Jarvis AI 助手
🏆 第三届开放原子大赛总冠军
「智锻代码·开源鸿蒙全球 AI Agent 代码生成挑战赛」总冠军
- 🤖 超 1 万次 Agent 自举提交：2025 年 5795 次 + 2026 年 4524 次，99% 以上由 CodeAgent 自主完成
- 📦 项目规模：319 个 Python 文件、158181 行代码、84 个测试文件、1064 个测试用例（v5.0.1）
让 Agent 从「独自工作」走向「与众共事」 🚀
一句话：本地运行、开箱即用、可深度定制的协作式 AI 开发平台——完整覆盖「单人单 Agent、单人多 Agent、多人单 Agent、多人多 Agent」四种协作模式，写代码、做审查、跑自动化、做安全分析、搞 C→Rust 迁移，一个命令行搞定。
为什么选 Jarvis · 协作模式 · 访问方式 · 核心能力 · 快速开始 · 常用命令 · Python SDK · 配置说明 · 扩展能力 · 本地后台服务 · 浏览器扩展 · 贡献指南
👋 Jarvis 是什么？
Jarvis 是一个面向开发者的 协作式 AI 开发平台。它不只是对话工具，还能真正进入工作流：读代码、改代码、执行工具、管理上下文、复用经验，并在关键节点保持可控。
它的核心命题是：让 Agent 从「独自工作」走向「与众共事」。AI 开发工具的协作能力可以从两个维度交叉分析——人的维度（单人 vs 多人）与 Agent 的维度（单个 vs 多个），由此得到四种协作模式，Jarvis 完整覆盖全部四种。
如果你希望 AI 不只是“给建议”，而是能在你的本地环境里 帮助分析、执行、验证和沉淀经验，Jarvis 就是为这种场景设计的。
适合谁使用？
- 想把 AI 引入日常开发流程的个人开发者
- 想统一代码修改、审查、验证流程的工程团队
- 需要做安全分析、自动化处理、C→Rust 迁移的专项场景用户
- 希望保留本地可控性、避免被单一平台深度绑定的用户
协作模式（四象限）
| 协作模式 | 一句话价值 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 单人单 Agent | 独当一面 | 符号级代码理解、影响分析、无人值守、交叉验证、集成终端/编辑器 |
| 单人多 Agent | 一人驱动一个团队 | 编排网络（devteam）、Agent 间通信（群聊/点对点）、多面板同屏操作 |
| 多人单 Agent | 团队共享一个 AI | 多用户认证、ACL 权限、共享协作、聊天室群聊 |
| 多人多 Agent | 分布式协作网络 | 多节点多网关、跨节点通信、节点级运维、权限控制 |
四种模式层层递进：单人单 Agent 是基础，单人多 Agent 是扩展，多人单 Agent 是共享，多人多 Agent 是终极形态。主流工具（Claude Code、CodeX、CodeBuddy）聚焦「单人单 Agent」场景，Jarvis 则完整覆盖人 × Agent 两个维度的四种协作模式。
核心亮点
- 🏆 第三届开放原子大赛总冠军
- 🤖 超 1 万次 Agent 自举提交：99% 以上由 CodeAgent 自主完成
- 🧩 完整覆盖四种协作模式：从单人单 Agent 到多人多 Agent 的分布式协作网络
- 🔍 符号级代码理解：Django 52.4 万行建库 22.11 秒，find_definition 6.4ms、find_references 1.4ms
- 🧠 五层能力系统级整合：符号级理解 + 多 Agent 协作 + Agent 自举闭环 + 多人共享架构 + 分层知识沉淀
详细论述见 协作模式文档。
✨ 为什么选 Jarvis？
不是又一个“聊天机器人”，而是一个 真正能动手、还能与人共事 的 AI 伙伴。
- 🎯 即用即走：一条命令启动，无需复杂配置，支持一键安装
- 💻 代码优先：专为开发者设计，自动 Git、构建验证、静态检查、影响分析
- 🧠 越用越聪明：方法论沉淀、记忆分层、规则按需加载，经验可复用
- 🔒 本地可控：数据留在本机，支持 Windows GUI 自动化，无 vendor lock-in
- 🔌 高度可扩展：自定义工具、MCP 集成、元代理自举、新平台适配，想加就加
- 🤝 协作共事：多用户认证、多 Agent 编排、多节点分布式，从个人工具到团队平台
与其他方案对比
| 项目 | 定位 | 形态 | 协作模式 | 核心场景 |
|---|---|---|---|---|
| Jarvis | 协作式 AI 开发平台 | CLI + Web + SDK | 人 × Agent 四象限全覆盖 | 代码开发、安全分析、C→Rust 迁移 |
| Claude Code | 代码助手 | CLI | 单人单 Agent 为主 | 单人编码 |
| CodeX | 代码助手 | CLI | 单人单 Agent 为主 | 单人编码 |
| CodeBuddy | 代码助手 | IDE 插件 | 单用户多 Agent | 单人编码 |
