DtazziCowork

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📖 简介

DtazziCowork 是一款基于 @qwen-code/sdk 的现代化 AI 桌面应用，旨在为开发者和创作者提供强大的 AI 协作能力。

核心优势

• 🎯 开箱即用 - 无需复杂配置，快速上手
• 🔌 多 API 支持 - 支持 OpenAI、Anthropic、Qwen 等多家 AI 服务商
• 🧠 智能记忆 - 基于 Memvid 的向量记忆系统，让 AI 记住上下文
• 🛠️ MCP 协议 - 支持 Model Context Protocol，可扩展工具和服务
• 🎨 现代化 UI - 基于 React 19 和 Tailwind CSS 4 的流畅界面
• 🌍 国际化 - 支持中英文切换
• 🔒 隐私安全 - 数据本地存储，保护用户隐私

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✨ 功能特性

🤖 AI 对话

• 流式响应 - 实时显示 AI 回复，提供流畅的对话体验
• 多模型支持 - 支持 GPT-4、Claude 3.5、Qwen 等主流模型
• 会话管理 - 多会话并行，历史记录持久化
• 权限控制 - 精细化的文件操作权限管理

🧠 记忆系统

• 向量存储 - 基于 Memvid SDK 的高效向量数据库
• 上下文记忆 - 自动记录和检索相关对话历史
• 智能召回 - 根据当前对话智能检索相关记忆

🔧 扩展能力

• MCP 服务器 - 支持自定义 MCP 服务器集成
• 技能系统 - 可扩展的技能插件机制
• 斜杠命令 - 快捷命令支持（开发中）

🎨 用户体验

• 响应式设计 - 适配不同屏幕尺寸
• 暗色模式 - 保护眼睛的暗色主题
• 快捷键 - 提高操作效率的键盘快捷键
• 状态指示 - 实时显示会话状态和响应进度

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🚀 快速开始

系统要求

• 操作系统: macOS 10.15+, Windows 10+, Linux
• Node.js: 18.0 或更高版本
• 包管理器: pnpm (推荐) 或 npm

安装

方式一：下载预编译版本（推荐）

前往 Releases 页面下载适合你系统的安装包：

• macOS: DtazziCowork-{version}-mac-arm64.dmg (Apple Silicon) 或 DtazziCowork-{version}-mac-x64.dmg (Intel)
• Windows: DtazziCowork-{version}-win-x64.exe
• Linux: DtazziCowork-{version}-linux-x64.AppImage

方式二：从源码构建

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/BrainPicker-L/DtazziCowork.git
cd DtazziCowork

# 2. 安装依赖
pnpm install

# 3. 启动开发模式
pnpm dev

# 4. 或构建生产版本
pnpm build
pnpm dist

配置 API

首次启动时，应用会引导你配置 AI API：

1. 点击右上角的设置图标
2. 选择 API 提供商（OpenAI / Anthropic / Qwen）
3. 填入 API Key 和配置信息
4. 保存并开始使用

支持的 API 格式：

# OpenAI 格式
API Key: sk-xxx
Base URL: https://api.openai.com/v1
Model: gpt-4

# Anthropic 格式
Auth Token: sk-ant-xxx
Base URL: https://api.anthropic.com
Model: claude-3-5-sonnet-20241022

# Qwen 格式
API Key: sk-xxx
Base URL: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
Model: qwen-max

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🛠️ 开发指南

技术栈

前端层:
├─ React 19.2.3          # UI 框架（并发渲染）
├─ TypeScript 5.9        # 类型安全
├─ Tailwind CSS 4.1      # 原子化 CSS
├─ Zustand 5.0          # 状态管理
└─ i18next 25.7         # 国际化

桌面层:
├─ Electron 39.2.7      # 跨平台桌面框架
├─ Vite 7.3             # 构建工具
└─ electron-builder     # 打包工具

AI 层:
├─ @qwen-code/sdk 0.1.3 # AI 对话核心
├─ @memvid/sdk 2.0.120  # 向量记忆存储
└─ @modelcontextprotocol/sdk # MCP 协议支持

项目结构

DtazziCowork/
├─ src/
│  ├─ electron/              # Electron 主进程
│  │  ├─ main.ts            # 应用入口
│  │  ├─ ipc-handlers.ts    # IPC 通信处理
│  │  ├─ libs/              # 核心库
│  │  ├─ managers/          # 管理器
│  │  ├─ services/          # 服务层
│  │  ├─ storage/           # 存储层
│  │  └─ utils/             # 工具函数
│  ├─ ui/                   # React 渲染进程
│  │  ├─ App.tsx           # 应用根组件
│  │  ├─ pages/            # 页面组件
│  │  ├─ components/       # UI 组件
│  │  ├─ store/            # Zustand 状态
│  │  └─ i18n/             # 国际化配置
│  ├─ shared/              # 共享代码
│  └─ types/               # TypeScript 类型定义
├─ docs/                   # 文档
├─ tests/                  # 测试文件
└─ package.json

开发命令

# 开发模式（同时启动 Vite 和 Electron）
pnpm dev

# 仅启动 Vite 开发服务器
pnpm dev:vite

# 仅启动 Electron
pnpm dev:electron

# 运行测试
pnpm test

# 运行测试（监听模式）
pnpm test:watch

# 代码检查
pnpm lint

# 构建生产版本
pnpm build

# 打包应用
pnpm dist

# 平台特定打包
pnpm dist:mac-arm64   # macOS Apple Silicon
pnpm dist:mac-x64     # macOS Intel
pnpm dist:win         # Windows
pnpm dist:linux       # Linux

添加 MCP 服务器

1. 在设置页面点击"MCP 服务器"
2. 点击"添加服务器"
3. 填写服务器配置：

   {
     "command": "node",
     "args": ["/path/to/server.js"],
     "env": {
       "API_KEY": "your-key"
     }
   }
   

4. 保存并启用

开发技能插件

技能系统允许你扩展 AI 的能力。参考 docs/开发者文档.md 了解详细的技能开发指南。

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📚 文档

• 开发者文档 - 详细的技术文档和 API 参考
• AGENTS.md - AI 编码助手使用指南
• 更新日志 - 版本更新记录

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🤝 贡献

我们欢迎所有形式的贡献！

如何贡献

1. Fork 本仓库
2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交你的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启一个 Pull Request

开发规范

• 遵循 TypeScript 和 ESLint 规范
• 编写清晰的提交信息
• 为新功能添加测试
• 更新相关文档

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📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源协议。

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🙏 致谢

• @qwen-code/sdk - 核心 AI SDK
• @memvid/sdk - 向量记忆系统
• Model Context Protocol - MCP 协议支持
• Electron - 跨平台桌面框架
• React - UI 框架

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📞 联系方式

• 问题反馈: GitHub Issues
• 功能建议: GitHub Discussions
• 文档反馈: 问卷调查

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