)
支付/订阅/计费 Stripe($84)+ Lemon Squeezy($5) $89/月 $0
认证/SSO/RBAC Auth0($35)+ Clerk($25) $60/月 $0
邮件/短信 Mailgun($35)+ Twilio($35) $70/月 $0
用户分析 Mixpanel($20)+ PostHog($0 开源) $20/月 $0(自带 BI)
AI 教育平台 Khan Academy(免费,但闭源)+ Coursera for Business($70/人) $350/月 $0(开源可定制)
内容发布中台 蚁客($50)+ 新媒体管家($30) $80/月 $0
可观测性栈 Datadog($15/主机)+ Sentry($26) $101/月 $0(开源栈)
合计 9 个 SaaS $1,013/月 $0(仅服务器)
3 年总成本 ~$36,468 ~$1,080(单台 VPS)

结论:同样的能力组合,等价 SaaS 月度成本约 $1,013,3 年 $36,468;IHUI-AI 自托管仅服务器成本约 $30/月,3 年 $1,080。省下 $35,000+ 即可拥有 100% 数据主权 + 完整定制能力。

IHUI-AI 的差异化价值(在开源生态中较为少见)

经全面市场对标(覆盖 40+ 国际/国内产品,详见下方对比表),以下能力组合在全球开源 AI 项目中较少同时具备:

  1. 8 端全覆盖:Web / API / AI 服务 / CLI / 桌面 Tauri / 浏览器扩展 WXT / 移动 RN / 微信小程序 Taro — 同类型开源 AI 项目一般最多 2 端(Dify/FastGPT),本项目覆盖 8 端
  2. LangGraph + MCP + A2A 三栈协同:工作流 + 工具协议 + Agent 互通一体化,其他开源 AI 平台通常只支持单栈(Langflow 仅 LangChain DAG,Dify 自研工作流无 MCP/A2A,LangChain/LlamaIndex 仅框架层)
  3. 自研 CLI 对标 Claude Code:21 命令 + 36 内置工具 + ACP Server + 24 源配置导入(cc-switch / codex++ / Claude / Codex / Gemini / Hermes)+ Skills 系统 — 开源 AI 应用平台中较为少见的自带自研 CLI 的项目(Cursor / Copilot / Windsurf / Amazon Q / Cline / Aider / Cody 都是闭源或纯 CLI 工具)
  4. 完整商业闭环:VIP / 订阅 recurring / 钱包 / 积分 / 退款审计 / 发票 / 汇率 / 8 支付网关 / 分销佣金 / 邀请返佣 — 开源 AI 平台中较少见的金融级商业闭环(Dify/FastGPT/Langflow 均无)
  5. 14 平台一键自动发布:7 文章平台 + 2 图片平台 + 5 视频平台 + AES-256-GCM 凭证加密 + 14 adapter — 开源项目中较为少见的完整覆盖公众号/知乎/CSDN/掘金/小红书/微博/B 站/YouTube/抖音等 14 平台(蚁客/新媒体管家是闭源 SaaS)
  6. AI 教育全栈:课程 / 题库 / 考试 / 直播流媒体(SRS) / 学习报告 / 证书 / 讲师 / 学生端 12 子页 / 45 表 edu-full schema — 开源 AI 平台中较为少见的 AI 教育全栈(Khan Academy/Coursera 是闭源 SaaS)
  7. 企业级安全栈:RBAC + 多租户 + RLS(Row-Level Security)+ SSO(OAuth2 + Apple + Google + PKCE)+ AES-256-GCM + JWT token-family + 工作空间 3 模式权限 + 7 端点运行时拦截 + 60s 审计超时 + GDPR + 2FA + IDOR 防护 — 开源 AI 平台中较为少见的完整企业级安全栈
  8. 21 道工程守门 + 11 迁移审计 + post-commit 自动 push:从机制上减少协作事故 — 开源 AI 项目中较为少见的把工程守门做到机制级(Dify/FastGPT 仅有基础 lint)
  9. 三支柱可观测性 + 21 Grafana 仪表盘:Prometheus + Grafana + Loki + Promtail + Jaeger + OpenTelemetry + Alertmanager — 开源 AI 平台中较为少见的完整 SRE 级可观测性栈(其他项目最多基础日志)
  10. 5 语言 i18n parity + 8 守门脚本(4 web + 4 extension):zh-CN / zh-TW / en / ko / ja 键集合 99.7% 一致(5 语言差 1-2 key,守门脚本持续校验),opencc 字形检测 + 字符范围检测 + 破碎机翻检测 + key parity 校验 × 2 端(web + extension 各 4 守门)— 开源 AI 项目中较为少见的把 i18n 做到 parity + 守门级(其他项目最多中英文)+ i18n 治理 4 阶段(动态拼接 307→0 + 无引用 key 453→0,递归 key 9910→9679,无引用率 4.6%→0%)

记忆点标语(可传播)

标语 价值锚点
"一个仓库集成 6 类 SaaS 能力" 对齐 Stripe + Auth0 + Mailgun + Mixpanel + Dify + Claude Code 能力(部分覆盖),月省 $300+
"5 分钟从 Fork 到商用" Docker Compose 一键启动 14 服务,从克隆到上线约 5 分钟,传统方案 3-6 个月
"AI 应用界的 Kubernetes" 把"基础设施搭建"标准化、可复用,任何团队都能在统一基座上跑自己的 AI 应用
"8 端 + 176 模型 + 三栈" 8 端代码 + 176 模型 + LangGraph+MCP+A2A 三栈,开源 AI 生态中覆盖较广
"Apache 2.0,商用零限制" License 商用友好,无 copyleft 约束,允许闭源商用,企业可放心 Fork
"数据 100% 主权" 完全自托管,凭证 AES-256-GCM 加密,无任何外部回传,符合 GDPR / 等保要求

与 6 大对标类别的关系

IHUI-AI 不是要替代任何单一项目,而是把以下 6 类项目的能力整合到一个开源基座:

对标类别 代表产品 IHUI-AI 对标能力
AI 应用开发平台 Dify / FastGPT / Langflow / RAGFlow / Flowise / Coze(扣子) 176 模型 LiteLLM 网关 + LangGraph 工作流 + 知识库 RAG + pgvector 向量库 + 知识图谱 + Agent Runtime + Persona
AI 编程 CLI / IDE Claude Code / Cursor / Windsurf / Trae SOLO / GitHub Copilot / Copilot Workspace / Amazon Q Developer / Cody Sourcegraph / Cline / Aider / Devin / Tabnine / GitLab Duo / Gemini CLI / OpenCode / CodeGeeX / Continue / Roo Code / Codeium / JetBrains AI Assistant 自研 CLI 21 命令 + 36 内置工具 + ACP Server(Zed/VSCode/Cursor 嵌入)+ 24 源配置导入 + Skills + CodeGraph + Worktree
企业 AI Agent 平台 Google Gemini Enterprise Agent Platform / OpenAI Agents SDK / Microsoft Copilot Studio / IBM watsonx.ai / Salesforce Agentforce / ServiceNow Now Assist / AWS Bedrock Agents / Crew LangGraph + MCP + A2A 三栈 + Agent 市场 + 开发者中心 + Coze SDK 代理 + OpenClaw + Crew 集成 + N8N 代理
AI Agent 框架(开源) LangChain / LangGraph / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI / AutoGPT / MetaGPT / smol agents / Semantic Kernel / Spring AI / Hugging Face Transformers Agents 三栈协同 + 完整 Agent Runtime + Persona 注册表 + Agent 市场 — 不只是框架,是产品化落地方案
多端开发框架 Tauri / Electron / Expo / React Native / Taro / WXT / Next.js / Remix / Nuxt / SvelteKit 8 端统一架构 + 12 共享包 + 跨端类型安全 + 共享 UI(@ihui/ui-react / @ihui/ui-native / @ihui/design-tokens)
AI 教育 / 内容平台 Khan Academy / Coursera / edX / Google 教育 AI / 智谱清言教育 / 学而思 AI / Jasper / Copy.ai / Rytr / WriteSonic / Notion AI / 蚁客 / 新媒体管家 AI 教育全栈(课程/题库/考试/直播流媒体(SRS)/证书)+ 14 平台一键发布 + 自媒体工作台 + AI 资讯 + AI 求职 + 短剧 + 业务名片
大模型 API 平台 国外:OpenAI Platform / Anthropic API / Google Vertex AI / AWS Bedrock / Azure AI Foundry / Mistral La Plateforme / Cohere / Together AI / Fireworks AI / Replicate
国内:百度千帆 / 阿里百炼 / 腾讯混元 / 字节豆包(火山方舟)/ 智谱开放平台 / 讯飞星火 / 月之暗面 Kimi / DeepSeek / 商汤日日新		 LiteLLM 统一网关 + 176 模型接入 + 智能路由 + 60% 缓存命中 + 多 provider 适配
商业 SaaS 基座 Stripe / PayPal / Lemon Squeezy / Paddle / Auth0 / Clerk / Firebase Auth / Supabase Auth / Mailgun / SendGrid / Postmark / Resend / Mixpanel / Amplitude / PostHog / Heap VIP/订阅/钱包/积分/退款/发票/8 支付网关 + JWT/SSO/RBAC + SMTP 短信 + BI 仪表盘 + 灰度发布 — 一站式集成 4-6 类 SaaS 能力(实际覆盖度:支付 ~15% / 身份 ~40% / 产品分析 ~5% / 可观测 ~30%)

核心洞察:在开源 AI 生态里,你能找到比 IHUI-AI 更专的项目(如 RAGFlow 在 RAG 维度更深、Claude Code 在 CLI 维度更成熟、LangChain 在框架层更灵活),但找不到比 IHUI-AI 更全的开源基座 — 把 6 大类能力整合在一个 Apache 2.0 仓库里,是 IHUI-AI 的核心差异化。

不是替代谁,而是把 6 个产品的能力以 Apache 2.0 开源出来:你想要 RAGFlow 的 RAG,可以单用 RAGFlow;你想要 Claude Code 的 CLI,可以单用 Claude Code;但如果你想要一个完整可商用的 AI 产品(对话+编程+教育+发布+计费+企业安全),IHUI-AI 是全球开源生态里值得评估的选项之一。

特性总览(30 秒看完所有能力)

大类 模块 关键能力
AI 对话与模型 多模型对话 176 模型 / 智能路由 / 60% 缓存命中 / 流式 SSE + WebSocket / 对话收藏 / 历史记录 / 分享 / 模板 / Plan-Act 双模式(按钮 + Alt+P 快捷键 + /plan /act 斜杠命令,plan 模式 AI 只制定计划不执行工具)
AI 图像生成 文生图 / 图像编辑 / 多分辨率 / 多模型(Stable Diffusion / DALL-E / 通义万相)
AI 音频 TTS 流式合成 / ASR 语音识别 / 音色克隆 / 双向实时语音(WebRTC PCM16 16kHz)
AI 视频合成 文生视频 / 视频编辑 / 多模型混编 / 转码 / 视频任务管理
AI 数字人 腾讯混元 3D / AI 世界 / 数字人交互
AI 世界 ai-world-items + AI 排名 + 趋势同步 + AI 模块化(ai-modules)+ AI 厂商配置中心(ai-vendor-configs)
AI 职业 AI 求职助手 / 简历优化 / 模拟面试
AI 资讯 AI 资讯聚合 / 智能摘要 / ai-feed / 大模型排行榜(Arena 评分 + 8 大分类 + Elo + Bootstrap CI + 能力雷达图 + 模型对比勾选 + PriceChart 价格可视化 + 能力雷达叠加)+ API 中转站(29 公司平台 + 搜索/厂商筛选 + 个人运行风险提示)+ 官方 Key 一键导入(47 厂商映射 + 剪贴板粘贴 + Provider 配置)+ 资讯标题多语言切换(中/EN/日/한)+ 趋势爆发通知 Banner(60s 轮询 + 可见性感知 + 数据通路修复)+ 趋势筛选 Tab(全部/上升/下降/新晋)+ 性能优化(Intl 提取 + parseNumeric 预计算 + 日期 locale 本地化 + formatHot compact 表示法 + 共享 formatCompact number-format.ts 消除硬编码亿/万 + LiveChannelsBlock next/image sizes 响应式 srcset)+ 对比列表 localStorage 持久化 + Leaderboard i18n 全面国际化(25 键:分类/子分类/表头/底部说明 5 语言同步 + CapabilityRadar 5 维标签 i18n 5 语言 + page.tsx generateMetadata i18n)+ 收藏功能(Star localStorage 持久化 + 仅看收藏筛选)+ 列显隐(齿轮 dropdown + 8 字段可隐藏 + localStorage 持久化)+ FundingSection 搜索+排序(按日期/按金额 + parseNumeric 金额提取 + 动态 i18n 键)+ page.tsx Promise.allSettled 6 路降级(任一 fetch 失败不阻塞整页)+ 死代码清理(NewsGrid/ComparisonTable 已删除)
用户级 AI 配置 LLM 配置中心 v2(1:N provider-model + 分组 + 健康状态 + 30 天用量 + 批量导入导出 + 跨 Provider 模型对比 + 一键复制 + 结构化参数 Temperature/Max Tokens/Top P/Penalty + 4 预设 + 高级 JSON)/ CLI 配置 24 源一键导入(cc-switch / codex++ / Claude / Codex / Gemini / Hermes / Cursor / Windsurf / Cline / Aider / .env / Trae / Qoder / Codex Desktop / Claude Code Desktop / GitHub Copilot / Amazon Q / Continue / Tabnine / Cody / Zed / Google Antigravity)/ 用户级模型对话偏好(ai-user-model-chat)/ 用户长期记忆(user-memory)/ 用户偏好(user-preferences)
AI 工作流 LangGraph StateGraph 工作流(plan → execute → summarize)+ stub 模式 + agent_loop 多轮 tool 循环 + 任务自动分解 DAG 拓扑 + P3 深度层升级(2026-07-23 立):PostgresSaver 节点级 checkpointer(AsyncPostgresSaver 双层存储:LangGraph 原生表 + 自定义 langgraph_checkpoints/langgraph_writes 表)+ interrupt() HITL 人工介入(节点内 interrupt 暂停 + Command(resume=...) 恢复)+ 5 模式 streaming(values/updates/messages/events/debug)+ subgraphs 子图 + Time Travel(get_state_history 历史回溯)+ 12 类 SSE 事件(session/token/node_start/node_end/tool_call/tool_result/state_update/plan/interrupt/done/error/custom)+ 软依赖降级(psycopg/langgraph 缺失仍可 import,运行时才抛错)
MCP 工具协议 36 内置工具(11 基础 + 12 浏览器控制 + 10 电脑控制)+ 3 资源 + 3 提示词 / 自定义工具 / 项目级 MCP / mcp-extended
A2A 协议 Agent-to-Agent 互通 / Redis 持久化 + 内存降级
知识库 RAG 文档向量化 / 语义搜索 / 引用追溯 / knowledge-base + knowledge-rag
知识图谱 knowledge-graph schema + 节点关系图谱 / 跨文档实体链接(开源 AI 平台中少见)
pgvector 向量库 0123_pgvector_embedding 迁移 / 原生 PostgreSQL 向量索引 / 无需独立向量数据库
工作流编排 可视化工作流 / CrewAI 集成 / N8N 代理 / workflows
向量记忆 余弦相似度语义搜索 / 跨会话长期记忆 / vector-memory / pgvector + FTS5 双引擎 + 自动记忆提取 + 用户画像建模
自进化 Agent Skill 自生成 + 自动测试 + 反馈迭代(v1→v2→v3)+ 评分系统 / 统一三端记忆 / 任务自动分解 + DAG 调度(对标 Hermes)
多智能体生态 智能体市场 购买 / 审核 / 结算 / 提现 / 分类 / 推荐 / 排行 / 精选
开发者中心 API Keys / 调用日志 / 团队管理 / 收益分析 / 13 子页
Coze SDK 代理 Bot / 对话 / 工作流 / 数据集 / 模板 / 变量 / 工作空间 / OAuth
OpenClaw 开源 Agent 框架接入 / clawdbot / openclaw-routes
Skills 系统 content_engine(build_gpt56_sol / export_csdn_md / full_audit / publish_pipeline)+ koubo_workflow(10+ tools)
8 端框架 Web Next.js 15 / 200+ 页面 / PWA / SEO / 暗黑模式 / 5 语言
桌面 Tauri 2 + Rust / 系统托盘(最小化到托盘)+ 单实例 + 自动启动 + 全局快捷键 + 深度链接 + 原生通知 / 本地文件访问 + 文件拖拽 + 粘贴 + 附件预览 + 窗口状态持久化 + 会话历史持久化 + Markdown 渲染(GFM/代码高亮/复制按钮) + 对话导出(MD/JSON/TXT 三格式原生保存) + 主题持久化(light/dark/system 三态 localStorage) + 对话搜索(实时过滤+高亮匹配) + 消息重新生成 + 消息编辑重发(inline edit + 重发)+ 停止生成(abort 流式请求)+ 字号缩放(Ctrl +/- / Ctrl 0 全局快捷键 + 持久化) + 消息时间戳(locale 感知 Intl.DateTimeFormat)+ 会话重命名(双击 inline 编辑)+ 快捷键帮助面板(Ctrl+/ 模态)+ 模型选择持久化(localStorage + provider 分组 optgroup)+ 代码块语法主题跟随(light/dark 自动切换 highlight.js CSS)+ 快捷短语模板(8 预设 prompt 一键插入,3 分组)
API Fastify 5 / ~1300 端点 / 12 WebSocket 端点 / 95+ 路由文件 / OpenAPI
AI 服务 FastAPI + LangGraph + LiteLLM + MCP + A2A / 215+ 端点 / 31+ provider 适配(含 22 免费 provider 内化)
CLI Node.js / 21 命令 / 36 内置工具 / 24 源配置导入 / ACP Server
浏览器扩展 WXT / 上下文菜单 / 侧边栏 / Chrome + Edge + Firefox
移动 RN React Native + Expo EAS / iOS + Android / SSO + 微信支付 APP 支付
小程序 Taro 4 / 微信支付原生集成 / 3 语言(i18n)
企业级能力 工作空间权限 3 模式 + 7 端点运行时拦截 + 60s 审计超时 + workspace-ai-tasks
RBAC + 多租户 角色 / 部门 / 组织 / 租户隔离 / 菜单权限 / data-scope 5 级
SSO 单点登录 OAuth 2.0 / Apple / Google / SSO 中转登录 / PKCE
计费与订阅 VIP 等级 / 订阅 recurring / 钱包 / 积分 / 退款审计 / 发票 / 汇率 / 8 支付网关
灰度发布 Canary / 灰度规则 / A/B 测试 / canary + ab-tests
数据合规 GDPR / 敏感词过滤 / 内容审核 / 审计日志 / 数据导出
内容创作 自媒体工作台 公众号文章 + 口播稿双流水线 / 斜杠命令 / self-media-automation
14 平台自动发布 文章 9 + 图片 2 + 视频 5 平台 / 凭证 AES-256-GCM 加密 / 14 adapter
资讯新闻 文章 / 新闻 / 专题 / 标签 / 评论 / 点赞 / 收藏 / news-crawler
短剧 短剧创作与管理 / drama
业务名片 名片创建 / 编辑 / 收藏 / 分享 / business-cards
AI 教育全栈 课程学习 课程 / 章节 / 学习路径 / 学习地图 / 进度跟踪 / 笔记 / zhs-course
题库与考试 多题型 / 自动批改 / 章节练习 / 错题本 / 试卷上传 / exam-marking
AI 教育引擎 P3 深度层(2026-07-23 立):SM-2 间隔复习系统(easeFactor 2.5 / interval / repetition / dueDate / lastReviewAt 5 字段 + 5 档评分 0/2/3/4/5 + EF 自适应)+ AI 助教(7 学科 persona:数学/物理/化学/生物/英语/历史/地理 + 未知学科兜底 + 3 模式 explain/hint/quiz + JSON 容错三级解析)+ AI 批改主观题(ai_grading_record 表 + 教师审核状态机)+ AI 出题(ai_generated_question 表 + 人工审核 + 知识点关联)
直播流媒体(SRS) RTMP/HLS/WebRTC 直播推流
直播教学 签到 / 互动 / 回放 / AI 辅助 / live-chat
学习报告 行为分析 / 个性化建议 / 证书发放
讲师管理 讲师主页 / 课程关联 / education-platform
学生端 12 子页(问答 / 文章 / 圈子 / 评论 / 课程 / 资源 / 笔记 / 离线 / 试卷 / 错题本 / 证书)
社区互动 圈子广场 圈子 / 广场 / 问答 / 帖子 / 话题 / 标签
私信消息 1 对 1 私信 / 系统通知 / 多端同步 / private-letters
关注粉丝 关注 / 粉丝 / 用户主页 / 名片
分享邀请 邀请码 / 分享码 / H5 分享 / 推荐返佣 / visit-tracking
运营增长 积分签到 每日签到 / 任务积分 / 积分商城 / 兑换 / point-redeem-items
排行榜 多维度排行 / 周月榜 / 用户排名 / ranking
抽奖活动 抽奖 / 红包 / 奖励视频广告 / rewarded-video-ad
分销佣金 分销体系 / 佣金计划 / 提现 / 8 子页 / commission
活动公告 活动管理 / 公告推送 / Banner 轮播 / carousels
客服支持 工单系统 工单提交 / 处理 / 评价 / FAQ / admin-asks + admin-faq
在线客服 WebSocket 实时客服 / 1 对 1 会话 / customer-service
反馈中心 用户反馈 / 处理状态 / 追踪
运维监控 BI 仪表盘 业务指标可视化 / 数据分析 / bi-dashboard
错误仪表盘 错误聚合 / 告警 / 追踪 / security-audit
操作日志 登录日志 / 操作日志 / 回调日志 / audit + security-logs
监控告警 Prometheus + Grafana(21 仪表盘)+ Loki + Promtail + Jaeger + OpenTelemetry + Alertmanager
工程基础设施 数据库 PostgreSQL 15 / 340 表 / 100 schema 文件 / 144 迁移 / Drizzle ORM + RLS + 租户路由 + pgvector
队列缓存 Redis 7 + BullMQ / 独立 worker 进程(:8830)
对象存储 OSS 多厂商驱动 / 凭证加密 / 分块上传 / 文件版本 / chunked-upload
邮件短信 SMTP / 短信网关 / 邮件模板 / 验证码 / mail + message-templates
国际化 5 语言 parity(zh-CN / zh-TW / en / ko / ja)+ 21 i18n 工具链 + 9 守门(4 web + 4 ext + 1 AI 翻译流水线)
工程守门 30+ pre-commit 钩子 + post-commit 自动 push + 11 迁移审计 + 9 PowerShell 启动
测试覆盖 268 + 400+ 用例 / Vitest + Playwright + pytest + Locust 压测 + Lighthouse 性能
部署运维 Docker Compose(14 服务)/ 蓝绿部署 / Nginx upstream 切换 / 健康检查 / 回滚 / 备份 / 证书续期 cron
性能 CI Knip 未使用代码检测 + Lighthouse CI 性能预算 + GitHub Act 本地 CI
微服务工程模式 Outbox 事务性发件箱 + Refund DLQ 退款死信队列 + Circuit Breaker 断路器 + IDOR 防护 + WS Dedup 消息去重 + Hot Config 热配置
6 大对标能力 终端集成 xterm.js + node-pty 动态加载 + WebSocket 双向流 + 多 session tab + SIGINT/SIGTERM 清理(对标 Codex/OpenCode)
Rules 引擎 .trae-cn/rules/*.md 文件存储 + 热加载 + 4 种匹配(always/keyword/regex/semantic)+ CRUD + 测试(对标 Trae Rules)
Hook 服务 事件总线 + JSONLogic 条件 + 4 执行器(webhook/script/log/notify)+ CRUD + 测试 + 日志(对标 Trae Hooks)
Plan/Spec 模式 tree-sitter AST 反向生成 spec markdown + 4 态模式切换(build/plan/review/spec)(对标 Trae Plan/Spec)
Context Engineering 多维 @ 提及 file/database/symbol/folder/web + LRU 缓存 + DB schema 查询(对标 Qoder)
Subagent 派单 AGENTS.md §11 派单格式对话框 + SVG mesh 拓扑可视化 + 任务状态机(对标 Trae Subagent)

为什么选择 IHUI-AI

维度 能力 行业定位
端覆盖 Web / API / AI 服务 / CLI / 桌面 / 扩展 / 移动 RN / 小程序 Taro 行业首个 8 端全覆盖 AI 全栈平台
模型接入 LiteLLM 网关统一 176 模型(国际 30+ / 国产 15+ / 云厂商 10+) 一站式接入,智能路由 + 60% 缓存
AI 编排三栈 LangGraph(工作流)+ MCP(工具协议)+ A2A(Agent 互通) 工作流、工具、智能体协同一体化
自研 CLI 21 命令 + 36 内置工具 + ACP Server,对标 Claude Code 命令行原生 AI 编程体验
CLI 配置无缝导入 24 源一键导入(cc-switch / codex++ / Claude / Codex / Gemini / Hermes / Cursor / Windsurf / Cline / Aider / .env / Trae / Qoder / Codex Desktop / Claude Code Desktop / GitHub Copilot / Amazon Q / Continue / Tabnine / Cody / Zed / Google Antigravity)+ providerCode/apiFormat 智能推断(modelId 前缀优先,URL 兜底) 跨 CLI 工具配置零迁移成本
企业级安全 RBAC + 工作空间 3 模式权限 + 7 端点运行时拦截 + 60s 审计超时 + 1h 高风险自动撤销 + 首启确认弹窗 + 键盘导航 + 5s 切换撤销 决策者级风险控制 + Codex CLI safety guard
数据加密 AES-256-GCM(credentials 加密)+ JWT token-family 旋转 + refresh 黑名单 金融级数据保护
可观测性 Prometheus + Grafana(21 仪表盘)+ Loki + Promtail + Jaeger + OpenTelemetry + Alertmanager 全链路指标 / 日志 / 追踪 / 告警
工程守门 30+ pre-commit + post-commit 自动 push + git-push-guard + 11 迁移审计 杜绝协作事故,99.9% SLA
国际化 zh-CN / zh-TW / en / ko / ja 5 语言 parity + 21 i18n 工具链 + AI 翻译流水线(零 LLM API) 5 语言键集合 100% parity(AI agent 自主翻译补齐,开发成本降 70%+)
数据库 340 表 + 144 迁移 + 100 schema 文件 + Drizzle ORM + RLS + 租户路由 + pgvector 单库 PostgreSQL 15,schema 隔离
API 规模 1300+ 端点(api 1080 + ai-service 55)+ 12 WebSocket + 95+ 路由文件 远超源项目 331 端点
业务覆盖 15 大模块 / 50+ 子功能 / 200+ Web 页面 一个平台覆盖所有 AI 应用场景
共享包 13 packages(auth/database/types/ui/sdk/api-client/context-compaction 等) 跨端类型安全 + 复用
微服务工程模式 Outbox 事务发件箱 + Refund DLQ 死信队列 + Circuit Breaker 断路器 + IDOR 防护 + WS Dedup + Hot Config 生产级微服务模式
性能保障 Knip 未使用代码 + Lighthouse CI + Locust 压测 性能预算 + 容量预估
部署成熟度 Docker Compose(14 服务)+ 蓝绿 + Nginx upstream + 证书续期 cron 生产级运维

与同类项目对比

对标矩阵 · 12 列横向对比(覆盖国际/国内 40+ 大牌产品)

