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- Add skill-adapter.ts to bridge configStore and UI skill formats - Refactor SkillMarket to use new skill-adapter instead of skill-discovery - Add health check state to connectionStore - Update multiple components with improved typing - Clean up test artifacts and add new test results - Update README and add skill-market-mvp plan Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# ZCLAW 🦞 — OpenFang 定制版 (Tauri Desktop)
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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。
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## 核心定位
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OpenFang Kernel (Rust 执行引擎)
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↕ WebSocket / HTTP API
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ZCLAW Tauri App (桌面 UI)
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+ 中文模型 Provider (GLM/Qwen/Kimi/MiniMax/DeepSeek)
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+ 7 个自主 Hands (Browser/Researcher/Collector 等)
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+ 40+ 渠道适配器 (飞书/钉钉/Telegram/Discord 等)
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+ 16 层安全防护
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+ 分身(Clone) 管理
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+ 自定义 Skills
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## 为什么选择 OpenFang?
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相比 OpenClaw，OpenFang 提供了更强的性能和更丰富的功能：
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| 特性 | OpenFang | OpenClaw |
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| **开发语言** | Rust | TypeScript |
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| **冷启动** | < 200ms | ~6s |
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| **内存占用** | ~40MB | ~394MB |
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| **安全层数** | 16 层 | 3 层基础 |
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| **自主 Hands** | 7 个内置 | 无 |
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| **渠道适配器** | 40 个 | 13 个 |
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| **LLM 提供商** | 27 个 | ~10 个 |
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**详细对比**：[OpenFang 架构概览](https://wurang.net/posts/openfang-intro/)
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## 功能特色
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- **基于 OpenFang**: 生产级 Agent 操作系统，16 层安全防护，WASM 沙箱
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- **7 个自主 Hands**: Browser/Researcher/Collector/Predictor/Lead/Clip/Twitter - 预构建的"数字员工"
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- **中文模型**: 智谱 GLM-4、通义千问、Kimi、MiniMax、DeepSeek (OpenAI 兼容 API)
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- **40+ 渠道**: 飞书、钉钉、Telegram、Discord、Slack、微信等
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- **60+ 技能**: 内置技能包 + 自定义 SKILL.md
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- **分身系统**: 多个独立 Agent 实例，各有自己的角色、记忆、配置
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- **Tauri 桌面**: Rust + React 19，体积小 (~10MB)，性能好
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- **设置页面**: 对标 AutoClaw — 通用/模型/MCP/技能/IM/工作区/隐私
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## 技术栈
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| 层级 | 技术 |
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| **执行引擎** | OpenFang Kernel (Rust, http://127.0.0.1:50051) |
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| **桌面壳** | Tauri 2.0 (Rust + React 19) |
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| **前端** | React 19 + TailwindCSS + Zustand + Lucide Icons |
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| **通信协议** | OpenFang API (REST/WS/SSE) + OpenAI 兼容 API |
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| **安全** | WASM 沙箱 + Merkle 审计追踪 + Ed25519 签名 |
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## 项目结构
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ZClaw/
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├── desktop/ # Tauri 桌面应用 (React 前端)
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│ ├── src/
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│ │ ├── components/ # UI 组件
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│ │ ├── store/ # Zustand 状态管理
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│ │ └── lib/gateway-client.ts # OpenFang API 客户端
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│ └── src-tauri/ # Rust 后端
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│
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├── skills/ # 自定义技能 (SKILL.md)
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│ ├── chinese-writing/ # 中文写作
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│ └── feishu-docs/ # 飞书文档操作
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│
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├── hands/ # 自定义 Hands (HAND.toml)
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│ └── custom-automation/ # 自定义自动化任务
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│
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├── config/ # OpenFang 默认配置
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│ ├── config.toml # 主配置文件
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│ ├── SOUL.md # Agent 人格
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│ └── AGENTS.md # Agent 指令
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├── docs/
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│ ├── setup/ # 设置指南
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│ │ ├── OPENFANG-SETUP.md # OpenFang 配置指南
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│ │ └── chinese-models.md # 中文模型配置
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│ ├── architecture-v2.md # 架构设计
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│ └── deviation-analysis.md # 偏离分析报告
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│
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└── scripts/setup.ts # 首次设置脚本
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```
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## 快速开始
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### 1. 安装 OpenFang
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```bash
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# Windows (PowerShell)
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iwr -useb https://openfang.sh/install.ps1 | iex
