个人开发的AI工具：47 个插件、213 个工具，写代码、管桌面，样样俱全

我试过不少叫 AI 工具的软件，打开都是一个样子：一个输入框，一片回答区。
7Tan AI工具不是这个形状。
我在这台电脑上把它数了一遍：插件 47 个，工具 213 个。
对话在这套东西里只是入口。写代码、管桌面、抓数据、发内容，都在同一个程序里完成。
控制台跑在本地，地址 127.0.0.1:19900，不连云端，数据不出门。



这个软件是绿色版，不用安装，也就不用走安装向导。
下载：去官网把压缩包拿下来，地址 https://www.7tan.com/ai-tool/。
源码公开在 GitHub 上，仓库：https://github.com/maguanli/7tan-ai。
解压：解压到哪个文件夹都行。
双击：打开解压出来的 7tan-editor.exe。
填 Key：首次运行跟着命令行的提示走，把 API Key 填进去。
网页版：想要的话，双击「启动网页版服务(Windows).bat」，浏览器会自己弹出来。
到这一步就能用，其余那些功能，都是在这个基础上往外长。

桌面版是 Windows 上的绿色免安装版。下一个压缩包，解压出来双击 7tan-editor.exe 就开，不用跑安装程序。界面用 PyQt6 画。
摄像头视觉、语音朗读、本地代码补全、桌面自动化，这几样只在桌面版里有。
网页版是浏览器里的控制面板，不用装客户端。地址 http://127.0.0.1:9900。
Windows 上双击「启动网页版服务(Windows).bat」，脚本把它设成开机自启，再自己打开浏览器。
macOS、Linux、鸿蒙上走另一个入口。一条 python3 web_main.py 就能起来，不依赖任何 Windows 专属的库。
两个版本共用同一个 data 目录。插件、记忆、任务、对话记录，在哪个版本里都是同一批。
桌面版开着，网页版同时开着，两边看到的东西一样。
网页版的页面和桌面版一一对应：AI 工作台、插件市场、意识模型、任务中心、源站管理、系统设置、代码变更、平台适配。
侧边还挂着社区、现金任务、问题求助、投诉建议四个入口。



网页版不是砍掉功能的版本。
对话支持流式输出、图片上传、语音输入输出，历史会话能翻、能删、能中断。
插件市场里能装能卸。系统设置里能换模型、看记忆、扫已装软件、改系统提示词。
代码变更是实时刷新的，它改过哪些文件、逐行动了什么，都记在那一页。
任务中心躺着正在跑和跑完的活，源站管理配着要采集的站。
手机也能进。同一个 WiFi 下，手机浏览器打开 http://电脑IP:9900 就是这个控制面板。
出门在外，挂一条 Cloudflare 隧道，用公网地址照样打开。





