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Project NOMAD 是一个自包含的离线优先知识与教育服务器。它安装在基于 Debian 的系统上（推荐使用 Ubuntu 26.04 LTS，也支持 24.04 LTS 和 Debian 12），通过终端脚本安装，所有工具通过浏览器访问，无需桌面环境。快速安装使用 apt 和 curl 管道安装脚本；高级路径提供 Docker Compose 模板用于手动配置。安装后，Command Center 可在 localhost 或设备 IP 的 8080 端口访问。 架构与运行：NOMAD 是一个管理 UI（"Command Center"）加 API，通过 Docker 编排一系列容器化工具和资源。它负责这些组件的安装、配置和更新。设置向导引导首次配置，提供精选内容集，并内置了维基百科内容选择器、ZIM 库管理器和内容探索器等工具。 README 中描述的内建功能： - 知识库 AI 聊天：由 Ollama 驱动或 OpenAI 兼容服务器如 LM Studio 或 llama.cpp 支持的本地 AI 聊天，支持文档上传和语义搜索（通过 Qdrant 实现 RAG）。 - 信息库：通过 Kiwix 实现离线维基百科、医学参考、电子书等。 - 教育平台：通过 Kolibri 提供可汗学院课程，支持进度跟踪和多用户。 - 离线地图：通过 ProtoMaps 下载区域地图。 - 数据工具：通过 CyberChef 实现加密、编码、哈希和分析。 - 笔记：通过 FlatNotes 实现本地 markdown 笔记。 - 系统基准测试：通过 Builder Tags 进行硬件评分和社区排行榜。 - Supply Depot：一键应用目录（PDF 工具、文件浏览器、电子书库、密码管理等），并支持运行自定义 Docker 容器。 - 自动更新：可选择预约更新核心软件、已安装应用和离线内容；次要/补丁版本可在配置的时间窗口内、预检通过后且经过冷却期后进行自更新，主要版本需手动更新。 硬件要求：管理应用本身轻量，最低配置为 2 GHz 双核处理器、4 GB 内存、至少 5 GB 空闲磁盘空间和基于 Debian 的操作系统；互联网仅在安装时需要。建议在有 GPU 的设备上运行 LLM 和其他 AI 工具，推荐配置为 Ryzen 7 或 Core i7 及以上、32 GB 内存、NVIDIA RTX 3060 或同等 AMD 显卡及以上，以及至少 250 GB 空闲空间，最好使用 SSD。AI 模型可运行在另一台主机上，只需将 AI 助手设置指向 Ollama 或 OpenAI 兼容 API 地址即可；远程 Ollama 需用 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 启动服务器。 隐私与连接：NOMAD 设计用于离线使用，声明无内置遥测。互联网仅用于初始安装和用户选择的后续下载。连接检查首先尝试 Cloudflare 的 1.1.1.1 追踪端点，然后回退到应用已联系的其他端点（GitHub API 和 Project NOMAD API）。测试 URL 可在高级设置中覆盖，或通过 INTERNET_STATUS_TEST_URL 环境变量设置，环境变量优先。 安全策略：该项目设计上不含身份验证，适用于局域网开放；README 建议使用网络级控制，不建议将实例直接暴露给互联网。可选身份验证被提及为可能的未来功能，已列入公开路线图。 维护与开发：/opt/project-nomad 下的辅助脚本可启动、停止、更新和卸载整个堆栈；更新脚本仅刷新 Command Center 容器，不更新可安装应用容器，后者通过 UI 更新。对于贡献者，Ace 命令（auto-update:dry-run）可模拟整个自动更新决策流程而不触发实际更新，支持确定性场景套件、实时 GitHub 版本模拟以及使用预设版本列表和固定时钟的完全离线运行。该项目采用 Apache License 2.0 许可，提供网站、Discord 社区、基准排行榜、常见问题解答和社区插件文档。