SurfSense/README.zh-CN.md

<a href="https://www.surfsense.com/"><img width="1584" height="396" alt="SurfSense，面向 AI 智能体的开源竞争情报平台" src="https://github.com/user-attachments/assets/9361ef58-1753-4b6e-b275-5020d8847261" /></a>



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<img src="https://img.shields.io/reddit/subreddit-subscribers/SurfSense?style=social" alt="Reddit">
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<a href="https://trendshift.io/repositories/13606" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/13606" alt="MODSetter%2FSurfSense | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
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# SurfSense：为你的 AI 智能体注入竞争情报能力

SurfSense 是**面向 AI 智能体的开源竞争情报平台**。你的智能体可以通过一个 **REST API** 或 **MCP 服务器**，利用来自 **Reddit、YouTube、Google Maps、Google Search 和开放网络**的实时数据，监控竞争对手、追踪排名、倾听市场动态。定时和事件触发的智能体会把发现的内容转化为简报和预警，内置的知识库则让每一条发现都可搜索、可引用。

> [!NOTE]
> **📢 致我们的 NotebookLM 替代品用户**
>
> 在过去几个月里，我们把 SurfSense 打造成了针对个人知识的最佳通用研究智能体，这段旅程为我们赢得了一个令我们由衷自豪的社区。如今，Claude、OpenCode、Hermes、OpenClaw 等智能体工具已经证明智能体就是未来，通用研究正在成为每个有能力的智能体开箱即用的功能。而智能体仍然缺少的是**实时市场数据以及围绕它的工作流**，所以这正是我们全力投入的方向：成为标杆级的开源竞争情报智能体平台。
>
> **你所依赖的一切功能都不会消失。**你的知识库、带引用的对话、报告、播客、演示文稿、自动化以及协作聊天都会继续可用，自托管也依然免费且开源。完整公告请阅读[我们的更新日志](https://www.surfsense.com/changelog)。

## 目录

- [为什么智能体需要 SurfSense](#为什么智能体需要-surfsense)
- [你可以用 SurfSense 做什么？](#你可以用-surfsense-做什么)
- [实时数据连接器](#实时数据连接器)
- [快速开始](#快速开始)
- [开箱即用的其他能力](#开箱即用的其他能力)
- [SurfSense 对比 Google NotebookLM](#surfsense-对比-google-notebooklm)
- [路线图](#路线图)
- [参与贡献](#参与贡献)

## 为什么智能体需要 SurfSense

问任何一个有能力的智能体"竞争对手这周的定价是多少？"或者"自发布以来 Reddit 上对我们的评价如何？"，它都找不到可信赖的数据来源。官方平台 API 要么有速率限制，要么按企业级定价，要么根本不存在，而自建抓取管线又非常脆弱。SurfSense 正是为填补这一空白而生：

- **平台原生连接器**，每个都是返回结构化 JSON 的强类型 REST 端点。不用赌速率限制，也不用解析 HTML。
- **一个 MCP 服务器**，把每个连接器都作为原生工具（`surfsense_reddit_scrape`、`surfsense_google_search` 等）暴露给 Claude、Cursor 或任何智能体框架。
- **一套智能体运行框架**，而不只是原始数据：重试、结构化输出和额度计量都已内置，智能体可以从一个问题直达一份简报，无需你自己搭建管线。
- **开源且可自托管**，你的竞争研究数据始终留在你自己的基础设施上。

## 你可以用 SurfSense 做什么？

下面的每个用例都是 SurfSense 智能体如今能够端到端完成的真实任务，一条提示语或一个定时计划即可触发。

### 多连接器工作流

在一次智能体运行中串联多个连接器，最终得到一份带引用的简报。

- **发布影响力分析，覆盖所有平台** — "我们的竞争对手昨天发布了 v2。评估搜索、Reddit 和 YouTube 上的反应。"智能体会抓取搜索结果页、Reddit 帖子和 YouTube 评论，然后把三路信号汇总成一份发布影响力简报。
- **本地竞争对手拆解** — Google Maps 找到本地玩家，网页爬虫读取他们的定价页面，Google Search 展示谁在搜索中胜出，全部在一次运行中完成。
- **定时执行的竞争对手 360 全景** — 一条自动化每周串联四个连接器：网站变更、排名变动、Reddit 舆情和 YouTube 反应。

### 竞争对手监控

- **定价监控** — 从竞争对手的定价页面提取每个套餐、价格和限制，汇总到一张表格，然后每天复查，任何变动即时预警。
- **产品与更新日志追踪** — 每周一爬取对手的更新日志、产品页和招聘页面，收到一份他们发布了什么的简报。
- **排名与广告监控** — 追踪你的市场真正看到的 Google 排名、付费广告和 AI Overview 引用，并逐日标记变动。

