# saga-reader **Repository Path**: livingbody/saga-reader ## Basic Information - **Project Name**: saga-reader - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-11-01 - **Last Updated**: 2025-11-01 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

麒睿智库(Saga Reader)

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💪🏻 由人工智能驱动的 速度极快极其轻量 的互联网阅读器

🛠️ 基于RustTauriSvelte构建的现代跨平台应用程序

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> 🚀 通过 [在 GitHub 上赞助](https://github.com/sponsors/sopaco)让这个软件更好的发展。 # 👋 麒睿智库是什么 📖 **麒睿智库(Saga Reader)** 是一个AI驱动的智库式阅读器,根据用户指定的主题和偏好关键词自动从互联网上检索信息。它使用云端或本地大型模型进行总结和提供指导,并包括一个AI驱动的互动阅读伴读功能,允许您与AI讨论和交换阅读内容的想法。 🆓 **麒睿智库** 完全免费和开源,这意味着所有数据都安全地存储在您自己的计算机上,不受第三方服务提供商的控制。此外,您可以根据自己的兴趣和偏好管理订阅关键词,而不会受到广告和商业化内容的打扰。 ❤️ 喜欢 **麒睿智库**? 点亮小星星 🌟 或 [赞助](https://github.com/sponsors/sopaco)! ❤️ ⏬ 现在就从[官方网站](https://aiqino.netlify.app?s=github_download)下载!兼容 Windows、Mac 和 Linux 系统,在老电脑上也非常流畅。 **注意:安装与使用说明** 📖 安装注意事项与初次使用需要的大模型配置方法,详见[**帮助文档**](./docs/how-to-use-zh.md)。 # 🌠 界面
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# 🧠 工作原理 [![Ask DeepWiki](https://deepwiki.com/badge.svg)](https://deepwiki.com/sopaco/saga-reader) ![archi-diags-en.png](docs/assets/archi-diags-zh.png) # 🌟 功能与特性 - **智能内容订阅**:基于兴趣的内容生成引擎,支持根据用户兴趣灵活设置内容订阅。用户只需定义感兴趣的关键词,即可全网自主搜索相关信息,无需复杂的订阅操作。 - **高效信息抓取**:采用纯 Rust 实现的全自动内容引擎,支持搜索和 RSS 等多种抓取模式,可高效采集全球互联网信息。 - **AI 沉浸式伴读**:创新的 AI 伴读功能,让用户在阅读过程中与 AI 实时交流,答疑解惑,获得深度启发,告别阅读孤单。 - **多语言智能翻译**:具备智能翻译能力,突破语言与地域限制,自动翻译数百种外文信息,将非母语文章自动翻译成用户偏好的语言。 - **安全隐私保障**:提供最佳的安全和隐私保护,所有数据完全存储在用户个人计算机上,不受任何第三方服务提供商的跟踪或影响。 - **多模型 AI 支持**:支持连接云端和本地大型模型进行推理,云端大模型覆盖业界主流大模型,满足不同场景的 AI 需求。 - **老旧设备流畅运行**:基于 Rust 和 Svelte 技术开发,具备同类产品中最低的内存和 CPU 消耗,内存使用量低于 10MB,确保在老旧设备上也能流畅运行。 - **简洁清爽的UI**:采用干净清爽的 UI 设计,界面简洁、轻量实用、易于操作,无烦人的广告和商业元素干扰。 - **灵活阅读体验**:提供灵活的文章阅读方式,用户可选择使用内置文章查看器阅读完整内容,也能切换到偏好的浏览器进行浏览。 - **高效搜索更新**:支持文章搜索功能,可在后台静默更新内容。依托 Rust 技术,内存占用极小(仅 10MB),运行性能卓越。 # 🖥️ 开发 ### 前提条件 - [**Rust**](https://www.rust-lang.org) - [**Bun**](https://bun.sh) (推荐) or NodeJS ### 安装 安装非常简单,只需按照以下步骤操作:
1. 克隆仓库。 ```sh git clone https://github.com/sopaco/saga-reader.git ``` 2. 进入克隆的项目文件夹。 ```sh cd saga-reader ``` 3. 安装依赖项。 *推荐使用**[bun](https://bun.sh),这非常快。* ```sh # **推荐,这非常快** bun install # 或使用 pnpm # pnpm install # 或使用 npm # npm install ``` 4. 运行 ```sh # **推荐,这非常快** bun run dev # 或使用 pnpm # pnpm run dev # 或使用 npm # npm run dev ``` 5. 或直接构建 > 默认会构建为你编译时所用机器所用系统的版本,如果需要交叉编译,可以运行`package.json`中的`build:macos`、`build:windows`。 ```sh # **推荐,这非常快** bun run build # 或使用 pnpm # pnpm run build # 或使用 npm # npm run build ```
