Wing900/ManimCat

EN: ManimCat: AI-generated math animations from natural language. High-quality Manim rendering with LaTeX support and auto-code fixing. 中: ManimCat：AI 数学动画生成器。支持描述即视频，内置 LaTeX 与代码纠错，让数学动效触手可及。

什么是 ManimCat？

ManimCat 是一个基于网络的、AI 辅助的数学可视化创建工作区。您可以输入自然语言提示（例如 "展示级数 1/4+1/16+… 的几何证明"），后台的 LLM 会设计场景、编写相应的 Manim（动画）或 matplotlib（静态绘图）代码，运行代码，并返回可用于课程的视频或图像。

系统主要通过两种方式工作：

模式	使用场景	功能
工作流模式	只想要一个快速的图片或短视频。	将单个请求发送给 LLM，渲染生成的代码，并将结果流式传输回 UI。
代理（工作室）模式	需要交互式的多步骤会话时——优化视觉、审查渲染或构建一系列相关图形。	长期存在的“工作室”会话会保持状态（任务、运行、结果）。您可以迭代、要求代理修改代码、批准渲染并在专用工作区中组织工作。

两种模式都支持两个渲染引擎：

Manim Community Edition – 用于基于时间轴的动画。
matplotlib – 用于静态图表和教学图形（“绘图工作室”）。

工作原理（高层架构）

User (browser) ──► React UI (Vite + Tailwind) ──► Express/TS backend
                                            │
                                            ├─► Bull + Redis queue
                                            │   (job scheduling, retries)
                                            ├─► OpenAI‑compatible LLM API
                                            │   (scene design → code generation)
                                            └─► Python runtime
                                                ├─► Manim CE (animation)
                                                └─► matplotlib (static)

前端 – 现代 React 应用（React 19、Vite），显示经典生成 UI、工作室工作区和绘图工作室工具。
后端 – Node/Express 服务，接受生成请求，将作业推送到 Redis 支持的 Bull 队列，并通过服务器发送事件流式传输状态更新。
渲染 – Python 容器运行 Manim 或 matplotlib，编译 LaTeX，并使用 ffmpeg 生成视频/音频文件。
状态与持久化 – 可选的 Supabase 表可以存储会话历史；否则所有内容都位于内存/Redis 中。
部署 – Docker（或 Docker Compose）可本地运行；单容器镜像（wingflow/manimcat）可部署到 Hugging Face Spaces。

快速入门

# Clone and install the Node side
npm install
cd frontend && npm install

# Run locally (frontend + backend)
npm run dev   # opens http://localhost:3000

如果您更喜欢 Docker：

docker pull wingflow/manimcat
docker run -p 7860:7860 wingflow/manimcat

UI 允许您输入提示，选择视频或图像，并观看生成进度。

谁可能觉得它有用？

教师和教育工作者 – 需要无需编写 Manim 代码即可快速生成自定义数学动画的人。
学生 – 寻找输入概念的可视化解释的人。
内容创作者（YouTube 用户、MOOC） – 需要快速原型设计数学重载视觉内容的人。
研究人员 – 正在实验 AI 驱动的科学可视化代码生成的人。

限制与维护说明

作者是业余维护者，因此问题和 PR 的响应时间可能较慢。
工作室模式仍在完善中；动画重点的“Manim 工作室”功能不如绘图工作室完整。
LLM 部分需要访问 OpenAI 兼容模型（或其他提供商）；项目提供配置挂钩，但不附带模型。
渲染视频的持久存储需要外部卷处理 – 否则重建会将其删除。

许可证

AGPL‑3.0‑or‑later。来自 manim-video-generator（MIT）的第三方代码要么被重写，要么保留其原始归属。

简而言之： ManimCat 是一个 AI 增强的双模式网络应用，使用 Manim 和 matplotlib 将自然语言数学提示转换为动画或静态视觉内容，并为迭代式、协作式创作提供更丰富的“工作室”体验。