# god_eyes

**Repository Path**: work-ai/god_eyes

## Basic Information

- **Project Name**: god_eyes
- **Description**: 天神之眼仿照cloude code 完成
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-02
- **Last Updated**: 2026-04-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🔍 God Eyes (天眼) - AI 编程助手

基于 LangChain + LangGraph 构建的 AI 编程助手，**架构设计借鉴 Claude Code 泄漏源码中的核心原则**。

## 天神之眼 (God Eyes)

**基于 Claude Code 原则的 AI 编程助手**

一个遵循 Claude Code 泄漏源码设计哲学的 LangChain Agent，类似 Claude Code CLI 的通用编程助手。

## ✨ 核心特性

### 🧠 Claude Code 架构原则

本项目深度借鉴了 Claude Code 的核心设计思想：

1. **分层 System Prompt** — 不是硬编码大字符串，而是按环境/能力/工具动态拼接
2. **Think → Plan → Act → Verify** — 先思考再行动的工作流
3. **Tool descriptions 即合约** — 工具描述就是 Agent 理解能力边界的唯一依据
4. **持久化 Memory 系统** — 跨对话记住用户偏好和项目上下文
5. **结构化输出** — 格式清晰，带引用，便于人类阅读
6. **安全纪律** — 破坏性操作必须确认，绝不自动执行危险动作

### 🔧 功能特性

- **文件操作**: 读写文件、列出目录、搜索文件
- **代码搜索**: 搜索代码内容、查找函数定义、查找符号使用
- **命令执行**: 安全执行 Shell 命令、查看 Git 状态、获取系统信息
- **Web 搜索**: 在线搜索技术文档和解决方案
- **智能任务规划**: 自动拆解复杂任务，并行执行独立操作
- **持久化记忆**: 记住项目结构、编码风格、工作流偏好
- **流式输出**: 实时展示 Agent 思考过程和工具调用状态

## 🛠️ 可用工具

**文件操作 (4个):**

| 工具 | 功能 | 说明 |
|------|------|------|
| � read_file | 读取文件 | 支持指定行范围读取 |
| ✏️ write_file | 写入文件 | 支持覆盖和追加模式 |
| � list_directory | 列出目录 | 支持文件名模式匹配 |
| 🔍 search_files | 搜索文件 | 递归搜索匹配的文件 |

**代码搜索 (3个):**

| 工具 | 功能 | 说明 |
|------|------|------|
| 🔎 search_in_files | 搜索代码内容 | 支持正则表达式，显示上下文 |
| 🎯 find_definition | 查找定义 | 查找函数、类定义位置 |
| 📍 find_usages | 查找引用 | 查找符号的使用位置 |

**Shell 命令 (3个):**

| 工具 | 功能 | 说明 |
|------|------|------|
| ⚙️ run_command | 执行命令 | 安全执行 Shell 命令（拒绝危险操作） |
| 🌿 get_git_status | Git 状态 | 查看仓库状态和最新提交 |
| 💻 get_system_info | 系统信息 | 获取 OS、Python 版本等 |

**其他工具:**

| 工具 | 对标 Claude Code | 说明 |
|------|-----------------|------|
| 🌐 web_search | Web 搜索 | DuckDuckGo 搜索技术文档 |
| 📋 task_planner | TodoWrite | 复杂任务分步规划 |
| 🧠 memory_store/recall | Memory | 持久化项目上下文 |
| 💾 save_data | Write | 导出数据为文件 |

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
uv sync
```

### 2. 配置环境变量

```bash
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key
```

支持任何 OpenAI 兼容 API（OpenAI、DeepSeek、Moonshot、零一万物等）：

```env
OPENAI_API_KEY=sk-your-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o
```

### 3. 运行

```bash
uv run python main.py
```

## 使用示例

```
> 帮我搜索小红书上关于防晒霜的推荐
> 搜索抖音上最近的Python教程视频
> 看看微博热搜有什么
> 帮我综合搜索一下"新能源汽车"相关的信息
> 从各个平台搜集关于AI绘画的热门内容
> 记住我关注的行业是新能源汽车
> 把刚才的搜索结果保存下来
```

**CLI 命令:**
```
/help     - 显示帮助
/tools    - 查看所有可用工具
/memory   - 查看 Agent 记忆库
/clear    - 清空对话
/quit     - 退出
```

## 项目结构

```
god_eyes/
├── __init__.py
├── main.py            # CLI 入口 & 交互循环
├── agent.py           # LangGraph ReAct Agent 核心
├── principles.py      # ★ 分层 System Prompt (借鉴 Claude Code)
├── memory.py          # ★ 持久化记忆系统 (对标 CLAUDE.md)
├── config.py          # 配置管理
├── tools/             # LangChain Tool 层 (8个工具)
│   ├── xiaohongshu.py #   小红书搜索
│   ├── douyin.py      #   抖音搜索
│   ├── weibo.py       #   微博搜索
│   ├── web_search.py  #   通用Web搜索
│   ├── task_planner.py#   ★ 任务规划 (对标 TodoWrite)
│   ├── memory_tool.py #   ★ 记忆读写 (对标 Memory)
│   └── data_export.py #   ★ 数据导出
└── scrapers/          # 底层爬虫实现
    ├── base.py
    ├── xiaohongshu_scraper.py
    ├── douyin_scraper.py
    └── weibo_scraper.py
```

## 架构说明

```
用户输入
  │
  ▼
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  System Prompt (principles.py 动态拼接)       │
│  ┌─────────┬──────────┬─────────┬─────────┐ │
│  │ 身份层  │ 工具纪律 │ 思维链  │ 记忆层  │ │
│  │ 输出格式│ 安全层   │ 上下文  │         │ │
│  └─────────┴──────────┴─────────┴─────────┘ │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
                  │
                  ▼
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  LangGraph ReAct Agent                       │
│  Think → Plan → Act → Verify → Respond       │
│                                               │
│  Tool 调用 (并行/串行自动决策)                  │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐     │
│  │ 小红书   │ │ 抖音     │ │ 微博     │     │
│  │ Web搜索  │ │ 任务规划 │ │ 记忆系统 │     │
│  │ 数据导出 │ │          │ │          │     │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘     │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
                  │
                  ▼
           结构化输出 (Markdown)
```

- **分层 Prompt**: `principles.py` 将 System Prompt 拆为6层，按需拼接，非硬编码
- **ReAct 循环**: LangGraph 驱动 Think → Act → Observe 循环
- **元能力**: Agent 拥有自我规划(task_planner)、记忆(memory)、持久化(save_data)能力
- **流式输出**: 实时展示工具调用状态 + LLM 回复

## 注意事项

- 小红书、抖音的反爬机制较严格，部分功能可能需要配置 Cookie
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- 请遵守各平台的使用条款，合理使用数据采集功能
- 建议控制请求频率，避免IP被封