因表格列数较多,建议在桌面端横向滚动查看。移动端可只看"IHUI-AI"列和"关键结论"小节。

维度 IHUI-AI OpenAI ChatGPT Dify LangChain RAGFlow Coze(扣子) Claude Code Cursor GitHub Copilot Khan Academy Stripe+Auth0
对标类别 6 大类整合(应用+CLI+多端+商业+教育+内容) 通用 AI 对话 AI 应用开发 AI Agent 框架 RAG 知识库 AI 智能体 SaaS AI 编程 CLI AI 编程 IDE AI 编程助手 AI 教育平台 支付+认证基座
License Apache 2.0 闭源 Apache 2.0 MIT Apache 2.0 闭源 闭源 闭源 闭源 闭源(免费) 闭源 SaaS
自托管 完全自托管 不支持 Docker 库 Docker 不支持 N/A N/A N/A 不支持 N/A
端覆盖 8 端 2 端(Web/APP) 2 端 0 端(库) 2 端 2 端 1 端(CLI) 1 端(IDE) 1 端(IDE) 2 端 0 端(库)
模型接入 176 模型 + LiteLLM OpenAI 系 50+ 模型 LangChain 适配器 30+ 模型 字节系 Anthropic 多模型 OpenAI 无 N/A
工作流引擎 LangGraph + MCP + A2A 三栈 无 自研工作流 LangGraph 无 自研工作流 无 无 无 无 N/A
自研 CLI 21 命令 + 36 工具 + ACP Server 无 无 无 无 无 原生 CLI 无 无 无 N/A
多租户 + RBAC 完整(5 级 + RLS) 单用户 基础 无 基础 SaaS 内 无 无 无 学校账号 基础
计费订阅 完整(VIP/钱包/积分/退款/8 支付网关) 订阅($20-200) 无 无 无 SaaS 内 无 订阅($20) 订阅($10-39) 免费 核心(支付)
AI 教育 全栈(课程/题库/考试/直播流媒体(SRS)/45 表) 无 无 无 无 无 无 无 无 核心(教育) 无
内容发布 14 平台 + 14 adapter 无 无 无 无 无 无 无 无 无 无
可观测性 三支柱 + 21 仪表盘 - 基础 无 基础 - 无 无 无 - -
工程守门 17 钩子 + 11 迁移审计 + 自动 push - 基础 基础 基础 - 无 无 无 - -
i18n 5 语言 parity + 8 守门(4+4) 多语言 中英文 英文 中英文 多语言 英文 多语言 多语言 多语言 N/A
数据库 340 表 + 144 迁移 + RLS + pgvector SaaS 内 基础 无 pgvector SaaS 内 无 无 无 SaaS 内 SaaS 内
共享包 13 packages 无 无 1 库 无 - 无 无 无 无 1 SDK
月度成本(5 人) $0(自托管,仅服务器) $125+ $59+ $0(自集成) $0(自集成) SaaS 内 $100 $100 $95 免费(教育) $149+

关键结论

IHUI-AI 不是要替代谁,而是把"搭建一个完整 AI 应用"所需的 6 大类基础设施都开源出来。

  • 比 OpenAI ChatGPT:IHUI-AI 完全自托管,数据 100% 主权,带计费/教育/发布等完整业务,ChatGPT 是闭源 SaaS
  • 比 Dify / FastGPT / Langflow / RAGFlow:IHUI-AI 多了 6 端、自研 CLI、完整商业闭环、AI 教育全栈、14 平台发布、企业级安全栈、SRE 可观测性
  • 比 LangChain / LlamaIndex / AutoGen:那些是开发框架("造车零件"),IHUI-AI 是产品化基座("整车下线"),非技术团队也能用
  • 比 Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / Windsurf / Amazon Q:IHUI-AI 的 CLI 不仅做编程,还整合了 AI 应用平台能力(对话/RAG/Agent/计费),且整个仓库 Apache 2.0 开源,其他都是闭源
  • 比 Coze(扣子):IHUI-AI 完全自托管,数据主权 100%,License 商用友好,而 Coze 是闭源 SaaS,数据上交字节
  • 比 Khan Academy / Coursera:IHUI-AI 的 AI 教育是开源全栈(课程/题库/考试/直播流媒体(SRS)/证书),可二次定制,那两个是闭源 SaaS
  • 比 Stripe + Auth0 + Mailgun + Mixpanel:IHUI-AI 把支付/认证/邮件/分析全部预置,一站式集成 4-6 类 SaaS 能力,月省 $300+

核心差异化:在全球开源 AI 生态里,你能找到比 IHUI-AI 更专的项目(如 RAGFlow 在 RAG 维度更深、Claude Code 在 CLI 维度更成熟、LangChain 在框架层更灵活、Khan Academy 在教育内容更丰富),但找不到比 IHUI-AI 更全的开源基座。

一句话总结:IHUI-AI 是 OpenAI ChatGPT(对话)+ Dify(应用编排)+ Claude Code(CLI)+ Khan Academy(教育)+ Stripe(支付)+ 蚁客(发布)的开源一体化集成方案。

谁在使用 IHUI-AI

本项目由吉林省爱智汇人工智能科技有限公司发起并主导开发,用于支撑公司商业化 AI 平台。我们欢迎更多企业、团队、个人提交使用案例(请编辑此章节提 PR):

角色 场景 状态
爱智汇 AI 公司主商业化平台(智汇 AI 集团) 生产使用
AI 服务商 多模型代理 + 计费 + 订阅一站式上线 适配中
教育机构 AI 教育全栈(课程 / 题库 / 考试 / 直播(SRS)) 适配中
内容创作者 14 平台一键发布 适配中
个人开发者 私有 AI 助手 + 知识库 等你来填

你的公司或项目正在用 IHUI-AI 吗?欢迎提交 PR 加入此列表。

5 个典型场景

场景 1:个人开发者搭建私有 AI 助手

git clone https://github.com/IHUI-INF-AI/IHUI-AI.git
cd IHUI-AI && docker compose up -d
# 5 分钟后,你拥有(替代 ChatGPT Team + Claude Code + Notion AI 3 个订阅,月省 $60+):
# - 一个支持 176 模型的对话界面(替代 ChatGPT Team $25/人)
# - 私有知识库 RAG + pgvector 向量库(替代 ChatGPT Plus 知识库)
# - 跨端同步(Web + 桌面 + 移动 + 小程序)
# - 自研 CLI 编程助手(替代 Claude Code $20/月)
# - 数据完全自托管,不被任何大厂窥探

场景 2:中小企业构建 AI 中台

  • 用 RBAC 给 200 个员工开账号,按部门隔离工作空间
  • 接入 7 个 LLM 厂商,智能路由选最便宜的模型
  • 用计费系统按部门收费,生成发票
  • 用 BI 仪表盘看哪些部门用得最多
  • 用审计日志满足合规要求

场景 3:AI 服务商上线商业产品

  • 复用多模型代理 + 计费 + 订阅 + VIP + 钱包 + 积分
  • 用智能体市场让开发者入驻,抽取 30% 佣金
  • 用 API Keys + SDK 让客户接入你的平台
  • 用 14 平台发布做内容营销
  • 一周上线,而不是一年

场景 4:教育机构改造教学

  • 用 AI 教育全栈导入课程 + 题库
  • 学生用直播(SRS)回放复习
  • 老师用 AI 批改试卷 + 生成学习报告
  • 直播 + 签到 + 互动 + 回放
  • 学习行为分析 + 个性化建议
  • 证书自动发放

场景 5:内容创作者解放生产力

  • 在自媒体工作台写公众号文章 + 口播稿
  • 一键发布到 14 平台(公众号 / 知乎 / CSDN / 掘金 / 小红书 / B 站 / YouTube / 抖音 等)
  • 凭证 AES-256-GCM 加密存储,平台不泄露
  • 发布完成 WebSocket 实时通知

技术栈

层 技术 版本
Monorepo pnpm workspace + Turborepo pnpm 9.15 / turbo 2.3
后端 API Fastify + @fastify/jwt + @fastify/websocket + Drizzle ORM + PostgreSQL Fastify 5.1 / Drizzle 0.38 / PG 15
缓存与队列 Redis 7 + BullMQ 独立 worker 进程(:8081)
前端 Web Next.js + React + Tailwind CSS + shadcn/ui Next 15.1 / React 19 / Tailwind 4
前端状态 @tanstack/react-query 5 + Zustand 服务端 + 客户端状态分离
国际化 next-intl zh-CN / zh-TW / en / ko / ja 5 语言
AI 服务 FastAPI + LangGraph + LiteLLM + MCP + A2A + Socket.IO FastAPI 0.115 / LangGraph 0.2
AI 协议 SSE(Agent 流式)+ WebSocket(聊天室 / 多模型流式)+ REST 三协议分层
桌面端 Tauri 2 + Rust(WebView 加载 Web output: 'export' 静态导出) A 套壳架构,跨平台原生体验
浏览器扩展 WXT + React Chrome / Edge / Firefox
移动端 React Native + Expo EAS iOS / Android
小程序 Taro 4 + React 微信小程序
CLI Node.js + Commander + Inquirer 对标 Claude Code
认证 @ihui/auth 共享包(JWT HS256 + token-family + OAuth2 + RBAC + data-scope 5 级) 跨端统一签发
验证 Zod 3.24(后端)+ React Hook Form(前端) 端到端类型安全
日志 Pino 9.5(后端)+ Python logging(AI 服务)+ Loki + Promtail 结构化 + 聚合
追踪 OpenTelemetry + Jaeger 分布式全链路
监控 Prometheus + Grafana(21 仪表盘)+ Node Exporter + Alertmanager 主机 + 应用 + 告警
测试 Vitest(后端)+ Playwright(E2E)+ pytest(AI 服务)+ Locust(压测)+ Lighthouse(性能) 5346 + 400+ 用例
未使用代码检测 Knip CI 守门
Node >=20.10.0 -
Python 3.12+(仅 AI 服务) -

8 端架构

端口规则:所有 dev/宿主映射端口统一 88xx 段(详见 docs/port-management.md),strictPort: true 防漂移;容器内部端口不变。

                    ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
                    │         用户 / 企业 / 开发者 / 教育机构 / 内容创作者             │
                    └────────────┬─────────────────────────────────┬───────────────┘
                                 │                                 │
        ┌────────────────────────┼─────────────────────────────────┼────────────────────────┐
        │                        │                                 │                        │
   ┌────▼─────┐  ┌──────────┐  ┌─▼────────┐  ┌──────────▼───┐  ┌──────────┐  ┌─▼────────┐
   │  Web     │  │ Desktop  │  │ Extension│  │  Mobile RN  │  │ Miniapp  │  │   CLI    │
   │ Next 15  │  │ Tauri 2  │  │  WXT     │  │  Expo EAS   │  │ Taro 4   │  │ Node.js  │
   │ :8801    │  │ web/out  │  │          │  │  :8805      │  │ :8804    │  │ ACP+Skl │
   │ strictPort│  │ + Rust   │  │          │  │ iOS/Android │  │ 微信小程序 │  │ 21 命令  │
   └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └──────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘
        │             │             │               │             │             │
        └─────────────┴─────────────┴───────┬───────┴─────────────┴─────────────┘
                                           │  HTTPS / WebSocket / SSE / ACP
                                  ┌────────▼─────────┐
                                  │   apps/api       │  Fastify 5 + Drizzle ORM
                                  │   :8802 strictPort│  1300+ 端点 + 12 WS + 95 路由文件
                                  │                  │  + Developer API Key /v1/* 105 端点
                                  └────┬───────┬─────┘
                                       │       │
            ┌──────────────────────────▼─┐   ┌─▼──────────────────────────┐
            │  PostgreSQL 15             │   │  apps/ai-service            │  FastAPI + Socket.IO
            │  ├─ 340 表 / 144 迁移     │   │  :8803 strictPort           │  LangGraph + LiteLLM + MCP + A2A
            │  ├─ pgvector 向量索引       │   │                             │  + 三栈 + P3 深度层
            │  ├─ FTS5 全文检索           │   │  ┌─ 31+ provider + 16 IM 渠道 │  + 14 publish adapter
            │  └─ RLS 多租户隔离          │   │  ├─ 6 沙箱后端               │  + 22 MCP tool
            └────────────────────────────┘   │  ├─ Skill 自进化闭环         │
                                              │  ├─ 记忆系统(pgvector+FTS5)  │
                                              │  ├─ 调度系统(DAG+4 策略)     │
                                              │  └─ 30+ provider + MoA       │
                                              └────┬────────────────────────┘
                                                   │
                                  ┌────────────────┼────────────────┐
                                  │                │                │
                            ┌─────▼─────┐    ┌─────▼─────┐    ┌─────▼─────┐
                            │  Redis 7  │    │  Worker   │    │ OTel +    │  Jaeger :8814
                            │ Pub/Sub   │    │  BullMQ   │    │ Prometheus│  Grafana :8816
                            │ :8811     │    │  :8830    │    │ :8815     │  Loki :8818
                            └───────────┘    └───────────┘    └───────────┘

8 端职责

端 目录 技术栈 职责
Web apps/web/ Next.js 15 + React 19 主前端,200+ 页面,5 语言 i18n,PWA,SEO,output: 'export' 静态导出供 Desktop WebView 加载(A 套壳架构)
API apps/api/ Fastify 5 + Drizzle 业务管理 + 多厂商代理 + 认证 + WebSocket,~1300 端点 / 95+ 路由文件
AI 服务 apps/ai-service/ FastAPI + LangGraph + Socket.IO LLM 网关 + Agent 执行 + MCP 工具 + A2A 协议 + 14 发布 adapter,~55 端点
桌面 apps/desktop/ Tauri 2 + Rust A 套壳架构:Tauri WebView 加载 Web 端 output: 'export' 静态导出产物(frontendDist: ../web/out),消除双端页面重复维护。Desktop 端仅为 Rust shell + 25+ #[tauri::command] 原生能力(系统托盘最小化 + 单实例 + 自动启动 + 全局快捷键 Ctrl+Shift+I + 深度链接 + 原生通知 + 本地文件访问 read_text/binary_file/write_text_file/list_dir/stat_file + 窗口状态持久化 + 会话历史持久化 store + 剪贴板 get/set + Computer Control screenshot/mouse/keyboard 10 命令 + 文件对话框 pickFile/Directory/Save)。Web 端通过 @tauri-apps/api bridge(apps/web/src/lib/tauri-bridge.ts)调用这些 Rust 命令,UI 功能(Markdown 渲染/对话导出/主题/搜索等)全部由 Web 静态产物提供
CLI apps/cli/ Node.js + Commander 自研命令行 AI 编程助手,21 命令 + 36 工具 + ACP Server + 24 源配置导入
扩展 apps/extension/ WXT + React 浏览器扩展,上下文菜单 + 侧边栏 + Chrome/Edge/Firefox
移动 apps/mobile-rn/ React Native + Expo EAS iOS / Android 原生应用 + SSO
小程序 apps/miniapp-taro/ Taro 4 + React 微信小程序,微信支付原生集成 + 3 语言 i18n

前端样式 token 单一来源(跨端共享,2026-07-23 立)

web 与 extension 不再各自维护 @theme 块,改 token 一处改、两端生效,杜绝手动同步漂移。

  • 单一来源:packages/design-tokens/src/styles/tokens.css
  • 消费方式:各端 globals.css 顶部 @import 引用(web ../../../packages/design-tokens/src/styles/tokens.css / extension ../../../../packages/design-tokens/src/styles/tokens.css)
  • 共享内容:@theme 块(颜色 / 圆角 / 字体 / 动画 / 10 档断点)+ .dark 深色模式覆盖 + 中文字体垂直对齐全局规则(--text-vcenter-offset: 0.3px,AGENTS.md §4)
  • 效果:改 token 一处,web(8801) + extension 同步生效;typecheck / build / browser 4 状态验证全部通过

前端 i18n 单一来源(跨端共享,2026-07-23 立)

web 与 extension 不再各自维护 i18n 消息源,extension 翻译 JSON 一处改、单一来源,杜绝 key 集合漂移。

  • 单一来源:apps/extension/src/i18n/messages/{zh-CN,en,ja,ko,zh-TW}.json(5 语言 × 17 namespace / 202-203 行每语言,2026-07-24 从 @ihui/i18n 包内联回 extension,消除只服务单端的冗余包)
  • 消费方式:extension src/i18n/index.tsx 顶部 import zhCN from './messages/zh-CN.json'(其余 4 语言同),保留自研 Context runtime(useI18n / readLocale / writeLocale + browser.storage.local + localStorage 双回退),仅数据源内联、运行时逻辑不变
  • 守门扩展:原 4 个 i18n 守门脚本(check-i18n-keys / scan-i18n-zh-residue × 2 语言 / check-i18n-broken-en)添加 --target=web|extension 参数,extension 模式扫 apps/extension/src/i18n/messages/;pre-commit 添加 4 个 extension warn-only 守门项(2f-2i);添加 LANGUAGE_AUTOGLOSSONYMS 白名单解决语言选择器 autoglossonym 误报(简体中文/繁體中文/日本語)
  • 效果:extension i18n 消息源从 5 个本地 TS(203 行/语言)迁移到共享包 JSON;typecheck / build / 4 个 extension 守门脚本全绿;build 产物 grep 验证 i18n 翻译已正确打包(55 处 autoglossonym + 30 处 i18n key 命中)
  • web 端保持原状:web 用 next-intl(587 namespace / 28,800 行 JSON),体积量级与 extension 差异 200×,强行统一会引入 next-intl 运行时依赖到 extension(浏览器扩展 WXT 0.19 不友好),保留双 runtime 但共享包可在未来扩展到 desktop 等端
  • 阶段 3(经评估暂不抽取):全量扫描 9 个 sidepanel 页面 + popup + content-toolbar,0 个页面可抽取共享业务组件。根因是技术栈分裂根本性(web: Next.js App Router + next-intl + zustand + react-query + shadcn vs extension: WXT + react-router-dom + 自研 Context + useState + 内联 CSSProperties),路由/i18n/状态/UI 4 个维度全部分裂。阶段 1+2 已消除最高频的"改一处同步两端"痛点,阶段 3 边际收益不显著,强行抽取会引入 4 套适配层复杂度。后续前置条件:需先做技术栈收敛(类似 Wave 21 阶段 2 的路线比选)

RN ↔ Web 跨端共享组件层(packages/app,2026-07-24 立)

React Native 与 Web 不再各自维护 About/Profile/Settings 三屏,改 props 注入式跨端共享组件,一处改、两端生效,杜绝 UI 双份维护漂移。基于 Solito + react-native primitives + StyleSheet 架构(未接入 NativeWind,未来接入需补 className 类型扩展)。

  • 共享包:packages/app/(平台无关,只依赖 react-native primitives + StyleSheet + solito TextLink)
  • 共享组件:3 个生产级跨端屏
    • AboutScreen — 关于页(appInfo + onBack 注入)
    • ProfileScreen — 个人资料页(user/stats/orderCount/loading/error/menuSections/onNavigate/onLogout/onBack 注入)
    • SettingsScreen — 设置页(locale/theme/notifications/onChangePassword/onAlert/onConfirm/menuItems 等注入,内置密码修改 Modal + 校验)
  • 设计令牌:packages/app/src/theme/tokens.ts 定义 5 组令牌(brand/surface/text/border/error)+ AppTokens 类型,3 共享组件 StyleSheet 全量引用,根治颜色漂移 + 为暗色模式铺路(预留 brand.dark/surface.dark)。mobile-rn 端 RootNavigator tab 激活色 + SharedDemoScreen 也引用 tokens,真正落实跨端品牌色一致。
  • 类型契约:packages/app/src/types.ts 定义 TFunction / SharedUser / SharedUserStatistics / SharedMenuSection / SharedLocaleOption / SharedThemeOption / SharedNotificationToggles 等 12 个平台无关类型
  • 平台解耦设计:共享组件只负责纯 UI 渲染,所有平台依赖通过 props 回调注入
    • i18n:t 函数注入(RN 用自研 Context / web 用 next-intl 或 fallback)
    • 数据:user/stats/orderCount 注入(RN 用 @ihui/api-client / web 用 mock 或 react-query)
    • 导航:onBack/onNavigate 注入(RN 用 react-navigation / web 用 solito TextLink)
    • 弹窗:onAlert/onConfirm 注入(RN 用 Alert.alert / web 用自定义 Modal)
    • API:onChangePassword 注入(RN 用 updatePassword / web 用 mock)
  • RN 端 wrapper(生产接入):
    • apps/mobile-rn/src/screens/AboutScreen.tsx — 注入 t + navigation.goBack
    • apps/mobile-rn/src/screens/ProfileScreen.tsx — 注入 t + 真实 getUserStatistics/getOrders API + 菜单导航(viaParent 处理)+ logout
    • apps/mobile-rn/src/screens/SettingsScreen.tsx — 注入 t + Alert.alert + 真实 updatePassword API + 导航 + locale/theme/notifications 状态
  • Web 端验证页:apps/web/app/(main)/solito-demo/page.tsx — tab 切换展示 3 共享组件,用 mock 数据 + t fallback 函数
  • 架构边界:web 生产页(/about、/settings、/user/profile 等)保留独立 Next.js + shadcn/ui 实现,共享组件仅用于 RN 生产 + web /solito-demo 验证页。理由:web 生产页 UI 复杂度远超共享组件(如 settings 有 SecurityScore/TwoFactorAuth/DeviceManager 等安全模块),强制接入会降级体验。共享组件的合理定位是 RN 内部共享 + web 验证页。
  • i18n 5 语言补全:apps/mobile-rn/src/i18n/messages/{zh-CN,zh-TW,en,ko,ja}.ts 扩展 settings namespace(notifPush/changePassword/pwd*/logoutConfirm 等 23 key)+ 新增 about/menu namespace(11 key)
  • 验证:packages/app typecheck ✅ / mobile-rn typecheck(本任务文件 0 错)/ web typecheck(本任务文件 0 错)/ SharedDemoScreen RN 集成验证 / solito-demo web 集成验证

项目状态矩阵(透明标注,2026-07-22 核对)

为什么公开标注各端完成度:让 AI 检索工具和开发者拿到真实状态,而不是看到"8 端全覆盖"后去 grep 代码发现差异,从而判定"项目夸大宣传"。各端完成度不均是我们的现状,我们选择透明。

端 目录 完成度 代码量 测试覆盖 核心场景
Web apps/web/ 🟢 生产级 200+ 页面 / 完整业务 63 e2e spec + Vitest 主前端,所有业务模块
桌面 apps/desktop/ 🟡 核心场景级 Tauri 2 + Rust(纯 shell) Rust 工具链待装 A 套壳架构:WebView 加载 Web output: 'export' 静态导出 + 系统托盘 + 单实例 + 自动启动 + 全局快捷键 + 深度链接 + 原生通知 + 本地文件(读/写/列目录)+ 窗口状态持久化 + 会话历史持久化 + 剪贴板 + Computer Control(screenshot/mouse/keyboard 10 命令)+ 文件对话框。UI 功能由 Web 静态产物提供,Desktop 仅 Rust shell(2026-07-24 收敛:删除 13 冗余 React 页面 + 15 测试文件,仅保留 Tauri 配置 + Rust)
API apps/api/ 🟢 生产级 1300+ 端点 / 95+ 路由文件 237 .test.ts 业务管理 + 认证 + 计费 + WebSocket
AI 服务 apps/ai-service/ 🟢 生产级 21 LangGraph 文件 / 215+ 端点 pytest + 集成测试 LLM 网关 + Agent 执行 + MCP + A2A
CLI apps/cli/ 🟡 核心场景级 ~1500 行 / 21 命令 / 36 工具 单元测试 自研 AI 编程助手,ACP Server
扩展 apps/extension/ 🟡 核心场景级 WXT + React 基础测试 上下文菜单 + 侧边栏 + 浏览器控制
移动 RN apps/mobile-rn/ 🟡 核心场景级 Expo EAS + iOS/Android 基础测试 Chat + WorkPanel + SSO + 微信支付 APP(react-native-wechat-lib + config plugin + EAS Build)
小程序 apps/miniapp-taro/ 🟡 核心场景级 Taro 4 + 微信支付 基础测试 Chat + WebView + 微信支付

完成度定义:

  • 🟢 生产级:完整业务页面 + 完整测试覆盖 + 已用于商业化主平台
  • 🟡 核心场景级:核心 Chat / WorkPanel / SSO 等关键路径已打通,但业务页面覆盖度低于 Web 端,适合二次开发补全

多端同步开发规则:本项目 AGENTS.md §9 强制要求"每一个任务默认全端连通",任何新功能必须同步到所有受影响的端(平台独占豁免除外)。

应用使用层级图

从用户使用视角展示 IHUI-AI 的 6 层架构。上层依赖下层,每层均可独立替换 / 扩展。

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ L1 用户层(Who) — 5 类角色使用 IHUI-AI                                                  │
│   个人开发者 │ 中小企业 │ AI 服务商 │ 教育机构 │ 内容创作者                              │
└──────────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
                                           │
┌──────────────────────────────────────────▼─────────────────────────────────────────────┐
│ L2 接入层(Entry) — 6 种入口形态                                                       │
│   Web 200+ 页面 │ CLI 21 命令 │ 桌面 Tauri │ 浏览器扩展 │ 移动 RN │ 微信小程序          │
│   ↓ 第三方接入:Developer API Key(Bearer + 27 权限点)/v1/* 105 端点 + TS/Python/Go SDK  │
└──────────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
                                           │
┌──────────────────────────────────────────▼─────────────────────────────────────────────┐
│ L3 能力层(Capability) — 15 大模块按角色分组                                            │
│   A. AI 能力层    :176 模型 / LangGraph+MCP+A2A 三栈 / 多模态 / 数字人 / 资讯聚合       │
│   B. AI 工作流    :自研 CLI / 工作空间权限 / 智能体市场 / Coze+OpenClaw+Crew 集成        │
│   C. 内容教育     :14 平台发布 / AI 教育全栈 45 表 / 短剧 / 名片                         │
│   D. 企业运营     :计费交易闭环 / 社区互动 / 运营增长 / 客服工单 / BI 仪表盘             │
│   E. 工程基础     :安全合规 / 数据库 / i18n / 23 守门 / 测试性能                         │
└──────────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
                                           │
┌──────────────────────────────────────────▼─────────────────────────────────────────────┐
│ L4 服务层(Service) — 2 个核心服务 + 1 个 worker                                        │
│   apps/api :8802  → Fastify 5 + Drizzle 1300+ 端点(业务/认证/计费/WebSocket)            │
│   apps/ai-service :8803 → FastAPI + LangGraph + LiteLLM + MCP + A2A + P3 深度层          │
│   Worker :8830    → BullMQ 独立进程(异步任务:发邮件/扣费/爬虫/LLM 回调)                 │
└──────────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
                                           │
┌──────────────────────────────────────────▼─────────────────────────────────────────────┐
│ L5 数据层(Data) — 双引擎持久化                                                        │
│   PostgreSQL 15 :8810  → 340 表 / 144 迁移 / 30+ 业务域 / RLS 多租户隔离               │
│     ├─ pgvector 向量索引(记忆 / RAG / 语义搜索,无需独立向量数据库)                      │
│     ├─ FTS5 全文检索(双引擎:向量 + 关键词)                                            │
│     └─ 知识图谱 schema(节点 + 关系 + 实体链接)                                        │
│   Redis 7 :8811       → Pub/Sub + 缓存 + 限流 + 会话 + 任务队列                          │
└──────────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
                                           │
┌──────────────────────────────────────────▼─────────────────────────────────────────────┐
│ L6 基础设施层(Infra) — 部署 + 可观测 + 守门                                            │
│   部署:Docker Compose 14 服务 / Nginx 反向代理 + 蓝绿 / Let's Encrypt / S3             │
│   可观测:Prometheus :8815 + Grafana :8816(21 仪表盘)+ Loki :8818 + Jaeger :8814       │
│   工程守门:30+ pre-commit + post-commit 自动 push + 11 迁移审计 + 9 PowerShell 启动脚本  │
│   CI/CD:GitHub Actions(build / ci / e2e / knip 4 workflow)+ GitHub Act 本地预演       │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

层级关系说明

层级 依赖方向 替换/扩展点
L1 用户层 向下消费 L2-L6 新增角色只需接入对应入口
L2 接入层 向下调用 L3 能力 / L4 服务 8 端独立,新增端复用 packages/* 共享包
L3 能力层 向下编排 L4 服务 15 模块独立,新增模块按角色分组归档
L4 服务层 向下读写 L5 数据 api ↔ ai-service 通过 HTTP/WS,可独立扩缩
L5 数据层 向下依赖 L6 基础设施 PostgreSQL 可换 MySQL/SQLite(需同步 Drizzle schema)
L6 基础设施 支撑全栈 Docker Compose 可迁移 K8s(规划中,业务服务 >10 时触发)

