funeralai 0.1.0

AI project analysis CLI tool based on the 葬AI framework

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/FrichXi/funeral-cli/main/install.sh | bash

Python 包名 / 命令名：funeralai

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把一个 AI 产品、一个 GitHub 仓库、一个网页、或者一篇融资稿拆开来看：到底有没有真实产品，真实能力在哪里，吹的和做的差多远。

现在很多 AI 产品的公开材料都有同一个问题：叙事很多，证据很少。会讲故事但没有跑通的产品链路，会展示 demo 但没有真实使用信号，会包装成 Agent / 平台 / 工作流革命，但本质上只是模型套壳。

funeralai 把「产品判断」拆成一条明确流水线：提取事实 → 追问体验 → 并行判断 → 组装结论。重点不是预测未来，而是尽可能真实地描述现在。

吹牛逼可以，但你要有一个过得去的产品。

怎么用

交互模式

funeralai

进入持续会话。粘贴 URL、拖入文件、自然语言输入都行。

一次性分析

funeralai analyze article.md                          # 本地文件
funeralai analyze https://github.com/owner/repo       # GitHub 仓库
funeralai analyze https://example.com/product          # 产品网页
funeralai analyze --text "一段文本"                     # 直接分析文本
cat article.md | funeralai analyze --text -            # 标准输入
funeralai analyze article.md --vote deepseek,openai    # 多模型投票
funeralai analyze article.md --format json             # 导出 JSON

分析方法

三步走，不是一把梭让模型胡说八道：

1. extract — 只提取结构化事实，不急着下判断
2. ask — 追问一手体验（3 个核心问题，最多补 2 个）
3. parallel judge — 4 路并行判断：广告检测 · 产品概述 · 证据抽取 · 核心结论

最终结果由多路判断组装，而不是让单次模型输出决定全部结论。

分析框架关注四层：

层级	看什么
第零层	代码或产品到底有没有真的跑起来
第一层	有没有人在用
第二层	长板到底有多长
第三层	吹的和做的差多远

结论三档：整挺好 · 吹牛逼呢 · 整不明白

判断完全基于提交的材料内容，不基于对公司的已有认知。

GitHub 模式

不只看 README。clone 代码、统计结构、识别测试和 CI、看 stars / forks / contributors，生成工程红旗——单人仓库、几乎没代码、没有测试、工程骨架过弱，这些都会被抓出来。

Web 模式

不只抓文本。Playwright 浏览器实际加载页面、检测 JS 错误、检查交互元素、跑内部链接健康检查，识别空壳页和反爬拦截。比你手动打开网页看一眼靠谱。

TUI

TUI 不是简单的壳，是一套适合日常调研的持续会话界面：

• 自然语言输入：URL、文件路径、短句、长文本都能识别
• Slash 命令：/provider /model /vote /export /theme /lang /help
• 多主题：funeral catppuccin tokyonight gruvbox nord
• 历史输入与补全
• 报告一键导出到 exports/

Provider

Provider	环境变量	默认模型
Anthropic	ANTHROPIC_API_KEY	claude-sonnet-4-20250514
OpenAI	OPENAI_API_KEY	gpt-4o
Gemini	GEMINI_API_KEY	gemini-3.1-pro-preview
DeepSeek	DEEPSEEK_API_KEY	deepseek-chat
Qwen	DASHSCOPE_API_KEY	qwen-plus
Kimi	MOONSHOT_API_KEY	moonshot-v1-32k
MiniMax	MINIMAX_API_KEY	MiniMax-Text-01
智谱	ZHIPU_API_KEY	glm-4-plus

API key 优先级：环境变量 > ~/.config/funeralai/config.json > Codex CLI auth

安装

Python 3.10+

一键安装

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/FrichXi/funeral-cli/main/install.sh | bash

脚本自动检测环境，优先用 pipx，没有就帮你装。

手动安装

pipx install funeralai        # 推荐，全局可用
# 或
uv tool install funeralai     # 更快的替代
# 或
pip install funeralai          # 需要在虚拟环境中

从源码

git clone https://github.com/FrichXi/funeral-cli.git
cd funeral-cli
pip install -e .

额外依赖：

• 分析 GitHub 仓库：建议装 git，可选装 gh
• 网页体验测试：首次使用时自动安装 Playwright 浏览器

开源范围

公开仓库包含：应用代码、prompts、TUI 资源、332 个自动化测试、开源文档。

不包含：私有文章语料、研究中间产物、eval 数据、内部计划文档。详见 OPEN_SOURCE_SCOPE.md。

相关项目

• funeralai — 分析框架本体，Claude Code / Codex skill
• funeralai-web4 — 知识图谱可视化站点 → funeralai.cc

License

MIT