Avatar Project - 你的数字工作伙伴

通过被动观察你的电脑行为，自动抽象你的工作模式，先做你的 Copilot，最终成为你的数字替身。

项目简介

Avatar Project 是一个创新的个人工作智能伙伴，它能够：

1. 观察 - 被动记录你的工作过程（屏幕、操作、应用使用）
2. 理解 - 分析你的工作模式和习惯
3. 协作 - 预测你的需求，提供智能建议
4. 执行 - 在你授权的范围内可靠执行重复任务

项目阶段

Phase 1：工作记录员（当前 - V1）

• 屏幕捕获（关键帧）
• 操作记录
• 本地数据加密存储
• 工作时间轴可视化
• 每日工作摘要自动生成

Phase 2：流程分析师

• 任务识别与切分
• 工作流模式抽取
• 决策点识别
• 模式透明展示

Phase 3：智能协作者

• 上下文感知预测
• 智能建议系统
• 半自动执行
• 逐步信任建立

Phase 4：可信执行者

• 授权执行机制
• 置信度驱动执行
• 安全审计
• 企业级合规

目录结构

agent/
├── V1/                    # Phase 1 实现版本
│   ├── src/              # 源代码
│   │   ├── main/         # Electron 主进程
│   │   ├── renderer/     # React 渲染进程
│   │   └── shared/       # 共享代码
│   ├── docs/             # 项目文档
│   ├── package.json
│   └── README.md         # V1 详细文档
└── README.md             # 本文件

快速开始

环境要求

• Node.js 18+
• npm 或 yarn

开发环境设置

# 进入 V1 目录
cd V1

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev:ui

然后在浏览器中打开 http://localhost:5173/ 查看效果。

常用命令

# 启动 UI 预览
cd V1 && npm run dev:ui

# 构建 UI
cd V1 && npm run build:ui

# 代码检查
cd V1 && npm run lint

# 代码格式化
cd V1 && npm run format

技术栈

• 前端框架：React 18 + TypeScript
• 构建工具：Vite
• UI框架：Tailwind CSS
• 状态管理：React Context
• 加密：crypto-js (AES-256)
• 日期处理：dayjs

核心功能

观察引擎

观察引擎负责记录用户的工作过程，包括：

• 屏幕捕获：关键帧捕获，不录制连续视频
• 操作记录：应用切换、窗口变化、文件操作、URL访问
• 隐私保护：支持隐私模式，可排除特定应用或网站

数据管理

• 本地加密存储：AES-256 加密，用户数据不离设备
• SQLite 数据库：高效的本地数据存储
• 数据导入导出：支持 JSON 格式的数据交换

工作分析

• 时间轴可视化：清晰展示工作流程
• 应用使用分析：统计各应用使用时长
• 每日工作摘要：自动生成工作总结
• 重复模式识别：发现可优化的工作流程

隐私与安全

我们非常重视用户隐私，采用以下安全措施：

1. 本地优先：所有数据处理在用户设备完成
2. 数据加密：AES-256 加密存储
3. 用户控制：用户可随时查看、编辑、删除数据
4. 透明操作：所有学习过程透明可追溯
5. 隐私模式：支持排除特定应用或网站

当前状态（V1）

✅ 已完成：

• 项目架构设计
• 基础项目结构
• 观察引擎框架
• 数据存储模块
• UI 基础界面
• 模拟数据展示

🚧 开发中：

• 实际屏幕捕获
• 实际操作记录
• 数据库持久化

下一步建议

短期（1-2周）

1. 完善 UI 交互 - 添加更多动画和过渡效果
2. 添加图表库 - 集成 ECharts 或 Chart.js 用于数据可视化
3. 实现真实数据存储 - 使用 localStorage 或 IndexedDB 替代内存存储
4. 完善模拟数据 - 添加更多真实的操作场景

中期（1-2月）

1. 集成 Electron - 将应用打包为桌面应用
2. 实现真实屏幕捕获 - 使用 Electron API
3. 实现真实操作记录 - 监听系统级事件
4. 添加 SQLite 数据库 - 使用 better-sqlite3 或 electron-store
5. 实现任务识别算法 - 添加工作流分析功能

长期（3-6月）

1. 实现学习引擎 - 添加模式识别和预测功能
2. 实现执行引擎 - 添加自动化执行功能
3. 添加插件系统 - 支持与 VS Code、Chrome 等工具集成
4. 企业级功能 - 团队协作、数据同步等

文档

更多详细信息请查看：

• V1 详细文档 - V1 版本的完整文档
• 技术架构设计文档 - 完整的技术方案
• 项目初始化计划 - 详细的启动计划
• 项目总结 - V1 项目完成总结

贡献指南

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

许可证

MIT License

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Avatar Project - 让AI看见你的工作，帮你发现效率提升点。