প্রকল্প সম্পর্কে

wigolo একটি লোকাল-ফার্স্ট ওয়েব ইন্টেলিজেন্স টুল যা AI এজেন্টদের ওয়েব-সম্পর্কিত কাজের জন্য একটি একীভূত সারফেস দেয়: search, fetch, crawl, extract, cache, find-similar, research এবং স্বায়ত্তশাসিত gather লুপ। এটি কোডিং এজেন্টদের পাশে একটি MCP সার্ভার হিসেবে, সেলফ-হোস্টেড এজেন্টদের জন্য একটি REST এন্ডপয়েন্ট হিসেবে, অথবা SDK-এর মাধ্যমে এমবেড করে চলে। মূল টুলগুলোর জন্য কোনো API কী লাগে না, সব ডেটা ~/.wigolo/ এর অধীনে থাকে, এবং প্রতি-কোয়েরিতে কোনো খরচ নেই। সমর্থিত এজেন্টদের মধ্যে রয়েছে Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, VS Code, Windsurf, Zed এবং Antigravity। যেকোনো MCP ক্লায়েন্ট npx-এর মাধ্যমে এটি রেজিস্টার করতে পারে। LangChain, CrewAI, LlamaIndex এবং Vercel AI SDK-এর জন্য ফ্রেমওয়ার্ক ইন্টিগ্রেশন রয়েছে। মূল টুলসমূহ: - search: মাল্টি-ইঞ্জিন ওয়েব সার্চ (১৮টি সরাসরি অ্যাডাপ্টার) সাথে র‍্যাঙ্ক ফিউশন, ML রির‍্যাঙ্কিং এবং ব্যাখাযোগ্য প্রতি-ফলাফল স্কোরিং। সমান্তরাল বিস্তৃতির জন্য কোয়েরি অ্যারে, ডোমেইন/সময় স্কোপিং এবং ইমেজ ফলাফল সমর্থন করে। - fetch: অ্যান্টি-বট চ্যালেঞ্জ বা SPA শেলে প্লেইন HTTP থেকে হেডলেস ব্রাউজারে এস্কেলেট করা টায়ার্ড রাউটার। পরিষ্কার markdown, মেটাডেটা, লিংক রিটার্ন করে। PDF, প্রমাণীকৃত সেশন এবং পেজ অ্যাকশন (click/type/scroll/screenshot) হ্যান্ডেল করে। - crawl: মাল্টি-পেজ ক্রল (BFS, DFS, sitemap, বা map-only) সাথে প্রতি-ডোমেইন রেট লিমিট, robots.txt সম্মান এবং বয়লারপ্লেট ডিডুপ। - extract: স্ট্রাকচার্ড ডেটা এক্সট্র্যাকশন — টেবিল, মেটাডেটা, JSON-LD, নামযুক্ত স্কিমা (Article/Recipe/Product), বা কাস্টম JSON Schema। - cache: কীওয়ার্ড বা হাইব্রিড সেমান্টিক সার্চের মাধ্যমে পূর্বে দেখা ফলাফল কুয়েরি করুন, সাথে স্ট্যাটস, clear এবং পরিবর্তন সনাক্তকরণ। - find_similar: কীওয়ার্ড, সেমান্টিক এবং লাইভ ওয়েব সিগন্যালের ৩-মুখী ফিউশনের মাধ্যমে একটি URL বা ধারণার অনুরূপ পেজ। - research: একটি প্রশ্নকে সাব-কোয়েরিতে বিভক্ত করে, সোর্স ফেচ করে এবং একটি উদ্ধৃত রিপোর্ট সংশ্লেষ করে। - agent: plan/search/fetch/extract/synthesize সহ স্বায়ত্তশাসিত gather লুপ, স্টেপ লগ, সময় বাজেট এবং ঐচ্ছিক আউটপুট স্কিমা। - diff + watch: সর্বশেষ ভিজিটের পর থেকে পেজ পরিবর্তন ট্র্যাক করুন, চাহিদা অনুযায়ী পুনরায় চেক করুন, webhook-এ ডেলিভার করুন। প্রতিটি ফলাফলে বাইট-অফসেট সোর্স স্প্যানে পিন করা একটি হুবহু excerpt, একটি citation ID এবং একটি evidence score থাকে। দুর্বল ফলাফল junk হিসেবে ফ্ল্যাগ করা হয়; ব্যর্থ ইঞ্জিন এবং স্টেল ক্যাশ লেবেল করা হয়। fetch রাউটার প্রতি-ডোমেইনে শেখে কখন একটি প্রকৃত ব্রাউজারে এস্কেলেট করতে হবে এবং কখন একটি সাইটের আর প্রয়োজন নেই তা আনলার্ন করে। npx wigolo init-এর মাধ্যমে সেটআপ (নির্দিষ্ট এজেন্ট ওয়্যার করার জন্য ঐচ্ছিক --agents ফ্ল্যাগ সহ)। macOS, Linux বা Windows-এ Node >= 20 এবং ~1.5 GB ডিস্ক প্রয়োজন। Docker ইমেজ উপলব্ধ (slim এবং :full যাতে প্রি-ইনস্টলড ব্রাউজার ইঞ্জিন আছে)। TypeScript এবং Python SDK প্রদান করা হয়। একটি ১১-প্যাক স্কিল ক্যাটালগ কোডিং এজেন্টদের প্রতিটি টুল ব্যবহার করতে শেখায়। ঐচ্ছিক LLM প্রোভাইডার (Gemini, Anthropic, OpenAI, Groq, বা লোকাল Ollama) research/agent টুলের জন্য সংশ্লেষিত উদ্ধৃত উত্তর সক্ষম করে; এটি ছাড়া, হোস্ট LLM-এর সমন্বয়ের জন্য কাঁচা ব্রিফ এবং প্রমাণ রিটার্ন করা হয়। AGPL-3.0-এর অধীনে লাইসেন্সকৃত, বর্তমানে পাবলিক বেটায়।