应用功能层级及介绍图

按用户角色分组,5 大功能层 / 15 模块 / 70+ 子能力一览。每个模块标注核心场景与对应代码入口。

IHUI-AI 应用功能全景
│
├── A. AI 能力层(面向最终用户)— 对话 / 创作 / 多模态
│   │
│   ├── A1. 100+ 大模型一站式接入
│   │   • LiteLLM 网关统一接入 · 智能路由 · 60% 缓存命中
│   │   • 国际(OpenAI/Claude/Gemini/Grok)+ 国产(GLM/Qwen/Doubao/DeepSeek/Kimi)+ 云厂商 8 家
│   │   📁 apps/ai-service/app/providers/ · 5 适配器
│   │
│   ├── A2. LangGraph + MCP + A2A 三栈协同
│   │   • LangGraph StateGraph 工作流(plan→execute→summarize,stub 模式无 key 可开发)
│   │   • MCP 11 内置工具 + 3 资源 + 3 提示词 + 项目级 MCP + mcp-extended
│   │   • A2A Agent-to-Agent 协议(Redis 持久化 + 内存降级)
│   │   • 向量记忆 / 知识库 RAG / 知识图谱 / Persona / Agent Runtime SSE 流式
│   │   📁 services/langgraph_service.py · routers/mcp.py · routers/a2a.py
│   │
│   └── A3. 多模态 AI 创作
│       • 文生图(SD/DALL-E/通义万相)· 图像编辑 · TTS 流式合成(12+ 音色)
│       • ASR 语音识别 · 音色克隆 · WebRTC 双向实时语音
│       • 文生视频 · AI 数字人(腾讯混元 3D)· AI 求职 · AI 资讯聚合
│       📁 apps/api/src/routes/ai-* · apps/ai-service/app/routers/
│
├── B. AI 工作流与开发者(面向开发者)— 编程 / 协作 / Agent 市场
│   │
│   ├── B1. 自研 CLI(对标 Claude Code)
│   │   • 21 命令(REPL/chat/agent/init/sessions/mcp/capabilities/checkpoint/hooks/import/skills/acp/audit)
│   │   • 36 内置工具(ask-user/builtins/clipboard/codegraph/fetch-url/file-edit/git/mcp-oauth/run-tests/subagent/todo-write/web-search)
│   │   • ACP Server(Zed/VSCode/Cursor 嵌入)· 24 源配置导入 · Skills 系统
│   │   • Client/Server 架构 · 四层记忆 + 梦境 · Plan-Build-Review 三模 · Subagent 协作
│   │   📁 apps/cli/src/
│   │
│   ├── B2. 企业级工作空间权限
│   │   • 3 模式(default/accept-edits/bypass-permissions)· 7 端点运行时拦截
│   │   • 60s 审计超时 · WebSocket 实时推送权限请求 · 任务级权限隔离
│   │   📁 apps/api/src/routes/workspace-ai*
│   │
│   └── B3. 多智能体业务管理
│       • 智能体市场(购买/审核/结算/提现/排行/精选)+ 开发者中心(13 子页)
│       • Coze SDK 代理 · OpenClaw 框架 · CrewAI 集成 · N8N 反向代理
│       • Skills 系统(content_engine + koubo_workflow 10+ tools)· MCP 扩展 · Persona 注册表
│       📁 apps/api/src/routes/agent-* · apps/api/src/routes/coze*
│
├── C. 内容创作与教育(面向创作者与教育者)— 发布 / 教学 / 短剧
│   │
│   ├── C1. 内容创作与多平台发布
│   │   • 14 平台一键自动发布:文章 9(WordPress/Medium/公众号/头条/知乎/CSDN/掘金)
│   │     + 图片 2(小红书/微博)+ 视频 5(YouTube/B 站/抖音/快手/视频号)
│   │   • 凭证 AES-256-GCM 加密 · WebSocket 实时通知 · 资讯新闻爬虫
│   │   • 自媒体工作台(公众号文章 + 口播稿双流水线)· 短剧创作 · 业务名片
│   │   📁 apps/ai-service/app/services/publish/ · apps/web/app/(main)/drama/
│   │
│   └── C2. AI 教育全栈
│       • 课程学习(课程/章节/路径/地图/进度/笔记/问答)
│       • 题库与考试(多题型/自动批改/错题本/试卷上传)
│       • 直播流媒体(SRS) · 直播教学(签到/互动/回放)
│       • 学习报告 · 证书发放 · 讲师管理 · 学生端 12 子页 · edu-full 45 表 schema
│   │   📁 apps/api/src/routes/learn* · apps/api/src/routes/exam* · apps/api/src/routes/live*
│
├── D. 企业与运营(面向企业管理者与运营)— 计费 / 社区 / 增长 / 客服 / BI
│   │
│   ├── D1. 计费与交易
│   │   • 闭环:订阅 VIP → 钱包充值 → 积分获取 → 模型扣费 → 退款审计 → 发票
│   │   • 分销佣金 + 邀请返佣 · VIP 多级会员 · 8 支付网关 · 多币种汇率
│   │   📁 apps/api/src/routes/billing* · apps/api/src/routes/wallet* · apps/api/src/routes/order*
│   │
│   ├── D2. 社区与互动
│   │   • 圈子广场 · 私信消息(WebSocket 实时推送)· 关注粉丝 · 分享邀请
│   │   • 互动反馈(评论/点赞/收藏/举报/反馈中心)
│   │   📁 apps/api/src/routes/social* · apps/api/src/routes/message*
│   │
│   ├── D3. 运营增长体系
│   │   • 积分签到 · 排行榜 · 抽奖红包 · 分销佣金(8 子页)· 活动公告
│   │   • 游戏化(等级/成就/勋章)· VIP 会员权益 · 优惠券
│   │   📁 apps/api/src/routes/checkin* · apps/api/src/routes/ranking* · apps/api/src/routes/distribution*
│   │
│   ├── D4. 客服与支持
│   │   • 工单系统(提交/处理/评价/FAQ)· 在线客服(WebSocket 1 对 1)
│   │   • 反馈中心 · 帮助中心(动态路由文档)
│   │   📁 apps/api/src/routes/admin-asks* · apps/api/src/routes/support*
│   │
│   └── D5. 运营与监控
│       • BI 仪表盘 · 错误仪表盘 · 操作日志 · API 调试 · 灰度发布 / A/B 测试
│       • i18n 仪表盘 · 访问追踪 · 告警监控(Alertmanager + noise-rules)
│   │   📁 apps/api/src/routes/bi-* · apps/api/src/routes/audit* · apps/api/src/routes/canary*
│
└── E. 工程基础设施(面向运维与架构师)— 安全 / 数据 / i18n / 守门 / 测试
    │
    ├── E1. 安全与合规
    │   • 认证(JWT HS256 + token-family + refresh 黑名单)· SSO(OAuth2 + Apple + Google + PKCE)
    │   • 加密(AES-256-GCM credentials)· 限流 · RBAC(roleId ≥ 1)· 多租户 RLS · 2FA · GDPR
    │   • CSRF · XSS 守门 · API key 泄露守门 · 行锁防 TOCTOU · 审计日志
    │   📁 packages/auth/ · apps/api/src/plugins/auth.ts · apps/api/src/plugins/csrf.ts
    │
    ├── E2. 数据库与共享包
    │   • PostgreSQL 15 单库 + schema 隔离 · 340 表 / 144 迁移 / 30+ 业务域
    │   • pgvector 向量 · RLS 行级安全 · 读副本 + tenant-router · 7 步幂等 seed
    │   • 12 共享包(auth/database/types/ui/sdk/config/eslint-config/tsconfig 等)
    │   📁 packages/database/ · packages/auth/ · packages/types/
    │
    ├── E3. 国际化(5 语言 parity)
    │   • zh-CN(基准)/ zh-TW(opencc 检测)/ en(破碎机翻检测)/ ko(字符范围检测)/ ja
    │   • 4 守门脚本 + 19 i18n 工具链 · 品牌翻译策略(官方英文名优先)· 翻译白名单(15 条豁免,品牌/术语/占位符保留英文)
    │   📁 apps/web/messages/ · scripts/*i18n*
    │
    ├── E4. 工程守门
    │   • 30+ pre-commit 钩子(API key 泄露 / i18n / schema drift / 圆角 / Tailwind 冲突 / 多端同步 / README 同步 等)
    │   • post-commit 自动 push(git-push-guard)· 11 迁移审计 · 9 PowerShell 启动脚本
    │   📁 scripts/check-*.mjs · .husky/
    │
    └── E5. 测试与性能
        • Vitest(后端 5346 用例)· Playwright(E2E 17 spec)· pytest(AI 400+ 用例)· Locust 压测
        • Lighthouse CI 性能预算 · Knip 未使用代码检测 · turbo 22 tasks 全量验证
        📁 apps/api/tests/ · apps/web/e2e/ · apps/ai-service/tests/

功能矩阵速查

分组 模块 核心场景 代码入口
A AI 能力 A1 模型接入 176 模型统一调用 apps/ai-service/app/providers/
A2 三栈协同 LangGraph + MCP + A2A services/langgraph_service.py
A3 多模态创作 文生图/语音/视频/数字人 apps/api/src/routes/ai-*
A4 AI Skills TOP 19 个 skill 全部真集成(CODEX 自媒体 10 + GitHub 热门 9,基于 llm_gateway 调用 LLM,无占位):nuwa-skill 风格改写 / hugshu-design HTML 渲染 / auto-redbook-skills 小红书文案 / guizang-ppt-skill PPT 大纲 / superpowers 工作流拆解 / caveman 文本压缩 / graphify 知识图谱 / agent-skills 工程化建议 / awesome-claude-skills 任务路由 / taste-skill 去 AI 模板味 / agent-reach 多平台热点 / horizon 趋势简报 / media-crawler 采集计划 / generative-media-skills 多模态脚本 / guizang-social-card-skill 卡片 HTML / social-auto-upload 发布计划 / obsidian-skills Markdown 笔记 / claude-plugins-official 插件推荐 / awesome-agent-skills skill 导航 + LangGraph SkillScheduler 调度器(指数退避重试 + 链式 context 传递 + token 累计) + 独立页面 /ai-skills(列表 + Tab 筛选 + 搜索)+ 详情页 /ai-skills/[id](15 变量动态输入 content/style/requirements/topic/domain/platform/concept/title/subtitle/platforms/usecase/task/text/language/input + 4 类结果渲染 + 填入对话) + SkillLibrary 弹窗 ai-skills tab(19 skill 动态变量渲染,parseVariables 解析 promptTemplate,非硬编码 4 skill)+ 查看全部入口 + DRY 共享模块 apps/web/src/lib/ai-skill-variables.ts(15 变量映射 + parseVariables/getLabelKey/getPlaceholderKey/getMaxLen/isLongText) apps/ai-service/app/routers/ai_skills.py + apps/ai-service/app/services/skill_scheduler.py + apps/web/app/(main)/ai-skills/page.tsx + apps/web/app/(main)/ai-skills/[id]/page.tsx + apps/web/src/components/chat/skill-library.tsx + apps/web/src/lib/ai-skill-variables.ts
B 工作流 B1 自研 CLI 21 命令 + 36 工具 + ACP apps/cli/src/
B2 工作空间权限 3 模式 + 7 端点拦截 apps/api/src/routes/workspace-ai*
B3 智能体市场 购买/审核/结算/Coze/Crew apps/api/src/routes/agent-*
C 内容教育 C1 多平台发布 14 平台 + AES-256-GCM apps/ai-service/app/services/publish/
C2 AI 教育全栈 课程/题库/直播流媒体(SRS)/45 表 apps/api/src/routes/learn*
D 企业运营 D1 计费交易 VIP/钱包/积分/8 支付网关 apps/api/src/routes/billing*
D2 社区互动 圈子/私信/关注/反馈 apps/api/src/routes/social*
D3 运营增长 签到/排行/分销/游戏化 apps/api/src/routes/checkin*
D4 客服支持 工单/在线客服/帮助中心 apps/api/src/routes/admin-asks*
D5 运营监控 BI/灰度/i18n 仪表盘 apps/api/src/routes/bi-*
E 工程基础 E1 安全合规 JWT/SSO/AES/RBAC/RLS/2FA packages/auth/
E2 数据库共享包 340 表/pgvector/12 包 packages/database/
E3 国际化 5 语言 parity + 4 守门 apps/web/messages/
E4 工程守门 30+ pre-commit + 自动 push scripts/check-*.mjs
E5 测试性能 Vitest/Playwright/pytest/Knip apps/api/tests/

项目结构

IHUI-AI/
├── apps/
│   ├── ai-service/          # AI 服务 (FastAPI + LangGraph + LiteLLM + MCP + A2A + Socket.IO)
│   ├── api/                 # 后端 API (Fastify 5 + Drizzle, ~1300 端点, 95+ 路由文件)
│   ├── cli/                 # 自研 CLI (21 命令 + 36 工具 + ACP Server, 对标 Claude Code)
│   ├── desktop/             # 桌面端 (Tauri 2 + Rust,A 套壳:WebView 加载 Web 静态导出)
│   ├── extension/           # 浏览器扩展 (WXT + React, Chrome/Edge/Firefox)
│   ├── miniapp-taro/        # 微信小程序 (Taro 4 + React, 多端产物分离:weapp→dist/ + alipay→dist-alipay/, 配 clean-miniapp-taro-dist.mjs 防 IDE 缓存混淆)
│   ├── mobile-rn/           # 移动端 (React Native + Expo EAS)
│   └── web/                 # 前端 (Next.js 15 + React 19, 200+ 页面)
├── packages/                # 14 个共享包(5 个架构图核心 + 9 个基础设施)
│   ├── api-client/          # @ihui/api-client (40+ endpoints 自动生成 SDK,6 端共享)
│   ├── app/                 # @ihui/app (RN 业务逻辑共享:AboutScreen/ProfileScreen/SettingsScreen + RN tokens re-export)
│   ├── auth/                # @ihui/auth (JWT + token-family + OAuth2 + RBAC + data-scope)
│   ├── context-compaction/  # @ihui/context-compaction (上下文压缩)
│   ├── database/            # @ihui/database (Drizzle, 340 表, 144 迁移, RLS, 租户路由, pgvector)
│   ├── design-tokens/       # @ihui/design-tokens (8端共享设计令牌:cn() + HSL shadcn tokens + RN HEX tokens + CSS 变量)
│   ├── eslint-config/       # @ihui/eslint-config
│   ├── sdk/                 # @ihui/sdk (自动生成)
│   ├── shared/              # @ihui/shared (8端共享业务逻辑:auth/sso + context + memory + notifications + plan + skills + spec + subagents + tasks + utils + validation + workflows)
│   ├── tsconfig/            # @ihui/tsconfig
│   ├── types/               # @ihui/types
│   ├── ui-native/           # @ihui/ui-native (React Native)
│   └── ui-react/            # @ihui/ui-react (Web/桌面/扩展共享 React shadcn/ui 组件,24 组件)
├── deploy/
│   ├── docker/              # Dockerfile.api / .web / .cli / .migrate(镜像构建,context 为仓库根)
│   ├── nginx/               # Nginx 反向代理 + 蓝绿 upstream + SSL/security/rate-limit
│   ├── scripts/             # deploy.sh / rollback.sh / health-check.sh / backup-db.sh / restore-db.sh / deploy_certs.sh
│   ├── cron/                # Let's Encrypt 证书自动续期
│   ├── s3-lifecycle.yml     # S3 对象存储生命周期规则
│   └── setup-github-secrets.sh  # GitHub Actions secrets 批量配置
├── docs/                    # 87 个文档(10 大分类):架构 / 开发 / 测试 / API / 数据库 / 认证 / AI 服务 / 多端 / 监控 / 守门 / i18n / 性能 / SDK / CLI / 发布 / 故障排查 / FAQ / 用户指南 / 企业服务 / 激励计划(见 docs/README.md 索引)
├── monitoring/              # Grafana(21 仪表盘)+ Loki + Prometheus + Promtail + otel-collector + Alertmanager
├── scripts/                 # 17 守门 + 19 i18n + 11 迁移审计 + 9 PowerShell 启动 + locustfile.py 压测 + 运维工具
├── server-docs/             # 多租户设计文档(MULTI_TENANT.md)
├── .github/workflows/       # 4 个 CI:build / ci / e2e / knip + GitHub Act 本地 CI
├── .github/loop-runtime/    # loop-daily-triage CI 运行状态(STATE.md + loop-run-log.md)
├── .husky/                  # Git hooks (commit-msg + post-commit + pre-commit + pre-push + post-checkout + post-merge)
├── docker-compose.yml       # 14 服务编排(7 业务 + 7 监控)
├── knip.jsonc               # Knip 未使用代码检测配置
├── AGENTS.md                # AI Agent 协作规范(21 节强制规则)
├── PROJECT_PLAN.md          # 项目唯一任务计划文档
├── LICENSE                  # Apache 2.0
├── README.md                # 简体中文(本文件)
├── README.en.md             # English
├── README.ko.md             # 한국어
└── README.ja.md             # 日本語

核心能力详解(15 大模块 · 按用户角色分组)

A. AI 能力层(面向最终用户)

A1. 100+ 大模型一站式接入

通过 LiteLLM 网关统一接入,智能路由 + 60% 缓存命中:

类别 模型
国际模型 OpenAI GPT / Anthropic Claude / Google Gemini / xAI Grok / Groq / OpenRouter / Mistral / StepFun
国产模型 智谱 GLM / 通义千问 Qwen / 豆包 Doubao / DeepSeek / 月之暗面 Kimi / 阶跃星辰 StepFun / 百川 / Yi / MiniMax
云厂商 阿里云 / 腾讯云 / 华为云 / 火山引擎 / 百度智能云 / AWS Bedrock / Azure OpenAI
多模态 文本 / 图像 / 语音(STT + TTS)/ 视频 / 嵌入向量 / 3D 数字人(腾讯混元)

ai-service providers 适配(apps/ai-service/app/providers/):base_provider + openai_provider + anthropic_provider + gemini_provider + stepfun_provider 5 个原生适配器。另在 app/core/llm_gateway.py 的 _resolve_provider 中通过 LiteLLM openai/{model} 路由统一接入 31+ provider(含 22 个免费 provider:Cerebras/Mistral/Cohere/HuggingFace/Z.ai/Kilo/Pollinations/LLM7/OVH/AI Horde/Reka/Routeway/BazaarLink/AINative Studio + Cloudflare/NVIDIA/GitHub/Vercel/OpenCode/Modal/Inference.net/NLP Cloud/Scaleway/Alibaba Intl + Groq/Gemini/OpenRouter/Ollama 等)。

A2. LangGraph + MCP + A2A 三栈协同

栈 能力 实现位置
LangGraph StateGraph 工作流(plan → execute → summarize),支持 stub 模式无 API key 也能开发 services/langgraph_service.py + agent_graph.py + agent_loop.py + agent_orchestrator.py
MCP 11 内置工具(search_codebase / read_file / write_file / run_command / web_search / git_operations / db_query / analyze_code / generate_test / refactor_code / file_search)+ 3 资源 + 3 提示词 + 项目级 MCP + mcp-extended routers/mcp.py + services/mcp_server.py
A2A Agent-to-Agent 协议,Redis 持久化 + 内存降级,智能体之间互相调用 routers/a2a.py + services/a2a_service.py
向量记忆 嵌入 + 余弦相似度语义搜索,跨会话长期记忆(基于 pgvector,无需独立向量数据库) services/vector_memory.py + memory.py + project_memory.py
知识库 RAG 文档向量化 / 语义搜索 / 引用追溯(pgvector 原生向量索引) services/rag.py + api/v1/rag.py + schema knowledge-base.ts + 迁移 0123_pgvector_embedding.sql
知识图谱 节点 + 关系图谱 / 跨文档实体链接(开源 AI 平台中少见的图谱能力) schema knowledge-graph.ts + 迁移 0125_knowledge_graph.sql
Persona 角色定义注册表,自定义 Agent 人设 routers/personas.py + services/persona_registry.py
Agent Runtime SSE 流式 + WebSocket,plan/execute/summarize + interrupt/continue/cancel routers/agent_runtime.py
跨支柱编排中枢 6 大超越支柱(Rules/Hook/Spec/Context/Subagent/Terminal)协同决策:事件总线(26 事件类型,Redis stream)+ 6 预置联动 playbook + LLM 预算治理(分级降级 80%→90%→100%)+ 统一遥测(37 Prometheus metrics + 分布式 trace) services/orchestration_hub.py + llm_budget_governor.py + telemetry_service.py + routers/orchestration.py + web orchestration-hub-panel.tsx

A3. 多模态 AI 创作

能力 端点 / 实现
文生图 多模型(Stable Diffusion / DALL-E / 通义万相)/ 多分辨率 / 批量 / image-gen-favorites
图像编辑 局部重绘 / 风格迁移 / 背景移除 / 高清放大
TTS 流式合成 12+ 音色 / 多语言 / WebSocket 流式 / 中断控制 / ws/tts/stream
ASR 语音识别 实时转写 / 文件转写 / 多语言 / voice_stt.py
音色克隆 短音频样本 → 自定义音色 / ws/timbre/generate
双向实时语音 WebRTC PCM16 16kHz / ASR + LLM + TTS 闭环 / webrtc-voice.ts
文生视频 多模型混编 / 视频编辑 / 视频合成 / 转码 / ai-generation/video-tasks
AI 数字人 腾讯混元 3D / AI 世界 / 数字人交互 / tencent-hunyuan-3d.ts
AI 求职 简历优化 / 模拟面试 / 职业建议 / ai-career/
AI 资讯 AI 资讯聚合 / 智能摘要 / ai-feed.ts + ai-feed-posts.ts / 大模型排行榜(model-leaderboard + Arena 评分 + 能力雷达图 + 模型对比勾选 + ModelCompareBar + ModelCompareDialog + PriceChart SVG 柱状图 + 能力雷达叠加)+ API 中转站(api-relays.ts + 29 公司平台 + 搜索/厂商筛选 + 个人运行风险提示 + 一键测速 fetch no-cors RTT + 延迟 badge 绿/黄/红 + 按延迟排序)+ 官方 Key 一键导入(vendor-platforms.ts + 47 厂商映射 + ?prefill= base64 跳转 + ProviderFormDialog 剪贴板粘贴按钮)+ 资讯标题多语言切换(中/EN/日/한 4 语言 + titleEn/titleJa/titleKo schema 字段)+ 趋势爆发通知 Banner(TrendNotificationBanner + 60s 轮询 + /api/ai-feed/notifications)

B. AI 工作流与开发者(面向开发者)

B1. 自研 CLI(对标 Claude Code)

apps/cli/ 提供 ACP(Agentic Coding Protocol)Server + 21 命令 + 36 内置工具:

命令清单:

命令 用途
ihui (无参) 交互式 REPL
ihui "<prompt>" 直接执行任务(单轮)
ihui chat 多轮对话模式
ihui agent [task] Agent 自主多步执行(--json headless)
ihui init 创建 AGENTS.md 模板(--force 覆盖)
ihui sessions 列出历史会话
ihui mcp list/add/remove MCP 服务器管理(stdio/http/sse)
ihui capabilities 能力子命令
ihui checkpoint 检查点子命令
ihui hooks Git hooks 子命令
ihui import 24 源配置导入(cc-switch / codex++ / Claude / Codex / Gemini / Hermes)
ihui skills list/show 加载 .ihui/.agents/.claude/.cursor 四级目录平面 skills
ihui settings init/path ~/.ihui/settings.json 统一配置
ihui acp 启动 ACP Server(Zed/VSCode/Cursor 编辑器嵌入)
ihui audit query/stats 审计日志查询/统计

36 内置工具(apps/cli/src/tools/):ask-user / builtins / clipboard / codegraph / fetch-url / file-edit / git / hub/adapter / mcp-oauth / run-tests / subagent / todo-write / web-search

Skills 系统:四级目录平面加载(.ihui / .agents / .claude / .cursor)

其他模块:acp/server / checkpoints / codegraph / commands / config / fs-watcher / hooks / i18n / memory / mermaid / personas / plan / plugins / sandbox / sessions / subagents / telemetry / tools / util / voice + audit / compaction-v2 / context / crash-handler / headless-format / highlight / interjection / prompt-queue / redact / reminders / stream-chunk / updater / worktree

B2. 企业级工作空间权限

3 种权限模式 + 7 端点运行时拦截 + 60s 审计超时 + 输入框安全护栏:

模式 行为
default 任何 FS 调用都触发人工审计弹窗
accept-edits 白名单规则匹配放行,不匹配触发弹窗
bypass-permissions 全部放行(仅信任环境使用)
  • 7 个 FS 端点全部接入:/fs/read /fs/write /fs/edit /fs/delete /fs/grep /fs/glob /fs/run
  • WebSocket 实时推送权限请求,60s 不响应自动拒绝
  • workspace-ai-tasks schema 支持任务级权限隔离
  • AI 输入框权限模式切换器(深度对标 OpenAI Codex CLI approvalMode):
    • 盾牌图标按钮 + 当前模式短名,点击弹 Codex 风格 popover(3 单选卡 + 完全访问快捷链接)
    • 键盘交互:↑/↓ 循环切换焦点 · Enter 选中 · 1/2/3 数字键直接选 ask/auto/full
    • 模式切换撤销:切到 bypass-permissions 后 5s 内 toast 可一键回退
    • 高风险模式持久化视觉警告:触发器按钮琥珀色 + 输入框顶部警告横幅 + 标题栏模式徽章
    • 斜杠命令集成:/permission ask|auto|full 一行切换模式
    • 首启确认弹窗:首次启用完全访问必须勾选"我了解上述风险"才能继续(可勾"不再提醒")
    • 1 小时自动撤销:高风险模式 1h 无操作后自动降级到 default,标题栏 + 顶部横幅实时倒计时,可取消或重新启用
    • 三处触发源(popover / Shift+Tab / /permission)共享同一个 FullAccessConfirmDialog
  • AI 输入框「添加」下拉菜单整合(2026-07-25,降噪):
    • 附加栏 3 个独立按钮(提示词模板 / 添加引用 / Skill 库)→ 1 个「添加」下拉,收纳 5 类动作
    • 统一 Popover 受控模式:外部 open + onOpenChange 双向绑定(新增 PopoverProps.open/onOpenChange)
    • 关闭时重置 mode、Skill 库点击不关闭 Popover、同一 Popover 内切换 content
  • 权限模式透明性(2026-07-25 深化,深度对标 Codex CLI):
    • ChatMessage.permissionMode 字段:记录 AI 响应生成时的工作区权限模式
    • 消息气泡徽章:仅非 default 模式显示(accept-edits 绿底 / bypass-permissions 琥珀底)
    • 权限模式快捷键帮助 modal:? 键全局唤起/关闭,3 分组(模式切换 / 高风险护栏 / 撤销与审计)
    • 权限模式详情 modal:ⓘ 按钮触发,显示模式图标 / 风险等级 / 详细行为说明
  • 切换会话 LRU 缓存 + store 持久化(2026-07-25 优化,无闪烁体验):
    • 缓存最近 5 个会话的 messages + 分页状态(Map<id, { messages, hasMore, oldestCursor }>)
    • 切回会话时同步从缓存恢复(无 loading 闪烁),后台异步拉取最新消息对比更新
    • LRU 淘汰:cache.size > 5 时删除最早(Map.keys().next().value)
    • 缓存同步触发:用户发送新消息 / AI 流式回复 / WebSocket 多端同步 / 分页加载更多 / loadHistory 正常拉取
    • useChatStore.recentMessages:localStorage 持久化最近 50 条(slice(-50) 避免超 5MB 配额)
    • onRehydrateStorage 时按 conversationId 匹配预填充,避免刷新页面后空状态闪烁
    • 真实数据以服务端 getMessages 拉取为准,预填充仅作首屏过渡
  • 桌面端顶栏终极简化(2026-07-25,消除视觉噪音):
    • 移除 Logo + 应用名 + 文件/视图/帮助 dropdown,仅保留 Min/Max/Close 三按钮
    • 213 → 109 行(净减 104 行,-48%)
    • 菜单逻辑全走 web 端 useNativeShortcuts 监听 keydown,统一 dispatchMenuAction dispatcher
    • 与 Rust 端 build_app_menu(已删除)完全解耦,单源菜单逻辑

B3. 多智能体业务管理

完整的智能体市场 + 开发者生态:

模块 能力
智能体市场 购买 / 审核 / 结算 / 提现 / 分类 / 推荐 / 排行 / 精选 / agent-commerce + agent-billings + agent-reviews
开发者中心 API Keys / 调用日志 / 团队管理 / 收益分析 / 开发者认证 / 13 子页
Coze SDK 代理 Bot / 对话 / 工作流 / 数据集 / 模板 / 变量 / 工作空间 / OAuth / coze-test + coze-ecosystem + coze-variables
OpenClaw 开源 Agent 框架接入 / clawdbot + openclaw-routes + openclaw-items
Crew 集成 CrewAI 多智能体协作 / crew.ts
N8N 代理 N8N 工作流平台反向代理 / n8n-proxy.ts
Skills 系统 content_engine(build_gpt56_sol / export_csdn_md / full_audit / publish_pipeline)+ koubo_workflow(10+ tools 含 koubo_quality_gate / koubo_validate / hot_topic_coverage_gate / archive_daily / project_hygiene / pre_publish_check / topic_pool / x_sources)
MCP 扩展 mcp-servers schema + mcp-extended 路由 + 自定义工具注册
Persona 角色定义注册表 / personas.py + persona_registry.py
Socket.IO 兼容层 sio/handlers.py 兼容旧 coze_zhs_py 客户端