| OpenClaw | 个人 AI 助手框架 | Node.js 应用 | 单人/团队共享 Gateway | 多通道消息、24/7 自主运行 |
| AutoGen | 多 Agent 编排框架 | Python 库 | Agent 间消息传递 | 构建多 Agent 应用 |
| CrewAI | 多 Agent 编排框架 | Python 库 | 角色协作 + 事件驱动 | 构建多 Agent 应用 |
| MetaGPT | 多 Agent 框架 | Python 库 + CLI | SOP 驱动的角色流水线 | 模拟软件公司流程 |
- Jarvis：面向代码开发的协作式平台，采用多节点、多网关、多 Agent 架构，强调本地化、轻量记忆、任务分离、规则按需加载，并支持 Windows GUI 自动化；内置符号数据库 + 影响分析，提供精确的结构化代码理解。
- Claude Code / CodeX / CodeBuddy：聚焦「单人单 Agent」场景的代码助手，多 Agent 协作以子代理树状扩展为主，团队协同与跨节点能力有限。
- OpenClaw：更偏向消息渠道和日常自动化场景，支持团队共享 Gateway，但无 JWT 认证与 ACL 权限组等细粒度权限控制。
- AutoGen / CrewAI / MetaGPT：多 Agent 编排开发框架，需自行编写 Agent 逻辑搭建应用；Jarvis 则是开箱即用的协作平台。
详细对比（含量化性能数据）见 协作模式文档 · 第四章。
你可以用它做什么？
- 分析项目结构，生成执行计划
- 修改代码后自动跑验证，减少手工来回切换
- 用符号数据库精确回答「改这个函数会影响哪里」，并给出风险等级
- 做安全扫描与报告聚合（污点分析 + 数据流分析）
- 执行 C→Rust 迁移流水线并支持断点续跑
- 沉淀团队方法论、规则和长期记忆，并通过中心 Git 仓库共享
- 一人驱动多个 Agent 组成开发/测试/部署流水线
- 团队共享同一个 Agent，或搭建跨节点的分布式 Agent 网络
- 定时调度 Agent 无人值守运行，接入 CI/CD
- 让 Agent 操作用户真实浏览器中的网页（复用登录态与 Cookie，见 浏览器扩展）
- 让 Agent 操作本机（文件传输、进程与服务管理、GUI 自动化），无需浏览器也可用（见 本地后台服务）
- 本地规则不够用时，自动从技能市场搜索、评估并安装所需技能（见 扩展能力 · 技能自动发现）
- 通过 CLI、Web 界面或 Python SDK 集成到自己的流程中
📱 访问方式
Jarvis 提供三种访问方式，满足不同场景需求：
| 方式 | 适用场景 | 说明 |
|---|---|---|
| CLI | 终端用户、自动化脚本 | 命令行工具，支持 jvs、jca 等快捷命令 |
| Web | 浏览器访问、团队协作 | 通过 jarvis-service 启动 Web 网关，支持多节点分布式部署 |
| Python SDK | 集成到自有系统 | 以库的形式嵌入，供内部工具调用（见 Python SDK） |
💡 多用户与协作能力仅通过 Web 接口提供，CLI 面向单人使用。
CLI（命令行）
# 启动通用 Agent
jvs
# 启动代码 Agent
jca
# 启动安全分析
jsec
Web 网关
# 启动 Web 服务（默认监听 localhost:8000）
jarvis-service
# 指定监听地址和端口
jarvis-service --host 0.0.0.0 --port 9000
# 设置访问密码
jarvis-service --gateway-password your_password
启动后在浏览器访问 http://localhost:8000 即可使用。
分布式部署
Master 节点（主节点，提供统一入口）：
jarvis-service --node-mode master --gateway-host 0.0.0.0 --gateway-port 8000 --gateway-password your_password
Child 节点（子节点，运行 Agent）：
jarvis-service --node-mode child \
--node-id worker-01 \
--master-url ws://master-host:8000 \
--node-secret your_secret_key
💡 获取节点密钥：启动 Master 节点后，可通过前端管理页面的"设置"→"节点连接私钥"获取。Child 节点启动时需要使用相同的密钥。
详细部署说明见 分布式网关部署方法。
多用户与协作
Jarvis 支持完整的多用户认证、权限管理与团队协作能力，适合团队共享使用。
- 多用户认证：基于 JWT 的认证体系，支持注册/登录/登出，管理员与普通用户角色区分
