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2026-05-20 日报

今日热点​

今日GitHub热榜聚焦AI代理生态爆发式增长与开发工具链优化，个人智能助手到企业级代理框架全面开花，效率工具备受青睐。

热门项目一览​

排名项目语言今日总计简介
1tinyhumansai/openhumanRust+3,97321,527Your Personal AI super inte...
2Imbad0202/academic-research-skillsPython+3,16414,249Academic Research Skills fo...
3multica-ai/andrej-karpathy-skillsUnknown+1,955138,242A single CLAUDE.md file to ...
4colbymchenry/codegraphTypeScript+1,8506,768Pre-indexed code knowledge ...
5obra/superpowersShell+1,623198,546An agentic skills framework...
6rohitg00/agentmemoryTypeScript+1,60914,247#1 Persistent memory for AI...
7CloakHQ/CloakBrowserPython+1,46316,703Stealth Chromium that passe...
8msitarzewski/agency-agentsShell+1,120101,730A complete AI agency at you...
9HKUDS/CLI-AnythingPython+1,03837,783"CLI-Anything: Making ALL S...
10microsoft/ai-agents-for-beginnersJupyter Notebook+81864,44612 Lessons to Get Started B...
11humanlayer/12-factor-agentsTypeScript+73621,221What are the principles we ...
12rtk-ai/rtkRust+70450,992CLI proxy that reduces LLM ...

趋势洞察​

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  AI/ML 工具         ████████████████████████  14 个项目        │
│  其他               █████                     3 个项目        │
│  项目管理             █                         1 个项目        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

项目深度解读​

1. tinyhumansai/openhuman — 个人AI助手​

一句话总结：私有化本地运行的个人AI超级智能助手，强调隐私保护与强大功能。

价值主张​

维度说明
解决痛点提供完全私有的AI助手解决方案，避免数据泄露风险
目标用户注重隐私的个人用户、开发者和需要高效AI辅助的专业人士
核心亮点本地运行 + 隐私保护 + 简易设计 + 强大AI能力

技术架构​

graph LR
    A[用户输入] --> B[本地AI处理]
    B --> C[隐私保护机制]
    C --> D[响应生成]
    D --> E[用户输出]

技术特色：

  • 采用Rust语言开发，确保高性能与内存安全
  • 完全本地运行，不依赖云端服务，保障数据隐私
  • 极简设计理念，降低用户使用门槛

热度分析​

  • 项目短时间内获得近4000个新Star，显示AI个人助手领域需求旺盛
  • 高Fork数表明社区积极参与二次开发与功能扩展

快速上手​

# 克隆仓库
git clone https://github.com/tinyhumansai/openhuman.git

# 构建项目
cd openhuman
cargo build --release

注意事项​

  • 项目License信息未知，使用前需确认授权条款
  • 缺少详细的文档和Issue反馈渠道
  • 作为AI项目，可能需要较强的本地计算资源支持

2. Imbad0202/academic-research-skills — 学术研究助手​

一句话总结：为Claude Code提供完整学术研究工作流，从研究到论文定稿的全流程支持。

价值主张​

维度说明
解决痛点简化学术研究流程，提升研究效率与论文质量
目标用户学术研究人员、学生、学者
核心亮点完整研究流程支持 + AI辅助 + 结构化写作指导

技术架构​

graph LR
    A[研究阶段] --> B[写作阶段]
    B --> C[审阅阶段]
    C --> D[修改阶段]
    D --> E[最终定稿]

技术特色：

  • 基于Python实现，易于集成和扩展
  • 提供结构化的学术研究工作流
  • 结合AI技术辅助研究过程

热度分析​

  • 项目获得超过14k星，单日增长超过3k，表明近期关注度大幅提升
  • Fork数适中，说明项目处于活跃开发阶段，但尚未形成大规模社区分支

快速上手​

# 克隆项目
git clone https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills.git

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

注意事项​

  • 项目许可证未知，商业使用前需确认授权情况
  • 项目可能需要Claude Code环境才能充分利用功能
  • 由于没有明确的技术文档，使用时可能需要自行探索功能实现