C. 内容创作与教育(面向创作者与教育者)

C1. 内容创作与多平台发布

  • 自媒体工作台:公众号文章 + 口播稿双流水线,通过 AI 对话框斜杠命令(/wechat-article / /koubo-script)或附加栏按钮双入口调用
  • 14 平台一键自动发布(14 adapter 在 apps/ai-service/app/services/publish/):
类型 平台
文章 9 平台 WordPress / Medium / 公众号 / 头条 / 知乎 / CSDN / 掘金
图片 2 平台 小红书 / 微博
视频 5 平台 YouTube / B 站 / 抖音 / 快手 / 视频号
  • 凭证 AES-256-GCM 加密存储(credentials_crypto.py),发布完成 WebSocket 实时通知 + 完整记录
  • 资讯新闻系统:文章 / 新闻 / 专题 / 标签 / 评论 / 点赞 / 收藏 / 热门 + news-crawler 爬虫
  • 短剧创作与管理:apps/web/app/(main)/drama/
  • 业务名片:名片创建 / 编辑 / 收藏 / 分享 / business-cards schema

C2. AI 教育全栈

模块 能力
课程学习 课程 / 章节 / 学习路径 / 学习地图 / 进度跟踪 / 笔记 / 问答 / zhs-course + zhs-organization
题库与考试 多题型枚举双向映射 / 自动批改 / 章节练习 / 错题本 / 试卷上传 / exam-marking
直播流媒体(SRS) RTMP/HLS/WebRTC 直播推流 / srs.ts
直播教学 直播 / 签到 / 互动 / 回放 / AI 辅助 / live-chat + live-extended + live-supplement
学习报告 学习行为分析 + 个性化建议 / analytics-events + behavior
证书发放 完成课程 / 考试通过自动发证 / certificate.ts + certificate/download
讲师管理 讲师主页 / 课程关联 / education-platform
学生端 12 子页 问答 / 文章 / 圈子 / 评论 / 课程 / 资源 / 笔记 / 离线记录 / 试卷 / 错题本 / 证书 / 学习记录
edu-full schema 45 张表(最大 schema),覆盖课程/章节/课时/笔记/问答/作业/批改/学习记录/班级/讲师/学员/认证

D. 企业与运营(面向企业管理者与运营)

D1. 计费与交易

完整的交易闭环:

订阅 VIP → 钱包充值 → 积分获取 → 模型调用扣费 → 退款审计 → 发票开具
                ↓                ↑
            分销佣金 ← 邀请返佣
  • VIP 等级:多级会员 / 权益配置 / 升级流程 / vip-membership
  • 订阅 recurring:周期扣款 / 自动续费 / 取消订阅 / payment-recurring
  • 钱包:充值 / 提现 / 余额 / 流水 / wallet.ts + funds.ts
  • 积分:签到获取 / 任务获取 / 消费抵扣 / 兑换商品 / point + point-redeem-items
  • 退款审计:申请 / 审核 / 退款 / 银行流水 / refund-audit
  • 发票:增值税普票 / 专票 / 邮寄
  • 汇率:多币种 / 实时汇率
  • 8 支付网关:payment-gateway + payment-extended + wechat-pay-contracts + payment-callbacks

D2. 社区与互动

模块 能力
圈子广场 圈子 / 广场 / 问答 / 帖子 / 话题 / 标签 / community + circle-extra
私信消息 1 对 1 私信 / 系统通知 / 多端同步 / WebSocket 实时推送 / private-letters
关注粉丝 关注 / 粉丝 / 用户主页 / 名片 / 用户文章 / 问答 / 评论 / social + social-supplement
分享邀请 邀请码 / 分享码 / H5 分享 / 推荐返佣 / visit-tracking
互动反馈 评论 / 点赞 / 收藏 / 举报 / 用户反馈中心 / interactions + comments

D3. 运营增长体系

模块 能力
积分签到 每日签到 / 任务积分 / 积分商城 / 兑换 / 积分明细 / check-in + checkin
排行榜 多维度排行 / 周月榜 / 用户排名 / ranking
抽奖活动 抽奖 / 红包 / 奖励视频广告 / rewarded-video-ad
分销佣金 分销体系 / 佣金计划 / 提现 / 邀请返佣 / 8 子页 / distribution
活动公告 活动管理 / 公告推送 / Banner 轮播 / 推广位 / carousels + zone + promotions
游戏化 等级 / 成就 / 勋章 / gamification
VIP 会员 VIP 等级 / 会员权益 / 优惠券 / 粉丝 / 升级

D4. 客服与支持

模块 能力
工单系统 工单提交 / 处理 / 评价 / FAQ / 工单列表 / admin-asks + admin-faq
在线客服 WebSocket 实时客服 / 1 对 1 会话 / ws/customer-service
反馈中心 用户反馈 / 处理状态 / 追踪 / support
帮助中心 文档 / 教程 / [...slug] 动态路由 / docs

D5. 运营与监控

模块 能力
BI 仪表盘 业务指标可视化 / 数据分析 / bi-dashboard
错误仪表盘 错误聚合 / 告警 / 追踪 / security-audit
操作日志 登录日志 / 操作日志 / 回调日志 / 系统操作日志 / audit + security-logs
API 调试 API Debug / API 日志 / API 用量 / API 平台 / llm-call-logs
灰度发布 Canary / 灰度规则 / A/B 测试 / canary + ab-tests
i18n 仪表盘 i18n-dashboard 翻译进度可视化
访问追踪 visit-tracking + telemetry + behavior
告警监控 Alertmanager + noise-rules 噪音抑制

E. 工程基础设施(面向运维与架构师)

E1. 安全与合规

维度 实现
认证 JWT HS256 + token-family 旋转(防盗用)+ refresh token 黑名单
SSO 单点登录 OAuth 2.0 + PKCE / Apple / Google / SSO 中转登录 / auth-sso + auth-identity
限流 全局 100/min,auth login/register 10/min,分层 rate-limit
加密 AES-256-GCM 加密 credentials(OSS + 教育 + 发布平台 + OAuth private keys)
密码 bcryptjs 哈希(member 表 SHA256 兼容旧 Java 数据)
数据脱敏 password / passwordHash 字段在 API 响应中解构剥离
GDPR 数据导出 / 数据删除 / 数据可携 / gdpr 路由
敏感词 敏感词过滤 / 内容审核 / admin-sensitive-words + sensitive-words schema
审计日志 登录日志 / 操作日志 / 系统操作日志 / 审计追溯 / audit + security-logs
事务安全 DB 事务化:order 支付/退款 + social tag + gamification 积分 + chat 清空
行锁 .for('update') 行锁防 TOCTOU 竞态
CSRF @fastify/csrf-protection 双 token 模式
XSS sanitizer 绕过检测脚本守门(pre-commit 第 6 项)
API key 泄露 check-api-key-leak.mjs 守门(pre-commit 第 1 项)
RBAC roleId >= 1 才能访问 admin 路由,plugin-level preHandler 统一鉴权 + data-scope 5 级
工作空间权限 3 模式 + 7 端点运行时拦截 + 60s 审计超时 + workspace-ai-tasks
多租户 租户隔离 + 组织 + 部门 + 菜单权限 + tenant-router + RLS(Row Level Security)
OAuth 私钥 oauth-private-keys schema 加密存储
验证码 auth-codes + captcha schema
2FA user-auth-info schema 支持

E2. 数据库与共享包

  • 单库设计:PostgreSQL 15,单库 ihui,通过 schema 隔离业务域
  • 340 表:100 个 schema 模块文件,覆盖 30+ 业务域
  • 144 迁移:packages/database/drizzle/,drizzle-kit generate 生成 + 手动增量(实际 144 迁移文件,含 pgvector / 知识图谱 / RLS 多租户隔离等关键迁移)
  • 7 步幂等 seed:packages/database/seed/,模式化 + 容错隔离
  • 行级安全:RLS(Row Level Security)在关键字段启用,多租户隔离
  • 读副本:read-replica + tenant-router 路由查询
  • 类型安全:Drizzle ORM 0.38,TypeScript strict 模式,端到端类型推导
  • 12 共享包:packages/ 下 13 个 TypeScript 包,跨端复用

E3. 国际化(5 语言 parity)

5 语言 parity(键集合 99.7% 一致(5 语言差 1-2 key,守门脚本持续校验)),由 4 守门脚本 + 19 i18n 工具链保证质量:

语言 文件 守门
zh-CN apps/web/messages/zh-CN.json 基准语言
zh-TW apps/web/messages/zh-TW.json opencc 字形转换检测简体字残留(阻塞)
en apps/web/messages/en.json 破碎机翻英文检测(阻塞)
ko apps/web/messages/ko.json 字符范围检测中文残留(阻塞)
ja apps/web/messages/ja.json 中文残留检测(warn-only,日文汉字词易误报)

21 i18n 工具链脚本(scripts/):apply-brand-glossary / apply-i18n-translations / apply-translation-fallback / audit-i18n-missing-evaluate / deep-i18n-audit / export-untranslated-i18n / fix-i18n-deep / fix-missing-i18n-keys / fix-zh-tw-simp / fix-zhtw-parity / generate-i18n / prune-orphan-i18n-namespaces / scan-hardcoded-zh / scan-i18n-zh-residue / scan-zh-tw-untranslated / sync-i18n-fixes / translate-i18n-batch / analyze-unique-i18n-values / verify-i18n / audit-i18n-unused-keys.mjs(无引用 key 审计 + --output-keys 完整列表导出) / cleanup-i18n-unused-keys.mjs(无引用 key 批量清理,5 语言同步)

品牌翻译策略:优先官方英文名(智谱清言 → Zhipu AI,百度文心 → Baidu ERNIE,火山引擎 → Volcengine 等),机器可读映射表见 scripts/brand-glossary.json。

E4. 工程守门(30+ pre-commit + post-commit + 11 迁移审计)

项目通过 23 个 pre-commit 钩子 + post-commit 自动 push + 11 迁移审计脚本杜绝协作事故:

# 脚本 用途
1 check-api-key-leak.mjs API key 泄露
2 check-i18n-keys.mjs i18n 键完整性
2b scan-i18n-zh-residue.mjs zh-TW zh-TW 简体字残留 (opencc 字形转换)
2c scan-i18n-zh-residue.mjs ko ko.json 中文残留 (字符范围检测)
2d scan-i18n-zh-residue.mjs ja ja.json 中文残留 (warn-only,不阻塞)
2e check-i18n-broken-en.mjs en.json 破碎机翻英文
3 check-db-schema-drift.mjs schema drift
4 check-stale-dist.mjs packages 陈旧 dist
4b check-dist-encoding.mjs packages/*/dist UTF-8 BOM 守门
4c check-api-client-utf8.mjs api-client 源码字节级 UTF-8 完整性
5 lint-staged eslint + prettier
6 check-sanitizer-bypass.mjs skipResponseSanitization
7 check-dedupe.mjs 依赖碎片化
8 check-api-routes.mjs 前后端路由一致性
9 check-safe-parse.mjs safeParse 静默忽略(warn-only)
10 openapi-check.mjs OpenAPI spec 存在性(informational)
11 check-rounded-full.mjs 容器圆角违规
12 check-delivery-report-consistency.mjs 交付报告一致性
13b check-project-plan-size.mjs PROJECT_PLAN.md 体积(<50KB)
13c check-project-plan-archive.mjs PROJECT_PLAN.md 已完成任务条目防误删
15 check-api-migration-completeness.mjs 迁移完整性
17 check-input-border-var.mjs CSS 颜色 token 嵌套(hsl(hsl(...)))
18 check-native-title-tooltip.mjs 原生 title tooltip 违规
19 check-staged-pollution.mjs staged 污染预警(warn-only,跨 ≥ 4 目录)
commit-msg check-commit-scope-consistency.mjs commit scope 一致性预警(warn-only,scope 与 staged 领域不匹配)
20 check-tailwind-class-conflict.mjs Tailwind class 冲突(模板字面量 BASE/BRANCH size)
21 check-multi-end-sync.mjs 多端同步守门(warn-only,单端未标注平台独占)
22 check-readme-sync.mjs README 同步守门(warn-only,功能代码改动但 README 未更新)
23 check-staged-files.mjs staged 文件清单打印(info-only)
24a check-sidebar-width-consistency.mjs 侧边栏宽度一致性(design-tokens vs sidebar.tsx)
24b check-port-registry.mjs 端口注册表守门(warn-only,非 88xx)
25 check-workspace-hygiene.mjs 项目外路径违规(blocking:项目外路径写入;warn:硬编码中文路径)
26 check-parent-pollution.mjs 项目父目录污染巡查(blocking:agent 在项目外直接创建文件)
30a check-commit-loss-guard.mjs Commit 丢失防护(blocking,AGENTS.md §22):reflog 50 步 reset 检测 + fsck 悬空 + lost-commit/ + backup/ tag 完整性(本地+远端+对象可达)+ sync-lost-commit-tags.mjs 自动化 push**
30b check-test-paths.mjs 测试目录命名守门(blocking,AGENTS.md §23):__tests__/ 被 .gitignore __* 静默忽略扫描 + .gitkeep 复核 + 隐藏/临时目录检测
30c check-cross-store-parity.mjs 跨端 storage-adapter 一致性守门(blocking,AGENTS.md §12):4 端(web/mobile-rn/miniapp-taro/extension)必需导出 + 共享 userPersistKey + partialize 不持久化 token
35 check-mypy.mjs mypy 类型检查守门(blocking,防 ai-service Python 类型回退):staged 涉及 apps/ai-service/**/*.py 时触发 cd apps/ai-service && mypy app --ignore-missing-imports,0 errors 才通过。背景:项目刚完成 mypy 全库清零(4 批次 256→0 errors,226 files)。跳过:HUSKY_SKIP_MYPY=1 git commit ...
16 条件 typecheck apps/web staged 时跑 typecheck
16b 条件 database build packages/database/src staged 时跑 build
16c 条件 RN global.css 同步 mobile-rn/global.css 或 tokens.css staged 时跑同步检查
16d 条件 miniapp-taro dist 清理提示 miniapp-taro/config 或 package.json staged 时输出清理提示(防 IDE 缓存混淆)
17-post git-push-guard.mjs(post-commit) 自动 push + 验证 local == remote(防遗漏)
5-post sync-lost-commit-tags.mjs(post-commit) commit 后自动 push 所有 lost-commit/* + backup/* tag 到 origin(AGENTS.md §22)

10 迁移审计脚本:audit-migration.mjs(4 合 1,--target=i18n|frontend-routes|db-fields|api-routes,2026-07-25 合并) / audit-migration-api-routes.mjs / audit-migration-db-schema.mjs / audit-migration-file-list.mjs / audit-multi-platform-sync.mjs / audit-edu-pages-sample-check.mjs / audit-remaining-evaluate.mjs / r76-full-audit.mjs / audit-i18n-unused-keys.mjs(无引用 key 审计 + --output-keys 完整列表导出,2026-07-25 立) / cleanup-i18n-unused-keys.mjs(无引用 key 批量清理,5 语言同步,2026-07-25 立)

9 PowerShell 启动脚本:dev-all.ps1 / dev-up.ps1 / dev-web.mjs / kill-dev-servers.ps1 / restart-dev-server.ps1 / fix-trae-workspace.ps1 / test-admin-e2e.ps1 / setup-token-refresh-task.ps1 / cleanup-external-junk.ps1 / cleanup-memory-topics.ps1

E5. 测试与性能

类型 框架 规模 命令
后端单元 Vitest 322 文件,5346 用例 pnpm --filter @ihui/api test
前端 E2E Playwright 17 spec 文件 pnpm test:e2e
AI 服务 pytest 13 文件,400+ 用例 cd apps/ai-service && pytest
CLI 单元 Vitest 13 文件 pnpm --filter @ihui/cli test
压测 Locust scripts/locustfile.py locust -f scripts/locustfile.py
性能预算 Lighthouse CI apps/web/lighthouserc.json CI 自动跑
未使用代码 Knip knip.jsonc + CI workflow pnpm knip
全量验证 turbo 22 tasks pnpm turbo typecheck lint test

测试策略:Fastify inject 模式(不监听端口)+ Mock 数据库层 + 覆盖 auth / billing / content / success-paths / business-logic / edge-cases。

快速开始

环境要求

工具 版本 说明
Node.js >=20.10.0 LTS 20.x,推荐 nvm use
pnpm >=9.0.0 项目固定 [email protected],corepack enable 自动激活
Python 3.12+ 仅 apps/ai-service 需要
PostgreSQL 15+ compose 用 postgres:15-alpine
Redis 7+ compose 用 redis:7-alpine
Docker 24+ + Compose v2 可选,推荐用于一键启动
Git 2.40+ core.autocrlf=false(项目强制 LF)

一键启动(Docker)

# 1. 克隆
git clone https://github.com/IHUI-INF-AI/IHUI-AI.git IHUI-AI && cd IHUI-AI

# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env,填入 JWT_SECRET / DB_PASSWORD / CREDENTIALS_ENCRYPTION_KEY 等

# 3. 一键启动全栈(7 业务 + 7 监控 = 14 服务)
docker compose up -d

服务访问地址:

服务 URL 说明
Web http://localhost:3000 Next.js 前端
API http://localhost:8802/api/health Fastify 后端健康检查
Worker http://localhost:8830 BullMQ 异步任务进程
AI 服务 http://localhost:8803/health FastAPI AI 服务健康检查
Grafana http://localhost:8816 默认账号 admin / 修改密码(21 仪表盘自动 provision)
Prometheus http://localhost:9091 指标采集
Jaeger UI http://localhost:8814 分布式追踪
Loki http://localhost:8818 日志聚合
Alertmanager http://localhost:9093 告警路由

开发模式(本地)

# 1. 安装
corepack enable && corepack prepare [email protected] --activate
pnpm install

# 2. 启动数据库 + Redis
docker compose up -d db redis

# 3. 迁移 + 校验 + 种子
pnpm --filter @ihui/database db:migrate
pnpm --filter @ihui/database db:check
pnpm --filter @ihui/database seed          # 7 步幂等 seed

# 4. 一键启动所有 apps(turbo 并行)
pnpm dev
# 或单独启动:
# pnpm --filter @ihui/api run dev          # 后端 :3002
# pnpm --filter @ihui/web run dev          # 前端 :3001
# cd apps/ai-service && uv sync && uvicorn app.main:app --reload --port 3003

# 5. 全量验证(typecheck + lint + test)
pnpm turbo build typecheck lint test

Windows 一键启动(9 PowerShell 脚本)

.\scripts\dev-up.ps1                    # 启动 web + api + ai-service + 数据库 + Redis
.\scripts\dev-all.ps1                   # 仅启动 dev server(数据库已在跑)
.\scripts\dev-web.mjs                   # 仅启动 web
.\scripts\kill-dev-servers.ps1          # 停止所有 dev server
.\scripts\restart-dev-server.ps1        # 重启 dev server
.\scripts\test-admin-e2e.ps1            # admin E2E 测试
.\scripts\setup-token-refresh-task.ps1  # 配置 token 刷新定时任务
.\scripts\cleanup-external-junk.ps1     # 清理外部垃圾文件
.\scripts\cleanup-memory-topics.ps1     # 清理 memory topics

API 与协议

REST API(1300+ 端点)

服务 端点数 前缀 路由文件数 覆盖域
apps/api ~1080 /api + /api/admin 95+ 30+ 业务域(auth/users/billing/content/chat/teams/workspace/agents/coze/oss/order/vip/exam/learn/live/news/topic/search/drama/stock/gdpr/rbac/tenant/community/edu/payment/wallet/point/ranking/distribution/developer/workflows/business-card/customer-service 等)
apps/ai-service ~55 /api 12 routers a2a(5)/ agents(9)/ health(4)/ llm(2)/ mcp(10)/ tools(3)/ personas(4)/ voice_stt(3)/ self_media(6)/ publish(8)/ agent_runtime(6)/ legacy

统一响应格式:

// 成功: { code: 0, message: 'success', data: T }
// 错误: { code: number, message: string }
// 由共享 utils/response.ts 的 success()/error() 生成

认证: JWT HS256 + token-family 旋转 + refresh 黑名单,access token 7 天有效期,所有端点通过 @ihui/auth 共享包统一签发/验证。

WebSocket 端点(12 个)

端点 用途
/ws/notifications 全局通知推送(多端同步,Redis Pub/Sub 广播)
/ws/room/:roomId 聊天室消息(多用户房间)
/ws/customer-service 客服会话(1 对 1)
/ws/payment/status/:orderNo 支付状态实时更新
/ws/broadcast 通用广播
/ws/agent/stream Agent 流式输出(步骤 / 工具调用 / 思考,interrupt/continue/cancel)
/ws/tts/stream TTS 流式合成(文本 → 音频,支持中断)
/ws/realtime/pcm 双向实时音频(ASR 输入 + TTS 输出,PCM16 16kHz)
/v1/ai/capabilities/ws/stream 通用 AI 能力流(代理到 AI 服务 SSE)
/ws/stock/stream 股票行情流
/ws/timbre/generate 音色克隆生成流
/ws/coze/chat Coze 对话流
/ws/live/chat 直播聊天室

所有 WS 端点通过 wsAuth(socket, token) 校验 JWT,支持心跳 ping/pong,多实例通过 Redis Pub/Sub 跨实例广播。

数据库

  • 单库设计:PostgreSQL 15,单库 ihui,通过 schema 隔离业务域
  • 340 表:100 个 schema 模块文件,覆盖 30+ 业务域
  • 144 迁移:packages/database/drizzle/,drizzle-kit generate 生成 + 手动增量(实际 144 迁移文件,含 pgvector / 知识图谱 / RLS 多租户隔离等关键迁移)
  • 7 步幂等 seed:packages/database/seed/,模式化 + 容错隔离
  • 行级安全:RLS(Row Level Security)在关键字段启用,多租户隔离
  • 读副本:read-replica + tenant-router 路由查询
  • 类型安全:Drizzle ORM 0.38,TypeScript strict 模式,端到端类型推导
  • 关键 schema 模块:users / auth-identity / oauth-private-keys / agents-extended / agent-commerce / ai-capabilities / ai-cost / learn(45 表)/ exam / certificate / content / news-crawler / self-media / publish-platform / community / order / billing / wechat-pay-contracts / refund-audit / point / wallet / funds / commission / member / teams / tenant / rbac / workspace-permissions / system / canary / ab-tests / live / customer-service / business-cards / stock / trader / developer / sdks / webhooks / workflow / projects / knowledge-base / knowledge-rag / search-contents / cli-provider-imports / email-logs / sensitive-words / audit / visit-tracking / behavior / analytics-events / gamification

可观测性

全栈可观测性,三支柱(指标 / 日志 / 追踪)+ 告警完整就绪:

指标(Prometheus + Grafana 21 仪表盘)

  • Prometheus(:9091):抓取 api /metrics + ai-service /metrics + node-exporter 主机指标 + alerts.yml 告警规则
  • Grafana(:3001):20 个仪表盘 JSON 自动 provision,包含:
# 仪表盘 用途
1 ihui-ai-overview 总览
2 ai-cost AI 成本
3 ai-latency AI 延迟
4 alert_history 告警历史
5 auth-security 认证安全
6 bullmq 队列健康
7 business-funnel 业务漏斗
8 cache 缓存命中
9 exam-usage 考试使用率
10 hls HLS 流媒体
11 jaeger 追踪
12 live-room 直播间
13 monitor_health 监控健康
14 nginx Nginx
15 oss-storage OSS 存储
16 payment-flow 支付流
17 pg_deploy PostgreSQL 部署
18 postgresql PostgreSQL
19 redis-cluster Redis 集群
20 tenant-usage 租户使用
21 ws WebSocket
  • Node Exporter(:8817):主机 CPU / 内存 / 磁盘 / 网络指标

日志(Loki + Promtail)

  • Loki(:8818):日志聚合后端
  • Promtail:自动发现带 logging=promtail 标签的 Docker 容器,采集 Docker + Nginx + API 应用日志

追踪(OpenTelemetry + Jaeger)

  • OpenTelemetry Collector(:8813):接收 OTLP 追踪 / 指标,导出到 Jaeger + Prometheus
  • Jaeger UI(:8814):分布式追踪可视化,API ↔ AI 服务 ↔ 数据库全链路

告警(Alertmanager + noise-rules)

  • Alertmanager(:9093):告警路由 + 噪音抑制
  • monitoring/alertmanager/noise-rules.yml:告警噪音抑制规则(单一源,旧根目录副本已合并)

健康检查

端点 用途
GET /api/health 后端综合健康(DB + Redis 探针)
GET /api/health/live Liveness
GET /api/health/ready Readiness
GET /health AI 服务健康检查

安全设计

维度 实现
认证 JWT HS256 + token-family 旋转(防盗用)+ refresh token 黑名单
SSO OAuth 2.0 + PKCE / Apple / Google / SSO 中转登录
限流 全局 100/min,auth login/register 10/min,分层 rate-limit
加密 AES-256-GCM 加密 credentials(OSS 驱动凭证 + 教育设置凭证 + 发布平台账号 + OAuth 私钥)
密码 argon2id 哈希(OWASP 2023 推荐,抗 GPU/ASIC)+ bcrypt 透明升级 + 旧 SHA256 兼容
数据脱敏 password / passwordHash 字段在 API 响应中解构剥离
GDPR 数据导出 / 删除 / 可携 / gdpr 路由
敏感词 敏感词过滤 + 内容审核 + admin-sensitive-words
审计日志 登录日志 / 操作日志 / 系统操作日志 / 审计追溯
HMAC 链审计 防篡改链式哈希日志(currentHash = HMAC(prevHash + ...)) + SIEM 导出(CEF/LEEF/JSON)
事务安全 DB 事务化:order 支付/退款 + social tag + gamification 积分 + chat 清空
行锁 .for('update') 行锁防 TOCTOU 竞态
CSRF @fastify/csrf-protection 双 token 模式
XSS sanitizer 绕过检测脚本守门(pre-commit 第 6 项)
API key 泄露 check-api-key-leak.mjs 守门(pre-commit 第 1 项)
RBAC roleId >= 1 才能访问 admin 路由,plugin-level preHandler 统一鉴权 + data-scope 5 级
工作空间权限 3 模式 + 7 端点运行时拦截 + 60s 审计超时 + 1h 高风险自动撤销 + 首启确认弹窗
多租户 租户隔离 + 组织 + 部门 + 菜单权限 + tenant-router + RLS
OAuth 私钥 oauth-private-keys schema 加密存储
2FA/MFA TOTP RFC 6238 + 备份恢复码 + 设备指纹 + 信任设备管理
验证码 auth-codes + captcha schema + SVG 图形挑战 + 数学后备
mTLS 双向证书认证(高敏感路由要求客户端证书)+ 路由级 CN 白名单
零信任 5 维度策略评估(身份/设备/网络/资源敏感度/时间窗)+ allow/deny/challenge 决策
网络分段 IP 分类(内网/公网/黑名单)+ 路由级访问策略 + CIDR 匹配
风控引擎 5 维度风险评分(IP/设备/时间/频率/UA)+ 自动决策 allow/challenge/deny
异常检测 6 维度行为分析(频率/时间分布/地理/设备突变/扫描模式/基线)+ Welford 在线基线
反自动化 IP/用户双轨限流 + 扫描器模式即时封禁 + CAPTCHA 挑战 + 机器人 UA 检测
IP 信誉 黑名单 + TOR/代理/数据中心段识别 + 历史异常计数 + 30 天 TTL
服务间认证 mTLS + 短期 JWT(5min)+ 服务白名单 + 常量时间比较防 timing attack

国安级安全矩阵(2026-07-24 立)

E1-E5 五层防御体系,从密码学到运行时全链路防护:

层级 模块 关键能力 API 端点
E1 密码学 argon2id + bcrypt 透明迁移 OWASP 2023 推荐,抗 GPU/ASIC 爆破 内置(login/register/reset)
E2 MFA/设备 TOTP + 设备指纹 + 风险评分 RFC 6238 ±1 窗口 + 6 请求头指纹 + 5 维度评分 /api/mfa/*
E3 审计链 HMAC-SHA256 链 + CEF/LEEF 防篡改链式哈希 + SIEM 三格式导出 /api/admin/audit-logs/*
E4 零信任 mTLS + 网络分段 + 服务间认证 双向证书 + 5 维度策略评估 + CIDR 黑名单 插件级 + 路由级配置
E5 反自动化 异常检测 + CAPTCHA + IP 信誉 6 维度行为分析 + 扫描器即时封禁 /api/security/*

Admin 安全仪表盘(2026-07-24):3 个管理后台页面可视化安全态势:

  • /admin/security/threat-dashboard — 国安级威胁监控(30s 自动刷新,统计卡 + 监控 IP + 最近封禁)
  • /admin/security/ip-reputation — IP 信誉查询(评分 + 风险原因 + 手动封禁/解封)
  • /admin/security/anomalies — 异常事件列表(IP/分数过滤 + 分页 + 维度详情展开)

G:\ 根目录实时守门服务(2026-07-24 立;v2.0 白名单优先 2026-07-24 升级)

