Docker

1、仓库摄取：输入GitHub仓库地址，异步任务队列自动拉取源码并进行结构化解析；2、向量切片：对代码与文档进行语义切片，嵌入向量存储至PostgreSQL/pgvector；3、语义检索：用户提问时先经向量检索召回相关代码片段，作为上下文注入LLM；4、Wiki生成：基于检索结果自动生成架构说明、

系统包含运行总览、项目管理、任务状态流转、能力注册、审批队列、事件审计、告警观测、外部集成状态和LLM路由摘要等模块。控制台可按Project→Task→Capability→Event→State追踪执行证据，展示优先级、状态、关联项目、输入输出Schema、权限策略、配额和调用事件；敏感字段仅显

Agent配置与运行管理：支持智能体配置、运行记录、事件流、工具调用、模型调用及状态追踪，统一管理完整执行链路。智能体编排执行：支持PlannerDAG、ReAct执行模式、子智能体并行协作、工具调用与任务状态机，满足复杂任务自动化需求。知识库与RAG：提供知识源管理、文档版本化、分块检索、检索证据

1、向量索引：将仓库RAG分块存向量数据库，根据用户语义进行相关上下文的检索2、图索引：将项目AST建立知识图谱，能让agent根据提问清楚相关函数的调用链路3、专门为traeagent和claudecode打造，能让开发中在实际开发过程中有效的减少token的消耗and让agent获取有效的上下文

1、功能模块：脚本为单一PowerShell文件，内部划分为五个逻辑模块：**路径交互模块**：提供默认路径（%LOCALAPPDATA%\Docker\wsl\disk\docker_data.vhdx）与手动输入自定义路径的交互选择。**前置检查模块**：检测管理员权限、VHDX文件存在性，确保

系统包含四大核心功能模块：浏览器模拟采集模块、IP网络自动切换监控模块、流量统计预警模块、数据入库与增量去重模块。采集模块基于Chromedp模拟真人访问页面，规避基础人机校验；网络监控实时检测IP封禁状态，触发拦截后自动提醒运维切换公司宽带或手机热点；流量模块统计各终端每日流量消耗，设置余量预警防

1.成长轨迹记录以时间轴为核心，统一记录用户的学习、工作、生活、运动等成长事件，将碎片化的信息沉淀为完整的人生轨迹，帮助用户回顾成长过程并形成长期积累。2.AI灵感收集与整理支持文字、语音、图片等多种方式快速记录灵感，AI自动完成内容总结、标签分类、关联推荐和知识归档，帮助用户构建个人灵感库与创意知

资源管理Linux与数据库等资源集中登记、分组与授权，减少「机器在哪、谁有权」的信息孤岛。操作台Linux黑屏、文件上传下载、数据库终端操作，在统一Web工作台完成，贴近客户端操作习惯。项目与问题管理项目、组件与问题记录，承载部署方案与排查上下文，便于团队对齐与复盘。操作过程日志Linux操作、SQ

系统包含四大核心模块。数据采集引擎支持多线程并发采集，可配置采集规则和目标网站，自动处理分页和反爬机制。数据清洗模块提供去重、格式化、字段映射等功能。任务调度中心支持定时采集、增量采集和全量采集模式，具备任务状态监控和失败重试机制。数据管理后台提供搜索结果展示、数据导出（Excel/CSV/JSON

1.PPT内容解析项目支持上传.pptx文件，并逐页提取文本框内容与备注信息，作为后续脚本生成和视频制作的基础数据。这意味着它不是把PPT当作静态图片处理，而是先把课件内容结构化，便于后续每一页分别生成讲解内容。2.AI口播稿生成在解析出每页内容后，项目会调用大语言模型，把原始要点扩写成适合口播的讲

一、经验模式采集引擎：从Agent真实交互记录中自动提取可复用的经验模式，目前已积累167个经过验证的高质量模式，覆盖Python、Node、Docker、Go、Rust、Java、Terraform、Ruby八大技术生态。二、模式验证流水线：每条经验模式必须通过自动化复现测试才能入库，当前167个