A Go-powered CLI tool designed to boost developer productivity with AI assistance.
# WN - 多功能命令行工具 中文 | [English](README.en.md) ## 概述 WN 是一个多功能命令行工具,提供文件打包、代码统计等实用功能,帮助开发者更高效地管理和分析代码。 WN 集成了多种实用工具和AI能力,旨在提升开发者的日常工作效率。它不仅提供了强大的文件打包功能,支持多种输出格式和智能文件处理,还包含了详细的代码统计分析工具,帮助开发者更好地理解和管理代码库。通过集成多个大语言模型(如OpenAI、DeepSeek),WN还提供了智能AI对话功能,配合可自定义的Agent系统,能够针对不同场景提供专业的技术支持和建议。无论是代码管理、项目分析还是技术咨询,WN都能作为开发者的得力助手,提供全方位的支持。 ## 安装 ### 下载安装 ```bash curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/sjzsdu/wn/refs/heads/master/get-wn.sh | bash ``` ### 源码安装 1. 确保已安装Go 1.20+ 2. 克隆仓库 3. 运行`go build`编译项目 ## 主要功能 ### 1. 文件打包 (pack) 将指定类型的源代码文件打包成多种格式的文档。(然后喂给知识库训练) #### 功能特性 - 支持多种输出格式 - PDF(优化字体渲染,支持中文显示) - Markdown - XML - 纯文本 - 智能文件处理 - 支持所有文本文件格式 - 自动识别可读文本文件 - 支持文件排除模式 - 支持.gitignore规则 - Git仓库支持 - 支持直接克隆并打包Git仓库 - 多语言支持 - 支持中英文界面切换 #### 使用说明 ```bash wn pack [flags] ``` ##### 参数说明 - 全局参数 - `-p, --workPath`:指定工作目录(默认:当前目录) - 打包参数 - `-e, --exts`:要包含的文件扩展名(默认:*,表示所有文件) - `-o, --output`:输出文件名(默认:output.xml) - `-x, --excludes`:要排除的文件模式 - `-g, --git-url`:Git仓库URL,直接克隆并打包 - `-d, --disable-gitignore`:禁用.gitignore规则处理 #### 使用示例 1. 打包所有文件为PDF: ```bash wn pack -o output.pdf ``` 2. 打包指定扩展名的文件为Markdown,排除test目录: ```bash wn pack -e go,md -o output.md -x "test/*" ``` 3. 从Git仓库直接克隆并打包: ```bash wn pack -g https://github.com/sjzsdu/EventTrader.git -o trader-code.pdf ``` ### 2. 代码统计 (static) 统计项目代码的各项指标,帮助开发者了解代码结构和质量。 #### 功能特性 - 代码量统计 - 总行数统计 - 代码行数统计 - 注释行数统计 - 空行统计 - 文件分析 - 按语言类型分类统计 - 文件数量统计 - 文件大小统计 - 智能识别 - 自动识别编程语言 - 支持.gitignore规则 #### 使用说明 ```bash wn static [flags] ``` ##### 参数说明 - `-p, --path`:指定统计目录(默认:当前目录) - `-e, --exts`:指定要统计的文件扩展名 - `-x, --excludes`:要排除的文件模式 - `-d, --detail`:显示详细统计信息 #### 使用示例 1. 统计当前目录: ```bash wn static ``` 2. 统计指定目录下的Go文件: ```bash wn static -p /path/to/project -e go ``` 3. 显示详细统计信息: ```bash wn static -d ``` ## 配置说明 ### 全局配置 使用 `wn config` 命令管理全局配置: ```bash wn config [flags] ``` #### 配置项 - `--lang`:设置界面语言(默认:en) - 中文界面:`wn config --lang zh` - 英文界面:`wn config --lang en` - `--default_pr
HAL 分层混合模型工作流 — 强模型(Claude)负责理解/拆解/验收,低成本模型(DeepSeek)负责检索/提取/清洗。Hermes Agent skill。
An LLM agent fine-tuned on DeepSeek for spaced repetition, dynamically integrating knowledge points based on the Ebbinghaus forgetting curve.
基于 STM32F103 构建的端到端 AI 智能手表生态。自研“零重定位”原生机器码动态加载引擎与页面栈式 UI 框架;集成生产级 OTA 回滚保护机制与高带宽(921600 baud)串口协议栈。通过 Node.js 中继实现 DeepSeek AI 语义控制及 ASRPRO 语音全双工交互,是一个集成了分布式计算、现代存储管理与 AI Agent 的嵌入式全栈工程。
A Meta-Agent-Driven Self-Evolving Multi-Agent System for UAV Detection and Tracking
One command to run Hermes AI Agent with a browser UI. Zero prerequisites. 一行命令,AI 就位。
网页应用Agent,接入DeepSeek、Mimo等模型