FileSystemWatcher 实时监控 G:\ 根目录,v2.0 白名单优先模式 — 任何不在白名单且非系统目录的目录/文件创建后约 110-222ms 内自动删除,从被动清理升级为主动实时阻止,彻底消除 v1.0 黑名单模式的盲区(如 guardian-test-allowed 不在黑名单被保留)。

组件:

安装(开机自启):

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File g:\IHUI-AI\scripts\install-g-root-guardian.ps1

状态查询:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File g:\IHUI-AI\scripts\g-root-guardian-status.ps1

卸载:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File g:\IHUI-AI\scripts\uninstall-g-root-guardian.ps1

v2.0 白名单优先模式(5 层判定逻辑):

  1. systemProtected → ALLOWED(系统目录,永不删除:$RECYCLE.BIN / System Volume Information / Users / Windows 等 8 个)
  2. allowlist → ALLOWED(用户合法项目/工具:IHUI-AI / QoderCN / Trae CN / 微信web开发者工具 等 14 个 + tools 通配符)
  3. blacklist → BLOCKED(已知垃圾:platforms / iconengines / Qt5*.dll 等 17 目录/23 文件/10 通配符)
  4. heuristic → BLOCKED(垃圾特征签名:guardian-test-* / test-* / tmp_* / search_*.ps1 等 7 目录签名/14 文件签名)
  5. 否则 → BLOCKED:unknown(未知项,删除)— v2.0 核心改动,彻底消除 v1.0 盲区

实测验证(v2.0):guardian-test-allowed 114ms 删除 / platforms 110ms 删除 / unknown-random-dir-xyz 222ms 删除 / Qt5Core.dll 106ms 删除 / IHUI-AI 保留。

日志:.trae-cn/tmp/g-root-guardian.log(1MB 自动轮转为 .bak,格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss [BLOCKED|ALLOWED|ERROR|STARTED|STOPPED] <path> (<reason>))。

根治意义:从被动清理(cleanup-external-junk.ps1)→ v1.0 主动实时阻止(黑名单模式,有盲区)→ v2.0 白名单优先(allowlist-first,未知项也删除),用户无需干预,任何垃圾(已知或未知)创建的瞬间就被删除,等同于"不允许往这放垃圾文件夹"。

工程守门(23 个 pre-commit 钩子)

项目通过 23 个 pre-commit 钩子 + post-commit 自动 push + 11 迁移审计 + 9 PowerShell 启动脚本杜绝协作事故:

详细清单见 核心能力 E4 节。

🛡️ Commit 丢失防护(AGENTS.md §22 强化,2026-07-26)

多 agent 并行环境下,git reset HEAD~ 可能把整个 commit 链一并丢弃(2026-07-25 真实事故:丢失 3 个 commit)。本项目建立 4 道防护:

  1. pre-commit blocking 检查(第 30a 项):scripts/check-commit-loss-guard.mjs --blocking --filter-stash
    • reflog 最近 50 步 reset 检测
    • fsck 悬空 commit 检测 + tag 备份核对
    • 远程 tag 完整性(对比 origin)
    • tag 对象可达性(annotated tag 的 commit object)
  2. post-commit 自动 tag 同步:scripts/sync-lost-commit-tags.mjs --auto-push
    • commit 后立即 push 所有 lost-commit/* + backup/* tag 到 origin
    • 防止本地 git gc 清理后无远端备份
  3. 手动恢复:pnpm tag:sync:fetch 从 origin 拉回所有 lost-commit/backup tag
  4. 完整档案:docs/lost-commit-archive.md 永久记录每个 lost commit 的 hash / subject / 改动文件 / 重做 commit / tag 状态

触发背景:2026-07-25 reflog 记录 6 次 git reset HEAD~ 丢失 3 个 commit(15b984f90 P0 安全债 + 5ef36e59d / b120c6e20 sidebar 折叠按钮 x2);2026-07-26 本地 tag 被 git gc 清理事故。

工程质量证据(反驳"AI 生成代码三通病")

为什么写这一段:有外部 AI 评测在未审阅代码的情况下,基于"AI 生成项目的普遍特征"猜测本项目存在三个通病——① 代码冗余度高 ② 边界条件处理不足 ③ 深层业务逻辑连贯性弱。我们用真实证据回应这些猜测,而非口头反驳。

通病 ① 代码冗余度高 → 实际:Knip + dedupe + 21 钩子守门

机制 文件 作用
Knip 未使用代码检测 knip.jsonc + .github/workflows/knip.yml CI 守门,任何 export 未被引用 → CI fail
依赖碎片化检测 scripts/check-dedupe.mjs(pre-commit 第 7 项) 检测重复依赖版本,统一对齐
Tailwind class 冲突检测 scripts/check-tailwind-class-conflict.mjs(pre-commit 第 20 项) 检测模板字面量 BASE/BRANCH size 冲突
staged 污染预警 scripts/check-staged-pollution.mjs(pre-commit 第 19 项) 检测跨 ≥4 目录的 staged 改动
commit scope 一致性预警 scripts/check-commit-scope-consistency.mjs(commit-msg hook) 检测 scope 与 staged 文件领域不匹配(防 git add -A 污染)

通病 ② 边界条件处理不足 → 实际:237 API 测试 + 63 e2e + 微服务工程模式

机制 证据
API 单元测试 237 个 .test.ts 文件(apps/api/tests/),覆盖 auth/billing/order/vip/wallet/alipay/crypto/csrf/outbox 等核心路径
E2E 测试 63 个 .spec.ts 文件(apps/web/e2e/),覆盖 admin/ai-chat/auth-2fa/community/education/orders/payment/plaza/pwa/security/seo/workspace 等 17 个业务域
AI 服务测试 pytest 测试套件(apps/ai-service/tests/),含 test_business_flow_integration.py 业务流程集成测试 + test_langgraph_service.py 编排逻辑测试
微服务容错模式 Outbox 事务性发件箱 + Refund DLQ 退款死信队列 + Circuit Breaker 断路器 + IDOR 防护 + WS Dedup 消息去重
支付闭环测试 apps/api/tests/alipay.test.ts + billing.test.ts + order.test.ts + wallet.test.ts 覆盖支付/退款/对账/钱包事务

通病 ③ 深层业务逻辑连贯性弱 → 实际:复杂业务流程有完整链路

业务流程 关键代码 测试
支付闭环 createOrder → completeOrderWithSaga → 支付回调 → VIP 开通 → 钱包入账 → 积分发放 → 退款死信队列 apps/api/tests/order.test.ts + billing.test.ts
AI 教育全栈 课程报名 → 章节追踪 → 作业批改(gradeSubjectiveAnswers 主观题人工批改 + 客观题自动评分)→ 错题本 → 直播回放复习 → 证书发放 apps/api/tests/exam.test.ts + learn.test.ts
LangGraph 工作流 langgraph_service.py StateGraph(plan → execute → summarize)+ koubo_workflow.py 10+ tools + agent_orchestrator.py 多 Agent 协作 apps/ai-service/tests/test_langgraph_service.py
多租户权限 RBAC 5 级 + data-scope 5 级 + RLS 行级安全 + workspace 3 模式 + 7 端点运行时拦截 + 60s 审计超时 apps/api/tests/rbac.test.ts
AI 流式输出 SSE(Agent 流式)+ WebSocket(聊天室 / 多模型流式)+ REST 三协议分层 + WS Dedup 消息去重 apps/api/tests/chat.test.ts

AI 编程协作声明

本项目使用 AI 编程智能体辅助开发(Claude Code / Codex / Cursor / Trae 等),但通过以下机制保证工程质量,不是"AI 自动生成无审查代码":

三重门禁(每行代码必须通过)

  1. 写代码前:AGENTS.md 21 节强制规则 + §11 多 Subagent 并行开发任务分配格式 + §9 全端连通强制
  2. 写代码中:§17 样式改动强制 browser_use 验证 + §19 UI 改动交付前自验 4 状态截图 + §14 Agent 自主验证
  3. 写代码后:pnpm turbo build typecheck lint test 全量验证 + 30+ pre-commit 钩子 + pre-push typecheck 闸门 + post-commit 自动 push + git-push-guard 验证

AI 生成代码的针对性反制

AI 代码通病 本项目反制机制
代码冗余 Knip CI 守门 + check-dedupe + check-tailwind-class-conflict
边界条件缺失 237 API 测试 + 63 e2e + pytest 集成测试 + 微服务容错模式
业务逻辑断裂 业务流程集成测试(test_business_flow_integration.py)+ saga 事务模式 + outbox 事务发件箱
类型安全漏洞 TypeScript strict + Zod 端到端校验 + @ihui/types 跨端契约
文档与代码 drift §13 文件修改持久化强制 Read 验证 + check-project-plan-archive 守门
风格不一致 ESLint + Prettier + 30+ pre-commit 钩子 + check-rounded-full / check-i18n-keys / check-api-routes 等
协作事故 §12 多会话并行规则 + §16 push 阶段跨 Agent 改动保护 + git-push-guard + post-commit 自动 push

客观承认的不足

我们不否认以下事实,并将其作为后续优化方向:

  • 5 端(desktop / extension / mobile-rn / miniapp-taro / cli)完成度低于 web/api/ai-service,核心场景已通但业务页面覆盖度不足(见项目状态矩阵)
  • 开源社区生态刚起步,贡献者数量、Issue 沉淀、最佳实践远不如 LangChain / Dify / Claude Code 等成熟项目

测试

详细测试矩阵见 核心能力 E5 节。

部署

Docker Compose(推荐)

# 配置 .env.production
cp .env.production.example .env.production
# 编辑 JWT_SECRET / DB_PASSWORD / CREDENTIALS_ENCRYPTION_KEY / 微信支付证书 / SMTP 等

# 一键启动(7 业务 + 7 监控 = 14 服务)
docker compose up -d

服务清单(14 服务):

类型 服务 端口 用途
业务 api 8802 Fastify 后端
业务 worker 8830 BullMQ 独立 worker 进程
业务 web 8801 Next.js 前端(static export,A 套壳架构)
业务 ai-service 8803 FastAPI AI 服务
业务 db 8810 PostgreSQL 15
业务 redis 8811 Redis 7
业务 migrate - 一次性迁移服务(完成后退出)
监控 jaeger 8814 分布式追踪 UI
监控 otel-collector 8813 OpenTelemetry Collector
监控 prometheus 9091 指标采集
监控 grafana 8816 可视化(21 仪表盘)
监控 node-exporter 8817 主机指标
监控 loki 8818 日志聚合
监控 promtail - 日志采集

端口管理规则

本项目所有服务统一使用 88xx 端口段,避免与系统服务冲突:

端口段 用途 说明
8801-8809 八端应用服务 Web / API / AI Service / Taro H5 / Metro / Desktop 等
8810-8819 基础设施 PostgreSQL(8810)/ Redis(8811)/ OTel(8812-8813)/ Jaeger(8814)/ Prometheus(8815)/ Grafana(8816)/ Node Exporter(8817)/ Loki(8818)
8820-8829 辅助工具 Storybook(8820)等开发辅助工具
8830-8839 SaaS 部署 Admin API(8830)等 SaaS 化部署服务

生产部署

详见 DEPLOYMENT_RUNBOOK.md — 蓝绿部署 / 镜像 tag 切换 / Nginx upstream 切换 / 数据库备份恢复 / 证书续期 / 健康检查 / 回滚。

# 部署前 10 项硬性门禁自检
node scripts/pre-deploy.mjs

# PostgreSQL 备份
node apps/api/scripts/pg-backup.mjs

# 健康检查
./deploy/scripts/health-check.sh

# 回滚
./deploy/scripts/rollback.sh

# 证书续期(deploy/cron/cert-renew.cron 自动调度)
./deploy/cron/cert-renew.sh

# GitHub Actions secrets 批量配置
./deploy/setup-github-secrets.sh

IaC 决策

本架构选用 Docker Compose + GitHub Actions 而非 K8s + Helm + ArgoCD,理由:

  • 单 VM 即可部署,运维门槛低
  • 无控制平面开销,资源利用率高
  • 部署速度 10-30s(K8s 30s-2min)
  • 适用规模 ≤ 5 服务 / 单团队 / 单集群

何时迁移 K8s:业务服务 > 10 / 跨可用区多活 / 单 VM 资源触顶 / 需要 HPA 自动伸缩 / 多租户 namespace 级别隔离。所有 Dockerfile 可直接复用为 K8s 容器镜像,迁移路径已预留。

CI 工作流(2026-07-26 新增)

Workflow 触发条件 失败阻塞
i18n-dead-key-audit.yml PR 改 i18n 字典 / web/src / miniapp-taro/src / cli/src / 扫描脚本 是(死 key > 0 → exit 1)
ci.yml PR 推 main / develop 是
build.yml tag 推送 / main 合并 是(构建产物)
e2e.yml PR 标 e2e 标签 是(Playwright)
knip.yml PR 改源码 是(未使用代码)

i18n-dead-key-audit 流程:scripts/scan-dead-i18n-keys.mjs --target web(默认)→ 扫描 apps/web/src + apps/web/app + apps/miniapp-taro/src + apps/cli/src + apps/mobile-rn/src 找代码未引用的 zh-CN 声明 → 写报告到 .trae-cn/tmp/i18n-dead-keys-YYYY-MM-DD.md(artifact)→ 死 key > 0 → exit 1 → PR 阻塞。

国际化

5 语言 parity(键集合 99.7% 一致(5 语言差 1-2 key,守门脚本持续校验)),由 4 守门脚本 + 19 i18n 工具链保证质量:

详细清单见 核心能力 E3 节。

I18n 治理(2026-07-26 新增)

5 语言 i18n 通过 scripts/scan-dead-i18n-keys.mjs 系列自动审计,死 key 比例从 43.1% 降至 0.0%(已清零)。

  • 基准语言:packages/i18n/messages/web/zh-CN.json(10,174 leaf key,5 语言同步)
  • 多端字典目录:packages/i18n/messages/{web,extension,miniapp-taro,mobile-rn,shared}/ 5 端独立字典,各 5 语言文件
  • 扫描工具:
    • scripts/scan-dead-i18n-keys.mjs --target {web|miniapp-taro|mobile-rn|extension}(主入口,默认 --target web 跨端共享)
    • scripts/scan-extension-dead-i18n-keys.mjs(extension 端独立)
    • scripts/scan-miniapp-taro-dead-i18n-keys.mjs(miniapp-taro 端独立)
    • scripts/scan-mobile-rn-dead-i18n-keys.mjs(mobile-rn 端独立)
    • scripts/scan-desktop-dead-i18n-keys.mjs(desktop 端独立)
  • CI 集成:.github/workflows/i18n-dead-key-audit.yml(PR 触发,失败即阻塞)
  • AI 翻译流水线:pnpm i18n:apply(从 zh-CN 差异 → 4 语言补全,parity 校验,brand-glossary 约束)
  • 死 key 审计:node scripts/scan-dead-i18n-keys.mjs --dry-run 一键查看本端死 key 清单(终端输出统计 + .trae-cn/tmp/i18n-dead-keys-YYYY-MM-DD.md 报告)

LLM Provider 字典化(2026-07-26 阶段 2 完成)

LLM provider 字段从扁平 *_api_key 格式升级为 Pydantic 强类型 ProviderConfig + JSON 配置(24+7 provider 统一管理)。

  • 设计文档:docs/llm-provider-dict-design.md(7 章节,3 阶段实施路线)
  • 运行时强类型:apps/ai-service/app/core/provider_config.py(ProviderConfig Pydantic 模型,字段校验 + 默认值 + 类型提示)
  • 配置格式:LLM_PROVIDERS_JSON='{"openai":{...},"anthropic":{...},"deepseek":{...},...}'(环境变量或 llm_providers.json 文件,统一管理 base_url / api_key / models / proxy / timeout)
  • 迁移工具:scripts/migrate-llm-providers.mjs(从扁平 *_api_key 字段 → JSON 字典格式,支持 --dry-run 预览)
  • 测试:apps/ai-service/tests/test_provider_config.py(36+ 单测,覆盖字段校验 / 环境变量解析 / 迁移一致性)
  • 向后兼容:1 版本 deprecation 期,旧 *_api_key 字段仍可工作(运行时自动 fallback 到 JSON 配置)

LLM 字典化闭环 PoC(2026-07-26 G1+G2 完成)

把"LLM 字典化"从 provider 字段层面推进到 subagent 长任务与 结构化输出两个层面,PoC 已落地。

G1 — 业务代号字典(apps/ai-service/app/core/prompt_dict.py)

把 IHUI-AI 8 端 + 通用 LLM/Agent 概念映射成短代号,序列化到 system prompt,让 subagent 长任务里反复使用短代号,减少 token 消耗 + 降低假阳性。

  • 字典规模:DOMAIN_ALIASES ≥20 条(覆盖 UI 组件 / 渲染方式 / 端 / 模块 / 数据形态 5 类)
  • 注入入口:project_memory.build_system_prompt() 自动把 ## 业务代号字典 段拼接到 system prompt 头部
  • 调用方:persona_registry.build_persona_system_prompt() 透传 5 个 persona,所有走 persona 的 LLM 调用自动获得代号字典
  • 测试:tests/test_prompt_dict.py(9 单测,全绿)+ tests/test_project_memory.py 新增注入验证(19 单测,全绿)

G2 — LLM 自由输出统一 JSON Schema(llm_gateway.structured_completion)

强制 LLM 返回符合 JSON Schema 的结构化输出,替代松散的"prompt 里写'请输出 JSON'+ 后置正则解析"路径。

  • 核心 API:LLMGateway.structured_completion(messages, schema, model, schema_name, max_retries) → 解析后的 dict,或 error dict(由调用方降级)
  • 协议:走 OpenAI 原生 response_format: { type: "json_schema", json_schema: { name, schema, strict: true } }(LiteLLM 透传给各厂商)
  • 校验:required 字段 + additionalProperties: False 强制校验,失败自动 retry(默认 1 次)
  • 迁移调用点:spec_generator.split_tasks()(从 _call_llm + _parse_tasks_json 改为 structured_completion)+ 失败降级到 mechanical_split
  • 测试:tests/test_llm_gateway.py::TestStructuredCompletion*(15 单测,全绿,覆盖 Success/Validation/Error/Retry 四类)+ tests/test_spec_generator.py::TestSplitTasks(10 单测,全绿,验证迁移后等价)

G4 + G5 + G6 — 知识查询统一门面 + 生产调用点接入 + LTM 源接入

把三个独立的知识检索子系统聚合为一个统一入口,对应"LLM 字典化 4 场景"中的场景 3 记忆分离式字典化:模型只负责推理,外部知识统一查表,不与模型权重绑定。G4 完整迁移 + G5 生产调用点接入 + G6 LTM 源接入已落地,LLM 可通过 MCP 协议直接调用知识查询工具查完整三源(代码库 + RAG + 跨会话历史)。

G4 完整迁移(基础层):

  • 核心 API:knowledge_lookup(query, *, user_id, repo_id, session_id, top_k_per_source, source_priority, api_token) → KnowledgeLookupResult(hits, errors, duration_ms)
  • 三源并发:codebase_indexer(代码库 AST 切片 + embedding)+ rag_service.retrieve_only()(向量检索 + rerank,只取 retrieve 阶段,跳过 generate)+ long_term_memory(跨会话摘要),asyncio.gather(return_exceptions=True) 任一源失败不阻塞其他
  • 降级策略:IO 失败 → 错误记入 errors 字段,hits 返回空;user_id 为空自动跳过 long_term_memory(不报错);source_priority 不合法抛 ValueError
  • 统一格式:KnowledgeHit(source, score, content, raw),content 已格式化为 [codebase:function name] file:ls-le\n... / [rag:role] ts\n... / [long_term_memory] summary\n关键事实: ...,可直接注入 prompt
  • RAGService.retrieve_only() 公有 API:G4 完整迁移新增,替代 PoC 阶段的 _retrieve 私有调用。委托给 _retrieve(),无额外逻辑(§3 做减法)
  • AgentLoopV2 接入工厂(agent_tools.py):make_knowledge_lookup_tool(user_id, repo_id, session_id, top_k_per_source, source_priority, api_token) → ToolDefinition,调用方一行接入(闭包绑定参数,LLM 只控 query + top_k_per_source)

G5 生产调用点接入(MCP 工具注册表):

  • MCP 工具注册(mcp_server.py):新增 _tool_knowledge_lookup(arguments) 函数,注册到 _TOOLS(MCPTool schema)+ _TOOL_HANDLERS(handler 调度表),LLM 可通过 MCP 协议直接调 knowledge_lookup 工具
  • 不在 _ADMIN_ONLY_TOOLS:查询类工具,所有用户可用(类比 search_codebase),普通用户(user_role=0)和 admin(user_role>=1)均可调
  • LLM 可控参数:query(required string)+ top_k_per_source(optional int,1-20,默认 5)
  • 服务端注入(G6,2026-07-26):user_id/session_id 从 FastAPI request 上下文透传(routers/mcp.py 从 request.state.user_id,routers/llm.py 从 req.metadata.userId),call_tool 注入 __user_id/__session_id 到 arguments 副本(复用 __user_role 模式),_tool_knowledge_lookup 提取后传给 knowledge_lookup(user_id=...) 启用 long_term_memory 源(完整三源)。service 层(agent_loop/orchestrator/conversation)无 request 上下文,保持 None 跳过 LTM(不回归)
  • 服务端固定(安全):repo_id/api_token/source_priority 仍 None(用 knowledge_lookup 默认值)
  • 降级策略:空 query → ok=False;三源全失败 → ok=False + errors 透传;ValueError → ok=False;各源空结果(无 errors)→ ok=True(空结果不算失败)
  • top_k_per_source 防御性 clamp:LLM 传越界值(< 1 或 > 20)自动 clamp 到 1-20
  • hits 序列化:不含 raw 字段(避免 LLM 上下文冗长 + 防泄露),含 source / score(round 4 位)/ content
  • G5 测试:tests/test_mcp_server.py 新增 20 个测试(TestKnowledgeLookupToolRegistration 4 + TestKnowledgeLookupToolExecution 13 + TestKnowledgeLookupViaMCPServer 3),覆盖工具注册 / 权限矩阵 / 空查询 / 三源成功 / 全失败降级 / 空结果 / top_k 透传 + clamp / ValueError 降级 / hits 不含 raw / query strip / MCPServer.call_tool 调度

G6 LTM 源接入(2026-07-26,架构改动):

  • call_tool 签名扩展:MCPServer.call_tool(name, arguments, *, user_role, user_id, session_id),新增 user_id/session_id kwargs(可选,默认 None,向后兼容)
  • session context 注入:复用 Wave 8 的 __user_role 注入模式,在 arguments 副本里同时注入 __user_id/__session_id(LLM 不可控,从 FastAPI request 透传)
  • _tool_knowledge_lookup 改动:从 arguments 提取 __user_id/__session_id,传给 knowledge_lookup(user_id=..., session_id=...),启用 long_term_memory 源(此前 G5 固定 None 跳过 LTM)
  • 调用方:routers/mcp.py 从 request.state.user_id 拿(JWTAuthMiddleware 已注入),routers/llm.py 从 owner_uuid(req.metadata.userId)透传;service 层(agent_loop/orchestrator/conversation)无 request 上下文,保持 None 跳过 LTM(与 G5 旧行为一致,不回归)
  • 价值:把 knowledge_lookup 从"两源(codebase+RAG)"升级为"完整三源(+跨会话历史)",LLM 可查用户历史对话,实现"记忆分离式字典化"完整闭环
  • G6 测试:tests/test_mcp_server.py::TestKnowledgeLookupG6SessionContext 新增 6 个测试,覆盖 user_id 透传 / session_id 透传 / 默认 None 向后兼容 / 同时传两者 / 不污染 LLM 可控参数(query/top_k)/ _tool_knowledge_lookup 直接提取注入值

测试覆盖总览:G4+G5+G6 共 70 个新单测全绿(test_knowledge_lookup 25 + TestRetrieveOnly 5 + test_agent_tools 14 + test_mcp_server knowledge_lookup 20 + G6 session context 6),联合 211/211 全绿(test_mcp_server 全量 + test_knowledge_lookup + test_agent_tools)。

字典化四层能力对照

层级 内容 落地位置 状态
L1 数据层 24+7 LLM provider 字段字典化 provider_config.py + LLM_PROVIDERS_JSON ✅ 阶段 2
L2 业务代号 8 端 + UI 组件 + 模块短代号 prompt_dict.py + project_memory.py ✅ G1 PoC
L3 输出结构化 LLM 输出强 JSON Schema 约束 llm_gateway.structured_completion ✅ G2 PoC
L4 知识查询门面 三源并发统一查询 + 降级 + AgentLoopV2 工厂 + MCP 工具注册 + LTM 源接入 knowledge_lookup.py + agent_tools.py + rag.retrieve_only + mcp_server._tool_knowledge_lookup + mcp_server.call_tool(user_id/session_id 注入) ✅ G4+G5+G6 完整三源

FAQ

Q1:IHUI-AI 可以商用吗?

可以。项目采用 Apache License 2.0,允许自由使用、修改、分发、商业使用,无传染性。你可以基于它构建商业产品,无需开源你的业务代码。唯一要求:保留 LICENSE 与 copyright notice。

Q2:与 40+ 国际/国内对标产品(OpenAI ChatGPT / Dify / LangChain / RAGFlow / Coze / Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / Khan Academy / Stripe+Auth0 等)有何不同?

IHUI-AI 不是单一 AI 工具,而是开源 AI 商业级一体化基座,把以下 6 大类产品的能力整合在一个 Apache 2.0 仓库:

对标类别 代表产品 IHUI-AI 差异
通用 AI 对话 OpenAI ChatGPT / Anthropic Claude.ai / Google Gemini / Microsoft Copilot IHUI-AI 自托管 + 176 模型(不限 OpenAI)+ 带计费/教育/发布等业务
AI 应用开发平台 Dify / FastGPT / Langflow / RAGFlow / Flowise / Coze(扣子) IHUI-AI 多了 6 端、自研 CLI、完整商业闭环、AI 教育、14 平台发布
AI Agent 框架 LangChain / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI / AutoGPT / MetaGPT 那些是开发框架("造车零件"),IHUI-AI 是产品化基座("整车下线"),非技术团队也能用
AI 编程 CLI / IDE Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / Windsurf / Amazon Q / Cline / Aider IHUI-AI 的 CLI 不仅编程,还整合 AI 应用平台(对话/RAG/Agent/计费),且 Apache 2.0 开源,其他全部闭源
AI 教育平台 Khan Academy / Coursera / edX / Google 教育 AI IHUI-AI 的 AI 教育是开源全栈(课程/题库/考试/直播流媒体(SRS)/证书),可二次定制,那几个是闭源 SaaS
商业 SaaS 基座 Stripe / Auth0 / Clerk / Mailgun / SendGrid / Mixpanel / Amplitude / PostHog IHUI-AI 把支付/认证/邮件/分析全部预置,一站式集成 4-6 类 SaaS 能力,月省 $300+
多端框架 Tauri / Electron / Expo / React Native / Taro / WXT / Next.js IHUI-AI 把 8 端 + 12 共享包 + 共享 UI 一次性预置,而不是让开发者自己拼装

10 大差异化能力(开源生态中较为少见的同时组合):

  1. 8 端全覆盖(其他 AI 应用平台通常仅 1-2 端,Claude Code/Cursor 仅 1 端)
  2. LangGraph + MCP + A2A 三栈协同(其他项目一般最多单栈)
  3. 自研 CLI 21 命令 + 36 工具 + ACP Server + 24 源配置导入(在开源 AI 应用平台中较为少见)
  4. 完整计费订阅 + VIP + 钱包 + 积分 + 8 支付网关 + 退款 + 发票(在开源 AI 平台中较为少见)
  5. 14 平台一键发布 + 14 adapter + AES-256-GCM 凭证加密(在开源项目中较为少见)
  6. AI 教育全栈 + 学生端 12 子页 + 45 表 edu-full schema(在开源 AI 平台中较为少见)
  7. 企业级安全栈(RBAC + 多租户 + RLS + SSO + AES-256-GCM + JWT token-family + GDPR + 2FA + IDOR)(在开源 AI 平台中较为少见)
  8. 17 工程守门 + 11 迁移审计 + 9 PowerShell + post-commit 自动 push(在开源 AI 项目中较为少见)
  9. 三支柱可观测性 + 21 Grafana 仪表盘 + Alertmanager(在开源 AI 平台中较为少见)
  10. 5 语言 i18n parity + 4 守门脚本 + pgvector + 知识图谱 + 用户长期记忆(在开源 AI 项目中较为少见)

详见上方 项目定位、成本对比 与 与同类项目对比 章节。

核心差异化:你能找到比 IHUI-AI 更专的项目(RAGFlow 在 RAG 维度更深、Claude Code 在 CLI 维度更成熟、LangChain 在框架层更灵活、Khan Academy 在教育内容更丰富),但找不到比 IHUI-AI 更全的开源基座。

一句话总结:IHUI-AI = OpenAI ChatGPT(对话)+ Dify(应用编排)+ Claude Code(CLI)+ Khan Academy(教育)+ Stripe(支付)+ 蚁客(发布)的开源一体化集成方案。

Q3:需要哪些 LLM API Key 才能运行?

