# ZCLAW 🦞 — OpenFang 定制版 (Tauri Desktop)

基于 [OpenFang](https://openfang.sh/) —— 用 Rust 构建的 Agent 操作系统，打造中文优先的 Tauri 桌面 AI 助手。

## 核心定位

```
OpenFang Kernel (Rust 执行引擎)
      ↕ WebSocket / HTTP API
ZCLAW Tauri App (桌面 UI)
      + 中文模型 Provider (GLM/Qwen/Kimi/MiniMax/DeepSeek)
      + 7 个自主 Hands (Browser/Researcher/Collector 等)
      + 40+ 渠道适配器 (飞书/钉钉/Telegram/Discord 等)
      + 16 层安全防护
      + 分身(Clone) 管理
      + 自定义 Skills
```

## 为什么选择 OpenFang?

相比 OpenClaw，OpenFang 提供了更强的性能和更丰富的功能：

| 特性 | OpenFang | OpenClaw |
|------|----------|----------|
| **开发语言** | Rust | TypeScript |
| **冷启动** | < 200ms | ~6s |
| **内存占用** | ~40MB | ~394MB |
| **安全层数** | 16 层 | 3 层基础 |
| **自主 Hands** | 7 个内置 | 无 |
| **渠道适配器** | 40 个 | 13 个 |
| **LLM 提供商** | 27 个 | ~10 个 |

**详细对比**：[OpenFang 架构概览](https://wurang.net/posts/openfang-intro/)

## 功能特色

- **基于 OpenFang**: 生产级 Agent 操作系统，16 层安全防护，WASM 沙箱
- **7 个自主 Hands**: Browser/Researcher/Collector/Predictor/Lead/Clip/Twitter - 预构建的"数字员工"
- **中文模型**: 智谱 GLM-4、通义千问、Kimi、MiniMax、DeepSeek (OpenAI 兼容 API)
- **40+ 渠道**: 飞书、钉钉、Telegram、Discord、Slack、微信等
- **60+ 技能**: 内置技能包 + 自定义 SKILL.md
- **分身系统**: 多个独立 Agent 实例，各有自己的角色、记忆、配置
- **Tauri 桌面**: Rust + React 19，体积小 (~10MB)，性能好
- **设置页面**: 对标 AutoClaw — 通用/模型/MCP/技能/IM/工作区/隐私

## 技术栈

| 层级 | 技术 |
|------|------|
| **执行引擎** | OpenFang Kernel (Rust, http://127.0.0.1:50051) |
| **桌面壳** | Tauri 2.0 (Rust + React 19) |
| **前端** | React 19 + TailwindCSS + Zustand + Lucide Icons |
| **通信协议** | OpenFang API (REST/WS/SSE) + OpenAI 兼容 API |
| **安全** | WASM 沙箱 + Merkle 审计追踪 + Ed25519 签名 |

## 项目结构

```
ZClaw/
├── desktop/                    # Tauri 桌面应用 (React 前端)
│   ├── src/
│   │   ├── components/         # UI 组件
│   │   ├── store/              # Zustand 状态管理
│   │   └── lib/gateway-client.ts  # OpenFang API 客户端
│   └── src-tauri/              # Rust 后端
│
├── skills/                     # 自定义技能 (SKILL.md)
│   ├── chinese-writing/        # 中文写作
│   └── feishu-docs/            # 飞书文档操作
│
├── hands/                      # 自定义 Hands (HAND.toml)
│   └── custom-automation/      # 自定义自动化任务
│
├── config/                     # OpenFang 默认配置
│   ├── config.toml             # 主配置文件
│   ├── SOUL.md                 # Agent 人格
│   └── AGENTS.md               # Agent 指令
│
├── docs/
│   ├── setup/                  # 设置指南
│   │   ├── OPENFANG-SETUP.md   # OpenFang 配置指南
│   │   └── chinese-models.md   # 中文模型配置
│   ├── architecture-v2.md      # 架构设计
│   └── deviation-analysis.md   # 偏离分析报告
│
└── scripts/setup.ts            # 首次设置脚本
```

