擎添工業的內部管理系統,以 Web 桌面介面整合 AI、專案、知識庫等功能。
ChingTech OS 是擎添工業內部使用的整合式工作平台,以 Web 技術實現類桌面的操作體驗。系統整合 AI 助手、專案管理、知識庫、Line Bot 等功能,讓團隊在同一平台上協作與追蹤工作進度。
| 桌面介面 | AI Log |
|---|---|
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| Line Bot 管理 | 知識庫 |
|---|---|
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更多截圖請參考 demo/
| 應用程式 | 狀態 | 說明 |
|---|---|---|
| 桌面系統 | 完成 | 登入頁面、桌面佈局、視窗管理、Window Snap |
| 檔案管理 | 完成 | NAS 檔案瀏覽、上傳、下載、刪除、搜尋、預覽 |
| 終端機 | 完成 | PTY shell session、WebSocket 即時通訊、多終端機 |
| AI 助手 | 完成 | 對話介面、多對話管理、歷史持久化、Markdown 渲染 |
| AI 管理 | 完成 | Agent 設定、Prompt 管理、AI Log 查詢 |
| 知識庫 | 完成 | Markdown 知識管理、全文搜尋、版本歷史、附件管理、附件內容讀取、公開分享、個人/專案/全域 scope |
| 程式編輯器 | 完成 | code-server 整合(VS Code 體驗) |
| 文字檢視器 | 完成 | Markdown/JSON/YAML/XML 格式化顯示、語法色彩 |
| 專案管理 | 完成 | 專案、成員、會議、附件、連結、里程碑、發包期程管理、廠商主檔 |
| 物料/庫存管理 | 完成 | 物料主檔(型號、存放庫位)、進出貨記錄、庫存查詢、盤點調整、低庫存警示、訂購記錄 |
| 記憶管理 | 完成 | Line Bot 群組/個人自訂記憶、記憶啟用/停用 |
| Line Bot | 完成 | 群組管理、訊息記錄、用戶綁定、AI 對話整合、MCP 工具、NAS 檔案搜尋與發送、AI 圖片生成(含 Hugging Face FLUX 備用)、文件讀取、群組 @ 提及回覆、回覆引用、自訂記憶、物料/庫存管理、簡報生成、MD2PPT/MD2DOC 文件轉換 |
| Telegram Bot | 完成 | Telegram 私訊/群組 AI 對話、帳號綁定、圖片/檔案接收、回覆引用、與 Line Bot 共用 MCP 工具和 AI Agent |
| 訊息中心 | 完成 | 系統訊息、登入記錄追蹤、未讀狀態管理 |
| 使用者管理 | 完成 | CTOS 本地帳號管理、建立/編輯/重設密碼/停用/啟用/刪除使用者、清除密碼恢復 NAS 認證、功能權限設定 |
| 系統設定 | 完成 | 亮色/暗色主題切換、Bot 憑證管理 |
| AI Skills | 完成 | base/file-manager(script-first)、影片/音訊下載(media-downloader)、逐字稿轉錄(media-transcription)、Hub 安裝(ClawHub/SkillHub)、Skill script fallback 策略 |
- 多產業模組化:新增
ENABLED_MODULES(預設*)控制後端路由、MCP 工具、排程任務與前端 App 顯示。 - 桌面應用動態化:前端改由
/api/config/apps取得可用 app 清單,並支援 skill app 的 JS/CSS 延遲載入。 - Skill contributes 能力上線:
SKILL.md支援contributes(app / mcp_tools / scheduler)宣告,並可透過/api/skills/{name}/frontend/{file_path}提供 skill 前端資源。 - Hub 整合:Agent 設定中的 Hub 搜尋同時支援 ClawHub 與 SkillHub(由來源下拉選單切換)。
- 目前現況:系統已具備 skill app 模組化能力,但目前內建與既有外部 skills 尚未提供
contributes.app的正式案例。
- Python 3.11+
- Docker & Docker Compose
- Node.js 20+
# Ubuntu/Debian
sudo apt install smbclient cifs-utils ripgrep git
# uv (Python 套件管理)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Claude Code (Line Bot AI 功能)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# Marp CLI (HTML 簡報生成,可選)
cd backend && npm install @marp-team/marp-cli && cd ..