- 权限管理：分组权限体系（内置组 + 自定义组）、权限矩阵可视化配置、节点级权限控制、Agent 访问控制（ACL）持久化
- 聊天室协作：群聊/私聊、在线用户实时同步、未读消息角标、图片发送、聊天记录持久化与清空
- 多用户会话：多端广播、WebSocket 会话隔离、终端操作与文件上传权限校验
详细说明见 Web 界面与网关。
🎯 核心能力
| 维度 | 能力 |
|---|---|
| 本地化 | 可操作本机任意资源（文件、命令、进程等） |
| 人机协作 | 执行前确认、虚拟终端、关键节点可介入，确保过程透明可控 |
| 符号级理解 | SQLite 符号数据库 + 图遍历，精确回答「改这个函数会影响哪里」（Django 52.4 万行建库 22 秒，find_definition 6.4ms） |
| 影响分析 | 五类影响（引用/依赖/测试/接口变更/依赖链）+ 风险等级评估 |
| 方法论 | 成功经验自动沉淀为可复用方法论，支持中心库 Git 共享 |
| 记忆管理 | 标签化分层（短期 / 项目 / 全局），无向量计算，更轻量 |
| 代码开发 | 全自动 Git、Worktree 并行、波及分析、交叉引用、上下文推荐、独立 Agent 验证、静态检查、代码格式化、变更后自动处理 |
| 多 Agent 编排 | YAML 声明式编排一键部署 Agent 网络，Agent 间群聊/点对点通信，多面板同屏操作 |
| 多人协作 | JWT 多用户认证、两层权限模型（系统级 + 资源级）、聊天室群聊私聊、共享 Agent |
| 分布式部署 | 多节点多网关架构、跨节点 Agent 通信、节点级一键更新/重启、拓扑可视化 |
| 上下文压缩 | Git 上下文、任务列表、近期记忆、关键信息、意图识别等多机制，保证任务目标不偏离 |
| 任务列表 | 支线流程与主流程分离，不污染主 Agent 上下文 |
| 会话管理 | 自动保存、手动恢复，退出可继续 |
| 规则加载 | 前期固定流程筛选，后期按需自主加载，确保规则能被有效运用 |
| 插件机制 | 内核 + 插件包架构，config.yaml 支持的任意配置（工具/规则/方法论/模型/Agent 定义）均可插件化，无需改内核 |
| 知识沉淀 | 方法论、规则、工具三类知识资产按问题类型索引，支持中心 Git 仓库团队共享 |
| MCP 集成 | 支持 stdio / sse / streamable 三种传输方式，MCP 工具可纳入多 Agent 协作体系 |
| 多模型调度 | normal / cheap / smart 三档模型按任务复杂度自动调度，无需人工切换 |
| 定时任务 | 全工具支持 after / at / loop 参数，支持相对时间、绝对时间、循环间隔与跨节点定时 |
| 多语言支持 | 基于 tree-sitter 的 AST 级解析，支持 Python / Go / Java / JavaScript / TypeScript / Rust / C / C++ 八种语言 |
| 无人值守 | 任务级（<AutoComplete> 自动完成）与进程级（no_interaction_mode）双模式，覆盖半自动到全自动 |
| Fork 子 Agent | sub_agent / sub_code_agent 默认继承父 Agent 完整上下文，零丢失传递 |
| 对抗式优化 | 对抗 Agent 与开发 Agent 迭代，将模型泛化能力沉淀为专家系统确定性规则（如 jsec 静态检查规则） |
| 宠物大厅 | 前端将每个 Agent 可视化为宠物精灵，叠加节点拓扑层，多 Agent 运行状态一眼可见、可直接交互 |
| 工具自举 | 元代理（meta_agent）根据自然语言生成 / 改进工具并注册，支持自演化 |
| 工具调度 | 按任务智能筛选工具、工具组切换，支持多工具并行调用（无依赖时） |
| 智能提示 | 根据任务优化系统提示词，使 Agent 更贴合当前场景 |
| Windows 支持 | 支持 Windows，可自动化操作 Windows GUI 程序 |
| 浏览器扩展 | 通过浏览器扩展操作用户真实浏览器（复用登录态/Cookie/已开标签页），支持 DOM 操作、CDP 调试、类油猴脚本等 |
| 本地后台服务 | 内置 Go 编写的 jarvis-daemon（零第三方依赖、零 cgo），提供文件读写/分块传输、进程与服务管理、GUI 自动化等本机能力 |
| 技能自动发现 | 本地规则不足时自动搜索远程技能市场（SkillHub），LLM 评估后自动安装并加载，无需人工挑选 |
| 内置代码编辑器 | Web 端集成 Monaco 编辑器 + LSP 语言服务（补全/悬停/诊断），含文件树、全局搜索、Git diff、文件增删改 |
| 多模态输入 | 支持图片直接进入对话上下文；内置多后端可插拔 OCR，让不支持多模态的模型也能"看"图 |
🚀 快速开始
💡 30 秒上手：安装后运行
