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👉这是一个或许对你有用的开源项目

国产Star破10w的开源项目，前端包括管理后台、微信小程序，后端支持单体、微服务架构

RBAC权限、数据权限、SaaS多租户、商城、支付、工作流、大屏报表、ERP、CRM、AI大模型、IoT物联网等功能：

  • 多模块：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro

  • 微服务：https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud

  • 视频教程：https://doc.iocoder.cn

【国内首批】支持 JDK17/21+SpringBoot3、JDK8/11+Spring Boot2双版本 

桌面 AI 用一年最大的浪费：来回切窗口

掐表看一下你用 AI 的真实流程 ：

发现一个报错 → 选中错误信息 → Cmd+C → 切窗口到 ChatGPT / Claude → Cmd+V → 自己手敲一句"我遇到了一个错误" → 等回复 → 看完切回原窗口对照修。

整套动作做完，思路早就断了 。重点是：每天这一套你要重复几十次。一年下来，累计在「切窗口 + 搬上下文」上的时间 ——绝对超出想象。

更糟的是上下文经常给得不全——你截了图、贴了报错，但它不知道你正在用什么 IDE、当前文件叫什么、上面的代码长啥样 。AI 给的最终是一个泛泛的答案，跟你真实环境对不上。

这事的根因不是 AI 笨，是你被迫当了搬运工 。

Everywhere 想堵的就是这个口子——让 AI 直接出现在你正在做的事旁边、并且已经知道你屏幕上是什么 。截至本文发稿，这个项目5.9k Star、最新版 v0.7.6（2026-05-02） 。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

  • 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

  • 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

Everywhere 是什么：让 AI 来到你正在做的事旁边

按 README 说，Everywhere 是一款桌面级 AI 助手 ——但它和 ChatGPT 桌面版那种「自己开窗口」不一样：

按一个快捷键，AI 出现在你当前操作的窗口旁边，已经读懂屏幕上的内容 。不切窗口、不解释当前在做什么、直接提问。

界面是磨砂玻璃悬浮层，回答完 Esc 关掉，下次再唤起。整体体感更像系统原生功能 ，而不是一个外挂的第三方 App。

项目由国内独立开发者 DearVa 主导，背后公司 Sylinko Inc.，技术栈 .NET 10 + Avalonia UI ——Avalonia 让它天然跨平台，目前 Windows 10+ 和 macOS 12+ 都已稳定，Linux 还在做 。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

  • 项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud

  • 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

它和 ChatGPT 桌面版差在哪：屏幕感知是个分水岭

维度

ChatGPT 桌面版 / Claude Desktop

Everywhere
触发方式

自己开应用 / 切窗口

 快捷键叠在当前窗口上
上下文获取

你手动复制粘贴

 直接读屏幕 / 无障碍 API
能切应用吗

不能

 跟着鼠标焦点走
支持模型

锁定自家

 OpenAI / Claude / DeepSeek / Kimi 等 8 家 + Ollama
能调系统命令

❌

✅ 直接调 Shell
致命短板

上下文要靠人工搬运

还在早期、Linux 没上

差距最关键的一栏是「上下文获取」——ChatGPT 桌面版打开后是一个空白聊天框 ，你看到的报错它看不到；Everywhere 唤出来就已经知道你屏幕上是什么了 ——这是天和地的区别。

5 个研发能用的真实场景

研发同学可能不太需要「翻译外语」「看股票行情」——挑 5 个真能用上 的场景。

场景 1：报错诊断不用截图

跑 mvn test 报错，在终端窗口里直接唤起 Everywhere，问一句「这个报错是啥？给我修复方案 」。它读取屏幕上的报错栈，结合当前看到的项目结构 给出诊断——不用截图、不用复制粘贴。

场景 2：长技术文章一键摘要

打开一篇 80 行的 Spring Boot 源码分析、或者一份 100 页的 PDF 设计文档：「抓 5 个核心要点 」。它读你当前页面，给出和具体内容对得上的摘要 ——不是泛泛而谈。

