whiteguo233 /
openbiliclaw
一个跑在自己电脑上的开源内容推荐 Agent:先通过跨平台行为和对话理解你,再带着这份理解主动去 B 站、小红书、抖音、YouTube、X、知乎、Reddit 帮你找内容,并像朋友一样解释每条推荐的理由。 为什么做它 平台推荐系统优化的从来是平台的目标(完播率、留存、广告收入),用户满意只是留存的手段;而且每个平台都是孤岛——你在 B 站看了三年机械键盘,小红书一无所知。 OpenBiliClaw 把这件事反过来: 先懂你,再找内容:通…
whiteguo233 /
一个跑在自己电脑上的开源内容推荐 Agent:先通过跨平台行为和对话理解你,再带着这份理解主动去 B 站、小红书、抖音、YouTube、X、知乎、Reddit 帮你找内容,并像朋友一样解释每条推荐的理由。 为什么做它 平台推荐系统优化的从来是平台的目标(完播率、留存、广告收入),用户满意只是留存的手段;而且每个平台都是孤岛——你在 B 站看了三年机械键盘,小红书一无所知。 OpenBiliClaw 把这件事反过来: 先懂你,再找内容:通…
一个跑在自己电脑上的开源内容推荐 Agent:先通过跨平台行为和对话理解你,再带着这份理解主动去 B 站、小红书、抖音、YouTube、X、知乎、Reddit 帮你找内容,并像朋友一样解释每条推荐的理由。 为什么做它 平台推荐系统优化的从来是平台的目标(完播率、留存、广告收入),用户满意只是留存的手段;而且每个平台都是孤岛——你在 B 站看了三年机械键盘,小红书一无所知。 OpenBiliClaw 把这件事反过来: 先懂你,再找内容:通过行为分析构建五层心理画像(事件→偏好→觉察→洞察→灵魂),理解的是你这个人,不是点击记录; 主动破茧:基于对你的理解,主动猜测你从未接触但可能感兴趣的领域,猜对了升级为正式兴趣,猜错了安静退出; 100% 本地:所有数据留在本机的一个 SQLite 文件里,LLM 用你自己的 API Key(支持 DeepSeek / OpenAI / Claude / Gemini / Ollama 本地模型等),没有云端、没有账号; 可调教:喜欢、不感兴趣、直接聊天,都会改变后续推荐。 安装 Chrome 商店装插件 + 下载桌面安装包(macOS / Windows,开箱即用);也支持 Docker 部署。 MIT 协议,Python + TypeScript,目前 1000+ star。欢迎试用和反馈!
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