jvs或jca，按提示配置 API Key，即可开始与 AI 协作开发。
系统要求
- 操作系统：Linux（主要）、Windows 10/11（WSL 或原生，支持 GUI 自动化）
- Python：3.12
- Docker（可选）：镜像已预装依赖，无需本地 Python / Rust
安装
一键安装（推荐）
# Linux/macOS（GitHub 源）
bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/skyfireitdiy/Jarvis/main/scripts/quick-install.sh)"
# Linux/macOS（Gitee 源，国内用户加速）
bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/skyfireitdiy/Jarvis/raw/main/scripts/quick-install.sh)"
# Windows（PowerShell，支持断点续跑）
powershell -File scripts/quick-install.ps1
安装脚本会自动完成以下操作：
- 自动安装
uv包管理器（如果未安装） - 下载 Jarvis 最新版本源码（浅克隆，减少下载体积）
- 使用
uv tool install -e . --python 3.12安装 Jarvis - 可选安装增强工具（rg、fd、fzf、tmux、tree）
💡 提示：新版本采用极简安装方式，不再内置二进制依赖，仓库体积减小约 164MB。安装过程需要网络连接以下载
uv和 Python 依赖。
离线安装
无网络环境（内网、隔离机房、离线演示）可使用离线安装包，包内已含 Python 环境、依赖与前端构建产物，支持 x86_64 / aarch64：
# 在联网机器上生成离线包
bash scripts/create_offline_package.sh
详细步骤见 离线安装指南。
手动安装
如果您希望手动安装或自定义安装位置：
# 1. 安装 uv（如果未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 2. 克隆仓库
git clone --depth 1 https://github.com/skyfireitdiy/Jarvis.git ~/Jarvis
cd ~/Jarvis
# 3. 安装 Jarvis
uv tool install -e . --python 3.12
# 4. 验证安装
jarvis --version
升级
cd ~/Jarvis
git pull
uv tool install -e . --python 3.12
手动源码安装
git clone --depth 1 --branch <latest-tag> https://github.com/skyfireitdiy/Jarvis.git
cd Jarvis
export PATH="$(pwd)/src/jarvis/jarvis_data/deps/x86_64_linux:$PATH"
uv tool install -e . --python 3.12
uv tool install playwright
uv tool install ddgr
Docker 相关说明请参考仓库中的容器/部署文档；主安装入口已统一为“源码下载 + 仓库内置
uv+uv tool安装”方式。
第一个任务
# 通用任务：让 AI 帮你分析、规划、执行
jvs -T "分析当前项目结构，找出可优化的依赖关系"
# 代码任务：自动读代码、改代码、跑测试
jca -T "在 user 模块添加忘记密码功能"
# 一键生成规范的 Git 提交信息
jgc
💡 常用命令
Jarvis 安装后提供以下命令，短命令为对应长命令的快捷方式：
| 命令 | 快捷方式 | 功能 |
|---|---|---|
jarvis |
jvs |
通用 AI 代理 |
jarvis-agent |
ja |
通用 Agent 命令行入口 |
jarvis-agent-dispatcher |
jvsd |
通用 Agent 任务派发 |
jarvis-code-agent |
jca |
代码代理（分析、修改、生成） |
jarvis-code-agent-dispatcher |
jcad |
代码 Agent 任务派发 |
jarvis-smart-shell |
jss |
自然语言转 Shell 命令 |
jarvis-sec |
jsec |
安全分析套件 |
jarvis-c2rust |
jc2r |
C→Rust 迁移套件 |
jarvis-git-commit |
jgc |
自动生成 Git 提交信息 |
jarvis-git-squash |
jgs |
Git 提交压缩工具 |
jarvis-platform-manager |
jpm |
管理大语言模型平台 |
