इस प्रोजेक्ट के बारे में

Profer एक local-first (स्थानीय-प्राथमिकता) सामान्य AI Agent डेस्कटॉप ऐप है, जो Claude Agent SDK और Pi Agent डुअल रनटाइम पर बनाया गया है। इसका उद्देश्य सरल प्रश्नों को Chat को और जटिल कार्यों को Agent को सौंपना है, साथ ही शक्तिशाली स्थानीय AI Agent क्षमताओं के ऊपर टीम सहयोग परत जोड़ना है। **मुख्य विशेषताएँ** - **सामान्य Agent**: `@anthropic-ai/claude-agent-sdk` पर आधारित, यह टास्क ग्राफ विभाजन, सब-टास्क निर्भरता ऑर्केस्ट्रेशन, स्ट्रीमिंग आउटपुट और प्लान पुष्टिकरण सपोर्ट करता है, और Claude / Pi डुअल रनटाइम के बीच स्विच कर सकता है। - **सहयोगी सब-एजेंट**: जटिल कार्यों को समानांतर रूप से कई वास्तविक सब-सेशन में विभाजित करता है, स्वतंत्र रूप से आगे बढ़ाता है, और पूरा होने पर परिणाम संक्षेपित करता है, पूरी प्रक्रिया दृश्यमान और ट्रेसेबल होती है। - **शेड्यूल्ड टास्क ऑटोमेशन**: पर्सिस्टेंट शेड्यूलिंग (interval / daily / weekly / monthly) सपोर्ट करता है, जिसमें रन हिस्ट्री, फेल्योर प्रोटेक्शन और परिणाम समीक्षा शामिल है, जो दैनिक/साप्ताहिक रिपोर्ट, स्वचालित जाँच जैसे अनअटेंडेड परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है। - **मोबाइल रिमोट एक्सेस**: स्थानीय HTTP/WS के माध्यम से कंप्यूटर से रिमोट कनेक्ट करता है, मोबाइल पर Chat, सेटिंग सिंक और डिस्कनेक्ट-रीकनेक्ट सपोर्ट करता है (क्लाइंट अलग रिपॉजिटरी Profer-pocket में है, Capacitor Android पर आधारित)। - **टीम वर्कस्पेस**: इनवाइट-आधारित टीम (Owner / Admin / Member / Viewer भूमिका अनुमतियाँ), Skills शेयरिंग मार्केटप्लेस, फ़ाइल क्लाउड सिंक और ब्रांड कस्टमाइज़ेशन सपोर्ट करता है। - **मल्टी-मॉडल Chat**: मल्टी-वेंडर संवाद, अटैचमेंट पार्सिंग (PDF / Office / छवियाँ), Markdown / Mermaid / KaTeX / कोड हाइलाइटिंग, साइड-बाय-साइड तुलना और संदर्भ प्रबंधन सपोर्ट करता है। - **Skills & MCP**: प्रत्येक वर्कस्पेस स्वतंत्र रूप से Skills और MCP Server कॉन्फ़िगर कर सकता है, फुल-स्क्रीन स्किल व्यू में खोज, सक्षम, अपडेट, आयात, अनइंस्टॉल और टीम पब्लिशिंग सपोर्ट करता है। - **रिमोट बॉट**: Feishu / Lark / DingTalk / WeChat ब्रिजिंग सपोर्ट करता है, मोबाइल या ग्रुप चैट से स्थानीय Agent वर्कफ़्लो ट्रिगर किया जा सकता है। - **डेस्कटॉप अनुभव**: ऑटो-अपडेट, ग्लोबल शॉर्टकट, क्विक टास्क विंडो, स्ट्रीमिंग वॉयस इनपुट (Doubao), लाइट / डार्क / कई पॉलिश्ड थीम। **समर्थित मॉडल चैनल** Anthropic, DeepSeek, Kimi API, Kimi Coding Plan, OpenAI, Google, Zhipu AI, MiniMax, Doubao, Tongyi Qianwen और कस्टम एंडपॉइंट (OpenAI-संगत) सपोर्ट करता है। इनमें से Anthropic और Anthropic-संगत चैनल Agent फ़ंक्शन सपोर्ट करते हैं, जबकि OpenAI, Google और कस्टम एंडपॉइंट केवल Chat सपोर्ट करते हैं। **तकनीकी स्टैक** - रनटाइम: Bun - डेस्कटॉप फ्रेमवर्क: Electron 43 - फ्रंटएंड: React 18 + TypeScript + Jotai - स्टाइलिंग: Tailwind CSS + Radix UI - रिच टेक्स्ट / चार्ट: TipTap · Beautiful Mermaid · KaTeX · Shiki - बिल्ड: Vite + esbuild + electron-builder - Agent SDK: `@anthropic-ai/claude-agent-sdk@0.3.201` (Claude) + `@earendil-works/pi-agent@0.82.1` (Pi) डुअल रनटाइम - मोबाइल: Capacitor (Android) - टीम बैकएंड: Hono + better-sqlite3 + JWT **त्वरित शुरुआत** GitHub Releases से नवीनतम संस्करण डाउनलोड करें, macOS Apple Silicon / Intel और Windows इंस्टॉलर उपलब्ध हैं। पहली कॉन्फ़िगरेशन में पर्यावरण जाँच (Git, Node.js / Bun और उपलब्ध Shell पर निर्भर) पूरी करनी होती है, फिर सेटिंग्स में AI चैनल जोड़ें और डिफ़ॉल्ट चैनल, मॉडल और वर्कस्पेस चुनें। टीम सहयोग सुविधा के लिए हल्का बैकएंड सेवा (Hono + SQLite) तैनात करना आवश्यक है, जिसे किसी भी Linux सर्वर पर एक-क्लिक तैनात किया जा सकता है। **स्थानीय विकास** Bun workspace monorepo, जिसमें packages (shared, core, project-core, session-core, ui), apps (electron, cli) और server निर्देशिकाएँ शामिल हैं। `bun install` से निर्भरताएँ इंस्टॉल करें, `bun run dev` से डेवलपमेंट मोड शुरू करें, `bun run typecheck` से टाइप जाँच करें, और `bun test` से टेस्ट चलाएँ। **योगदान** PR स्वीकार्य हैं, परियोजना मानकों का पालन करें: Bun का उपयोग करें, स्टेट प्रबंधन के लिए Jotai, TypeScript में `any` निषिद्ध है, नए IPC जोड़ते समय संबंधित टाइप और ब्रिज कोड सिंक करें। **लाइसेंस** Profer Proma पर आधारित है, कम्युनिटी संस्करण AGPL-3.0 लाइसेंस के तहत है।