whiteguo233/OpenBiliClaw

What it solves

OpenBiliClaw 解决了“信息茧房”和跨多个内容平台的用户数据碎片化问题。传统推荐系统往往为平台目标（如留存、广告收入）进行优化，而非用户满意度，导致你的兴趣被分散在各自孤立的数据库中（例如 Bilibili、YouTube、X）。本项目提供一个私有、本地的 AI 代理，能够理解用户在所有这些平台上的深层心理画像，从而发现用户真正会喜欢的内容，即使是他们尚未涉足的领域。

How it works

系统作为本地 AI 代理运行，构建一幅“灵魂画像”——由五层心理画像（事件 → 偏好 → 认知 → 洞察 → 灵魂）组成，包含 MBTI 与认知风格。它通过浏览器扩展同步会话数据，并收集 Bilibili、小红书、抖音、YouTube、X、知乎、Reddit、Bangumi 等平台的反馈。

不同于简单的标签匹配，系统使用 LLM 与本地嵌入（如通过 Ollama 使用 bge-m3）来分析行为并主动猜测新兴趣。所有数据均本地存储在 SQLite 数据库中，确保 100% 隐私。用户可以通过桌面网页界面、移动网页应用，或通过 Claude Code、Cursor 等 AI 编码助手与代理交互。

Who it’s for

适用于感到被平台算法束缚、希望获得统一的跨平台内容发现体验，并且把数据隐私和本地控制放在首位的用户。

Highlights

• Cross-Platform Integration: 支持 Bilibili、小红书、抖音、YouTube、X、知乎、Reddit、Bangumi。
• Psychological Profiling: 超越点击历史，推断 MBTI、认知风格和深层心理需求。
• Active Exploration: 主动猜测并探索新兴趣，打破信息茧房。
• Privacy-First: 使用 SQLite 本地存储，100% 隐私，使用者自行提供 LLM API 密钥。
• Multi-Interface Access: 提供浏览器扩展、桌面网页 UI、移动端 PWA。
• AI Assistant Integration: 可接入 AI 编码助手，实现主动推荐和关于兴趣的苏格拉底式对话。