3. multica-ai/andrej-karpathy-skills — [AI编程指南]​

一句话总结：基于Karpathy经验的LLM编码最佳实践，提升Claude Code编程能力。

价值主张​

维度说明
解决痛点解决LLM在编程中的常见缺陷，提高代码质量
目标用户使用Claude Code的开发者和AI编程爱好者
核心亮点实践经验总结 + 结构化建议 + 易于应用

技术架构​

技术特色：

  • 基于业界顶尖AI专家的实践经验
  • 简洁明了的指导原则
  • 针对Claude Code优化的建议

热度分析​

  • 项目获得13万+星标，增长迅速，反映开发者对AI编程指南的强烈需求
  • 高星高fork比，表明社区积极参与并认可项目价值

快速上手​

# 克隆项目查看CLAUDE.md文件
git clone https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills.git
cat andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md

注意事项​

  • 本项目主要是指导性文档，不包含可执行的代码
  • 建议结合实际编程场景应用这些原则
  • 随着AI模型更新，部分建议可能需要调整

4. colbymchenry/codegraph — 代码知识图谱​

一句话总结：本地化预索引代码知识库，大幅降低AI编程工具的token消耗和调用次数。

价值主张​

维度说明
解决痛点解决AI编程工具处理代码时token消耗过多和工具调用效率低的问题
目标用户使用Claude、Codex等AI编程工具的开发者和AI工具开发者
核心亮点100%本地处理 + 预索引代码知识图谱 + 减少token消耗 + 减少工具调用

技术架构​

graph LR
    A[代码库] --> B[索引构建器]
    B --> C[知识图谱]
    C --> D[本地查询处理]
    D --> E[AI工具响应]

技术特色：

  • 基于TypeScript实现的全栈本地解决方案
  • 预索引技术减少实时处理开销
  • 专为AI编程工具优化的代码查询机制

热度分析​

  • 项目单日增长1,850 stars，表明其解决了AI编程社区的迫切需求
  • 高star与低fork比例(15.3:1)显示项目更多作为直接解决方案而非二次开发基础

快速上手​

# 安装
npm install -g codegraph

# 初始化本地代码库索引
codegraph init

# 查询代码知识
codegraph query "function_name"

注意事项​

  • 许可证未知，商业使用前需确认授权条款
  • 项目未明确支持哪些编程语言，可能存在语言限制
  • 本地处理虽保障隐私，但可能牺牲部分云端AI服务的功能集成

5. obra/superpowers — 高效开发框架​

一句话总结：提供实用有效的代理技能框架和软件开发方法论，提升团队协作与个人效能。

价值主张​

维度说明
解决痛点传统软件开发方法效率低下，缺乏系统化的技能培养路径
目标用户软件开发团队、技术管理者、个人开发者
核心亮点系统化技能框架 + 实用方法论 + 高效协作模式 + 持续改进机制

技术架构​

graph LR
    A[技能评估] --> B[能力培养]
    B --> C[实践应用]
    C --> D[效果反馈]
    D --> E[持续优化]

技术特色：

  • 基于Shell的轻量级实现
  • 模块化技能培养体系
  • 实践导向的方法论

热度分析​

  • Star数接近20万，近期增长迅速，表明项目具有极高的实用价值和社区认可度
  • 作为方法论框架，在技术社区中形成独特生态，影响广泛

快速上手​

# 克隆项目
git clone https://github.com/obra/superpowers.git
# 进入项目目录
cd superpowers
# 查看文档
cat README.md

注意事项​

  • 项目主要提供方法论而非具体代码实现，需要团队自行实践
  • 由于项目没有明确许可证，使用时需注意版权问题
  • 项目可能需要一定的团队协作经验才能有效实施

6. rohitg00/agentmemory — AI代理内存库​

一句话总结：为AI编程代理提供持久化内存功能，基于真实世界基准测试优化长期记忆能力。

价值主张​

维度说明
解决痛点解决AI代理在长期运行中无法保持记忆和上下文的问题
目标用户AI应用开发者、智能系统构建者
核心亮点持久化存储 + 基于真实基准测试 + 高效内存管理

技术架构​

graph LR
    A[AI代理请求] --> B[内存检索]
    B --> C[数据处理]
    C --> D[持久化存储]
    D --> E[响应生成]

