# proxycast **Repository Path**: redalxgit/proxycast ## Basic Information - **Project Name**: proxycast - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-03-24 - **Last Updated**: 2026-04-08 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README
# Lime
### 青柠一下,灵感即来
**从一句想法,到成稿、成图、成片、成事**
本地优先的 AI Agent 创作工作台
在同一个 Workspace 中组织任务、技能、自动化、浏览器协助与对话输入,让一句想法继续推进为可执行结果。
### 任务与会话协作
围绕单个任务持续补充上下文、追踪执行轨迹,并在同一界面中完成对话推进、模型切换与结果沉淀。
### Provider 与凭证管理
统一管理 API Key、Connect、语音服务与 OAuth 凭证,并在同一处完成启用状态、模型配置与连接测试。
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## 这是什么
Lime 是一个基于 Tauri 的桌面应用,面向创作者、内容团队与轻知识工作者。它把 Workspace、Agent、Skills、MCP、Claw 渠道和 Artifact 交付整合到同一个桌面环境里,让一句想法可以继续推进为成稿、成图、成片,并最终走向可执行、可协作、可沉淀的结果。
你可以在一个地方完成从想法到交付的整条链路:
- 成稿:生成和编辑文档、脚本、提纲、长文等内容产物
- 成图:产出图文方案、海报草稿与视觉素材
- 成片:围绕视频脚本、分镜、素材与创作流程持续协作
- 成事:通过 Workspace、MCP、Claw 和插件把结果继续执行、协作与交付
- 沉淀:让对话、版本、记忆、风格和项目资产可复用、可继续
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## 产品核心
### 1. Workspace 是环境
- 项目、文件、会话、记忆、风格和人设围绕同一个工作区持续累积
- 支持主题化工作台,覆盖通用对话、社媒内容、办公文档、视频、小说等场景
### 2. Skills 是经验交互与流程编排
- Skills 封装 prompt、references、scripts、assets 和调用规则
- Skills 既定义如何交互,也定义任务如何推进
- 它们是 Lime 中经验复用、流程复用和领域方法沉淀的核心单元
### 3. MCP 是标准能力层
- 基于 MCP 接入 tools、resources、prompts 和工作边界
- 让浏览器、文件、终端和外部服务成为 Agent 的标准化能力网络
- 让 Lime 的能力扩展建立在开放标准之上
### 4. Claw 渠道是异步协作入口
- 支持通过飞书、Telegram、Discord 等渠道与 Agent 持续协作
- 支持远程触发、异步回流与渠道化交互
- 让 Agent 不只存在于桌面窗口中
### 5. Artifact 是交付物
- 持续产出文档、脚本、草稿、海报方案与版本结果
- 通过画布与工作流把过程沉淀到项目内,形成可复用的项目资产
### 6. Agent Runtime 负责执行与编排
- 基于 Aster Agent Runtime
- 支持会话、流式执行、技能调用、子任务接力与长期运行
- 底层保留多 Provider 接入、凭证池、路由与协议兼容能力
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## 适合谁
- 内容创作者
- 品牌与运营团队
- 研究与知识整理型工作者
- 需要本地优先、结果可追溯的小团队
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## 典型场景
### 场景 1:内容创作闭环
- 从选题、研究、写作、改稿到最终成稿
- Skills 驱动任务推进,对话、版本和风格资产持续沉淀在项目中
### 场景 2:研究整理
- 从网页资料、笔记、素材到提纲、报告和长文输出
- 通过 Skills 与 MCP 把零散信息整理成结构化交付物
### 场景 3:渠道化协作
- 通过飞书、Telegram、Discord 等 Claw 渠道接收结果、触发任务、继续协作
- 让 Agent 进入真实使用的消息入口,而不只停留在桌面端
### 场景 4:浏览器与标准能力执行
- 在同一个 Agent 会话里接入浏览器、文件、终端和外部服务
- 让 MCP 成为标准能力层,而不是零散工具调用
### 场景 5:批量与长期运行
- 针对多条素材、模板或重复流程批量执行
- 结合心跳、调度与渠道回流形成长期可运行的 Agent 流程
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## 如何工作
Lime 的核心工作方式是:
1. 在 Workspace 内组织项目、素材、记忆和风格
2. 用 Skills 定义经验交互与流程推进
3. 通过 MCP 接入标准化外部能力
4. 通过 Claw 渠道把协作延伸到飞书、Telegram、Discord 等入口
5. 让结果沉淀为文档、脚本、版本和后续任务输入
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## 快速开始
### 安装
#### macOS (Homebrew)
```bash
brew tap aiclientproxy/tap
brew install --cask lime
```
#### 手动下载
从 [Releases](https://github.com/aiclientproxy/lime/releases) 下载对应平台安装包。
- 当前仅提供 macOS 与 Windows 发布包,Linux 桌面端已暂停支持
- Windows 用户优先下载 `Lime_*_x64-offline-setup.exe`(NSIS 离线安装器,内置 WebView2,安装更完整)
- 如果只想下载更小的安装器,且当前网络可稳定访问微软下载源,再选择 `Lime_*_x64-online-setup.exe`
- 如被 SmartScreen 拦截,属于未签名或签名信誉不足的 Windows 常见提示,不代表安装包必然损坏
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## 文档与开发
如果你是开发者,可查看以下文档:
- 项目文档:`docs/aiprompts/`
- 官网定位 PRD:`docs/PRD/website-positioning-prd.md`
- Agent 指南:`AGENTS.md`
开发命令:
```bash
npm install
npm run tauri:dev
npm run tauri build
```
说明:开发脚本统一使用 `CARGO_TARGET_DIR=target`(在 `src-tauri/` 下),避免生成分散的 `target_*` 目录。
请务必在仓库根目录执行上述命令;若在 `src-tauri/` 子目录执行,会误生成 `src-tauri/src-tauri/target`。
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## 开源协议
[GNU General Public License v3 (GPLv3)](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0)
## 免责声明
本项目仅供学习研究使用,用户需自行承担使用风险。
本项目不直接提供 AI 模型服务,模型能力由第三方提供商提供。
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