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https://github.com/hellodigua/ChatLab.git
synced 2026-05-10 07:51:14 +08:00
docs: update
This commit is contained in:
digua
digua
@@ -0,0 +1,99 @@
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<img src="./public/images/chatlab.svg" alt="ChatLab" title="ChatLab" width="300" />
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AI Agent でチャット履歴をローカル分析し、あなたのソーシャルな記憶を掘り起こす
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[English](./README.md) | [简体中文](./README.zh-CN.md) | [繁體中文](./README.zh-TW.md) | 日本語
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[公式サイト](https://chatlab.fun/ja/) · [ダウンロードガイド](https://chatlab.fun/ja/?type=download) · [ドキュメント](https://chatlab.fun/ja/usage/) · [Roadmap](https://chatlabfun.featurebase.app/roadmap) · [Issue](https://github.com/hellodigua/ChatLab/issues)
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ChatLab は、チャット履歴を深く理解するためのローカル完結型アプリです。AI Agent と柔軟な SQL エンジンを組み合わせることで、会話データを自由に調べ、分解し、新しい視点で読み解けます。
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現在対応：WhatsApp、LINE、QQ、Discord、Instagram、Telegram。今後対応予定：iMessage、Messenger、KakaoTalk。
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## 主な機能
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- 🚀 **大規模データでも快適**：ストリーミング処理とマルチワーカー構成により、数百万件規模の履歴でも安定して取り込みと分析を行えます。
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- 🔒 **プライバシーを優先**：チャット履歴と設定はローカルに保持され、分析も基本的に端末上で完結します（AI 機能を除く）。
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- 🤖 **実データを扱える AI Agent**：10 以上の Function Calling ツールを備え、文脈に応じて動的に呼び分けながら履歴を掘り下げます。
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- 📊 **多面的な可視化**：アクティブ度の推移、時間帯の傾向、メンバーランキングなどを分かりやすく確認できます。
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- 🧩 **形式差分を吸収する標準化**：異なるチャットアプリのエクスポート形式を統一モデルに変換し、同じ視点で比較・分析できます。
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## ガイド
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- [ChatLab ダウンロードガイド](https://chatlab.fun/ja/?type=download)
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- [チャット履歴の書き出しガイド](https://chatlab.fun/ja/usage/how-to-export.html)
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- [標準フォーマット仕様](https://chatlab.fun/ja/standard/chatlab-format.html)
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- [トラブルシューティング](https://chatlab.fun/ja/usage/troubleshooting.html)
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## プレビュー
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その他の画面は公式サイト [chatlab.fun](https://chatlab.fun/ja/) を参照してください。
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## システムアーキテクチャ
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### 設計原則（Architecture Principles）
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- **Local-first by default**：生のチャット履歴、インデックス、設定は原則として端末内に保持し、プライバシー境界を優先します。
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- **Streaming over buffering**：ストリーミング解析と増分処理を中心に据え、大きなエクスポートでも安定した処理性能を保ちます。
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- **Composable intelligence**：AI 機能は Agent + Tool Calling の組み合わせで構成し、単一モデルの固定ロジックに閉じません。
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- **Schema-first evolution**：統一データモデルを軸に取り込み、検索、分析、可視化を設計し、将来の拡張を進めやすくします。
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### 実行時アーキテクチャ（Runtime Architecture）
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- **Main Process（制御層）**：`electron/main/index.ts` がライフサイクルとウィンドウを管理し、`electron/main/ipc/` がドメイン別 IPC を提供します。`electron/main/ai/` と `electron/main/i18n/` は AI と多言語化の基盤です。
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- **Worker Layer（計算層）**：`electron/main/worker/` が `workerManager` を通じて取り込み、索引作成、検索処理を分離し、UI スレッドの負荷を抑えます。
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- **Renderer Layer（表示・操作層）**：Vue 3 + Nuxt UI + Tailwind CSS を基盤に、管理画面、個別チャット、グループチャット、分析画面を構成します。`electron/preload/index.ts` から限定的な API を公開し、安全な境界を保ちます。
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### データパイプライン（Data Pipeline）
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1. **取り込み**：`parser/` が形式を判定し、対応するパーサーに処理を振り分けます。
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2. **保存**：ストリーミング書き込みで、セッション、メンバー、メッセージなどの主要データをローカルに保存します。
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3. **索引作成**：セッション軸と時間軸の索引を生成し、タイムライン表示や検索を支えます。
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4. **検索と分析**：`worker/query/*` がアクティブ度分析、関係性分析、SQL Lab、AI 補助分析を支えます。
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5. **表示**：レンダラー側で結果をグラフ、ランキング、タイムライン、対話型分析に変換します。
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## ローカル開発
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### 必要環境
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- Node.js >= 20
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- pnpm
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### セットアップ
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```bash
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# 依存関係をインストール
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pnpm install
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# 開発モードで起動
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pnpm dev
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```
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Electron の起動時に例外が発生する場合は、`electron-fix` を試してください。
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```bash
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npm install electron-fix -g
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electron-fix start
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```
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## コントリビューション
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Pull Request を送る前に、次の方針を確認してください。
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- 明らかなバグ修正はそのまま提出して構いません
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- 新機能は先に Issue で相談してください。**事前の議論がない PR はクローズされます**
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- 1 つの PR は 1 つの目的に絞り、変更が大きい場合は分割を検討してください
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## プライバシーポリシーと利用規約
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利用前に [プライバシーポリシーと利用規約](./src/assets/docs/agreement_ja.md) を確認してください。
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## License
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AGPL-3.0 License
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@@ -2,9 +2,9 @@
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<img src="./public/images/chatlab.svg" alt="ChatLab" title="ChatLab" width="300" />
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Turn messy chat exports into clear, local-first insights.