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# macOS / Linux
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curl -fsSL https://openfang.sh/install.sh | bash
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```
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### 2. 初始化配置
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```bash
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openfang init
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```
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### 3. 配置 API Key
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```bash
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# 设置智谱 API Key (推荐，有免费额度)
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export ZHIPU_API_KEY="your-api-key"
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# 或其他中文模型
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export DASHSCOPE_API_KEY="your-dashscope-key" # 通义千问
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export MOONSHOT_API_KEY="your-moonshot-key" # Kimi
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export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-key" # DeepSeek
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```
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**获取 API Key**：参考 [中文模型配置指南](docs/setup/chinese-models.md)
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### 4. 启动服务
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```bash
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# 启动 OpenFang Kernel
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openfang start
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# 在另一个终端启动 ZCLAW 桌面应用
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git clone https://github.com/xxx/ZClaw.git
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cd ZClaw
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pnpm install
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cd desktop && pnpm tauri dev
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```
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### 5. 验证安装
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```bash
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# 检查 OpenFang 状态
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openfang status
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# 运行健康检查
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openfang doctor
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```
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## OpenFang Hands (自主能力)
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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"：
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| Hand | 功能 | 状态 |
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| **Browser** | 网页自动化，Playwright 驱动 | 可用 |
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| **Researcher** | 深度研究，交叉验证，APA 引用 | 可用 |
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| **Collector** | 情报监控，OSINT 级持续监控 | 可用 |
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| **Predictor** | 趋势预测，带置信区间的预测 | 可用 |
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| **Lead** | 线索挖掘，ICP 匹配，评分去重 | 可用 |
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| **Clip** | 视频处理，下载剪辑，字幕生成 | 需 FFmpeg |
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| **Twitter** | 社媒管理，内容创建，排期发布 | 需 API Key |
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## 支持的中文模型
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| 提供商 | 模型 | 特点 | 免费额度 |
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| **智谱 AI** | GLM-4-Flash | 快速响应 | 1000 万 tokens |
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| **阿里云** | 通义千问 | 性价比高 | 有试用 |
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| **月之暗面** | Kimi | 200K 长上下文 | 15 元体验金 |
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| **DeepSeek** | DeepSeek-Chat | 编程能力强 | 低价 |
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| **MiniMax** | 海螺 AI | 语音能力强 | 有试用 |
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详细配置请参考 [中文模型配置指南](docs/setup/chinese-models.md)
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## 文档
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### 设置指南
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- [OpenFang Kernel 配置指南](docs/setup/OPENFANG-SETUP.md) - 安装、配置、常见问题
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- [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
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### 架构设计
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- [架构设计](docs/architecture-v2.md) — 完整的 v2 架构方案
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- [偏离分析](docs/deviation-analysis.md) — 与 QClaw/AutoClaw/OpenClaw 对标分析
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### 外部资源
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- [OpenFang 官方文档](https://openfang.sh/)
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- [OpenFang GitHub](https://github.com/RightNow-AI/openfang)
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- [OpenFang 架构概览](https://wurang.net/posts/openfang-intro/)
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## 对标参考
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| 产品 | 基于 | IM 渠道 | 桌面框架 | 安全层数 |
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| **QClaw** (腾讯) | OpenClaw | 微信 + QQ | Electron | 3 |
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| **AutoClaw** (智谱) | OpenClaw | 飞书 | 自研 | 3 |
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| **ZCLAW** (本项目) | OpenFang | 飞书 + 钉钉 + 40+ | Tauri 2.0 | 16 |
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## 从 OpenClaw 迁移
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如果你之前使用 OpenClaw，可以一键迁移：
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```bash
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# 迁移所有内容：代理、记忆、技能、配置
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openfang migrate --from openclaw
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# 先试运行查看变更
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openfang migrate --from openclaw --dry-run
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```
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## License
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MIT
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