jarvis-config |
jcfg |
配置管理工具 |
jarvis-quick-config |
jqc |
快速配置工具 |
jarvis-memory-organizer |
jmo |
记忆整理（合并相似标签的记忆） |
jarvis-methodology |
jm |
方法论导入 / 导出 |
jarvis-tool |
jt |
工具系统命令行界面 |
jarvis-lsp |
jlsp |
LSP 语言服务客户端 |
jarvis-browser |
jb |
浏览器自动化工具 |
jarvis-windows |
jw |
Windows 应用自动化工具 |
jarvis-web-gateway |
jwg |
Web 网关 |
jarvis-service |
jservice |
Web 服务（含多用户与协作） |
jarvis-rules-index |
jri |
规则索引 |
💡 运行任意命令加
--help可查看详细参数，例如jca --help。📦 另有独立于 Python 包的 Go 版本地后台服务
jarvis-daemon，从 Releases 下载对应平台压缩包后使用（见 本地后台服务）。
🐍 Python SDK 集成
from jarvis.jarvis_code_agent.code_agent import CodeAgent
agent = CodeAgent()
agent.run('修复 user/service.py 中的登录验证 bug')
from jarvis.jarvis_agent import Agent
agent = Agent(system_prompt="你是一个专业的文档维护助手。", name="DocGenerator")
agent.run('分析 README.md，补充用户群体信息')
⚙ 配置说明
配置文件位于 ~/.jarvis/config.yaml，首次运行将启动交互式配置向导。
示例
llm_group: default
llm_groups:
default:
normal_llm: gpt-5
fast_llm: gpt-5-mini
# 可选：结构化评估模型（如 Jev），用于方法论/规则等候选选择场景
eval_llm: jev
code:
normal_llm: claude-sonnet
llms:
gpt-5:
platform: openai
model: gpt-5
max_input_token_count: 128000
llm_config:
openai_api_key: "your-api-key-here"
gpt-5-mini:
platform: openai
model: gpt-5-mini
max_input_token_count: 64000
llm_config:
openai_api_key: "your-api-key-here"
claude-sonnet:
platform: anthropic
model: claude-sonnet-4
max_input_token_count: 128000
llm_config:
anthropic_api_key: "your-anthropic-key-here"
jev:
platform: jev
model: jev-latest
max_input_token_count: 128000
llm_config:
jev_api_key: "your-jev-key-here"
关于
eval_llm（可选）：为模型组配置eval_llm后，方法论加载、规则选择等"从候选中挑相关项"的场景会优先用该结构化评估模型（如 Jev）打分选择；未配置或调用失败时自动回退到normal_llm的常规流程，不影响原有行为。
更多配置项见 使用指南。
🛠 扩展能力
- 自定义工具：在
~/.jarvis/tools/下创建并注册，支持中心工具仓库（central_tool_repo）团队共享 - 插件包：内核 + 插件包架构，
config.yaml支持的任意配置（工具/规则/方法论/模型/Agent 定义/回调）均可打包为插件，安装后自动发现并注入，无需改内核、无需重新部署 - 新 LLM 平台：在
~/.jarvis/platforms/下添加适配器 - MCP 集成：通过配置文件接入 MCP 服务，支持 stdio / sse / streamable 三种传输方式
- 工具自举：元代理（meta_agent）根据自然语言生成 / 改进工具并自动注册
详见 功能扩展。
技能自动发现
当本地规则不足以覆盖当前任务时，Jarvis 会自动搜索远程技能市场（SkillHub），由 LLM 评估候选技能与任务的匹配度，命中后自动安装并加载，无需手工挑选：
- 搜索：按任务描述检索技能市场
- 评估：LLM 对比候选技能与任务需求，给出是否采纳的结论
- 安装：采纳后自动下载安装并注册到规则体系，后续任务可直接复用