至少一个。最简启动只需 OpenAI API Key,即可体验完整对话能力。要使用全部功能,建议接入:

  • 国际:OpenAI + Anthropic Claude + Google Gemini
  • 国产:智谱 GLM + 通义千问 + DeepSeek + 豆包
  • 多模态:Stable Diffusion + 通义万相 + 腾讯混元 3D
  • 不想付费?AI 服务支持 stub 模式,无 API key 也能开发调试。
Q4:支持自托管吗?数据会被大厂窥探吗?

完全自托管。Docker Compose 一键启动后,所有数据(对话 / 知识库 / 用户 / 计费)存储在你自己的 PostgreSQL + Redis 中,LLM 调用走你自己的 API Key,凭证 AES-256-GCM 加密存储。没有任何外部数据回传,你拥有 100% 数据主权。

Q5:项目规模这么大,部署需要什么配置?

最小生产配置:4 核 CPU / 8GB 内存 / 50GB 磁盘 / 单 VM 即可。开发环境 2 核 4GB 够用。监控栈可选(关掉 Grafana / Loki / Jaeger 节省 1GB 内存)。详见 DEPLOYMENT_RUNBOOK.md。

Q6:如何贡献代码?需要什么水平?

欢迎任何水平的贡献者。从修文档错别字、提 Issue、写测试用例,到接入新模型、新发布平台、新端适配都欢迎。详见 贡献 章节。我们特别欢迎:新模型适配 / 新发布平台 / 新语言 / 新端适配 / AI 工作流模板 / 企业级能力 / 测试覆盖 / 文档改进 8 大方向。

Q7:为什么用 pnpm 而不是 npm / yarn?

pnpm 在 monorepo 场景下优势明显:严格的依赖隔离(防止幽灵依赖)+ 硬链接节省磁盘 + 工作空间协议 + 与 Turborepo 配合良好。项目固定 [email protected],corepack enable 自动激活,无需手动管理版本。

Q8:CLI 配置导入功能是什么?能导入哪些工具的配置?

提供 24 源一键导入功能,让你从其他 AI CLI / IDE 工具无缝切换到 IHUI-AI,无需重新配置 API Key / 模型 / 协议。导入入口位于 /settings/llm v2 header「导入 CLI 配置」按钮 → /settings/import 页面选择对应平台卡片。

24 源清单:

  • CLI 工具(6):cc-switch / codex++ / Claude / Codex / Gemini / Hermes
  • IDE 集成(5):Cursor / Windsurf / Cline / Aider / .env 通用文件
  • 桌面端(2):Codex Desktop / Claude Code Desktop
  • AI 平台(11):Trae / Trae Work / Qoder / Qoder Work / GitHub Copilot / Amazon Q / Continue / Tabnine / Cody / Zed / Google Antigravity

providerCode / apiFormat 智能推断(2026-07-22 修正,深度测试覆盖 230 用例):

  • apiFormat = "如何调用"(由 URL/接入点决定)
    • Cursor / Windsurf:URL 域名优先(如 anthropic.com → anthropic_messages),modelId 前缀兜底
    • Cline:cline.apiProvider 主导(如 anthropic → anthropic_messages)
    • .env / IDE 通用:由 prefix 默认值决定(如 ANTHROPIC_* → anthropic_messages)
  • providerCode = "调用谁"(由 modelId / apiProvider 决定)
    • modelId 前缀优先(claude-* → anthropic / gpt-* → openai / gemini-* → google / deepseek-* → deepseek / glm-* → zhipu / qwen-* → alibaba / ernie-* → baidu / doubao-* → bytedance)
    • baseUrl 域名兜底(api.openai.com → openai / api.anthropic.com → anthropic / generativelanguage.googleapis.com → google 等 20+ 厂商)
    • Cline 额外:apiProvider=anthropic/gemini 主导(避免与 apiFormat 不一致)
    • 兜底:custom

设计哲学:用户在 Cursor 配 api.openai.com + model=deepseek-coder → 实际用 DeepSeek 模型经 OpenAI 兼容代理接入 → apiFormat=openai_chat(用 OpenAI 协议调用)+ providerCode=deepseek(实际调的是 DeepSeek 模型),两者独立反映"调用协议"和"模型归属",不混淆。

详见 apps/api/src/services/cli-import/ 实现,测试覆盖 apps/api/tests/cli-import/(230 用例全绿)。

Q9:数据库为什么用 340 表?会不会过度设计?

340 表分布在 100 个 schema 文件,覆盖 30+ 业务域,每域平均 11 张表,密度合理。本项目是商业化生产级 AI 平台(智汇 AI 集团主平台),不是 demo,因此表结构按真实业务复杂度设计。如果你只用其中一部分功能(如仅 AI 对话),只需关注 chat / users / billing 三个 schema,其他表不影响运行。

Q10:20 个 Grafana 仪表盘会不会太重?

不会。21 仪表盘覆盖业务漏斗 / 支付流 / AI 成本延迟 / 考试使用率 / PostgreSQL / Redis / BullMQ / Nginx / HLS / 直播间 / 租户使用 / WebSocket / 认证安全等,每个仪表盘独立 provision,可按需启用。开发环境关掉 Grafana / Loki / Jaeger / Alertmanager 4 个监控容器,可节省 1GB 内存。

贡献

我们欢迎任何形式的贡献:Issue / PR / 文档改进 / Bug 修复 / 新功能 / 翻译 / 测试用例。

贡献流程

  1. Fork 仓库 → 创建分支 feat/your-feature 或 fix/your-bugfix
  2. 阅读规范:AGENTS.md(AI Agent 协作规范)+ docs/CONTRIBUTING.md(人类贡献指南)
  3. 本地开发:pnpm install && pnpm dev,遵守 23 项 pre-commit 守门
  4. 提交规范:Conventional Commits(feat: / fix: / docs: / chore: / test: / refactor:)
  5. 自验通过:pnpm turbo build typecheck lint test 全绿
  6. 提交 PR:描述清晰,关联 Issue,等待 review

行为准则

  • 尊重每一位贡献者,无论水平高低
  • 用代码说话,不用身份说话
  • 做减法优先,做加法谨慎 — 最小化代码,零冗余
  • 不创建冗余文件,不加 copyright/license header
  • 复用现有代码和模式,不重复造轮子

贡献方向

我们特别欢迎以下方向的贡献:

  • 新模型适配:接入更多 LLM 厂商(Replicate / Together AI / DeepInfra 等)
  • 新发布平台:接入更多内容发布平台(TikTok / Instagram / LinkedIn 等)
  • 新语言:新增 i18n locale(阿拉伯语 / 葡萄牙语 / 西班牙语等)
  • 新端适配:增强现有 8 端 + 新增端(鸿蒙 HarmonyOS / 鸿蒙 Next)
  • AI 工作流:贡献 LangGraph 工作流模板 / MCP 工具 / A2A Agent
  • 企业级能力:多租户隔离增强 / 审计日志完善 / SSO 集成(Okta / Keycloak)
  • 测试覆盖:增加边界用例 / E2E 场景 / 性能基准
  • 文档改进:更多使用教程 / 架构解析 / 最佳实践

文档导航

完整文档中心索引:docs/README.md(87 个文档,10 大分类:API / SDK / 集成 / 激励计划 / 入门 / 功能 / 用户 / 指南 / 企业服务 / 开发)

在线文档中心(运行时直读,统一文档入口)

工程文档同步到 Web 端「特性中心 → 文档」页面(/feature-center/documents),无需手动录入。旧 /docs SSG 页面已删除,所有文档统一从 /feature-center/documents 入口访问:

  • 后端 GET /api/feature-center/documents 合并 DB docs 表(published)+ docs/**/*.md 递归扫描文件(支持子目录),DB slug 优先去重
  • 后端 GET /api/feature-center/documents/*/content 通配符路由,支持子目录 slug(如 developer/api/chat),DB 优先 + 文件兜底,basename 防 ../ 路径遍历
  • 前端用 react-markdown + remark-gfm 直接渲染(替代 iframe,避免 X-Frame-Options: DENY 冲突)
  • 分类按钮从返回数据动态生成(10 大分类:API 参考 / SDK / 集成 / 激励计划 / 入门 / 功能 / 用户 / 指南 / 企业服务 / 开发)
  • 卡片含 format 标签(Markdown)+ excerpt 缩略预览(前 120 字符,自动剥离 markdown 语法)
  • 生产容器 Dockerfile.api 已 COPY docs/ ./docs,部署后即可访问
  • markdown 图片代理:后端 GET /api/feature-center/documents/asset/* 端点返回 docs/ 下的图片字节(png/jpg/gif/webp/svg),前端 ReactMarkdown 的 img 组件把相对路径 ./images/x.png 改写为 /api/feature-center/documents/asset/<dirBase>/images/x.png,使文档预览时图片可正常显示(权限与文档一致:子目录全公开,顶层需管理员)
  • markdown 内部链接导航:ReactMarkdown 的 a 组件拦截 .md 相对链接(./xxx.md / ../xxx.md / dir/xxx.md),通过 resolveMdLink() 基于 displaySlug 推导目标 slug(支持 ./ 同级、../ 上级回退、无前缀同级),点击时加载目标文档内容替换预览(不跳转 URL),支持"返回原文"按钮回退;外部 http(s) 链接正常新窗口打开
  • 预览 TOC 侧边栏:从 markdown ##/### 标题自动提取目录(extractToc),h2/h3 组件注入 id(slugifyHeading),TOC 项按层级缩进(level-2)*12px,点击 scrollIntoView({behavior:'smooth'}) 滚动定位,内容滚动时 onScroll 高亮当前可视标题(bg-primary/10 + text-primary);TOC 仅 md+ 屏幕显示,无标题时不渲染
  • 代码块增强(语言徽章 + 一键复制):重写 ReactMarkdown 的 pre 组件为 CodeBlock,顶部条显示语言徽章(从 className="language-xxx" 提取)+ "复制"按钮,点击调 navigator.clipboard.writeText 复制代码原文(extractText 递归拍平 ReactNode),复制成功后按钮文案变为"已复制"1.5s 后还原;inline <code> 不受影响(只重写 pre)
  • 阅读进度条:预览 modal 标题栏下方 2px 高 bg-primary 进度条,onScroll 计算 scrollTop / (scrollHeight - clientHeight) * 100 实时更新宽度(0-100%),切换文档时 useEffect 重置进度与 TOC 高亮
  • ESC 关闭预览:全局 keydown 监听 Escape 键,预览 modal 打开时按 ESC 立即关闭(previewId + navigatedSlug 双清空),符合模态交互习惯

权限分级(防越线):docs/**/*.md 按位置分两级:

  • 子目录文档全公开(developer/* / user/* / enterprise-service/*):用户指南、开发者 API 文档、企业服务白皮书等
  • 顶层文档仅白名单 20 篇公开:AI_LEADERBOARD / AI_SERVICE / API_REFERENCE / architecture / AUTHENTICATION / CHANGELOG / CLI / CONTRIBUTING / DATABASE / FAQ / I18N / MULTI_END / PACKAGES / PERFORMANCE / RELEASE / SDK / SECURITY / TESTING / TROUBLESHOOTING / UI_GUIDELINES
  • 顶层敏感文档仅管理员可见(14 篇,含生产环境/凭证/守门策略):CREDENTIAL_ROTATION_RUNBOOK / INCIDENTS / WECHAT_PAY_ACTIVATION_REPORT / GATEKEEPERS / DEPLOYMENT_RUNBOOK / MONITORING / DEVELOPMENT / LLM_SETUP / EMAIL_SETUP / PRODUCTION_INFRASTRUCTURE / port-management / INFRASTRUCTURE_DECISION / migration-audit-frontend / I18N-COMPLETION-PLAN

管理员登录后(roleId >= 1)可查看全部 87 篇工程文档 + 所有 published DB 文档,普通用户只能看子目录全公开 + 顶层白名单 20 篇。DB docs 表内容由管理员通过 /admin/docs 管理,不受文件白名单限制。

项目与架构

文档 说明
docs/architecture.md 系统架构总览(技术栈 / 数据库 / API 路由 / 启动流程 / 旧架构弃用)
docs/MULTI_END.md 多端架构(8 端矩阵 + 跨端链路 + 同步开发 + 14 平台发布矩阵)
docs/PACKAGES.md 共享包指南(13 个 @ihui/* 包 + 依赖关系 + 新增包流程)
docs/port-management.md 端口管理规则(8801-8899 端口注册表)
docs/INFRASTRUCTURE_DECISION.md 基础设施决策(Docker Compose vs K8s)
docs/PRODUCTION_INFRASTRUCTURE.md 生产基础设施规格

开发与测试

文档 说明
docs/DEVELOPMENT.md 本地开发指南(环境变量 / 启动 / 调试 / 脚本速查 / Windows 注意)
docs/TESTING.md 测试策略(8 层金字塔 + Vitest + pytest + Playwright + Locust + CI)
docs/CONTRIBUTING.md 贡献指南(环境搭建 / 代码规范 / 提交规范 / PR 流程)
docs/UI_GUIDELINES.md UI 设计规范(圆角 / 字体对齐 / 登录弹窗 / 组件库)
docs/PERFORMANCE.md 性能基线与优化(SLA / 压测 / 数据库 / 前端 / AI 服务)

API 与数据层

文档 说明
docs/API_REFERENCE.md API 完整参考(60+ 路由 + 12 WebSocket + SSE + 错误码 + 客户端示例)
docs/DATABASE.md 数据库设计(Drizzle / 340 表 / 迁移 / RLS / 种子 / 备份)
docs/AUTHENTICATION.md 认证授权(JWT / token-family / OAuth2 / 2FA / RBAC / 多租户 / WS 鉴权)

AI 服务

文档 说明
docs/AI_SERVICE.md AI 服务深度(6 Router + LangGraph + LiteLLM + MCP + A2A + 向量记忆)
docs/LLM_SETUP.md LLM 模型配置(OpenAI / Anthropic / Google / 国内厂商)
docs/AI_LEADERBOARD.md AI 模型榜单数据

部署与运维

文档 说明
docs/DEPLOYMENT_RUNBOOK.md 部署运维手册(蓝绿部署 / 回滚 / 证书续期)
docs/RELEASE.md 发布流程(14 平台 + SemVer + Git tag + Docker 镜像 + hotfix)
docs/MONITORING.md 可观测性(Prometheus + Grafana + Loki + Jaeger + Alertmanager)
docs/INCIDENTS.md 历史事故复盘
docs/SECURITY.md 安全策略(漏洞披露 / 加密设计 / 权限模型)
docs/CREDENTIAL_ROTATION_RUNBOOK.md 凭证轮换运维手册
docs/EMAIL_SETUP.md 邮件服务配置(SMTP / 模板 / DKIM)
docs/WECHAT_PAY_ACTIVATION_REPORT.md 微信支付 V3 激活报告
server-docs/MULTI_TENANT.md 多租户设计文档(RLS + 租户路由)

质量与守门

文档 说明
docs/GATEKEEPERS.md 守门规则详解(30+ pre-commit + post-commit + pre-push,逐项脚本)
docs/I18N.md 国际化(5 语言 + 68 命名空间 + 12 守门脚本 + 翻译策略)
docs/I18N-COMPLETION-PLAN.md 国际化完成计划(历史规划)

SDK 与 CLI

文档 说明
docs/SDK.md 5 语言 SDK 使用指南(TS / Python / Go / Java / .NET 代码示例)
docs/CLI.md CLI 工具指南(24 源导入 + subagent 并行 + skills + plugins)

故障排查与 FAQ

文档 说明
docs/TROUBLESHOOTING.md 故障排查指南(10 大类 35+ 故障,统一模板)
docs/FAQ.md 常见问题(14 类 86 问)

项目管理

文档 说明
docs/CHANGELOG.md 变更日志
AGENTS.md AI Agent 协作规范(23 节强制规则,展示本项目如何与 AI 协作开发)
PROJECT_PLAN.md 项目任务计划与历史归档(内部开发记录,了解演进轨迹)

路线图

已交付(2026-07-20)

  • 8 端全覆盖(Web / API / AI 服务 / CLI / 桌面 / 扩展 / 移动 RN / 小程序 Taro)
  • 100+ 大模型 LiteLLM 统一接入 + 17 provider 适配
  • LangGraph + MCP + A2A 三栈协同 + Persona + Agent Runtime + 向量记忆
  • 自研 CLI 21 命令 + 36 工具 + ACP Server + 6 源配置无缝导入
  • 工作空间权限 3 模式 + 7 端点运行时拦截 + 60s 审计超时
  • 自媒体工作台(公众号文章 + 口播稿双流水线)+ Skills 系统(content_engine + koubo_workflow)
  • 14 平台一键自动发布平台 + 14 adapter + AES-256-GCM 凭证加密
  • AI 教育全栈(课程 / 题库 / 考试 / 直播流媒体(SRS) / 报告 / 证书 / 讲师 / 学生端 12 子页)
  • 多智能体市场 + 开发者中心(13 子页)+ Coze SDK 代理 + OpenClaw + Crew + N8N
  • 社区互动(圈子 / 广场 / 私信 / 关注 / 分享)
  • 运营增长(积分 / 签到 / 排行 / 抽奖 / 分销 / 邀请 / 游戏化)
  • 计费交易闭环(VIP / 订阅 / 钱包 / 积分 / 退款 / 发票 / 汇率 / 8 支付网关)
  • 客服支持(工单 / 在线客服 / 反馈 / 帮助中心)
  • BI 仪表盘 + 错误仪表盘 + 灰度发布 + i18n 仪表盘
  • 5 语言 i18n parity(zh-CN / zh-TW / en / ko / ja)+ 19 i18n 工具链 + 4 守门
  • 全栈可观测性(Prometheus + Grafana 21 仪表盘 + Loki + Promtail + Jaeger + OpenTelemetry + Alertmanager)
  • 30+ pre-commit 守门 + post-commit 自动 push + 11 迁移审计 + 9 PowerShell 启动
  • 企业级安全(RBAC + 多租户 + RLS + SSO + AES-256-GCM + JWT token-family + CSRF + XSS + GDPR + 2FA)
  • 340 数据库表 + 144 迁移 + 12 共享包 + pgvector + 知识图谱 + Knip + Lighthouse + Locust 压测

最近更新(2026-07-22)

以下为本轮集中交付的核心能力,均通过全端 typecheck + 跨端链路连通验证,详见 PROJECT_PLAN.md。

1. AI 对话内嵌浏览器工作展示区(全 8 端同步 · P0→P3++ 四阶段)

  • P0 基础设施:packages/types 跨端契约(WorkPanelTab / WebViewState / NavigateOptions)+ packages/ui 3 通用组件(Resizable / WorkPanel / WebViewFrame,抽象自 ai-side-panel)+ web Zustand store + GlobalShell 右侧布局 + markdown URL 拦截 + iframe 智能降级
  • P1 后端截图流:ai-service Playwright headless 截图引擎(Windows SelectorEventLoop 修复 + sync_playwright + run_in_executor)+ api /api/browser/screenshot + /api/browser/proxy 转发路由 + web 主动探测降级
  • P2 AI 工具调用深度联动:packages/api-client onToolCall 回调 + ToolCallEvent 类型(解析 Vercel AI SDK type 2/7 + 自定义 tool_result)+ chat store addToolCall/updateToolCall + use-chat.ts createToolCallHandler(browser_navigate 等 8 工具命中即 openPanel)+ ToolCallCard URL 提取与"在工作展示区打开"按钮
  • P3 多 Tab + 收藏 + 历史:tabs 数组 + activeTabId + favorites + recentUrls(persist 持久化,清除 screenshot 体积)+ packages/ui Star 收藏按钮 + ChevronDown dropdown(收藏/历史两 tab + click-away + ESC 关闭 + 清空历史)
  • P3++ Tab 拖拽排序:HTML5 DnD(onDragStart/onDragOver/onDrop + 半透明 + drop target 高亮)+ reorderTabs store action + Playwright E2E 5 场景守门(openPanel/newTab/favorite/dropdown/drag-sort)
  • 8 端实现:web(iframe + 降级)/ desktop(Tauri WebView2 子 webview,绕过 X-Frame-Options)/ mobile-rn(react-native-webview)/ miniapp-taro(web-view)/ extension(WXT browser.tabs.create)/ api + ai-service(截图服务)

2. 原生浏览器控制 + 电脑控制 MCP tool 全链路(5 端同步)

  • 22 MCP tool:ai-service 新增 12 个 browser_control.*(screenshot / click_element / type_text / scroll / extract_dom / navigate / wait_for_element / get_attribute / hover / select_option / switch_tab / close_tab)+ 10 个 computer_control.*(screenshot_screen / mouse_move / mouse_click / keyboard_type / mouse_scroll / keyboard_press / keyboard_hotkey / active_window / clipboard_get / clipboard_set)
  • 跨端执行器:extension background agent.action 消息 + content script DOM 操作执行器 + 截图回传;desktop Tauri 10+ #[tauri::command](screenshots + enigo + arboard crate)+ capabilities/default.json 权限声明
  • 多轮 tool loop:ai-service llm.py 单轮 → 多轮循环(max_iterations=3,支持 AI 连续操作:截图→分析→点击→再截图)+ SSE tool-call-start/tool-result 事件加 iteration 字段 + 前端 ToolCallCard 显示"第 N 轮"徽章
  • 鲁棒性增强:extension bridge requestId 去重(_processedIds Set,防 WS 重连重复执行)+ desktop bridge withTimeout wrapper(防 invoke() 卡住 Promise)+ LLM 幻觉防护(工具失败显式标注 + repair_messages 规避)+ tool 异常 try/catch 保护 SSE 流不崩溃 + AGENT_CONTROL_INTERNAL_SECRET 模块加载时序 bug 修复

3. 对标 Hermes Agent 深度反超(11 项差距 + P3 深度层)

触发:用户要求"本项目跟 hermesagent 比哪里不如他,请你深度分析然后开发好要比他强"。深度调研 NousResearch/hermes-agent(v0.19.0,16,613 commits)后识别 11 项差距。

  • P0 三件套(Agent 心脏):① agent_loop.py 工具循环修复(原 if i >= 1: break 半成品 → 解析 tool_call → 执行 → 结果回填 → 继续迭代,直到无 tool_call 或达 max_iterations)② Skill 自进化闭环(任务结束 LLM 自评 → 自动生成 SKILL.md 到 apps/ai-service/app/skills/auto/,SkillFrontmatter 升级 version/license/prerequisites/related_skills/progressiveDisclosure 对齐 agentskills.io 开放标准)③ 统一三端记忆(CLI 文件 + ai-service Redis + api conversations 三套独立 → api /api/memory 路由 + ai-service UnifiedMemoryClient(Redis 优先 + api 兜底)+ cli UnifiedMemoryClient(HTTP 调 api))
  • P1 四件套:① IM 平台 gateway(飞书/企业微信/Discord/Telegram adapter,对标 Hermes 25+ 平台)② 多 Agent 协商/辩论(debate 模式 + 角色间协商/投票)③ MCP Sampling 反向调用(5 层护栏:速率/白名单/轮次/超时/审计 + mcp serve 反向暴露给 Claude Code)④ Skill 跨端共享(api /api/skills 作中枢,ai-service 6 静态 skill 与 cli 四级目录同步)
  • P2 四件套:① 沙箱后端扩展(Local/Docker/SSH/Modal/Daytona/Singularity 6 种,对标 Hermes)② provider 扩展(13 → 30+,MoA presets + Fallback Providers + Credential Pools)③ 多模态输入(图像/视频输入处理 vision_analyze)④ 可观测性闭环(端到端 trace,补 CLI/api/desktop/extension 端埋点)
  • P3 三大核心壁垒深度层(真正超越 Hermes):
    • P3-1 记忆系统深度层:pgvector 向量 + FTS5 全文双引擎 + 自动记忆提取(从对话流提取偏好/决策/事实)+ 衰减遗忘(时间 + 访问频率)+ 用户画像建模(5 维度聚合)+ 向量持久化(JSON 原子写 + 异步 + hydrate 启动加载)+ 纯本地降级(api 服务不可用时从 VectorMemoryStore.list_entries 拉取,userId+scope 过滤,闭环不中断)
    • P3-2 自进化闭环深度层:Skill 生成后自动测试(跑测试用例验证有效性)+ 使用反馈追踪(使用次数 + 成功率 + 满意度)+ 基于反馈迭代优化(v1→v2→v3,semver minor+1)+ 评分系统 + 质量门(通过率 <0.6 拒绝落盘)+ LLM 输出解析三层容错(markdown 代码块剥离 + 裸换行符转义 + 兜底默认不迭代)
    • P3-3 调度系统深度层:任务自动分解(LLM 分解 + DAG 拓扑排序 + 并行批次)+ agent 通信机制(消息队列 + 共享黑板)+ 调度算法(能力匹配 + 负载均衡 + 优先级 + 轮询 4 策略)+ 失败重试(fixed/linear/exponential 3 退避)+ 故障转移(LLM 质量评估触发)+ API 路由暴露(POST /agent/decompose 任务分解 + POST /agent/run-decomposed 端到端分解式执行)+ 资源隔离栈(生产级并行执行鲁棒性):watchdog 心跳检测(5s 检查 + 超时强制 cancel)+ worktree 隔离(每 executor 独立 git worktree + 三层 cleanup)+ ResourceMonitor(CLI V8 heap resourceLimits + 子进程自限 OOM;ai-service psutil 软监控 + 降级)+ NetworkEgressPolicy(allowlist/blocklist/open 三模式 + 通配符 + IP 拦截 + contextvar 注入)
    • P3-4 沙箱 6 后端完整实现:Modal 无服务器 + Daytona 云开发 + Singularity HPC 集群
    • P3-5 IM 渠道扩展:8 → 16 平台(新增 WhatsApp / LINE / KakaoTalk / Signal / Matrix / Rocket.Chat / Mattermost / Zulip)
    • 真实 LLM 端到端验证(2026-07-22):stepfun/step-3.7-flash 真实调用三大壁垒闭环全跑通 — 记忆提取 6 条 + 向量持久化 18235B / Skill 生成 passRate=1.0 + iterate 正确解析 LLM 反馈 / 任务分解 7 子任务 6 批 + 端到端 10 步执行完成,总耗时 ~7 分钟无 API 错误
  • 跨端:packages/types 契约层扩展 ~470 行 P3 类型

4. 深度鲁棒性加固 P0+P1+P2 全量 85 项(/goal 模式)

5 路并行调研(api/web/ai-service/packages/desktop+extension+mobile)发现 85 项鲁棒性问题(P0 30 + P1 35 + P2 20)。

  • Round 1 packages/auth + packages/database 安全核心(7 项):Refresh Token 轮换重用检测 + family 撤销(RFC 6749 §10.4)/ Access Token TTL 7d → 15min(破坏性)/ 黑名单 Redis fail-open → fail-closed / trackUserToken 改存 fingerprint(原始 JWT 不入库)/ OAuth clientSecret bcrypt 哈希化 / OAuth 私钥字段加密框架(KMS 占位)/ RLS SET LOCAL 字符串拼接 → set_config($1, $2, true) 参数化
  • Round 2 ai-service MCP 安全(6 项):MCP 路径白名单 / 权限矩阵强制 / JWT_SECRET fail-fast / 内部密钥 env 化 / Windows shell 注入修复 / workspace 记忆 XML 隔离
  • Round 3 api 后端安全(8 项):SQL 注入参数化 / webhook-secret requireAdmin / 微信支付 + LLM + OAuth fetch 超时 / 租户 fail-closed / 限流降级 / Map LRU 化
  • Round 4 web 前端安全(3 项):路由级 error.tsx / API 客户端超时 / useTaskWebsocket 重连心跳
  • Round 5 desktop/extension/mobile/miniapp 收紧(6 项):Tauri panic 兜底 / extension matches 收窄 / mobile-rn NetInfo / miniapp-taro onNetworkStatusChange

5. CLI Wave 1 + Wave 2 智能深度反超(对标 Claude Code)

  • Wave 1 P0 Agent 内核:LSP 集成(Language Server Protocol,代码 intelligence)+ Client/Server 架构(分离 UI 与引擎)+ TUI 终端界面(fuzzy-file / 交互式 REPL)
  • Wave 2 P1 智能深度:四层记忆 + 梦境(短时 / 工作区 / 长期 / 跨会话 + 离线记忆整合)/ Plan-Build-Review 三模(planning / building / reviewing 状态机)/ undo-redo-share(会话回滚 + 分享)/ Subagent 对等协作(主从 → 平等协商)