场景 3：自然语言调系统命令

8080 端口被占了——以前要 lsof -i :8080 找 PID 再 kill。现在直接说「清掉 8080 的进程 」，Everywhere 调用系统 Shell 执行 + 展示输出。

研发场景里这个特别实用：Docker 清缓存、Git 复杂命令、批量改文件名 ——口语化下指令，不用记一串 flag。

场景 4：英文文档随手翻译

看 K8s / Spring Cloud 英文文档，遇到生词或者长句不想切翻译软件——对着文本唤起，直接出译文 ，不切窗口。

场景 5：定位 PR / Issue 信息

Code Review 时看一段 diff 不太理解作者意图，直接「这段改动主要在干啥？有什么风险？ 」——它读你当前 PR 页面给出分析。看 GitHub Issue 同理。

屏幕感知不是截图：无障碍 API 才是关键

Everywhere 这种「懂你屏幕」的能力，不是简单拍个截图丢给视觉模型。它走两条路 ：

第一条：多模态截图 ——把屏幕图像直接喂给 GPT-4o / Claude 这类视觉模型。这是当前大多数 AI 工具的常规做法 。

第二条（关键差异）：无障碍 API 和 UI 自动化 ——通过操作系统提供的 Accessibility API，直接拿到当前窗口的结构化数据 ：你在用什么软件、当前是哪个输入框、文本里的具体内容、选中了哪段。

这意味着 Everywhere 看到的不是一张图，而是一层有结构的界面信息 。它知道你在 IDEA 里、当前是 UserService.java 第 42 行、光标在哪个方法体里——这是截图做不到的。

当然这条路也有代价：对软件的支持不均匀 。常用软件（VS Code / Chrome / IDEA / Office）无障碍 API 完整，体验极佳；冷门软件会回落到截图模式。

模型支持很全，新人有云端兜底

按 README，目前可接入：

类别

厂商
国际

OpenAI / Anthropic / Google Gemini
国内

DeepSeek / Moonshot (Kimi) / MiniMax / SiliconCloud
本地部署

Ollama
任意自定义

兼容 OpenAI API 的端点都能接

还有一个对新人特别友好的兜底 ：Everywhere 自带云服务 ——不想填任何 API Key，登一下就能直接用。

Agent 能力：网页浏览、子代理派发、本地文件系统 、终端脚本执行 、MCP 工具协议 。Windows 上还内置 Everything 极速文件搜索，macOS 上集成系统原生应用。

安装与上手

直接去官网下：https://everywhere.sylinko.com/download

平台

推荐安装包
Windows 10+ .exe

 安装向导（官方推荐）/ .zip 便携版
macOS Apple Silicon

专用 .dmg
macOS Intel

另一个 .dmg（别下错 ）
Linux

⏳ 还在做

macOS 用户搞不清自己芯片：左上角苹果图标 → 关于本机 → 芯片那行就是答案。

装完打开，第一次会引导你选模型 + 设快捷键 。最快路径——点「Everywhere 自带云服务」，0 配置秒用 ；想用自己的模型就照官方文档配。

社区有 QQ 群和 Discord，遇到问题直接问。

写在最后

桌面 AI 这条路上 Everywhere 不算最早起步的、也不是堆功能最多的——但它咬死了一根筋：把"切窗口 + 搬上下文"这种浪费动作彻底铲掉 。

能力清单看下来不薄——屏幕读取、Agent 执行、MCP 协议 都给齐了。模型层也没绑死——8 家主流云模型 + Ollama 本地 都能接，跑哪条路自己选。

项目目前还在早期：记忆能力、语音交互 这些把体感再往上抬的能力还在排队；冷门软件下的屏幕感知准度也得继续打磨。要的是"和系统融合得顺手 "——现在下来用一周完全可以；要的是"稳定 + 功能完整 "——再观望两个版本也不亏。

仓库地址：https://github.com/DearVa/Everywhere

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