对应实现位于 src/jarvis/jarvis_agent/skill_discovery/，也可通过 auto_select_rule 工具手动触发。
🖥 本地后台服务（jarvis-daemon）
jarvis-daemon 是一个用 Go 编写的本机常驻服务（零第三方依赖、零 cgo，支持 Windows / Linux），
让 Agent 能直接操作本机——不依赖浏览器，也不需要公网入口。前端通过 127.0.0.1:17800 与其通信，
端口可在「设置」中修改。
安装
从 Releases 下载对应平台产物（jarvis-daemon_linux_amd64.tar.gz、
linux_arm64.tar.gz、windows_amd64.zip、windows_arm64.zip），解压后执行：
# Linux
./jarvis-daemon install # 注册为 systemd 用户服务
./jarvis-daemon start
# Windows（管理员 PowerShell）
.\jarvis-daemon.exe install
.\jarvis-daemon.exe start
install 会先把可执行文件拷贝到固定安装目录 ~/.jarvis/bin/jarvis-daemon[.exe]，再注册服务，
因此之后移动或删除原始下载文件都不影响服务运行。其余子命令：uninstall / stop / restart / status。
能力概览
| 能力域 | 说明 |
|---|---|
| 文件系统 | 读写、列目录；分块传输（最大 512 MiB，默认块 1 MiB，sha256 校验，断点续传） |
| 进程与服务 | 进程列表 / 结束；服务列表 / 状态 / 启动 / 停止 / 重启 |
| 系统信息 | 操作系统、CPU、内存、磁盘等 |
| 脚本执行 | 执行本机脚本 |
| GUI 自动化 | 窗口列表 / 聚焦 / 关闭；鼠标点击、键盘输入；剪贴板读写；屏幕截图 |
| 浏览器扩展 | 查询扩展状态、触发扩展同步 |
⚠️ 上述能力可读写本机文件、管理进程与服务、模拟键鼠操作，请仅在可信环境中启用，并注意授权边界。
🌐 浏览器扩展（Browser Bridge）
让 Agent 操作用户真实浏览器中的网页：复用已登录的 Cookie 与 Session，直接读写用户当前打开的标签页， 无需重新登录、无需公网 IP、无需开放端口。
与 jarvis-browser（jb，服务端 Playwright 启动独立浏览器）不同，本扩展运行在用户浏览器内，
通过 WebSocket 主动连出到 Jarvis 网关，因此适用于「操作我自己已登录的网页」这类场景。
安装
- 在 Web 界面（宠物大厅）点击「安装浏览器插件」，下载插件包（zip）并解压到本地目录
- 打开 Chrome/Edge 的
chrome://extensions，开启「开发者模式」 - 点击「加载已解压的扩展程序」，选择解压后的目录
- 在浏览器中登录 Jarvis 网页（扩展自动复用登录态，无需手填 Token）
- 点击工具栏扩展图标，填写网关地址（如
https://jvs-ai.cn）并连接
💡 扩展源码位于仓库根目录
browser_extension/，网关按需打包下载，保证版本与网关一致； 前端会自动检测插件版本并在有新版本时提示更新。
能力概览
安装后，Agent 将获得对用户浏览器的完整操作能力：可像用户本人一样操作任意已登录网页， 读取与改写网络流量，管理扩展与站点权限，并访问全部浏览器数据。
- 网页操作：标签页 / 导航 / DOM 读写（点击、输入、悬停、下拉、滚动、上传文件）/ 截图
- 调试：通过 CDP 读取 Console 日志、采集网络请求、执行任意表达式（不受页面 CSP 限制）
- 脚本库（类油猴）：安装自定义页面脚本，Agent 通过
script.*查询并调用，适合封装站点专用操作 - 浏览器数据：书签、历史、下载、会话、阅读列表、标签组、常用站点、站点图标
- 剪贴板：读取网关静态文件并写入前端剪贴板（如把图片贴进富文本编辑器）
- 高敏感能力（调用前需用户确认）：Cookie、网络请求规则、扩展管理、本机通信、代理、隐私、浏览数据、内容设置
⚠️ 风险提示与免责声明（请务必阅读）
本扩展申请了 28 项浏览器权限，其中 8 项为高敏感权限（
cookies、webRequest、management、nativeMessaging、proxy、privacy、browsingData、contentSettings）。 这些能力叠加后，等同于把浏览器（含全部账号与数据）完全交给 Agent：
- 读取、修改、删除各网站 Cookie（含登录凭证），等同于接管全部登录态；
- 读取并改写全部网络请求（可阻断或重定向），可注入、篡改任意网页内容；
- 查看、启用、禁用甚至 卸载其他扩展；