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Rediscover your social memories with private, AI-powered analysis.
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English | [简体中文](./README.zh-CN.md)
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English | [简体中文](./README.zh-CN.md) | [繁體中文](./README.zh-TW.md) | [日本語](./README.ja-JP.md)
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[Official Website](https://chatlab.fun/) · [Download](https://chatlab.fun/?type=download) · [Documentation](https://chatlab.fun/usage/) · [Roadmap](https://chatlabfun.featurebase.app/roadmap) · [Issue Submission](https://github.com/hellodigua/ChatLab/issues)
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@@ -84,22 +84,6 @@ pnpm install
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pnpm dev
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```
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### Common Scripts
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```bash
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# type checks (web + node)
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pnpm type-check:all
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# lint and auto-fix
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pnpm lint
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# format files
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pnpm format
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# build app
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pnpm build
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```
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If Electron encounters exceptions during startup, you can try using `electron-fix`:
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```bash
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+4
-4
@@ -2,17 +2,17 @@
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<img src="./public/images/chatlab.svg" alt="ChatLab" title="ChatLab" width="300" />
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本地化的聊天记录分析工具，通过 SQL 和 AI Agent 回顾你的社交记忆
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本地化的聊天记录分析工具，通过 AI Agent 回顾你的社交记忆
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[English](README.md) | 简体中文
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[English](./README.md) | 简体中文 | [繁體中文](./README.zh-TW.md) | [日本語](./README.ja-JP.md)
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[官网](https://chatlab.fun/cn/) · [下载指南](https://chatlab.fun/cn/?type=download) · [项目文档](https://chatlab.fun/cn/usage/) · [路线图](https://chatlabfun.featurebase.app/roadmap) · [问题提交](https://github.com/hellodigua/ChatLab/issues)
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ChatLab 是一个专注于社交记录分析的本地化应用。通过 AI 智能体和灵活的 SQL 引擎，你可以自由地拆解、查询甚至重构你的聊天记录数据。
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ChatLab 是一个专注于社交记录分析的本地化应用。通过 AI Agent和灵活的 SQL 引擎，你可以自由地拆解、查询甚至重构你的聊天记录数据。
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目前已支持： WhatsApp、LINE、微信、QQ、Discord、Instagram、Telegram的聊天记录分析，即将支持： iMessage、Messenger、Kakao Talk。
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目前已支持： WhatsApp、LINE、QQ、Discord、Instagram、Telegram的聊天记录分析，即将支持： iMessage、Messenger、Kakao Talk。
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## 核心特性
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@@ -0,0 +1,99 @@
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<div align="center">
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<img src="./public/images/chatlab.svg" alt="ChatLab" title="ChatLab" width="300" />
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在本機分析聊天記錄，透過 AI Agent 重新看見你的社交記憶
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[English](./README.md) | [简体中文](./README.zh-CN.md) | 繁體中文 | [日本語](./README.ja-JP.md)
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[官網](https://chatlab.fun/tw/) · [下載指南](https://chatlab.fun/tw/?type=download) · [使用文件](https://chatlab.fun/tw/usage/) · [Roadmap](https://chatlabfun.featurebase.app/roadmap) · [問題回報](https://github.com/hellodigua/ChatLab/issues)
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ChatLab 是一款專注於社交記錄分析的本機應用。結合 AI Agent 與靈活的 SQL 引擎，你可以更自由地拆解、查詢，甚至重新理解自己的聊天資料。
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目前已支援：WhatsApp、LINE、QQ、Discord、Instagram、Telegram 的聊天記錄分析；即將支援：iMessage、Messenger、KakaoTalk。
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## 核心特色
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- 🚀 **高效處理大型資料**：採用串流計算與多執行緒架構，就算是百萬筆聊天記錄，依然能保持流暢的匯入與分析體驗。
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- 🔒 **預設重視隱私**：聊天記錄與設定都保留在本機，分析流程也以本地執行為主（AI 功能除外）。
