# opencode-ai-knowledge-base

**Repository Path**: hallo128/opencode-ai-knowledge-base

## Basic Information

- **Project Name**: opencode-ai-knowledge-base
- **Description**: 基于opencode创建AI知识库
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-18
- **Last Updated**: 2026-05-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI Knowledge Base

> 自动化 AI 技术动态采集、分析与分发系统 —— 从 GitHub Trending 和 RSS 抓取，经 LLM 分析结构化，存入本地知识库，支持检索与多渠道分发。

## 架构

```
┌─────────────────────┐
│   GitHub Trending    │──┐
│   RSS Feeds × 16     │──┤
└─────────────────────┘  │     ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
                         ├────►│ Collect  │───►│ Analyze  │───►│ Organize │
                         │     └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘
                         │          │               │                │
┌─────────────────────┐  │     raw/ JSON       LLM + Cost     articles/
│   LangGraph 工作流   │◄─┘                      Tracker        JSON
│  (workflows/)        │
└─────────────────────┘
       │
       ├── Router(patterns/)      关键词匹配 → GitHub Search / 知识库 / LLM 对话
       ├── Supervisor(patterns/)  Worker → 审核 → 重做循环
       └── MCP Server             AI 工具搜索本地知识库

┌─────────────────────┐        ┌──────────────────┐
│   Crontab (本地)     │        │  Gitee Actions    │
│   每日 8:00 采集     │        │  自动采集+推送    │
│   周日 10:00 分析    │        │  每日 UTC 8:00   │
└─────────────────────┘        └──────────────────┘
```

## 项目结构

```
ai-knowledge-base/
├── pipeline/                  # 核心采集流水线
│   ├── pipeline.py            # CLI 入口: 四步流水线
│   ├── model_client.py        # 统一 LLM 客户端 (6 家 Provider)
│   ├── rss_sources.yaml       # RSS 源配置 (16 个源)
│   └── requirements.txt       # httpx, python-dotenv, pyyaml
│
├── workflows/                 # LangGraph 工作流
│   ├── state.py               # KBState 共享状态定义
│   ├── nodes.py               # 5 个节点 (collect/analyze/organize/review/save)
│   └── graph.py               # 图组装 + 条件路由
│
├── patterns/                  # 设计模式
│   ├── router.py              # Router: 两层意图分类 + 三种处理器
│   └── supervisor.py          # Supervisor: Worker 生成 → 审核 → 重做
│
├── mcp_knowledge_server.py    # MCP JSON-RPC 知识库搜索服务
├── knowledge/                 # 知识库存储
│   ├── raw/                   # 原始采集数据
│   └── articles/              # AI 分析后的结构化文章
├── crontab.txt                # 定时任务配置
├── .gitee/workflows/          # Gitee Actions CI
└── AGENTS.md                  # 编码规范
```

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
pip install -r pipeline/requirements.txt
pip install langgraph          # workflows/ 需要
```

### 2. 配置环境变量

```bash
cp pipeline/.env.example pipeline/.env
# 编辑 pipeline/.env，至少填写一个 Provider 的 API Key

# 示例
LLM_PROVIDER=deepseek
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxx
# 可选: GITHUB_TOKEN 提高 API 限流额度
```

### 3. 运行采集流水线

```bash
# 仅采集 (免费，不调 LLM)
python pipeline/pipeline.py --step 1 --limit 20

# 分析入库 (调用 LLM，消耗 token)
python pipeline/pipeline.py --step 3 --provider deepseek

# 完整四步
python pipeline/pipeline.py --sources github,rss --limit 20 --provider deepseek
```

### 4. 使用 Router（意图路由）

```bash
python -m patterns.router "搜索 GitHub 上最火的 AI Agent 项目"
python -m patterns.router "知识库里有没有关于 RAG 的文章"
python -m patterns.router "什么是 Transformer"
```

### 5. 使用 Supervisor（质量审核）

```bash
python patterns/supervisor.py "分析 LangGraph 框架的优缺点和适用场景"
```

### 6. 运行 LangGraph 工作流

```bash
python workflows/graph.py
```

### 7. 启动 MCP 知识库搜索

```bash
# 配置到 Claude Desktop / Cursor 的 MCP 设置中
python mcp_knowledge_server.py
```

### 8. 定时任务

```bash
# 安装 crontab 配置
crontab < crontab.txt
```

## 支持的大模型

| Provider | 模型 | 格式 | 输入 ¥/1M | 输出 ¥/1M |
|----------|------|------|-----------|-----------|
| DeepSeek | deepseek-v4-pro | OpenAI | 3.0 | 6.0 |
| Qwen | qwen-plus | OpenAI | 0.8 | 2.0 |
| GLM | glm-4.5 | OpenAI | 0.8 | 2.0 |
| Kimi | kimi-k2 | OpenAI | 4.3 | 18.0 |
| MiniMax | MiniMax-M2.7 | Anthropic | 2.1 | 8.4 |
| OpenAI | gpt-4o-mini | OpenAI | - | - |

> 成本对比详见 [cost_comparison.md](cost_comparison.md)

## 知识条目格式

```json
{
  "id": "kb_20240419_001",
  "title": "OpenAI Agents Python",
  "source_url": "https://github.com/openai/openai-agents-python",
  "source_type": "github_trending",
  "summary": "OpenAI 官方 Agent SDK...",
  "tags": ["Agent", "Python", "OpenAI"],
  "score": 9,
  "status": "saved",
  "priority": "high"
}
```

## 开发

```bash
# Lint
ruff check .

# 类型检查
mypy pipeline/ patterns/ workflows/

# 测试
python patterns/router.py --test
python patterns/supervisor.py --test
python workflows/graph.py
```