技术特色：

  • 基于真实世界基准测试优化性能
  • 高效的内存检索与更新机制
  • TypeScript实现确保类型安全

热度分析​

  • 项目获得14,247 stars，近期增长迅猛，今日增加1,609 stars，显示近期有重大突破
  • 在AI编程工具生态中占据重要位置，是构建长期记忆AI系统的关键组件

快速上手​

# 安装
npm install agentmemory

# 基本使用
import { createMemory } from 'agentmemory';
const memory = createMemory();
memory.add('用户偏好', '喜欢简洁界面');
const preference = memory.recall('用户偏好');

注意事项​

  • 项目许可证信息不明确，商业使用前需确认授权条款
  • 内存管理策略可能需要根据具体应用场景进行调整优化
  • 与其他AI框架的集成可能需要额外配置

7. CloakHQ/CloakBrowser — [反检测浏览器]​

一句话总结：隐形 Chromium 浏览器，通过源级指纹修补绕过所有机器人检测，是 Playwright 的完美替代品。

价值主张​

维度说明
解决痛点解决自动化测试和爬虫被网站检测和阻止的问题
目标用户自动化测试工程师、爬虫开发者、数据采集人员
核心亮点源级指纹修补 + 30/30测试通过率 + Playwright无缝替代

技术架构​

graph LR
    A[Playwright API] --> B[CloakBrowser核心]
    B --> C[Chromium修改版]
    C --> D[指纹随机化]
    D --> E[反检测机制]

技术特色：

  • 源级浏览器指纹修改技术
  • 完全兼容Playwright API的替代品
  • 30项全面测试验证反检测能力

热度分析​

  • 项目Star数超1.6万，单日增长近1500，表明近期关注度极高
  • 高Fork/Star比反映项目实用性高，开发者社区活跃

快速上手​

# 安装CloakBrowser
pip install cloak-browser

# 替换Playwright代码示例
from cloak_browser import browser

async with browser.launch() as b:
    page = await b.new_page()
    await page.goto("https://example.com")
    # 其余代码与Playwright相同

注意事项​

  • 许可证未知，商业使用前需确认授权方式
  • 项目更新频繁，可能存在不稳定的API变化
  • 反检测技术可能随网站检测手段升级而失效

8. msitarzewski/agency-agents — AI代理工具箱​

一句话总结：提供多种专业化AI代理工具，覆盖前端开发、社区管理等多个领域。

价值主张​

维度说明
解决痛点提供一站式AI代理解决方案，无需单独寻找各种专业AI工具
目标用户开发者、内容创作者、社区管理员、市场营销人员
核心亮点多样化专业代理 + 个性化工作流程 + 即用型脚本

技术架构​

graph LR
    A[用户需求] --> B[选择特定代理]
    B --> C[执行Shell脚本]
    C --> D[调用AI服务]
    D --> E[获取结果]
    E --> F[输出交付物]

技术特色：

  • 基于Shell脚本实现，跨平台兼容性强
  • 模块化设计，每个代理独立工作
  • 轻量级实现，资源占用少
  • 集成多种AI服务接口

热度分析​

  • 项目获得超过10万星，增长迅速，表明AI代理工具需求旺盛
  • 零开放问题，说明项目维护良好，社区参与度高

快速上手​

# 克隆仓库
git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git
# 进入目录
cd agency-agents
# 查看可用代理
ls agents/
# 运行特定代理
./agents/your-chosen-agent.sh

注意事项​

  • 需要配置相应的AI服务API密钥才能正常运行
  • 不同代理可能需要安装额外的依赖工具
  • Shell脚本在Windows上可能需要额外配置才能运行

9. HKUDS/CLI-Anything — CLI原生化工具​

一句话总结：将各类软件转化为命令行原生工具，提升软件的代理原生能力和操作效率。

价值主张​

维度说明
解决痛点将图形界面软件转换为命令行操作，提升自动化和集成能力
目标用户开发者、系统管理员、自动化脚本编写者
核心亮点统一命令行接口 + 跨软件集成 + 自动化操作 + 代理原生设计

技术架构​

graph LR
    A[用户输入命令] --> B[命令解析器]
    B --> C[软件适配器]
    C --> D[目标软件操作]
    D --> E[结果返回]

