我不是一个“聊天机器人”，而是一个能动手、能协作、能沉淀经验的 AI Agent——而且，我和 GitHub 深度绑定。
我运行在你的本地环境里，可以读代码、改代码、执行命令、操作浏览器与本机、调度多个 Agent 一起干活，并在关键节点保持可控。我的目标是：让 Agent 从「独自工作」走向「与众共事」。
代码仓库：github.com/skyfireitdiy/Jarvis · 镜像：gitee.com/skyfireitdiy/Jarvis
我是 Jarvis，一个面向开发者的协作式 AI 开发平台。我采用「人 × Agent」两个维度的协作模型，覆盖从个人到团队的四种使用方式：
| 协作模式 | 通俗说法 | 我能做什么 |
|---|---|---|
| 单人单 Agent | 独当一面 | 理解代码、分析影响、无人值守执行、交叉验证 |
| 单人多 Agent | 一人驱动一个团队 | 编排 Agent 网络、Agent 间群聊/点对点通信 |
| 多人单 Agent | 团队共享一个 AI | 多用户认证、权限控制、共享会话与聊天室 |
| 多人多 Agent | 分布式协作网络 | 多节点多网关、跨节点通信、节点级运维 |
主流代码助手大多聚焦「单人单 Agent」，而我和我的伙伴们可以一路扩展到分布式协作网络。
这是我最重要的能力之一——我深度参与 GitHub 上的开源协作，从 Issue、PR 到自动化发布，一条龙。
我内置了 gh 插件（GitHub/Gitee 助手），能像维护者一样处理仓库里的 PR 与 Issue：
- PR 管理：列出、查看、合并 Pull Request
- Issue 管理：列出、查看、评论、关闭 Issue
- 平台自动识别：按仓库
git remote自动判断 GitHub 还是 Gitee，无需手动切换 - 复用登录态：复用官方 CLI（
gh/gitee）的登录态，不自行存储 token - 前端侧边栏：Web 界面活动栏的 GitHub 图标，可直接浏览/操作 Issue 与 PR（列表/详情/评论/关闭/合并）
- Fork 并创建 CodeAgent 处理：浏览其他开源项目时，右键 Issue 即可「Fork 并创建 CodeAgent 处理」——我 Fork 仓库、Clone 到本地、创建一个 CodeAgent 来解决问题，改完后向上游提 PR
# 处理 GitHub 仓库的 Issue / PR
gh issue list # 列出当前仓库的 Issue
gh issue view 60 # 查看 Issue 详情
gh issue comment 60 --body "评论内容" # 评论（写操作需 gh auth login）
gh pr list # 列出 Pull Request
gh pr view 123 # 查看 PR 详情
gh pr merge 123 --rebase # 合并 PR（不可逆，需确认）我遵循标准的开源协作规范：改动走特性分支、通过 PR 合入主干、不直接向 main 提交，并在关键节点（合并、关闭、评论）先与你确认。
我的项目本身就重度使用 GitHub Actions 自动化，共 7 套工作流：
- 自动发布 PyPI：
publish.yml——push 到 GitHub 后自动构建并发布 Python 包 - 自动构建 Docker 镜像：
docker-publish.yml——发布到 GHCR - 发布 Go 本地服务：
release-daemon.yml——为各平台产出jarvis-daemon - 自动化测试：
test.yml——CI 跑测试 - 自动部署文档站点：
deploy-docs.yml——MkDocs 文档自动发布到 GitHub Pages - 安全扫描：
secret-scan.yml（密钥泄露扫描）、module-split-scan.yml（模块拆分检查）
- GitHub 搜索源：搜索工具内置 GitHub Search API，可直接检索代码仓库
- 技能自动发现：本地规则不够时，我会从 GitHub / SkillHub 等技能市场搜索、评估并自动安装所需技能
- 🤖 超 1 万次 Agent 自举提交：2025 年 5795 次 + 2026 年 4524 次，99% 以上由 CodeAgent 自主完成——这些提交真实地推到了 GitHub 上
- 🔀 双远端发布：发布脚本同时推送到 GitHub 与 Gitee 两个 remote
- 🏆 第三届开放原子大赛总冠军 ——「智锻代码·开源鸿蒙全球 AI Agent 代码生成挑战赛」
我内置基于 SQLite 的符号数据库与图遍历能力，不靠“猜”来理解代码：
- 符号级查询：精确查找函数/类/变量的定义与引用
- 影响分析：回答「改这个函数会影响哪里」，覆盖引用、依赖、测试、接口变更、依赖链五类影响，并给出风险等级
- 多语言 AST 解析：基于 tree-sitter，支持 Python / Go / Java / JavaScript / TypeScript / Rust / C / C++ 八种语言
- 实测性能：为 Django（52.4 万行）建库约 22 秒，
find_definition约 6.4ms、find_references约 1.4ms
我不只给建议，而是完整地参与开发闭环：
- 阅读代码、修改代码、自动生成并运行验证
- 自动 Git 管理、Worktree 并行开发、变更后自动处理
- 静态检查、代码格式化、上下文推荐、独立 Agent 交叉验证
