# AiAnyTra

**Repository Path**: ailexc-code/aianytra

## Basic Information

- **Project Name**: AiAnyTra
- **Description**: -----------------------------
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-17
- **Last Updated**: 2026-10-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI随心记（ai_memo）

个人的 AI 信息中枢 / 路由器：输入多源内容（抖音链接 / 文字），AI 整理后自动生成飞书文档。

> **在线介绍页**：https://devops.ailexc.com/ai/anytra/
> **代码仓库**：[Gitee（主）](https://gitee.com/ailexc-code/aianytra) ｜ [GitHub（备用）](https://github.com/Ailexc/ai-anytra)

## 架构

```
用户浏览器
   │  https://frontend.aianytra.orb.local/
   ▼
frontend (nginx SPA + 反代 /api/ → api)   ← OrbStack 域名
   │
   ▼
api (FastAPI 8001: 认证/套餐/任务队列/插件)
   ├── douyin 插件 → 抖音解析（短链302 → SSR → 引擎API）
   ├── feishu 插件 → 用户 OAuth 连接器（OpenAPI）优先，降级 lark-cli
   └── model gateway → 自研多供应商直连（mimo 等，ai_providers 表）
```

- **三端分离**：用户端（选套餐/用功能）/ 管理端（套餐/模型/用量/用户）/ 服务端（认证+任务+数据）
- **New API 已退役**；模型走自研多供应商直连网关（`ai_providers` 表 + 能力绑定，管理端可自管）

## 本地开发

```bash
# 后端（端口 8001，注意 8000 常被其他项目占用）
SSL_CERT_FILE=$(.venv/bin/python -c "import certifi;print(certifi.where())") .venv/bin/python run.py

# 前端（Vite 5173，/api 代理到 8001）
cd frontend && npm install && npm run dev
```

## Docker + OrbStack 部署

```bash
cp .env.example .env          # 按需填写模型 / 飞书配置
docker compose up -d --build
```

| 服务 | 任意 Docker（本机） | OrbStack 域名 |
|------|--------------------|---------------|
| 用户端 / 管理端 | http://localhost:5175 | http://frontend.aianytra.orb.local |
| API 文档 | http://localhost:8006/docs | http://api.aianytra.orb.local/docs |

> 前端容器内的 nginx 已把 `/api` 反代到 api 服务，浏览器只需访问前端端口。

**默认账号**
- 管理员：`root`（密码由 `.env` 的 `AIANYTRA_ADMIN_PASSWORD` 指定，首次启动必须设置）
- 普通用户：注册即可

**关键配置（`.env`）**
| 变量 | 说明 |
|------|------|
| `AIANYTRA_LLM_ENABLED` | `1` 开启 LLM 整理 |
| `AIANYTRA_JWT_SECRET` | JWT 签名密钥（**值不可变**；上线前更换为强随机值） |
| `AIANYTRA_MAIN_MODEL` / `_ASR_MODEL` / `_VISION_MODEL` | 能力默认模型（可在管理端覆盖） |
| `AIANYTRA_ADMIN_PASSWORD` | 默认管理员密码（首次创建 root 时生效） |

## 需要人工完成的配置

1. **模型供应商**（管理端「模型配置」）：
   - 添加供应商：name + base_url + API Key（如 mimo `https://api.xiaomimimo.com`）
   - 测试连通 → 绑定各能力（主模型 / ASR / 视觉）到具体模型
2. **飞书连接**（To C 用户授权）：
   - 用户端「来源」页 → 飞书授权（OAuth 网页授权，走 `.env` 的 FEISHU_APP_ID / APP_SECRET / REDIRECT_URI，每用户独立 token）
   - 管理端「飞书连接」保留 lark-cli 单账号兜底（`/admin/feishu`）
   - ⚠️ lark-cli 认证走 keychain，宿主机与容器的认证互相独立；认证数据保存在容器卷 `data/lark-cli/`（重建容器不丢）

## 技术要点（踩坑记录）

- lark-cli `--content @file` 必须是相对路径 → 用 `--content -` stdin 传内容
- **api 容器重建后 nginx 反代会 502**（nginx 缓存了 api 旧 IP）→ `docker restart aianytra-frontend` 即可
- macOS 运行抖音引擎 aiohttp 需 `SSL_CERT_FILE` 指向 certifi
- 抖音引擎：游客态调 web API 被反爬，需登录 Cookie（`engines/douyin-downloader/config.yml`）
- sqlite 跨连接查询前需显式 `conn.commit()`
- lark-cli 正确 npm 包名是 `@larksuite/cli`（不是 `lark-cli`，后者是错误同名包）
- 抖音引擎为独立仓库（`jiji262/douyin-downloader`，desktop-v0.8.7），位于 `engines/douyin-downloader/`，**未纳入本项目 git**（将来可转 submodule）
- 容器内 lark-cli 数据目录用可写持久卷 `./data/lark-cli:/root/.lark-cli`

## License

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