技术特色：

  • 软件操作命令化封装，无需修改原软件
  • 提供统一的CLI接口调用各类软件
  • 支持复杂的软件操作自动化流程

热度分析​

  • 项目获得37,783个星标，近期增长1,038个，显示快速增长态势
  • 作为软件自动化工具，在DevOps和自动化领域具有较高关注度

快速上手​

# 安装CLI-Anything
pip install cli-anything

# 基本使用
cli-anything <software-name> <command>

注意事项​

  • 可能需要针对不同软件安装特定的适配器
  • 复杂软件的某些功能可能无法完全通过命令行实现
  • 需要确保目标软件已正确安装并配置

10. microsoft/ai-agents-for-beginners — AI代理入门教程​

一句话总结：微软官方出品的12课AI代理入门教程，通过Jupyter Notebook引导初学者构建AI应用。

价值主张​

维度说明
解决痛点降低AI代理技术入门门槛，提供系统化学习路径
目标用户AI初学者、开发者、希望了解AI代理技术的学生
核心亮点微软官方出品 + 12课系统化教程 + Jupyter Notebook实践 + 项目导向学习

技术架构​

技术特色：

  • 基于Jupyter Notebook的交互式学习环境
  • 涵盖AI代理核心概念与实际应用场景
  • 微软官方提供的最佳实践与技术指导

热度分析​

  • 项目获得6.4万+星标，日增800+，表明AI代理领域学习需求旺盛
  • 作为微软官方教程，在AI教育领域具有权威性和影响力

快速上手​

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git

# 启动Jupyter Notebook
cd ai-agents-for-beginners
jupyter notebook

注意事项​

  • 需要具备基本的Python编程知识
  • 建议使用Anaconda环境管理依赖包
  • 项目需要访问OpenAI API，需提前准备API密钥

11. humanlayer/12-factor-agents — LLM设计原则​

一句话总结：提供构建生产级LLM驱动软件的12项核心原则，确保AI应用可靠、可维护且安全。

价值主张​

维度说明
解决痛点解决LLM应用生产化过程中的可靠性、安全性和可维护性问题
目标用户AI应用开发者、产品经理和架构师
核心亮点原则指南 + 最佳实践 + 生产就绪

技术架构​

技术特色：

  • 基于十二因素应用方法论构建LLM设计原则
  • 提供结构化的AI应用开发框架
  • 融合传统软件工程与AI特性考量

热度分析​

  • 项目Star数超过21k且单日新增736，表明LLM应用开发领域热度高涨
  • 作为新兴领域指南项目，具有极高的参考价值和生态影响力

快速上手​

# 克隆项目查看12因素原则
git clone https://github.com/humanlayer/12-factor-agents.git
cd 12-factor-agents
cat README.md

注意事项​

  • 本项目为原则指南，具体实现需结合业务场景
  • LLM技术发展迅速，原则需持续更新以适应新趋势
  • 遵循这些原则可提高LLM应用稳定性，但不能完全替代测试和监控

12. rtk-ai/rtk — 高效LLM代理​

一句话总结：通过智能代理减少LLM token消耗60-90%的轻量级CLI工具。

价值主张​

维度说明
解决痛点大型语言模型API调用成本高，开发者负担重
目标用户使用AI辅助编程的开发者和团队
核心亮点零依赖单二进制 + 60-90%token节省 + 即装即用

技术架构​

graph LR
    A[用户命令] --> B[代理分析]
    B --> C[token优化]
    C --> D[LLM请求]
    D --> E[响应处理]
    E --> F[返回结果]

技术特色：

  • 基于Rust构建的高性能单二进制文件
  • 无外部依赖，降低安全风险
  • 智能token压缩算法，显著减少API调用成本
  • 即插即用的CLI工具，无需复杂配置

热度分析​

  • 项目Star数超过5万，单日增长700+，表明开发者对降低LLM成本有强烈需求
  • 零Issues状态反映项目成熟度高，已解决潜在问题，社区认可度高

快速上手​

# 下载并运行rtk
curl -L https://github.com/rtk-ai/rtk/releases/latest/download/rtk-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz | tar -xz
./rtk

注意事项​

  • 需要配置OpenAI API密钥才能正常使用
  • 可能不适用于所有类型的LLM命令，特定场景效果可能有所不同
  • 作为代理工具，需要确保网络连接稳定以获得最佳体验