213 个工具里，114 个归在开发这一类，分在 23 个插件下。这个比例放在那里，重心就很清楚。
补全是我用得比较多的一块。它在本地起一个服务，端口 17890，VS Code 扩展连上去，写代码的时候就能拿到实时建议。
和它配套的是 LSP 那一组，管跳转定义、查找引用、诊断检查、悬停文档。LSP 是编辑器和大模型之间的一套通用约定，跳转、查找这些动作都靠它。这几件事背后用的是 jedi 和 pyflakes，不用另装语言服务器。
改代码是另一条完整的线。想重命名一个函数，它先把影响范围列出来给你看，再动手。
导入乱了自己理，函数太长给拆分建议，格式化接了 black、autopep8、prettier。
提交之前还有一道审查，扫残留的 print、裸 except、过长的行，顺带查安全漏洞。
版本控制这边的工具给得不少，Git 一个插件 11 个，再加 6 个高级操作。
status、diff、log、commit、push 这些日常的都在。stash、tag、remote、hooks 这种不常用的也补上了。
提交信息按 Conventional Commits 校验。那是一套大家都认的写法，feat 表示新功能，fix 表示修问题。多人一起改代码的时候，光看这行标题就知道这版动了什么。嫌手打麻烦的，还能自动装钩子。
剩下十几个插件，我按用途归了归。
一种是把运行环境管起来。容器和编排这块体量排第一，24 个工具，Docker 和 Kubernetes 两边都够用。
Docker 那边有 ps、images、compose、build、prune、logs。
Kubernetes 那边有 get、apply、delete、exec、describe、scale、rollout。
再加端口转发、dry-run 预览、看配置和 helm 包管理。
dry-run 的意思是把要做的动作先过一遍给你看，不真动手。
再往上接 CI/CD。能生成 GitHub Actions 配置、按提交历史攒 CHANGELOG、做语义化版本升级。
远程部署那一头 12 个工具。rsync、scp、ssh、ADB、Gradle、Shell 脚本都有，还有一条完整的部署流水线。
一种是让代码和运行情况看得更清楚。性能分析给函数做基准测试，用 cProfile 找出哪几行拖着时间走。cProfile 是 Python 自带的工具，不用另装。还能查进程内存和磁盘占用。
依赖分析列依赖、查循环导入、画依赖图、看哪些包过期。代码搜索走 ripgrep。它是个专门的搜索工具，几万行代码里找一个词，基本是秒回。结构分析列函数和类、看导入关系、查符号引用。
这些平时不常点，真到了排查问题的时候，一个能省半小时。
一种是新建项目和整理资料。项目脚手架铺好几套结构：Python CLI、Python Web、Node CLI、Vue 3。顺手生成 .gitignore。
文档生成管函数说明和 README 模板、分析 API 路由。代码片段库跨项目存片段，按语言和标签筛。
配置管理管 .env 变量，扫硬编码的密钥和 Token。
还有一片是接外部服务的。数据库探索器能连 SQLite、MySQL、PostgreSQL，看表结构、跑 SELECT。还能照着表生成 SQLAlchemy 模型。
SQLAlchemy 是 Python 里操作数据库的一套工具。有了模型，代码里查表不用手写 SQL。
HTTP 客户端能发请求测接口，也能解析 OpenAPI 和 Swagger 这类接口文档。



编程之外的另一半，是操作电脑本身。桌面机器人这个插件带 16 个工具，做的事分三层。
底下是看：截屏认出窗口和里面的内容；给它一张图，它在屏幕上找位置。
中间是读：UIA 控件树走 UI Automation，那是 Windows 读窗口控件的接口。按钮、输入框、菜单的属性直接读出来，不靠图像猜。
顶端是动手：按文字点击，找屏幕上写着某几个字的地方点它的中心，窗口挪动或者缩放都不影响。还支持多个候选词和排除词，免得点错。
键鼠这块管点击、双击、输入、快捷键、粘贴图片。
完整的一条是自动发消息。激活窗口、打开搜索、输入联系人、回车进聊天、粘消息、回车发送，走完一整条流程。
流程里还加了一道闸门：进聊天之后先认一遍目标对象的名字，认不出来就拒绝发送。
另外两支是独立的。桌面监控哨兵 3 个工具，按间隔截屏做帧差，画面一变就存图，也能按关键词触发。记录写进数据库，事后按关键词或者事件类型回查。
摄像头视觉 5 个工具，接摄像头拍照交给视觉模型理解，输出场景、物体、人物、文字、异常，没有摄像头就降级用屏幕截图。



源站管理里的站是自己加的，一行填一个网址，想配几个配几个。现在挂着几个游戏资源站，每个带一个「立即爬取」。


它做的不只是看。打开源站详情页，从里面找出真正的下载地址，把游戏包拉回本地。
按源站 ID 去重，写进数据库，包体和图片传到云存储。
然后是提交那一段：自己填表、传 LOGO 和截图，把资源送进后台。
数据库里现在有 10 条资源，6 款游戏，4 款软件。
任务日志留着一条记录。后台第 991 号资源，从《恐怖奶奶游戏》换回《超能机器人》。
标题、简介、开发商、备案号、系统要求、下载链接、LOGO、5 张截图，全部替换完，改完再到前台验证，一次通过。
除了别人的站，自家那款 7Tan Editor 的页面它也管，版本号、下载地址、更新说明都由它维护。