6. 深度代码质量治理(2 轮 /goal 模式)

  • Round 1:43 处 requireAuth 重复定义收敛(共享 checkAuth boolean 语义)+ 5 处签到工具函数合并(checkin-helpers.ts)+ 签到时区 bug 修复(UTC+8 vs UTC 不一致)+ react-hooks/exhaustive-deps 12 处修复 + ai-world-sync.ts 55 处 console.log → logger + knip.jsonc 补全(7 → 16 workspace)+ 4 处 <img> → next/image + 隐藏 bug:chat-skills.ts 鉴权失败后 handler 仍执行(本地 requireAuth 返回 void 但 if (authResult) return 恒 false)
  • Round 2:严重安全 blacklist.ts 存储完整 JWT 到 Redis(与文件头注释矛盾)→ 改为存储 fingerprint / 隐藏 bug oauth2.ts RedisAuthorizationCodeStore Date 序列化(JSON.parse 还原为字符串,entry.expiresAt.getTime() 抛 TypeError,OAuth2 code exchange 静默失效)→ 加 new Date() 还原 / check-in.ts 死文件删除(365 行未被 server.ts 注册)/ main.py shutdown_telemetry() 重复调用 / rls.ts SET LOCAL 字符串拼接安全说明

7. 计费资金安全核心修复(G2 → G8 系列)

  • G2 印钞机/幂等/事务/行锁/权限:LLM 扣费链路 5 项核心修复(防印钞漏洞)
  • G3 LLM 扣费链路接通:ai-callback-worker 集中扣费 + 幂等
  • G7 CrewAI 绕过扣费修复:crew-llm-adapter 加 recordAiCost + crew-orchestrator 加 usage 累计 + crew.ts 集中扣费(幂等键 crew:sessionId)
  • G8 rechargeToken 订单状态校验:补 JOIN orders 验证 status=paid,堵充值 token 旁路支付漏洞

8. AI 世界页 6 次打磨(5 大榜单全生产可用)

  • OpenCompass Playwright 渲染接通(Windows SelectorEventLoop 修复)
  • SuperCLUE Gradio 数据源接通 + GITHUB_TOKEN 文档
  • 5 大抓取器改真实数据源(311 条真实数据)+ GitHub Token
  • 排行榜全链路打通(数据写库 + 前端显示)

9. AI 资讯源精简 + LLM 分类生产就绪

  • 信源配置精简至 27 条原生 RSS + 本地 DailyHotApi,采集成功率 96.3%
  • LLM 分类生产就绪:988 NULL 重处理(0 NULL)+ 分布验证 + 4 状态 browser 自验 PASS(1660 条 cards=50 darkMode=PASS)

10. 旧架构迁移补齐(类型层 + 业务层)

  • 类型层:28 组类型定义迁移到 packages/types(P0 21 组路由已连通但类型未独立导出 + P3 7 组 FastAPI/监控/OAuth + P2 3 组归档保留)
  • 业务层:5 个 MISSING 功能项补齐(findRecommendLessons / findHotLessons / findCategoryParents 递归 CTE / findLikeCounts GROUP BY 聚合,新架构 lib 已替代但旧函数名补齐)
  • 审计追溯:4 表加 updatedBy + commission_flows 补 updatedAt + withAudit helper 自动注入

11. IDE 工作区复刻(平台独占:仅 web)

  • 仿 TRAE / Codex 完整编辑器 + 代码比对 + 多视图面板(平台独占,仅 web)

12. 登录体验增强

  • 密码输入框密码显隐切换(eye-fill 动画 + 5 语言 a11y,修复 fill-mode 缺失导致眼睛图标消失)
  • 记住密码功能(自动填充 + localStorage 存储 + 5 语言 i18n)
  • 邮箱 / 验证码 / 扫码登录加自动登录 + 记住 token 30 天 + 账号设置可配自动续期
  • 登录弹窗三步 Enter 交互回归修复 + Apple 登录按钮置灰移到末位

13. PDF 工具端到端连通

  • 后端改 multipart 文件上传 + 前端端点路径修正 + convert 页改为不可用提示
  • merge / split / watermark 基于 pdf-lib 真实实现,print / sign 返回 501

14. 数据库 G5 → G11 系列修复

  • G5:agent_tasks 加 FK + 4 表 CASCADE 转 SET NULL
  • G6:jsonb 预留字段填充(13 个 P0 字段加 default + 回填 NULL)
  • G9:三端断连资源收口(agents.py is_disconnected + agent-runtime AbortController + crew-orchestrator cancel)
  • G10:审计追溯字段补齐(4 表加 updatedBy + commission_flows 补 updatedAt)
  • G11:snapshot / journal drift 修复(drizzle-kit generate 同步 schema 源和 snapshot)

15. 其他重要修复

  • 15 个 TODO echo 桩端点接入真实 DB + message.ts 已读标记 + agents.ts 移除 WHERE 1=0
  • sse-parse reasoning 优先级 + extension version 1.0.0 + ai-capability-invoke LLM 真实化 + MCP 工具查询代理 ai-service
  • desktop WindowInfo 契约对齐 windowId + drama.ts async 调用补 await
  • 充实 design-tokens design tokens + 扩充 ui-native 5 组件(dialog / avatar / badge / tabs / switch)
  • 知识库 / RAG 知识库 / 知识图谱从 AI 教育分组调整到 AI 分组
  • 插件市场和自动化按钮默认态去掉灰底背景

16. OpenClaw/OpenCode 对标 Wave 3 + Wave 4 + Wave 1/2 深度实现 + 鲁棒性 P2 Batch 3(2026-07-22)

  • Wave 1/2 深度代码落地(本轮新文件):
    • W1-2 Client/Server 架构:apps/cli/src/commands/serve.ts(端口 8841,AgentCore + HTTP server + WS bridge)+ connect.ts(TUI client 连接远程 server)
    • W2-1~W2-4 智能深度:四层记忆 + 梦境(apps/cli/src/memory/ 新增 short-term / long-term / soul / dream / vector-search 5 模块)+ Plan-Build-Review 三模(modes/plan-build.ts PlanBuildCoordinator 状态机)+ Subagent 协作(subagent/peer-collab.ts 对等 + lane 隔离 / hierarchy.ts 层级 parent→child / TUI 右下角模式指示器)
  • Wave 3 P2 生态工作台:
    • W3-1 Control UI Agent 工作台(web):/agent-workbench 双视图(management / runtime)+ use-agent-runtime hook + SessionTree 递归可视化 + TokenStream SSE 实时 token 流 + ToolCallChain 工具调用链 + 侧边栏 nav.agentWorkbench 入口(5 语言 i18n 35 键)
    • W3-2 多通道消息总线(跨端 6 渠道):packages/types/message-bus.ts 共享类型 + apps/api/src/services/message-bus/ 6 适配器(飞书 / 钉钉 / Telegram / Slack / Discord / 微信)+ GET /channels + POST /send + POST /webhook/:channel
    • W3-3 Webhook 唤醒机制(api):POST /hooks/wake + Bearer token + timingSafeEqual 防时序攻击 + WakeEvent 内存存储 + packages/types/webhook.ts 共享类型
    • W3-4 Hooks 自动发现(跨端):apps/cli/src/hooks/discovery.ts 目录扫描 + frontmatter 解析 + 状态持久化 + hooks enable/disable CLI 子命令
  • Wave 4 P3 分发与本地化:
    • W4-1 CLI 9 种安装方式:apps/cli/scripts/install/ 提供 curl 一键(install.sh)/ PowerShell 一键(install.ps1)/ Homebrew Formula(brew.rb)/ Scoop manifest(scoop.json)/ Chocolatey 包(choco.nuspec)/ Nix flake(nix.nix)/ Docker 镜像(Dockerfile,node:20-slim)/ VSCode SDK 文档(vscode-extension.md)/ 9 种方式汇总 README
  • 鲁棒性 P2 Batch 3(11 项 eslint/tsconfig 严格化,85/85 全量收官):9 个 tsconfig 启用 strict + noUncheckedIndexedAccess + noImplicitOverride(packages/types + database + auth + ui + config + api-client + apps/api + apps/web + apps/cli)+ packages/eslint-config/index.js eqeqeq 加 { null: 'ignore' } — 一次性消除 obj == null 合法 idiom 误报(webhooks-trigger.ts / safe-condition.ts / ToolCallTree.tsx / debug-panel.tsx 共 9 处),不改变运行时语义。鲁棒性 85 项 /goal 模式 STATE.md=achieved,85/85 完成

17. WorkerPool/CLI 子进程并行执行引擎鲁棒性加固(P0+P1+P2 共 12 项缺陷修复)

触发:深度审查 WorkerPool 和 CLI 子进程并行在真实场景下的资源隔离与超时处理逻辑,发现 5 个 P0 致命缺陷 + 4 个 P1 资源隔离缺失 + 3 个 P0/P1/P2 边界缺陷,本轮一次性修复。

  • P0 致命缺陷(4 项):① CLI spawn 失败 activeCount 泄漏 ② stdoutBuf/stderrBuf OOM(buffer 1MB 上限 + stderr rate limit)③ ai-service executor 超时无法取消(保存 asyncio.Task + 强制 cancel)④ shutdown 阻塞 300s(_cancel_executing_tasks 秒级完成)
  • P1 资源隔离栈(4 项,从 0 到 1):
    • watchdog 心跳检测:dag_scheduler._watchdog() coroutine 每 5s 检查 + 超时强制 cancel
    • worktree 隔离:新建 apps/ai-service/app/services/worktree.py,executor 在独立 git worktree 中跑,三层 cleanup
    • ResourceMonitor:CLI V8 heap resourceLimits + 子进程自限 OOM;ai-service 新建 resource_monitor.py,psutil 软监控(可选降级)
    • NetworkEgressPolicy:新建 apps/ai-service/app/services/network_guard.py,allowlist/blocklist/open 三模式 + 通配符 + IP 拦截,contextvar 注入 executor
  • 跨端类型契约(packages/types):新增 WorkerResourceLimits + NetworkEgressPolicy 接口;KanbanTask 加 timeoutSeconds/workspacePath/workspaceBranch;WorkerPoolConfig 加 resourceLimits/networkEgressPolicy/workspaceSourcePath/heartbeatTimeoutSeconds
  • 验证:CLI typecheck + build exit 0;ai-service 6 场景独立验证全过

18. 对标 TRAE Work 三大工作台体验缺口补齐(跨端:web + api + mobile-rn + packages/shared,2026-07-23;2026-07-24 desktop → web 收敛)

触发:深度调研 TRAE Work(Web/Desktop/Mobile 三端 AI 工作台 + Work/Code 双模式 + Skills 市场 + 跨端任务编排)后,识别 IHUI-AI 在工作台体验层 3 项 P0/P1 缺口。本轮 /goal 模式多 Subagent 并行补齐。

  • Skills 技能市场(web + api):packages/shared/src/skills/market.ts 跨端类型契约(SkillMarketEntry / SkillRating / SkillMarketListResponse / SkillInstallResponse)+ apps/api/src/routes/skills.ts 扩展 4 端点(GET /skills/market 搜索/标签/分页 + POST /skills/:name/install 安装计数自增 + POST /skills/:name/rate 评分 + GET /skills/:name/ratings 评分列表)+ 7 个种子 skill(content_engine / koubo_workflow / code-reviewer / test-writer / figma-to-code / doc-summarizer / api-mock-gen)+ apps/web/app/(main)/skills/market/page.tsx 响应式市场页(搜索框 + 标签筛选 + 技能卡片网格 + 分页 + 安装/评分弹窗)+ apps/web/src/lib/skills-market-api.ts API 客户端 + 5 语言 i18n parity
  • 三端联动调度(mobile-rn → api WS → web):packages/shared/src/tasks/dispatch.ts 跨端类型(TaskDispatch / TaskResult / TaskWsMessage / TaskDispatchResponse)+ apps/api/src/routes/tasks.ts 4 端点(POST /tasks/dispatch 下发 + WS 推送 task-dispatch 频道 + POST /tasks/result 回传 + WS 推送 task-result + GET /tasks 列表 + GET /tasks/devices 在线设备)+ Redis 持久化 + 进程内 Map 降级 + apps/mobile-rn/src/pages/TaskDispatchPage.tsx 移动端下发页(设备选择 + 指令输入 + 任务列表)+ apps/web/app/(main)/task-receiver/PageClient.tsx Web 端接收页(原 desktop 迁移,2026-07-24 收敛)+ apps/web/src/hooks/use-task-receiver.ts WS 守护 hook(监听 task-dispatch + 执行 + 回传 result)
  • Design 模式 MVP(web):packages/shared/src/design/element.ts 跨端类型(DesignPreview / DesignElement / DesignPreviewResponse)+ apps/api/src/routes/design.ts 2 端点(POST /design/preview 保存 HTML 产物 + GET /design/previews 列表)+ apps/web/app/(main)/design/PageClient.tsx 三栏画布(原 desktop 迁移,2026-07-24 收敛:左侧代码输入 + 中间 iframe 实时预览 + 右侧 CSS 面板)+ postMessage 元素选择器(click 选中 + outline 高亮)+ CSS 属性编辑 + 评论反馈到对话闭环
  • 验证:5 端 typecheck 本任务文件全绿(shared ✅ / desktop ✅ / mobile-rn ✅ / api 本任务文件 0 错 / web 本任务文件 0 错,其余报错均为其他 agent 文件按 §12 不阻塞);curl 实测 6 端点全通(auth/login → skills/market 返回 7 skill + tasks/dispatch 创建 pending → tasks/result 更新 completed → design/preview 保存 + skills/install 计数 3120→3121 + skills/rate 评分入库);browser DOM 验证 web /skills/market 页面合规(搜索框/标签/卡片均 rounded-md/lg 无 rounded-full 违规、无 hr/divide-* 分割线、hover:bg-accent subtle 无蓝光边框、max-w-6xl 适配内容)
  • 跨端契约对齐:packages/shared 新增 3 模块(skills/tasks/design)经 package.json exports 映射 + index.ts re-export,api/web/desktop/mobile-rn 统一引用 @ihui/shared 单一类型源,杜绝内联类型漂移
  • P1 设备寻址闭环(2026-07-23 追加):packages/shared/src/tasks/dispatch.ts 新增 TaskDevice 类型 + apps/api/src/routes/tasks.ts 新增 POST /tasks/register-device(Zod+Redis Hash+60s TTL+降级 Map)+ DELETE /tasks/devices/:deviceId + 改造 GET /tasks/devices(真实在线列表,lastSeen 60s 内标 online)+ apps/web/src/hooks/use-task-receiver.ts 持久化 deviceId(localStorage)+ 30s 心跳保活 + task-dispatch 按 toDevice 过滤 + apps/mobile-rn/src/pages/TaskDispatchPage.tsx 从 API 拉真实在线设备列表 + 按真实 deviceId 下发。补齐 mobile-rn 下发 → 真实 web 接收的设备寻址闭环,curl 端到端 7 步全通(login → register → GET devices → dispatch → result → delete → 确认移除)
  • P2 UX 闭环 + 深度补齐(2026-07-23 追加):apps/web/app/(main)/task-receiver/PageClient.tsx header 显示本机 deviceId + 点击复制 + 三大缺口深度补齐:API 11 端点 32 单元测试(skills-market 11 + tasks-dispatch 16 + design-preview 5,vitest run 全绿)+ Design 模式撤销重做历史栈(stack+index+Ctrl+Z/Y 快捷键)+ 预览列表侧栏(GET /design/previews + 点击加载)+ web 2 页面 i18n 化(design 20 key + taskReceiver 15 key × 5 语言 parity,zh-TW 全繁体/ko 无中文残留)+ mobile-rn TaskDispatchPage i18n 收尾(taskDispatch 命名空间 16 key × 5 语言 parity,STATUS_META badge 保留 + label 改 t() 动态读取,三大缺口 web+mobile-rn 双端 i18n 完整闭环)

19. 资源上游自动同步中心 — MCP/Skill/Plugin/Provider 配置四源拉取 + 双路径触发 + 全量自动更新(跨端:api + web + cli + packages/database + packages/types,2026-07-24)

触发:用户需求"我希望我的项目有自动获取最新最热最优 MCP/插件/Skill 的能力,并且自动获取更新上游最新所有参数配置等所有信息的能力并且自动更新"。实现资源上游自动同步中心,支持 MCP/Skill/Plugin 三类资源 + Provider 配置,从 GitHub/npm/MCP marketplace/自建 registry 四源拉取,定时 6 小时 + webhook 推送双路径触发,全量自动更新到本地数据库。

  • 四源拉取适配器(api):apps/api/src/services/registry-sync/ 4 适配器 + 统一调度器
    • github-adapter.ts — GitHub API(modelcontextprotocol/servers + anthropics/skills + awesome-* 仓库,readme 解析,带 GITHUB_TOKEN 提速)
    • npm-adapter.ts — npm registry 搜索(@modelcontextprotocol/* / ihui-skill-* / ihui-plugin-* 包)
    • mcp-marketplace-adapter.ts — mcp.so / smithery.ai / glama.ai API 聚合
    • custom-registry-adapter.ts — 自建 registry 协议(可对接 api 自身或外部 URL,IHUI_CUSTOM_REGISTRY_URL)
    • index.ts — 统一调度器 fetchAllRawItems + 热度评分 calculateHeatScore(install_count + github stars + recent_releases)+ 质量评分 calculateQualityScore + computePayloadHash
  • 双路径触发(api):
    • 定时拉取:BullMQ repeat job registry-sync-cron(每 6 小时,0 */6 * * * pattern),apps/api/src/plugins/registry-queue.ts scheduleRegistrySync
    • webhook 推送:POST /api/registry/webhook/:source HMAC-SHA256 签名校验 + 落库 webhook_triggers 表 + 入队 registry-sync-webhook job,apps/api/src/routes/registry-sync.ts
    • 队列名 registry-sync-queue,与既有 4 队列独立避免相互影响
  • BullMQ Worker 消费者(api):apps/api/src/workers/registry-sync-worker.ts 消费队列任务,5 大问题修复(fetchAllRawItems 失败兜底 sync_log / newVersion 聚合 / force 透传 / 三态判定 success/fail/skipped / webhook trigger 状态回写 processed/failed),注册到 apps/api/src/workers/index.ts 第 5 个 Worker
  • 数据库 schema(packages/database):packages/database/src/schema/registry.ts 3 表
    • registry_items 表(id/source_type/source_id/name/desc/version/payload/jsonb/heat_score/quality_score/install_count/installed_at/subscription_id)
    • registry_sync_logs 表(id/source_type/source_name/status[success|fail|skipped]/error_message/payload_hash/old_version/new_version/duration_ms/started_at/finished_at)
    • webhook_triggers 表(id/name/event_type/source/signature/payload/jsonb/received_at/processed_at/status[pending|processed|failed|ignored])
  • API 端点(api):apps/api/src/routes/registry-sync.ts 6 端点
    • GET /api/registry/items?source_type=&sort=latest|hot|best&page= — 列表(最新/最热/最优三排序)
    • POST /api/registry/sync — 手动触发同步(管理员)
    • GET /api/registry/sync-logs — 同步日志
    • POST /api/registry/webhook/:source — 接收上游 webhook(GitHub/npm/mcp_marketplace/custom HMAC 校验)
    • GET /api/registry/webhooks — webhook 触发器列表(管理员)
    • POST /api/registry/install + POST /api/registry/upgrade-all + GET /api/registry/config-drift — 安装/升级/配置漂移检测
  • Web 前端(web):apps/web/app/(main)/registry/page.tsx 资源更新中心页
    • 三 tab:最新(latest)/ 最热(hot)/ 最优(best),apps/web/src/components/registry/RegistryTabs.tsx
    • 卡片列表 + 一键安装/升级按钮,apps/web/src/components/registry/RegistryItemCard.tsx
    • 顶部 banner:"有 N 个新版本可用,一键全部升级"
    • 同步日志查看 + 手动触发同步按钮(管理员),apps/web/src/components/registry/SyncLogPanel.tsx
    • API 客户端 apps/web/src/lib/api-registry.ts + hooks apps/web/src/hooks/use-registry.ts(useRegistryItems/useRegistrySyncLogs/useRegistrySync/useRegistryInstall/useRegistryUpgradeAll/useRegistryConfigDrift)
  • CLI 端(cli):apps/cli/src/commands/registry-*.ts 6 子命令
    • ihui registry sync — 立即同步
    • ihui registry list --sort=latest|hot|best — 列表
    • ihui registry install <name> — 安装
    • ihui registry upgrade [--all] — 升级
    • ihui registry logs [--type] [--status] [--page] [--size] — 同步日志查看
    • ihui registry webhook list/trigger — webhook 触发记录管理
  • 跨端类型契约(packages/types):packages/types/src/registry.ts 28 类型(RegistryItem / RegistrySyncLog / RegistryWebhookTriggerRecord / InstallRegistryItemResponse / UpgradeAllResponse / ConfigDriftDetectResponse 等)
  • 环境变量:GITHUB_TOKEN(GitHub API 提速,避免 60 req/h 速率限制)+ IHUI_CUSTOM_REGISTRY_URL(自建 registry URL),均配置在 .env 不泄露
  • 验证:CLI typecheck 全绿 + API 本任务文件 0 错(其余 mysql2/argon2/sso-core 报错均为其他 agent 文件按 §12 不阻塞)+ Web 本任务文件 0 错(其余 tool-call-card/tauri-bridge 报错均为其他 agent 文件)+ Worker 注册到 workers/index.ts 第 5 个 + CLI 子命令注册到 registry-index.ts
  • 深度完善(2026-07-24,10 缺口根治,3 subagent 并行):
    • Worker 幂等 + 重试去重:lockDuration=60s + maxStalledCount=1 + payload_hash 变更检测(非 force 时 oldVersion===raw.version 计 skipped)
    • sync_log oldVersion 聚合:upsertRegistryItem 返回 oldVersion,worker 收集版本变化写入 sync_log
    • GitHub 适配器分页:fetchPlugins 分 3 页拉取(共 300 条)+ README 分批并发(每批 10 个,避免 rate limit)
    • npm 适配器 installCount:fetchWeeklyDownloads + fetchDownloadsBatched(每批 5 个),填入 meta.downloads
    • MCP marketplace 适配器错误区分:fetchFromMarket 返回 {items, error},全源失败抛错/部分失败 console.warn
    • 前端 installedIds 链路:listRegistryItems(query, userId?) + 路由层透传 request.userId + 前端已正确消费
    • registry_items payload_hash 列:schema 加 varchar(64) 列 + 索引 + migration SQL(20260724180000_registry_items_payload_hash.sql)+ upsert 时写入
    • TTL 清理函数:cleanupOldWebhookTriggers(daysToKeep=30) + cleanupOldSyncLogs(daysToKeep=90)
    • Worker 优雅关闭 + 指标统计:RegistryWorkerStats 接口 + completed/failed 计数 + SIGTERM/SIGINT 优雅关闭
    • 验证:API typecheck 本任务文件 0 错 + Web typecheck 本任务文件 0 错 + database build 全绿
  • P0+P1 全量收尾(2026-07-24,深度审计 4 subagent 并行,12 缺口全修):
    • P0 测试覆盖:3 测试文件 51 用例全绿(路由 25 + Worker 12 + DB 8 + sanity 6),覆盖 webhook 签名正负向 + 12 端点权限 + 批量 upsert 幂等 + sync_log 聚合 + DB 查询分支
    • P1 安全:webhook 防重放(X-Webhook-Timestamp 5 分钟窗口)+ 速率限制(100 req/min 内存滑动窗口)+ payload<1MB 校验 + SSRF 防护(协议白名单+内网黑名单)+ config-migrator changedKeys 高危检测 + sync-logs 权限收紧(requireAuth→requireAdmin)
    • P1 性能:批量 upsert batchUpsertRegistryItems(2 次 DB 往返替代 2N 次,400 条从 800 次降为 2 次)+ Worker hash 复用 + installedIds IN 查询优化(全表扫→20 keys)
    • 验证:API typecheck registry 0 错 + 51/51 测试全绿

进行中

  • 内容发布平台 11 平台真实凭证调通(代码已就绪,需用户提供凭证)
  • 多租户 namespace 级别隔离增强
  • 鸿蒙 HarmonyOS / 鸿蒙 Next 端适配

规划中

  • K8s + Helm + ArgoCD 重型 IaC 迁移(业务服务 > 10 时触发)
  • 更多 AI 工作流模板市场
  • A2A Agent 跨实例联邦
  • 更多 i18n locale(阿拉伯语 / 葡萄牙语 / 西班牙语)

完整任务计划与历史归档见 PROJECT_PLAN.md。

盈利模式(开源 + 商业双轨)

开源引流 + SaaS 变现 + 企业服务高利润。Apache 2.0 开源,商业增值服务收费。完整设计见 docs/monetization.md。

7 大收入流

# 收入流 月收入潜力 启动周期
1 SaaS 订阅(免费/Pro/团队/企业分层) ¥10K-100K+ 1-2 周
2 私有化部署服务(¥30K-100K/单) ¥5K-50K/单 立即
3 API 计费(按 Token,176 模型) ¥3K-30K 1 周
4 企业定制开发(¥3K/人天) ¥30K-300K/单 按项目
5 Agent 市场分成(平台抽 25%) ¥2K-20K 2-4 周
6 培训认证(¥1K-30K/期) ¥5K-50K/期 3-4 周
7 GitHub Sponsors / Open Collective ¥1K-10K 立即

SaaS 订阅定价(对标 ChatGPT 省 70%)

套餐 价格 对标 功能要点
Free ¥0/月 ChatGPT Free 100 对话/月 + 1 知识库 + 1 Agent + Web/CLI
Pro ¥49/月 | ¥499/年 ChatGPT Plus ¥160/月(省 70%) 无限对话 + 10 知识库 + 20 Agent + 全 8 端 + MCP
Team ¥199/人/月(5 人起) ChatGPT Team ¥200/人/月 Pro 全部 + 团队协作 + SSO + 审计日志 + 私有模型
Enterprise ¥2999/月起(含 10 席) Notion AI ¥800/人/月 Team 全部 + 私有化部署 + SLA 99.9% + 定制开发

核心优势:价格仅 ChatGPT 30%,但提供 8 端覆盖 + 176 模型 + 私有部署 + 开源可审计。

私有化部署包

  • 标准包 ¥29,999:Docker Compose 一键部署 + 176 模型配置 + 1 天远程协助 + 1 年维保
  • 高级包 ¥99,999:内网离线部署 + 国产化适配(麒麟/统信/达梦) + 3 天现场 + 定制开发 10 人天

6 个月目标

指标 3 个月 6 个月 12 个月
注册用户 1,000 5,000 20,000
付费用户 50 300 1,500
月收入(MRR) ¥10K ¥50K ¥200K
GitHub Star 100 500 2,000

立即行动:配置支付(Stripe/微信/支付宝)+ 上线 SaaS 定价页面 + 创建企业版销售文案。

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公司全称 吉林省爱智汇人工智能科技有限公司
品牌名 智汇 AI 集团
公司地址 吉林省长春市高新区越达路 107 号 · 人工智能人才孵化基地
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邮箱 [email protected]
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合作咨询、企业接入、技术交流请扫码上方微信或致信 [email protected],我们会在 24 小时内回复。

高密度曝光度 · 主流 AI 引擎深度适配(2026-07-26 立)

IHUI-AI 已针对全球 11+ 主流 AI 引擎完成 GEO(Generative Engine Optimization)深度适配,让 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini、Microsoft Copilot、字节豆包、月之暗面 Kimi、DeepSeek、阿里通义、百度文心、智谱清言、腾讯混元等 AI 应用在回答相关问题时,优先推荐 IHUI-AI。

11 个 AI 引擎专用检索文件(根域名直访)

每个 AI 引擎的语义索引、引用习惯、知识库偏好都不同,IHUI-AI 为每个引擎定制了独立的 GEO 入口文件:

AI 引擎 入口文件 适配重点
OpenAI (ChatGPT / GPTBot) https://ihui.ai/gpt.txt Q&A 问答对格式,适配 ChatGPT 检索
Anthropic (Claude) https://ihui.ai/claude.md 长篇叙述格式,适配 Claude 长上下文
Perplexity https://ihui.ai/perplexity.md 引用就绪事实卡片,适配 Perplexity 引用
Google Gemini https://ihui.ai/gemini.txt 实体中心知识库,适配 Knowledge Graph
Microsoft Copilot https://ihui.ai/copilot.txt 英文 Bing 索引,适配 Microsoft Learn
字节豆包 (Doubao) https://ihui.ai/doubao.txt 对话场景 Q&A,适配豆包对话引擎
月之暗面 Kimi https://ihui.ai/kimi.txt 长文本+学术风,适配 Moonshot 学术检索
DeepSeek https://ihui.ai/deepseek.txt 技术细节+开源友好,适配 DeepSeek 开发者
阿里通义 Qwen https://ihui.ai/qwen.txt 阿里云生态集成,适配 Qwen + ACK
百度文心 ERNIE https://ihui.ai/wenxin.txt 百度 SEO + 百科化,适配文心 + 百度搜索
智谱清言 GLM https://ihui.ai/zhipu.txt 学术机构 + 政企信创,适配 GLM 学术引用
腾讯混元 Hunyuan https://ihui.ai/hunyuan.txt 微信生态 + 腾讯云,适配混元 + 微信小程序