# 📝 核心模块说明 项目使用了Rust、Svelte(SvelteKit)、Tauri、SeaORM、SqlLite、TailwindCSS等技术。 #### App 基于[Tauri](https://tauri.app)(Rust)框架的应用,具备极致的性能与安全性优势;前端交互使用[Svelte](https://svelte.dev/),基于编译时的现代Web框架在提供优秀开发体验的同时也提供了优异的性能基础。 #### Packages / Crates - `intelligent`: 文章优化工作流模块,提供文章优化过程和提示工程优化的抽象。 - `scrap`: 提供数据抓取功能,通过调用主流搜索引擎从互联网获取信息。此模块默认是完全本地化的,不依赖任何第三方服务。 - `recorder`: 提供本地存储功能,用户兴趣提示、原始文章和后处理优化文章保存在用户个人计算机存储中。 - `llm`: 提供内部的LLM Provider抽象,并适配各种云端和本地大型模型服务实现。 - `ollama`: 运行本地ollama,包括运行基本实例、模型更新和管理功能。 - `feed_api_rs`: 基于经典门面模式的核心能力API和实现。 - `tauri-plugin-feed-api`: 通过tauri命令调用前端的核心能力API。 - `types`: 共享基本类型模块。 #### 示意图 ```plaintext +---------------------+ +---------------------+ | Frontend | | Backend | | (Svelte/SvelteKit) |<--->| (Rust Modules) | +---------------------+ +---------------------+ ^ ^ ^ | | | | | | | | | +------+---+---+-------+ +------+---+---+-------+ | UI/UX Components | | tauri-plugin-feed-api| | State Management | | feed_api_rs | | Internationalization| | llm | | Styling (Tailwind) | | ollama | | Build Tools (Vite) | | recorder | | | | scrap | | | | types | | | | intelligent | +----------------------+ +-----------------------+ ``` # 🤝 贡献 通过[GitHub Issues](https://github.com/sopaco/saga-reader/issues)报告错误或提出功能请求,帮助使麒睿智库变得更好。 同样,Wunderlist 也有一些需要改进的功能。 **例如** - 你可以帮助实现除 Bing 之外的其他[互联网搜索引擎适配器](https://github.com/sopaco/saga-reader/tree/master/crates/scrap/src/search),例如 Google。 - 你可以协助整合更多的[在线 LLM 提供商](https://github.com/sopaco/saga-reader/tree/master/crates/llm/src/providers),除了 智普清言的GLM Flash,还有 OpenAI。 - 您还可以通过提供[其他语言的翻译](https://github.com/sopaco/saga-reader/tree/master/app/src/lib/i18n/locales)来帮助国际化应用程序。参考[svelte-i18n](https://github.com/kaisermann/svelte-i18n/blob/main/docs/Getting%20Started.md#5-localizing-your-app)国际化使用指南。 如果您喜欢使用这个应用程序,请考虑通过[GitHub赞助商](https://github.com/sponsors/sopaco)、[Paypal](https://paypal.me/skyronj)或[支付宝](https://aiqino.netlify.app/uprise-assets/alipay.jpg)捐款支持其开发。 # ⚛️ 使用以下技术开发 - [Rust](https://github.com/rust-lang/rust) - [Tauri](https://github.com/tauri-apps/tauri) - [Svelte](https://github.com/sveltejs/svelte) - [SvelteKit](https://github.com/sveltejs/kit) - [Skeleton](https://github.com/skeletonlabs/skeleton) - [sea-orm](https://github.com/SeaQL/sea-orm) # 🪪 许可证 **MIT**,协议的副本说明保留在[LICENSE](./LICENSE)文件中。 **🙏感谢大家的支持,你们是国产开源的历史见证者** [![Stargazers repo roster for @sopaco/saga-reader](https://reporoster.com/stars/sopaco/saga-reader)](https://github.com/sopaco/saga-reader/stargazers) # 👨 关于我 > 🚀 通过 [在 GitHub 上赞助我](https://github.com/sponsors/sopaco)让这个软件更好的发展。 互联网老兵,经历PC互联网、移动互联网、AI应用三股浪潮,从早期的移动应用个人开发者角色入场,到现在的职场从业者角色,有丰富的产品设计与研发经验。现就职于快手,从事大前端体系以及AI探索方面的研发工作。 wx号:dokhell 邮箱:dokhell@hotmail.com