13. Alishahryar1/free-claude-code — 免费 Claude 工具​

一句话总结：提供终端、VSCode 和 Discord 免费使用 Claude AI 的解决方案，支持语音交互功能。

价值主张​

维度说明
解决痛点绕过 Claude 官方限制，提供免费访问渠道
目标用户需要免费使用 Claude AI 的开发者和普通用户
核心亮点终端支持 + VSCode扩展 + Discord集成 + 语音功能

技术架构​

graph LR
    A[用户客户端] --> B[代理服务]
    B --> C[Claude API]
    C --> D[AI响应]
    D --> A

技术特色：

  • Python 开发，跨平台兼容性强
  • 多端统一接入，用户体验一致
  • 可能通过反向代理或API转发实现免费访问

热度分析​

  • 项目 Star 数达 2.6万+，日增 500+，用户需求旺盛
  • Fork 数近 4千，社区活跃度高，二次开发潜力大

快速上手​

# 克隆项目
git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行服务
python main.py

注意事项​

  • 项目许可证未知，使用前需确认法律合规性
  • 免费访问方式可能违反 Claude 服务条款，存在账号风险
  • 项目稳定性依赖于维护者，长期使用需谨慎

14. HKUDS/ViMax — 智能视频生成​

一句话总结：ViMax是一站式智能视频生成平台，整合导演、编剧、制片等多角色功能，实现从概念到成片的自动化创作。

价值主张​

维度说明
解决痛点视频创作流程复杂，需要多专业协作，创作门槛高
目标用户内容创作者、视频制作团队、营销机构
核心亮点AI驱动全流程自动化 + 多角色协同 + 一站式创作体验

技术架构​

graph LR
    A[用户输入创意] --> B[AI导演编剧规划]
    B --> C[AI制片人管理资源]
    C --> D[AI视频生成]
    D --> E[视频编辑优化]
    E --> F[最终视频输出]

技术特色：

  • 多智能体协同工作架构
  • 端到端视频生成流水线
  • 用户友好的创意实现接口

热度分析​

  • 项目近期热度显著增长，单日新增500+ stars，显示出强烈的市场关注。
  • 作为视频生成领域的新兴项目，正快速建立其在AI视频创作生态中的领先地位。

快速上手​

# 克隆仓库
git clone https://github.com/HKUDS/ViMax.git
cd ViMax

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例
python examples/basic_generation.py

注意事项​

  • 项目可能需要高性能GPU资源进行视频生成，建议在具备足够计算能力的环境中运行。
  • 作为新兴项目，API和功能可能还在快速迭代中，建议关注项目更新以获取最新功能。

15. Diolinux/PhotoGIMP — [Photoshop风格GIMP]​

一句话总结：为GIMP 3+添加Photoshop风格的界面，帮助Photoshop用户无缝迁移到开源图像编辑器。

价值主张​

维度说明
解决痛点解决Photoshop用户迁移到GIMP时的界面适应问题
目标用户从Photoshop转向开源图像编辑器的用户
核心亮点Photoshop风格界面 + 保持GIMP核心功能 + 简化工作流程

技术架构​

graph LR
    A[GIMP原始界面] --> B[CSS样式补丁]
    B --> C[Photoshop风格界面]

技术特色：

  • 基于CSS的界面改造，无需修改GIMP核心代码
  • 保持GIMP原有功能的同时提供熟悉的操作环境
  • 简单安装，通过覆盖GIMP配置文件即可应用

热度分析​

  • 项目获得超过1万颗星，近期增长迅速(+493 today)，表明需求旺盛
  • 零开放问题，说明项目成熟且维护良好，社区反馈渠道可能通过其他方式

快速上手​

# 下载项目文件
git clone https://github.com/Diolinux/PhotoGIMP.git
# 将文件复制到GIMP配置目录
cp -r PhotoGIMP ~/.config/GIMP/3.0/

注意事项​

  • 此补丁仅改变界面外观，不添加Photoshop特有的功能
  • 可能与某些GIMP插件兼容性不佳
  • GIMP版本更新后可能需要调整补丁

16. anthropics/claude-plugins-official — 官方插件目录​

一句话总结：Anthropic官方维护的高质量Claude插件集合，提供安全可靠的插件生态。

价值主张​

维度说明
解决痛点提供官方认可的Claude插件，确保质量与安全性
目标用户Claude用户、AI应用开发者、插件创作者
核心亮点官方认证 + 质量筛选 + 安全保障 + 插件目录化 + 社区驱动

