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Crablet 深度分析、优化与打包计划

项目概览

  • 项目名称: Crablet 🦀 — AI 智能体操作系统
  • 路径: /Users/gatilin/PycharmProjects/crablet-git
  • 后端: Rust 65.2% (Tokio + Axum + SQLite + Qdrant + Neo4j + Redis)
  • 前端: TypeScript 28.8% (React 19 + Vite + Tailwind + Zustand + React-Flow + D3)
  • 桌面: Tauri 2 (dmg + nsis 目标已配置)
  • 智能体: 四层认知架构 (System1/2/3/4) + 元认知 + Swarm + MCP + ReAct + 记忆系统 + RAG
  • 工作部分: 自动化工作流、智能体系统、爬虫、工具调用、画布
  • Logo: /Users/gatilin/Downloads/微信图片_20260601105735_9720_209.png

执行阶段

Stage 1 — 深度分析(并行)

子代理 分析范围 交付物
分析员_后端 crablet/src/ 核心 Rust 后端架构、依赖、代码质量、性能瓶颈 后端分析.md
分析员_前端 frontend/src/ React 前端、组件结构、构建配置、性能 前端分析.md
分析员_桌面 desktop/ Tauri 配置、构建流程、资源引用、打包问题 桌面分析.md
分析员_智能体 认知层/智能体/记忆/Swarm/元认知/技能系统 智能体分析.md
分析员_构建 构建脚本、CI/CD、Docker、Justfile、构建流程 构建分析.md

Stage 2 — 优化实施(基于 Stage 1 结果)

  • 后端优化:编译警告、依赖清理、性能热点、代码结构
  • 前端优化:构建体积、代码分割、状态管理、组件重构
  • 桌面优化:Tauri 配置修正、Logo 替换、资源引用修正
  • 智能体优化:认知循环优化、Swarm 协调、记忆系统、工具调用效率

Stage 3 — 打包构建

  • macOS DMG: cargo tauri build --target aarch64-apple-darwin / x86_64-apple-darwin
  • Windows EXE/NSIS: cargo tauri build --target x86_64-pc-windows-msvc
  • Logo 替换: 将用户提供的 PNG 转换为各尺寸图标 + icns + ico
  • 安装包验证

Stage 4 — 整合报告

  • 合并所有分析结果为综合报告
  • 输出优化建议清单
  • 交付打包产物