# Nanobanana MCP (AI 圖片生成,可選)
# 需要 Gemini API Key: https://aistudio.google.com/apikey
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yazelin/nanobanana/main/install.sh | bash# 複製範本並填入實際值
cp .env.example .env必要的環境變數:
DB_PASSWORD- 資料庫密碼NAS_USER/NAS_PASSWORD- NAS 服務帳號LINE_CHANNEL_SECRET/LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN- Line Bot(如需使用)
常用可選環境變數:
ENABLED_MODULES- 啟用模組清單(*全開,或如core,knowledge-base,file-manager)SKILLHUB_ENABLED- 啟用 SkillHub 來源(true/false)
# 1. 啟動資料庫
cd docker
docker compose up -d
# 2. 安裝後端依賴並執行 migration
cd backend
uv sync
uv run alembic upgrade head
# 3. 啟動後端服務
uv run uvicorn ching_tech_os.main:socket_app --host 0.0.0.0 --port 8088
# 4. 啟動前端(另開終端)
cd frontend
python3 -m http.server 8080
# 或使用 npx serve frontend然後開啟瀏覽器訪問 http://localhost:8080
系統支援兩種認證方式:
- CTOS 本地密碼認證(優先):使用者在系統中設有密碼時,以帳號密碼登入
- NAS SMB 認證(備用):使用者無本地密碼時,透過 NAS SMB 驗證帳號密碼
預設管理員帳號:系統透過 migration 建立預設管理員
ct(密碼36274806),首次登入需變更密碼。管理員可在「使用者管理」中建立其他帳號。
- 純 HTML5 / CSS3 / JavaScript(Vanilla JS)
- IIFE 模組化封裝
- CSS Custom Properties 設計系統
- CDN 套件:marked (Markdown)、socket.io、xterm.js (終端機)、highlight.js (語法高亮)
- Python FastAPI + Pydantic
- asyncpg (PostgreSQL 非同步驅動)
- Socket.IO (終端機、AI 即時通訊)
- SMB/CIFS (NAS 檔案存取)
- Alembic (資料庫 migration)
- Line Bot SDK v3 (Line Messaging API)
- python-telegram-bot 22.x (Telegram Bot API)
- Claude CLI (AI 對話處理)
- MCP Server (AI 工具整合)
- AI Skills 系統 (Script-first / MCP-first 路由,native base/file-manager 已 script-first)
- PostgreSQL 16 (Docker: postgres:16-alpine)
- code-server (Docker: codercom/code-server)
- NAS 檔案儲存 (SMB/CIFS)
ching-tech-os/
├── frontend/
│ ├── index.html # 桌面主頁
│ ├── login.html # 登入頁面
│ ├── css/ # 樣式檔案
│ ├── js/ # JavaScript 模組
│ └── assets/ # 圖片、圖示
├── backend/
│ ├── src/ching_tech_os/ # FastAPI 應用程式
│ ├── migrations/ # Alembic migrations
│ └── pyproject.toml
├── docker/
│ └── docker-compose.yml # PostgreSQL、code-server
├── data/
│ └── knowledge/ # 知識庫資料
├── docs/ # 技術文件
│ ├── backend.md # 後端開發指南
│ ├── database-design.md # 資料庫設計
│ ├── ai-agent-design.md # AI Agent 設計
│ └── ...
└── openspec/ # 規格與變更管理
├── project.md # 專案規範
├── specs/ # 功能規格
└── changes/ # 變更提案
| 文件 | 說明 |
|---|---|
| docs/backend.md | 後端開發指南、API 參考 |
| docs/frontend.md | 前端開發指南、IIFE 模組 |
| docs/design-system.md | CSS 設計系統、變數參考 |
| docs/testing-ci.md | 開發機安裝、測試流程與 CI 規範 |
| 文件 | 說明 |
|---|---|
| docs/database-design.md | 資料庫設計、Alembic Migration |
| docs/ai-agent-design.md | AI Agent 架構設計 |
| docs/ai-management.md | AI 管理系統(Agent、Prompt、Log) |
| docs/realtime.md | Socket.IO 即時通訊、終端機 PTY |
| docs/smb-nas-architecture.md | SMB/NAS 檔案系統架構 |
| docs/file-manager.md | 檔案管理器設計 |
| docs/linebot.md | Line Bot 整合設計 |
| docs/telegram-bot.md | Telegram Bot 整合設計 |
| docs/mcp-server.md | MCP Server(AI 工具) |
| 文件 | 說明 |
|---|---|
| docs/docker.md | Docker 服務設定 |
| docs/security.md | 認證、Session、登入追蹤 |
| 文件 | 說明 |
|---|---|
| design/brand.md | 品牌與色彩指南 |
| openspec/project.md | 專案規範與慣例 |
啟動後端後,訪問:
- Swagger UI: http://localhost:8088/docs
- ReDoc: http://localhost:8088/redoc
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