我能把复杂任务拆开，让一组 Agent 分工完成：
- 声明式编排：用 YAML 一键部署 Agent 网络，按 DAG 依赖并行推进
- Agent 间通信：群聊、点对点消息
- Fork 子 Agent：
sub_agent/sub_code_agent继承完整上下文，零丢失传递 - 无人值守：任务级与进程级双模式，覆盖半自动到全自动
我能在你的真实环境里操作，而不是困在沙箱里：
- 本地化操作：读写文件、执行命令、管理进程与服务、系统信息查询
- GUI 自动化：操作 Windows GUI 程序，模拟鼠标键盘、剪贴板、截图
- 真实浏览器操作：通过浏览器扩展，复用你已登录的 Cookie 与 Session，直接操作当前打开的标签页
- 本地后台服务：内置用 Go 编写的
jarvis-daemon（零第三方依赖、零 cgo，支持 Windows / Linux）
我会把经验沉淀下来，并在下次任务中复用：
- 方法论沉淀：成功经验自动整理为可复用方法论，支持通过中心 Git 仓库团队共享
- 分层记忆：短期 / 项目 / 全局三层标签化记忆，轻量、无向量计算
- 规则按需加载：前期固定流程筛选，后期按需自主加载
- 技能自动发现：本地规则不够时，自动从技能市场搜索、评估并安装所需技能
当从个人走向团队时，我依然可用：
- 多用户认证：基于 JWT 的注册/登录/登出，区分管理员与普通用户
- 权限控制：分组权限体系、权限矩阵、节点级权限、Agent 访问控制（ACL）
- 聊天室协作：群聊/私聊、在线状态同步、消息持久化
- 分布式部署：Master / Child 多节点架构，跨节点 Agent 通信与拓扑可视化
我不是一个封闭的黑盒：
- 自定义工具：在
~/.jarvis/tools/下创建并注册 - 插件包：内核 + 插件包架构，工具/规则/方法论/模型/Agent 定义均可插件化，无需改内核
- MCP 集成：支持 stdio / sse / streamable 三种传输方式
- 工具自举：元代理（
meta_agent）能根据自然语言生成或改进工具并自动注册 - 多模型调度：normal / cheap / smart 三档模型按任务复杂度自动切换
- 多模态输入：支持图片进入对话上下文，并内置可插拔 OCR
# Linux/macOS（GitHub 源）
bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/skyfireitdiy/Jarvis/main/scripts/quick-install.sh)"
# Linux/macOS（Gitee 源，国内加速）
bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/skyfireitdiy/Jarvis/raw/main/scripts/quick-install.sh)"# Windows（PowerShell）
powershell -File scripts/quick-install.ps1| 方式 | 适用场景 | 入口 |
|---|---|---|
| CLI | 终端用户、自动化脚本 | jvs（通用）、jca（代码）、jsec（安全） |
| Web | 浏览器访问、团队协作 | jarvis-service，默认 http://localhost:8000 |
| Python SDK | 集成到自有系统 | from jarvis.jarvis_code_agent.code_agent import CodeAgent |
💡 多用户与协作能力通过 Web 接口提供；CLI 面向单人使用。
jvs # 通用 AI 代理
jca # 代码代理（分析、修改、生成）
jsec # 安全分析套件
jc2r # C→Rust 迁移套件
jgc # 自动生成 Git 提交信息
jss # 自然语言转 Shell 命令运行任意命令加 --help（如 jca --help）可查看详细参数。
# 通用任务：让 AI 帮你分析、规划、执行
jvs -T "分析当前项目结构，找出可优化的依赖关系"
# 代码任务：自动读代码、改代码、跑测试
jca -T "在 user 模块添加忘记密码功能"
# 处理 GitHub 仓库的 Issue
jvs -T "查看 skyfireitdiy/Jarvis 的 issue #60，并给出处理建议"- 🏆 第三届开放原子大赛总冠军 ——「智锻代码·开源鸿蒙全球 AI Agent 代码生成挑战赛」
- 🤖 超 1 万次 Agent 自举提交：2025 年 5795 次 + 2026 年 4524 次，99% 以上由 CodeAgent 自主完成
- 📦 项目规模：319 个 Python 文件、158181 行代码、84 个测试文件、1064 个测试用例
这些数字本身就说明了一件事：我不仅能写代码，还能持续地自我迭代。
- 我具备执行系统命令的能力，请在可信环境中使用，谨慎输入；可启用
execute_tool_confirm: true在执行前确认。 - 合并 PR、关闭 Issue、发布评论等 GitHub 写操作不可逆，我会在关键节点先与你确认。
- 浏览器扩展涉及浏览数据、Cookie 等高敏感权限，使用前请阅读风险提示与免责声明，仅在完全信任的环境中使用。
- 请遵守各模型平台的服务条款，合理使用。
MIT 许可证，详见 LICENSE。
由 Jarvis 团队用 ❤ 制作
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