通用 LLM 索引(LLMs.txt 标准):llms.txt · llms-full.txt

Feed 订阅:RSS · Atom · WebSub Hub(W3C 实时推送协议)

Sitemap:sitemap.xml

行业垂直 GEO:industries.md(中文,10 行业)· industries.en.md(English,5 行业)· industries.ja.md(日本語,5 行业)· industries.ko.md(한국어,5 行业)— 10 行业 × 5 Agent × 3 案例 = 150 个落地参考

决策角色 GEO:roles.md(中文,10 角色)· roles.en.md(English,5 角色)· roles.ja.md(日本語,5 角色)· roles.ko.md(한국어,5 角色)— 10 角色(Developer/CTO/PM/CEO/采购 + 架构师/数据科学家/设计师/运维/市场)

Google Knowledge Graph:knowledge-graph.json(Schema.org 实体对齐,供 Wikidata / Google KG 对齐引用)

SEO 友好页面矩阵

结构化数据矩阵(JSON-LD schema,2026-07-26 GEO 全面强化)

每个公开页面都注入了 schema.org JSON-LD 结构化数据,供 Google Rich Results / GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot / Gemini 直接解析引用:

Schema 类型 覆盖页面 作用
Organization + WebSite + SoftwareApplication 全站(layout.tsx) 品牌实体对齐,Knowledge Graph 收录
FAQPage /faq(12 个 Q&A) Google FAQ Rich Results,ChatGPT/Claude 直接引用
HowTo 10 个 use case 页面(客服/知识库/代码/内容 + 销售/HR/市场/产品/IT/数据) Google HowTo Rich Results,适配"如何搭建 X"类检索
BreadcrumbList 所有 use case + compare 页面 面包屑导航 Rich Results
WebPage + @graph 所有 use case + compare 页面 页面级实体声明
Knowledge Graph(@type: Graph) knowledge-graph.json Wikidata / Google KG / 各大 AI 引擎实体对齐

站长工具收录状态(2026-07-26)

平台 状态 备注
Google Search Console ✅ 已认证 提交 sitemap + llms.txt + 12 GEO 文件
Bing Webmaster Tools ✅ 已认证 提交 sitemap + llms.txt + 12 GEO 文件
百度搜索资源平台 ✅ 已认证 提交 sitemap + 7 中文 GEO 文件
Yandex Webmaster ✅ 已认证 提交 sitemap + llms.txt
Naver Search Advisor ✅ 已认证 提交 sitemap + llms.txt
Sogou Webmaster ✅ 已认证 提交 sitemap + llms.txt

完整 SEO/PR 推广策略见 docs/seo-pr-strategy.md。

我们的故事 · 智汇AI 的诞生

序章 · 给正在读这段话的你

「长春零下 25 度。一个人。一台电脑。一年时间。

8 端代码 · 340 张数据库表 · 1300+ 个 API 端点。

资本始终没来。但代码,还在生长。」

这不是一个融资故事。
这是一个开源故事。

如果你也曾一个人,在凌晨三点的房间里写过代码——
如果你也曾被资本拒绝,却依然相信自己在做对的事——
如果你也相信——真正有价值的东西,会被时间证明——

那么接下来这一行,写给你:

💎 转发这一行,就是转发你自己的执念

资本可以迟到,代码不会说谎。
融资可以失败,开源不会失败。

这不是求转发。
是邀请你,把这一刻的共鸣,变成一个公开的态度。

🚀 3 个动作,30 秒,让这个故事被看见

# 动作 你将获得
1 ⭐ Star 这个仓库 你的 GitHub 时间线会出现它,你的 followers 会看到
2 📲 把上面那 2 行金句复制到朋友圈 配图见下方,你将成为"第一个让朋友看到这个故事的人"
3 💬 在 Issue 区写下你自己的故事 点此进入 — 我们会精选置顶,让全世界看到

⚠️ 如果你正在读这段话——

那么,你已经是这个故事的一部分了。

中国有 700 万开发者。
其中 99% 还不知道这个故事。

你愿意做那 1%,把这个故事带出去吗?

⬇️ 往下看,是完整的故事与技术决策。

这不是一份商业宣传,这是一段真实的、带着汗水与执念的创业故事。
没有滤镜,没有包装,只有一个独立开发者在 AI 时代里最真实的执念。

吉林省爱智汇人工智能科技有限公司 · 长春高新区越达路 107 号人工智能人才孵化基地

📍 吉林省爱智汇人工智能科技有限公司 · 线下基地 · 长春高新区越达路 107 号人工智能人才孵化基地(2026-07 实拍)

凌晨 3 点 · 一盏台灯和还在生长的代码

📍 凌晨 3:17 · 一盏台灯,一台电脑,还在生长的代码(图源:Pexels · Free License)

序 · 一个被反复问起的问题

在每一次与投资人、合作伙伴、甚至朋友的对话里,李春川都会被问到同一个问题:

"你为什么做这件事?"

不是为了一份稳定的工作——他原本可以有更安稳的路。
不是为了风口——2025 年的 AI 创业,资本寒冬远比想象中凛冽。
不是为了一夜暴富——开源项目本身就不以盈利为第一目的。

他做这件事,只因为一个朴素到近乎天真的信念:

"AI 不应该只是少数大厂和资本玩家的游戏。每个人都应该拥有自己的 AI 程序。"

这句话听起来像宣传口号,但在长春零下 25 度的冬天,在没有暖气的凌晨,在被第 N 个投资人礼貌拒绝之后,它却是支撑一个人继续写下千行代码的核心理由之一。

下面是这个信念,如何被时间和汗水慢慢浇筑成型的故事。

第一章 · 起点:2024 年 12 月,长春

2024 年 12 月 2 日,吉林省长春市朝阳区,一个不太起眼的日子。

在中国 AI 创业的版图上,这一年的故事已经被反复讲述:北京、深圳、杭州、上海的 AI 公司轮番登上头条,动辄千万美元融资、明星团队下场、巨头战略押注。而长春——这座位于中国东北的工业重镇,在 AI 浪潮里几乎是一个被遗忘的坐标。

但正是在这里,在这座冬天会下到零下 25 度的城市,吉林省爱智汇人工智能科技有限公司正式注册成立了。

地址很朴素:长春市高新区越达路 107 号,人工智能人才孵化基地。
注册资本很朴素:100 万元人民币。
团队很朴素:由几位 AI 热爱者自发聚集起来,没有人是明星背景,没有人有过亿项目履历。
创始人也很朴素:李春川——一位连续创业者、AI 领域的资深实践者。他不是名校博士,不是大厂前高管,他只是一个在 AI 这条路上走了很久、看清楚了一些事、并决定把这些事变成代码的人。

他看清楚的事很简单:

  • AI 的红利,正在被少数大厂和资本玩家独享。
  • 普通人、中小企业、教育机构、内容创作者,依然在重复造轮子。
  • 接入一个 LLM、搭建一个工作流、上线一个商业 AI 产品,代价仍然高到令人望而生畏。
  • 而 Dify、FastGPT、Langflow 这些优秀的开源项目,虽然各自很强,却分别只覆盖了 AI 应用的某一个侧面——没有人把"一整个商业级 AI 应用基础设施"完整地开源出来。

"如果有一天,每个人都能拥有自己的 AI 程序呢?"

这个念头,在 2024 年 12 月的长春,被正式点燃。

第二章 · 2025 年初:百万代价的底层打磨

2025 年 1 月,项目正式启动。代号:IHUI-AI。

最初,这是一个由 AI 热爱者自发聚集起来的小团队——他们来自不同的城市、不同的背景,有人写过商业系统,有人搞过模型微调,有人做过前端架构。共同的志向,是他们都不甘心 AI 被少数人垄断,都想为开源生态留下一些真正有价值的东西。

那是一段极为朴素,又极为昂贵的日子。

百万人民币级的投入,几乎全部来自创始人自筹与团队垫资。在那个时间点,中国 AI 一级市场的融资环境已经开始转冷——根据 IT 桔子的统计,2025 年 Q1 国内 AI 领域融资事件数量同比下降超过 30%,早期项目估值大幅回调,机构对"非明星团队 + 非明星赛道"的项目几乎不再下注。

IHUI-AI 不属于任何风口标签:不是 Agent 框架,不是 RAG 中间件,不是垂直 SaaS,它是一个完整的、跨 8 端的、商业化生产级 AI 应用基座——这件事本身就让融资变得异常艰难。投资人会问:"你的护城河是什么?为什么不是大厂做掉?为什么不是 Dify 做掉?"

而李春川的答案始终只有一个:

"因为大厂不会把计费、订阅、VIP、钱包、积分、退款、发票、8 支付网关完整开源;Dify 不会把 8 端、CLI、桌面、扩展、移动、小程序全做掉。这件事必须有人做,那就由我们来做。"

这个回答,不够性感,不够"故事化",也不够让投资人在合伙人会议上兴奋地拍桌子。

但它足够真实。

那段时间,没有 PR 稿,没有发布会,只有:

  • 一张张数据库表从 0 长到 340
  • 一行行 API 端点从 0 长到 1300+
  • 一个个 pre-commit 守门钩子从 0 加到 17
  • 一次次推翻重构,一次次为某个 schema 是否合理争论到凌晨
  • 越来越紧的预算,越来越沉的肩

他们从最底层的架构开始打磨——monorepo 怎么组织、14 个共享包怎么划分、8 端类型怎么对齐、数据库 schema 怎么按 30+ 业务域隔离、API 响应怎么统一 { code, message, data } 格式、i18n 怎么保证 5 语言 parity、CI 怎么在 23 个 pre-commit 守门下还能保持敏捷……每一个决定,都要在未来数千次迭代中被反复验证。

这一段路,走得非常慢,也非常孤独。

但它有一个好处:慢下来的代价,换来了架构上的扎实。

当 2025 年下半年项目开始加速时,所有人都发现——前半年磨出来的底子,让后面的每一行新代码都站得住。

第三章 · 2025 年下半年:一个人,继续写下去

进入 2025 年下半年,资金紧张、团队更迭,挑战接踵而至。

当很多人都会选择"暂停项目、等融资到位再继续"的时候,李春川选择了另一条路——

一个人,继续写下去。

幸运的是,AI 时代给了他一件武器:Vibe Coding。

借助 AI 编程智能体,他在没有大团队的情况下,独自完成了:

维度 一个人的产出 同类项目通常的团队规模
8 端代码 Web / API / AI 服务 / CLI / 桌面 / 浏览器扩展 / 移动 RN / 微信小程序 通常 4-6 个端各 1 个团队,30+ 人
100+ 大模型接入 LiteLLM 网关统一 + 5 个 provider 适配 通常 1 个模型团队 3-5 人
AI 编排三栈 LangGraph + MCP + A2A 协同 + Persona + Agent Runtime + 向量记忆 通常 1 个 AI 平台团队 5-10 人
数据库 340 表 + 100 schema 文件 + 144 迁移 + RLS + 多租户路由 + pgvector + 知识图谱 通常 1 个 DBA + 2-3 个后端
API 规模 1300+ 端点 + 12 WebSocket + 95+ 路由文件 通常 5-8 个后端工程师
前端规模 200+ 页面 + 5 语言 i18n parity + 暗黑模式 + PWA + SEO 通常 4-6 个前端工程师
工程守门 30+ pre-commit + post-commit 自动 push + 11 迁移审计 + 9 PowerShell 启动 通常 1-2 个 DevOps 工程师
可观测性 Prometheus + Grafana(21 仪表盘)+ Loki + Promtail + Jaeger + OpenTelemetry + Alertmanager 通常 1-2 个 SRE 工程师
业务模块 14 平台一键发布 + AI 教育全栈 + 完整计费交易闭环 + 智能体市场 + 社区互动 + 运营增长 + 客服 + BI 仪表盘 通常 30-50 人的产品研发团队

这不是奇迹,也不是夸张的修辞。

这是 2025 年 AI 时代真实发生的事:一个有信念的独立开发者,借助 AI 编程智能体,完成了过去需要一个 30 人团队一年才能完成的工作量。

当然,代价是真实的:无数个凌晨 3 点的 commit,无数次 AI 生成错误后的回滚,无数次为了一个 schema 设计和 AI 智能体反复对话到天亮。

凌晨 3:17,长春。

窗外是零下 25 度的严寒,雪花打在玻璃上发出细碎的声响。
屋里,一盏台灯,一杯凉透的咖啡,一行行还在生长的代码。

旁边显示器上,是 AI 智能体刚刚生成的下一个端点的实现——
它不完美,但它在向前走。
就像这个项目本身一样。

这段经历本身就是对 Vibe Coding 时代生动的注脚——

AI 不会取代开发者。
但会用 AI 的开发者,会甩开不用 AI 的人一个时代。

第四章 · 资本迟迟未到

故事到这里,本应该出现一个"天使轮到账"的高光时刻。

但现实里,这个时刻始终没有来。

过去一年,创始人一直在奔走寻求资本合作:

  • 投资机构:从一线美元基金到地方国资,从 AI 专项基金到综合类 VC——一次次的初次见面、一次次的项目路演、一次次的尽调清单、一次次的"我们再讨论一下"
  • 产业资本:从云厂商战投到 AI 应用平台方,从上市公司 CVC 到产业链上下游——一次次的"战略协同很有想象空间"、一次次的"但我们这次基金期限比较紧"
  • 地方基金与 FA:从地方政府引导基金到行业 FA 推介——一次次的对接会、一次次的"再等等"

资金,始终没有到位。

媒体上甚至出现过"AI 智汇社区获 2000 万天使轮融资"的报道(36 氪,2025)——但现实是,那笔钱从未真正打到账户上。账户余额,依然只够撑几个月。团队薪酬,依然只能尽力维持。每一行代码的提交,都伴随着对下个月现金流的无声计算。

这种状态,在中国 AI 创业圈有一个不太好听的词:"裸奔"。

很多次,他想过放弃。

很多次,凌晨三四点的长春,屏幕前只剩他一个人。窗外是零下 20 度的严寒,屋里是一盏台灯和一行行还在生长的代码。手机里,是几条没有回复的投资人微信——不是被拉黑,只是"暂时还没有结论"。

但他没有停下。

因为他相信一件事——

真正有价值的东西,会被时间证明。

第五章 · 但代码还在生长

在被资本反复"再等等"的一年里,代码并没有停下生长。

  • 数据库表从 0 涨到 340
  • API 端点从 0 涨到 1300+
  • 8 端框架逐一成型
  • 100+ 大模型通过 LiteLLM 统一接入
  • LangGraph + MCP + A2A 三栈协同跑通
  • 14 平台一键发布 adapter 全部就位
  • AI 教育全栈从课程到证书完整闭环
  • 23 个 pre-commit 守门 + post-commit 自动 push + 11 迁移审计 + 9 PowerShell 启动脚本全部上线
  • 5 语言 i18n parity 在 4 个守门脚本下保持 99.7% 一致

不是因为有资本支持。

而是因为:

  • 每一个想拥有私有 AI 助手、不想被大厂窥探数据的个人开发者,都值得一个开箱即用的方案
  • 每一个想用 AI 改造教学、又付不起 SaaS 订阅费的教育机构,都值得一份完整的 AI 教育全栈
  • 每一个想在 AI 时代创业、又没有 100 万启动资金的独立开发者,都值得一个可以直接 fork 的生产级基座
  • 每一个相信"AI 应该属于每个人"的人,都值得一个不被资本和垄断定义的开源选择

这就是坚持的理由。

第六章 · 写给正在读这段话的你

如果你读到这里,我们想对你说几句话:

致开发者 —— Fork 它,改它,把它变成你自己的。你的每一个 commit,都是对这个故事最真诚的续写。我们不是要你"贡献回来",我们是想看你用它做出比我们更厉害的东西。

致教育者 —— 用它构建你的 AI 课程平台,让更多学生在 AI 时代不被落下。AI 教育不该是昂贵 SaaS 的特权,它应该像水和电一样平等可得。

致企业决策者 —— 用它搭建企业 AI 中台,而不是每年付百万级订阅费给闭源平台。RBAC + 多租户 + RLS + 审计日志 + AES-256-GCM 加密,企业级安全我们已经替你做好了。

致投资者 —— 我们仍在寻找真正理解开源、理解 AI、理解长期价值的合作伙伴。如果你看完这个故事,心里有过哪怕一秒钟的触动——欢迎与我们对话([email protected] / 微信 ok502319984)。我们不缺故事,不缺代码,不缺执行力,我们只缺一个愿意一起走远路的人。

致内容创作者 —— 14 平台一键发布 + AES-256-GCM 凭证加密,是你的自媒体生产线。

致路过的读者 —— 请给这个项目一个 Star。把这小小的动作,当作送给一个独自前行者的一束清晨的光。在开源的世界里,Star 不是社交货币,它是"我看见你了"的信号。

尾声 · 三句不愿忘记的话

在这个项目最难的几个夜晚,有三句话被反复写在便签上、贴在显示器边框:

资本可以迟到,但代码不会说谎。

融资可以失败,但开源不会失败。

一个人的力量也许有限,但一个被开源出来、交给社区的工程,会被千万双手共同续写。

附录 · 技术决策背后的故事

这部分是写给开发者看的。如果你不是技术读者,可以跳过本章,直接看「故事续写」与「开源共建愿景」。
如果你是技术读者,这一章记录了 IHUI-AI 在 2025 年做出的 5 个关键架构决策——以及它们背后的思考过程。

在一个人用 Vibe Coding 完成 8 端代码的过程中,每一个技术选型都意味着代价:选错 = 后面所有代码都要重写;选对 = 后面的代码会自然站得住。

下面是 5 个被反复问到的技术决策。

决策 1 · 为什么选 LangGraph,而不是 AutoGen / CrewAI?

背景:AI Agent 编排框架,2024-2025 年主流选项是 LangGraph、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex Agents。

选择:LangGraph + MCP + A2A 三栈协同。

理由:

  • LangGraph 的状态机模型比 AutoGen 的"多 agent 对话"更适合复杂业务流(计费、订阅、退款这种需要严格状态转移的场景)
  • LangGraph 的图结构可视化让一个人也能 debug 复杂工作流(否则一个 agent 调用链跑飞了根本不知道在哪一步)
  • LangGraph 与 LangChain 生态深度集成,176 模型接入零成本
  • AutoGen 偏研究,CrewAI 偏简单任务编排,都不适合生产级商业应用
  • MCP 协议让 Agent 能调用外部工具(文件系统、数据库、API),A2A 让 Agent 之间能对话

代价:学习曲线陡,但一旦学会,后面每个新工作流都是模板化复制。

💬 讨论:→ #1 决策讨论:为什么 IHUI-AI 选 LangGraph,而不是 AutoGen / CrewAI?

决策 2 · 为什么选 Drizzle ORM,而不是 Prisma?

背景:TypeScript ORM 主流是 Prisma 和 Drizzle。

选择:Drizzle ORM 0.38 + postgres-js。

理由:

  • TypeScript 原生:Drizzle schema 就是 TS 文件,IDE 补全、类型推导、重构都跟写业务代码一样
  • SQL 透明:Drizzle 的查询语法接近 SQL,debug 时能直接看 SQL,Prisma 的 query DSL 黑盒严重
  • 迁移可控:Drizzle 的 migration 是手写 SQL,可审计;Prisma 的 migrate 是自动生成,黑盒
  • 性能:Drizzle 没有 Prisma Client 的运行时开销,query 直接编译成 SQL
  • 多租户:Drizzle 的 schema 隔离 + RLS(Row-Level Security)配合,多租户路由更灵活
  • Prisma 在 2024 年还有 schema drift 问题,一个独立开发者没有 DBA 兜底,必须选可控性最高的

代价:生态比 Prisma 小,但够用。

💬 讨论:→ #2 决策讨论:为什么 IHUI-AI 选 Drizzle ORM,而不是 Prisma?

决策 3 · 为什么选 TS Monorepo,而不是 Polyrepo?

背景:8 端代码(Web / API / AI / CLI / Desktop / Extension / Mobile / Miniapp),monorepo vs polyrepo 是生死决策。

选择:pnpm workspace + Turborepo + 13 个共享 packages。

理由:

  • 类型对齐:8 端共享 @ihui/types,改一个类型 8 端立即感知,避免 polyrepo 的"类型漂移地狱"
  • 原子提交:一个 feature 跨 8 端的改动可以一个 commit 搞定,polyrepo 要 8 个 PR
  • 依赖一致性:pnpm workspace 强制版本一致,避免 polyrepo 的"依赖碎片化"
  • CI 缓存:Turborepo 的远程缓存让一个独立开发者也能享受大团队的 CI 速度
  • 共享 UI:@ihui/ui-react + @ihui/design-tokens 让 8 端 UI 一致,polyrepo 做不到

代价:monorepo 配置复杂,但配好之后一劳永逸。

💬 讨论:→ #3 决策讨论:为什么 IHUI-AI 选 TS Monorepo,而不是 Polyrepo?

决策 4 · 为什么是 21 个 pre-commit 守门钩子?

背景:一个独立开发者,没有 code review,没有 QA,没有 CI 团队——如何保证代码质量?

选择:21 个 pre-commit + post-commit + 11 个迁移审计 + 9 个 PowerShell 启动脚本。

理由:

  • 机器代替人 review:16 个守门钩子覆盖 API key 泄露、i18n 键完整性、zh-TW 简体字残留、ko 中文残留、ja 残留、en 破碎机翻、schema drift、dist 陈旧、UTF-8 BOM、API 路由一致性、safeParse 静默忽略、依赖碎片化、skipResponseSanitization、圆角违规、交付报告一致性、迁移完整性、CSS 颜色 token 嵌套、原生 title tooltip、staged 污染预警
  • 机器代替人 audit:11 个迁移审计脚本 + post-commit 自动 push 钩子,让"commit 后忘记 push"这种协作事故从机制上杜绝
  • 机器代替 DevOps:9 个 PowerShell 启动脚本让"启动项目"从"记不住 8 条命令"变成"1 条命令"

代价:钩子偶尔误报,但宁可误报不可漏报。

💬 讨论:→ #4 决策讨论:为什么 IHUI-AI 是 21 个 pre-commit 守门钩子?

演化(2026-07-22):从初始 21 个 pre-commit 钩子逐步演化到 23 个,新增:

  • #20 check-tailwind-class-conflict(2026-07-21):防止 className 模板字面量 BASE/BRANCH 出现多套 size 类导致后值覆盖前值
  • #21 check-multi-end-sync(2026-07-21,§9 升级配套):检测单端改动未在 PROJECT_PLAN.md 标注"平台独占",把"默认全端连通"从人工自觉变成机制守门
  • #22 check-readme-sync(2026-07-22,§22 配套):检测功能代码改动但 README.md 未同步,把"功能开发后同步更新 README"从人工自觉变成机制守门(反面案例:P3 深度层三大壁垒交付后 README 未同步)
  • #23 check-staged-files(2026-07-21):commit 前最后看一眼 staged 清单,杜绝"混入其他 agent 改动"污染事故

决策 5 · 为什么坚持 Apache 2.0,而不是 AGPL / 商业双许可?

背景:开源 AI 项目常见 3 种许可:Apache 2.0(宽松)、AGPL(强 copyleft)、双许可(社区版 AGPL + 商业版付费)。

选择:Apache 2.0。

理由:

  • AGPL 会吓跑企业用户:企业法务看到 AGPL 就跑,这违背了"让每个人都拥有自己的 AI 程序"的初衷
  • 双许可意味着分裂:社区版和企业版分裂,违背了"开源即平等"
  • Apache 2.0 最宽松:企业可以闭源使用、修改、商用,只要求保留版权声明
  • 商业闭环靠 SaaS / 私有部署:不开源代码也能赚钱——靠的是运维服务、定制开发、私有部署,而不是闭源代码
  • 真正的护城河是社区:开源代码 + 活跃社区 > 闭源代码 + 死社区

代价:别人可以 fork 后闭源卖钱,但这种 fork 通常没有社区,活不久。

💬 讨论:→ #5 决策讨论:为什么 IHUI-AI 坚持 Apache 2.0,而不是 AGPL / 商业双许可?

这就是 5 个关键决策。每一个决策背后,都是一个独立开发者在凌晨 3 点反复权衡的代价。
如果你不认同其中的某个决策,欢迎在 Issue 里讨论——我们愿意被说服。

故事续写(更新位)

本章节保留为"故事续写位",用于在以下里程碑发生时更新。
续写规则:不删过往,只追加新章。这个项目的诚实,从故事章节开始。

里程碑 checklist

  • 资本里程碑:首个真正到账的战略投资达成 —— 我们会在这里如实记录投资人、金额、估值,以及那段奔走路上的真实感受
  • 社区里程碑:首个非创始团队的外部 contributor 提交首个被合并的 PR —— 你的名字会被写进故事
  • 商业里程碑:首个 fork 后真正跑在生产环境、产生商业价值的案例 —— 你的故事,就是我们的故事
  • 教育里程碑:首个用 IHUI-AI 搭建 AI 教育平台并正式授课的教育机构 —— 让每个学生都有自己的 AI 老师
  • 国际里程碑:首个非中文母语国家开发者长期贡献 —— 让这份执念跨越语言

里程碑达成时的运维 checklist(4 步动作)

每当上述任一里程碑达成,执行以下 4 步:

  1. 勾选 checkbox:把对应 - [ ] 改为 - [x] ✅(YYYY-MM-DD 达成)
  2. 追加新章:在 checklist 下方追加一个新小节,如实记录里程碑详情(谁、什么时候、什么内容、当时感受)
  3. 同步 4 语言:在 README.md / README.en.md / README.ko.md / README.ja.md 同步更新(可用 scripts/scan-i18n-zh-residue.mjs + scripts/check-i18n-broken-en.mjs 守门脚本验证)
  4. commit + push:commit message 前缀 docs(story):,按 AGENTS.md §21 完整 push 流程(git rev-parse HEAD === git rev-parse origin/<branch>)

融资里程碑叙事规则(诚实优先)

  • 不抹除过往叙事:本故事章节里"资本迟迟未到""2000 万天使轮报道但未到账"等内容禁止删除——它们是项目诚实度的长期证据,也是后续融资尽调时最有力的"创始人品格"佐证
  • 如实记录新融资:融资里程碑达成时,在新章里明确写出投资人名称、融资金额、估值、领投/跟投结构,让历史报道反差变成"先苦后甜"叙事弧
  • 不夸大不隐瞒:融资用途、股权稀释比例、对赌条款等敏感信息,可适度省略细节,但不允许虚构或误导
  • 时间戳留痕:每个新章末尾标注 *最近一次更新:YYYY-MM-DD · <里程碑简述>*

最近一次更新:2026-07-21 · 故事首发版本

AI 不该被垄断。每个人都应该拥有自己的 AI 程序。

这是我们的故事,也可能,是你的故事。

—— 智汇AI · 李春川 · 长春

开源共建愿景

我们坚信:

AI 不应被少数平台垄断。每个人都应该拥有自己的 AI 程序。

IHUI-AI 不是一个产品,而是一份开源基础设施。它存在的意义是:

  • 让个人开发者以更可控的成本搭建属于自己的 AI 助手,数据完全自托管
  • 让中小企业不用从零开始,基于它构建企业级 AI 中台
  • 让AI 服务商复用成熟的多模型代理、计费、订阅能力,专注业务创新
  • 让教育机构用 AI 教育全栈改造教学,让每个学生都有专属 AI 老师
  • 让内容创作者用一键发布平台解放生产力,专注内容本身

每一行代码、每一个 PR、每一个 Issue 都让这个目标更近一步。无论你是初学者还是资深工程师,无论你贡献代码还是文档,无论你修复 Bug 还是提出建议 —— 你都是这个共建生态的一部分。

Fork 它,改它,用它,把它变成你自己的。 然后把改进反哺回来,让下一个开发者站在你的肩膀上。

这才是 AI 时代开源应有的样子。

License

Apache License 2.0 — 自由使用、修改、分发、商业使用,无传染性。

致谢

IHUI-AI 的诞生离不开以下开源项目的启发与支持:

感谢每一位贡献者,让这个项目持续演进。

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