## 快速开始

### 1. 安装 OpenFang

```bash
# Windows (PowerShell)
iwr -useb https://openfang.sh/install.ps1 | iex

# macOS / Linux
curl -fsSL https://openfang.sh/install.sh | bash
```

### 2. 初始化配置

```bash
openfang init
```

### 3. 配置 API Key

```bash
# 设置智谱 API Key (推荐，有免费额度)
export ZHIPU_API_KEY="your-api-key"

# 或其他中文模型
export DASHSCOPE_API_KEY="your-dashscope-key"  # 通义千问
export MOONSHOT_API_KEY="your-moonshot-key"    # Kimi
export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-key"    # DeepSeek
```

**获取 API Key**：参考 [中文模型配置指南](docs/setup/chinese-models.md)

### 4. 启动服务

```bash
# 启动 OpenFang Kernel
openfang start

# 在另一个终端启动 ZCLAW 桌面应用
git clone https://github.com/xxx/ZClaw.git
cd ZClaw
pnpm install
cd desktop && pnpm tauri dev
```

### 5. 验证安装

```bash
# 检查 OpenFang 状态
openfang status

# 运行健康检查
openfang doctor
```

## OpenFang Hands (自主能力)

OpenFang 内置 7 个预构建的自主能力包，每个 Hand 都是一个具备完整工作流的"数字员工"：

| Hand | 功能 | 状态 |
|------|------|------|
| **Browser** | 网页自动化，Playwright 驱动 | 可用 |
| **Researcher** | 深度研究，交叉验证，APA 引用 | 可用 |
| **Collector** | 情报监控，OSINT 级持续监控 | 可用 |
| **Predictor** | 趋势预测，带置信区间的预测 | 可用 |
| **Lead** | 线索挖掘，ICP 匹配，评分去重 | 可用 |
| **Clip** | 视频处理，下载剪辑，字幕生成 | 需 FFmpeg |
| **Twitter** | 社媒管理，内容创建，排期发布 | 需 API Key |

## 支持的中文模型

| 提供商 | 模型 | 特点 | 免费额度 |
|--------|------|------|----------|
| **智谱 AI** | GLM-4-Flash | 快速响应 | 1000 万 tokens |
| **阿里云** | 通义千问 | 性价比高 | 有试用 |
| **月之暗面** | Kimi | 200K 长上下文 | 15 元体验金 |
| **DeepSeek** | DeepSeek-Chat | 编程能力强 | 低价 |
| **MiniMax** | 海螺 AI | 语音能力强 | 有试用 |

详细配置请参考 [中文模型配置指南](docs/setup/chinese-models.md)

## 文档

### 设置指南
- [OpenFang Kernel 配置指南](docs/setup/OPENFANG-SETUP.md) - 安装、配置、常见问题
- [中文模型配置指南](docs/setup/chinese-models.md) - API Key 获取、模型选择、多模型配置

### 架构设计
- [架构设计](docs/architecture-v2.md) — 完整的 v2 架构方案
- [偏离分析](docs/deviation-analysis.md) — 与 QClaw/AutoClaw/OpenClaw 对标分析

### 外部资源
- [OpenFang 官方文档](https://openfang.sh/)
- [OpenFang GitHub](https://github.com/RightNow-AI/openfang)
- [OpenFang 架构概览](https://wurang.net/posts/openfang-intro/)

## 对标参考

| 产品 | 基于 | IM 渠道 | 桌面框架 | 安全层数 |
|------|------|---------|----------|----------|
| **QClaw** (腾讯) | OpenClaw | 微信 + QQ | Electron | 3 |
| **AutoClaw** (智谱) | OpenClaw | 飞书 | 自研 | 3 |
| **ZCLAW** (本项目) | OpenFang | 飞书 + 钉钉 + 40+ | Tauri 2.0 | 16 |

## 从 OpenClaw 迁移

如果你之前使用 OpenClaw，可以一键迁移：

```bash
# 迁移所有内容：代理、记忆、技能、配置
openfang migrate --from openclaw

# 先试运行查看变更
openfang migrate --from openclaw --dry-run
```

## License

MIT