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- 🤖 **可實際操作資料的 AI Agent**：內建 10+ 個 Function Calling 工具，可依任務動態調度，深入挖掘聊天脈絡與重點。
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- 📊 **多維度視覺化分析**：提供活躍度趨勢、時段分布、成員排行等多種圖表與分析視角。
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- 🧩 **統一資料格式**：透過穩定的資料抽象層，抹平不同聊天平台的匯出差異，分析流程更一致。
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## 使用指南
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- [下載 ChatLab 指南](https://chatlab.fun/tw/?type=download)
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- [匯出聊天記錄指南](https://chatlab.fun/tw/usage/how-to-export.html)
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- [標準化格式規範](https://chatlab.fun/tw/standard/chatlab-format.html)
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- [疑難排解指南](https://chatlab.fun/tw/usage/troubleshooting.html)
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## 預覽畫面
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更多畫面請前往官網 [chatlab.fun](https://chatlab.fun/tw/)
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## 系統架構
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### 架構原則（Architecture Principles）
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- **Local-first by default**：原始聊天記錄、索引與設定預設留在本機，優先守住隱私邊界。
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- **Streaming over buffering**：以串流解析與增量處理為核心，在大型匯出檔案下依然維持穩定吞吐。
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- **Composable intelligence**：AI 能力透過 Agent + Tool Calling 組合，不把業務邏輯硬寫死在單一路徑。
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- **Schema-first evolution**：圍繞統一資料模型設計匯入、查詢、分析與視覺化，降低後續演進成本。
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### 執行期架構（Runtime Architecture）
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- **Main Process（控制層）**：`electron/main/index.ts` 負責生命週期與視窗；`electron/main/ipc/` 提供分域 IPC；`electron/main/ai/` 與 `electron/main/i18n/` 提供 AI 與國際化基礎能力。
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- **Worker Layer（計算層）**：`electron/main/worker/` 透過 `workerManager` 調度任務，隔離匯入、索引與查詢等高負載工作，降低 UI 阻塞風險。
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- **Renderer Layer（互動層）**：基於 Vue 3 + Nuxt UI + Tailwind CSS，承載管理、私聊、群聊與分析視圖；透過 `electron/preload/index.ts` 暴露受控 API，確保渲染層與主進程隔離。
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### 資料流程（Data Pipeline）
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1. **匯入接入**：`parser/` 先偵測格式，再交由對應解析器執行標準化轉換。
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2. **資料落盤**：以串流方式寫入本機資料庫，建立會話、成員、訊息等核心實體。
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3. **索引建立**：依據會話與時間維度建立分析索引，支撐時間線與檢索能力。
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4. **查詢與分析**：`worker/query/*` 提供活躍度、互動關係、SQL Lab 與 AI 檢索等查詢能力。
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5. **結果呈現**：渲染層把查詢結果轉成圖表、排行、時間線與對話式分析體驗。
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## 本機開發
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### 環境需求
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- Node.js >= 20
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- pnpm
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### 啟動方式
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```bash
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# 安裝依賴
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pnpm install
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# 啟動開發模式
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pnpm dev
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```
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若 Electron 啟動時發生異常，可嘗試使用 `electron-fix`：
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```bash
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npm install electron-fix -g
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electron-fix start
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```
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## 貢獻指南
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提交 Pull Request 前請遵循以下原則：
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- 明顯的 Bug 修復可直接提交
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- 新功能請先提交 Issue 討論，**未經討論直接提交的 PR 會被關閉**
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- 一個 PR 盡量只處理一件事；若改動較大，建議拆分成多個獨立 PR
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## 隱私權政策與使用者協議
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使用本軟體前，請先閱讀 [隱私權政策與使用者協議](./src/assets/docs/agreement_zh_tw.md)
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## License
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AGPL-3.0 License
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Reference in New Issue
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