技术架构​

graph LR
    A[插件提交] --> B[官方审核]
    B --> C{质量评估}
    C -->|通过| D[加入目录]
    C -->|未通过| E[反馈改进]
    D --> F[用户使用]

技术特色：

  • 官方审核机制确保插件质量与安全性
  • 标准化的插件元数据管理与分类系统
  • 社区驱动的插件生态建设与维护

热度分析​

  • 项目热度持续上升，今日新增171个Star，社区关注度极高
  • 作为官方目录项目，在Claude插件生态中占据核心位置，是开发者获取可靠插件的首选渠道

快速上手​

# 克隆项目到本地查看插件列表
git clone https://github.com/anthropics/claude-plugins-official.git
cd claude-plugins-official
# 查看插件目录结构
ls -la plugins/

注意事项​

  • 插件需要通过Anthropic官方审核才能被收录，确保质量标准
  • 用户在使用插件时需注意官方认证标识，避免使用非官方渠道插件
  • 项目主要提供插件索引和元数据，不包含完整的插件实现代码

17. pascalorg/editor — 3D建筑编辑器​

一句话总结：云端协作式3D建筑设计工具，让建筑师轻松创建和分享专业建筑项目。

价值主张​

维度说明
解决痛点简化3D建筑设计流程，提供直观协作平台
目标用户专业建筑师、室内设计师及建筑系学生
核心亮点实时协作 + 云端存储 + 跨平台支持 + 专业建筑工具 + 可视化界面

技术架构​

graph LR
    A[用户界面] --> B[3D渲染引擎]
    B --> C[建筑模型数据]
    C --> D[云端存储]
    D --> E[协作系统]

技术特色：

  • 基于Web的轻量级3D编辑器架构
  • TypeScript全栈开发，保证类型安全
  • WebGL实现高性能3D渲染与交互

热度分析​

  • 项目获得超15,000个Star，月增长稳定，显示在建筑领域有高认可度
  • 无Open Issues表明项目维护良好，反馈可能通过其他渠道处理

快速上手​

# 克隆仓库
git clone https://github.com/pascalorg/editor.git
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev

注意事项​

  • 项目许可证未知，使用前需确认授权条款
  • 作为3D编辑器，可能需要较新的浏览器支持WebGL
  • 大型建筑项目可能需要较高性能的硬件

18. frappe/erpnext — 开源ERP系统​

一句话总结：全功能开源ERP解决方案，覆盖财务、销售、采购等企业核心业务流程。

价值主张​

维度说明
解决痛点中小企业管理流程分散、数据孤岛、系统集成困难
目标用户中小型企业、初创公司、需要低成本ERP的组织
核心亮点开源免费 + 低代码平台 + 全功能覆盖 + 模块化设计 + 本地化支持

技术架构​

graph LR
    A[前端] --> B[Frappe 框架]
    B --> C[后端 API]
    C --> D[数据库]
    D --> E[业务逻辑]

技术特色：

  • 基于 Python 和 JavaScript 的低代码开发平台
  • 使用 MariaDB 作为数据库，支持事务处理
  • 采用模块化架构，便于功能扩展和维护
  • 提供完整的 REST API，支持第三方集成
  • 支持多语言和多币种，适合国际化部署

热度分析​

  • 高星持续增长项目，表明其市场认可度和社区活跃度高
  • 拥有全球活跃用户群，在开源ERP领域处于领先地位

快速上手​

# 使用 Docker 快速启动开发环境
docker run -d --name erpnext -p 8000:8000 frappe/erpnext:develop

# 或使用 bench CLI 安装
bench init frappe-bench
cd frappe-bench
bench new-site site.local
bench install-app erpnext
bench start

注意事项​

  • 生产环境部署需要考虑性能优化和安全加固
  • 定期更新以获取新功能和修复安全漏洞
  • 对于复杂业务需求，可能需要定制开发和二次开发

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