- 与本机应用通信，并修改系统代理设置（影响全部网络流量）；
- 修改隐私开关，以及 清除浏览历史、缓存、Cookie、保存的密码；
- 修改站点级权限（摄像头、麦克风、地理位置、弹窗等），可静默开启摄像头/麦克风授权；
- 在页面主世界执行任意 JS，绕过页面 CSP 与同源策略读取页面内数据。
本方案不做权限控制（设计决策），因此上述能力对已连接的 Agent 完全开放。 其中 清除浏览数据、卸载扩展、删除 Cookie 等操作不可逆，一旦执行无法恢复。
免责声明：本扩展按「现状」提供，仅用于用户本人授权范围内的浏览器自动化。 请仅在完全信任所连接网关与 Agent 的前提下使用。因授权、误操作或第三方滥用导致的 账号泄露、资金损失、数据丢失、配置损坏等后果，由使用者自行承担，本项目及作者不承担任何责任。 若不接受上述风险，请不要下载或安装本扩展；不需要相关能力时，可从
browser_extension/manifest.json的permissions中移除对应项并重新加载扩展。
安装前，前端会弹出风险提示与免责声明，需用户确认后才会开始下载插件包：
风险操作示例：列出与卸载扩展
高敏感能力并非停留在纸面。以下示例中，Agent 通过 extmgr_list 列出用户浏览器中已安装的全部扩展，
再通过 extmgr_uninstall 卸载指定扩展——整个过程无需用户手动打开扩展管理页：
Agent 调用 extmgr_list，列出浏览器中已安装的扩展及其启用状态。
Agent 调用 extmgr_uninstall 卸载指定扩展；此类操作不可逆，请谨慎授权。
完整指令列表、脚本格式、消息协议与排障说明见 浏览器扩展 README， 设计细节见 浏览器插件方案。
🤝 贡献指南
欢迎一起把 Jarvis 做得更好！无论是修 Bug、加功能、写文档，还是分享使用心得，我们都期待你的参与。
参与流程：Fork 仓库 → 创建分支 → 提交更改 → 发起 Pull Request
⚠ 注意事项
- 模型使用：请遵守各模型平台服务条款，合理使用。
- 命令执行：Jarvis 具备执行系统命令能力，请谨慎输入；可启用
execute_tool_confirm: true进行执行前确认。
📄 许可证
MIT 许可证，详见 LICENSE。
如果 Jarvis 对你有帮助，欢迎给个 ⭐ Star
由 Jarvis 团队用 ❤ 制作。
1 maintainer
Metadata
1 maintainer
Release files for jarvis-ai-assistant 6.0.1
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| jarvis_ai_assistant-6.0.1.tar.gz | 12.1 MB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| jarvis_ai_assistant-6.0.1-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 14.8 MB
Release files / jarvis_ai_assistant-6.0.1.tar.gz
| Download URL | jarvis_ai_assistant-6.0.1.tar.gz |
|---|---|
| Size | 12.1 MB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
ab0706c1b7e4dac1c445e8d6c2294ef1ed19668e37073ac0ceb013ee21e4fcee
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
848bff42bd84a2760b17caf2062e9aafafdb1f4f9fdb5e3d3c9733ec4875393a
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
Release files / jarvis_ai_assistant-6.0.1-py3-none-any.whl
| Download URL | jarvis_ai_assistant-6.0.1-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 2.8 MB |
| Tags | Python 3 |
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SHA-256 checksum How to use checksums |
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
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