写文章这条线，插件给了一整套。
爆款写作这个插件带 7 个工具：选题、标题、大纲、正文、金句、发布前检查、搜一搜诊断，一路铺到发布前。
公众号发布带 10 个工具，填标题、填作者、贴正文、填摘要、传封面、勾原创声明、存草稿、直接发表。连阅读量都能用区域 OCR 读出来。
走的是桌面自动化加剪贴板，整篇图文塞进公众号编辑器。
排版有单独的渲染器，把 Markdown 正文转成公众号认得的 HTML。
小说方向另有一个工坊，按番茄的写作方法论做质检，8 个维度打分。
发过的东西能查。社区里那几篇游戏测评，都出自这条线：选题、查资料、实机验证、排版、发布。

能力清单里，除了写代码，还列着游戏开发、电脑应用软件开发、APP 与小程序开发、网站开发与爬虫。
这台机器上装的东西对得上：Unity Editor 2022.3、Godot 4.7、Android Studio。Gradle 和 JDK 21 也在，引擎和工具链都齐着。
图像那边有 Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI。录屏制图这边有 FFmpeg、Edge TTS、Piper、Whisper。
它自己就是一款被开发和维护的软件。7Tan Editor 的版本号走到 1.0.22，源码公开在 GitHub 上，改自己、打包、重启，都是它自己的活。
游戏那头更多是分发，6 款游戏资源从采集到上架跑通了一条线。

自我进化这个插件带 4 个工具：自我诊断、按需创建插件、查系统信息、校验文件完整性。缺什么功能，描述一遍，它生成代码装进去。
配套还有自我重启 2 个工具，重启完重新加载。
记忆增强 4 个工具，管存、查、看概览、删除。这台机器上现在存着 291 条记忆。
分下来是配置 52 条、技能 197 条、游戏 34 条、通用 7 条、任务 1 条。

桌面自动化能跑，认界面还是偏慢。碰上不认识的窗口，要交给视觉模型现看，一次几秒。
按文字点击依赖 OCR，深色主题的小字容易认错。
自己写出来的插件功能还比较窄。
桌面自动化、摄像头、语音这几块只在 Windows 版里有，网页版接不上。
意识模型那一页列了一排类脑模块。海马体、杏仁核、丘脑、前额叶这些名字都在。
那是一套架构设计，和有没有意识是两回事。



OpenHands 和 Goose 是同类里被提起比较多的两个。
OpenHands 的仓库自称 AI-Driven Development，重点在软件工程任务。界面走网页，底下是 Docker 沙箱。
Goose 的仓库介绍是，一个开源的、可扩展的 AI agent，不止于给代码建议。
Goose 能安装、能执行、能改、能测，可以接任何大模型，形态有桌面应用、命令行和 API 三种。
7Tan 跟它们的差别在两条。界面形态上，前两个偏网页和命令行，7Tan 是 Windows 上的桌面软件，解压即用，网页版是它的另一半。
能力外延上，它不光做编程，还带游戏分发、公众号发布、桌面自动化这些具体活儿，外加一层自己创建插件的机制。
OpenHands 和 Goose 背后是团队和社区。7Tan 是老马一个人开发的个人作品，插件、界面、后台，都是他一个人写、一个人维护。

每一个数字，都来自我这台机器：Windows 10、i5-4430、12GB 内存、核显。
这是一台 2013 年的老机器，配置不高。机器好一些，它跑得快一些；机器旧一些，就慢一些。具体差多少，我手上只有这一台，写不出多机对比的数字，也就不编这个数。
换台配置、换个系统版本，稳定性会不一样，也可能更差。桌面自动化和 OCR 这类功能，尤其吃系统环境和屏幕分辨率。
它的体验受 API 影响也大。模型接口一慢，任务也跟着慢。
这是一个还在持续更新的个人项目。它现在的样子，只代表它在我这台机器上的样子。


官网：https://www.7tan.com/ai-tool/