### B2B 潜在客户开发

- **本地商户线索** — 把一个品类加一个地区（"圣何塞的汉堡店"）变成一份线索清单，包含电话、网站、评分，以及从他们网站上提取的决策人联系方式。
- **团队名录与联系方式** — 爬取任意公司网站，提取完整团队名单，附带邮箱、社交账号和数据来源，导出为 CSV。
- **投资组合与市场地图** — 绘制一家投资机构的投资组合或整个品类的全景图，再为每家公司补充定价和联系方式。

### 品牌与市场舆情监听

- **Reddit 品牌监控** — 在买家坦诚发言的帖子里，倾听你的市场对你、你的竞争对手和你所在品类的真实评价。
- **YouTube 观众情绪分析** — 大规模拉取视频、字幕转录和评论，然后聚类分析观众在称赞什么、抱怨什么。
- **换用意向挖掘** — 找到正在积极寻找某竞争对手替代品的人群，并按他们的换用意愿排序。

### 市场调研

- **实时网络深度研究** — 智能体针对一个问题爬取数十个实时来源，并综合出一份带引用的答案，而不是过时的索引。
- **AI Overview 与 GEO 追踪** — 捕捉 Google 的 AI Overviews 何时回答了你市场的搜索，以及它们究竟引用了哪些来源。
- **带引用的简报与预警** — 智能体收集到的一切都会以简报和预警的形式汇入你的工作区，每条结论都附带可核查的来源。

### 把以上任何任务自动化，无需代码

自动化功能可以按计划或响应事件运行完整的智能体回合，然后把结果写回 Notion、Slack、Linear 和 Jira。用自然语言描述工作流，SurfSense 就会替你构建。可以试试这些提示语：

- "盯住我们前 3 名竞争对手的定价页面，一旦套餐或价格变动就在 Slack 上提醒我。"
- "追踪 Reddit 和 YouTube 上对我们品牌的每一次提及，每天给我发一份摘要。"
- "监控我们前 10 个关键词的 Google 排名，按周标记下滑情况。"
- "每周一拉取我们门店以及竞争对手门店的最新 Google Maps 评论。"
- "每月生成一份竞争对手分析报告并保存到我的工作区。"

## 实时数据连接器

| 连接器 | 你的智能体能获得什么 | 了解更多 |
|---|---|---|
| **Reddit** | 帖子、评论和子版块信息流，不受官方 API 速率限制 | [Reddit Scraper API](https://www.surfsense.com/reddit) |
| **YouTube** | 视频、字幕转录和评论串，用于品牌和产品舆情监听 | [YouTube Scraper API](https://www.surfsense.com/youtube) |
| **Google Maps** | 地点、评分和评论，用于本地竞争对手和潜在客户调研 | [Google Maps Scraper API](https://www.surfsense.com/google-maps) |
| **Google Search** | 实时搜索结果页，用于排名追踪和市场监控 | [Google Search API](https://www.surfsense.com/google-search) |
| **Web Crawl** | 把开放网络上的任意页面转为干净、结构化的内容 | [Web Crawling API](https://www.surfsense.com/web-crawl) |
| **外部 MCP 连接器** | 将任意 MCP 服务器接入你的智能体，Notion、Slack、Jira 等支持一键 OAuth | [External MCP Connectors](https://www.surfsense.com/external-mcp-connectors) |

计费采用按量付费：连接器按实际返回的条目计费，爬取按成功抓取的页面计费，失败的调用永不计费。自托管部署默认关闭计费。详见[定价](https://www.surfsense.com/pricing)。

## 快速开始

### 在代码中调用连接器

每个连接器都是一个 REST 端点，你可以用任何语言、凭借你的 SurfSense API 密钥来调用：

```bash
curl -X POST "$SURFSENSE_API_URL/workspaces/$WORKSPACE_ID/scrapers/reddit/scrape" \
  -H "Authorization: Bearer $SURFSENSE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "search_queries": ["your brand"],
    "community": "webscraping",
    "sort": "top",
    "time_filter": "week"
  }'
```

每个[连接器页面](https://www.surfsense.com/connectors)都提供 Python、JavaScript、Go、PHP、Ruby、Java 和 C# 的可直接复制粘贴的示例。

### 通过 MCP 把工具交给你的智能体

把 SurfSense MCP 服务器添加到 Claude、Cursor 或你自己的智能体框架：

```json
{
  "mcpServers": {
    "surfsense": {
      "url": "https://mcp.surfsense.com",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${SURFSENSE_API_KEY}" }
    }
  }
}
```

现在，你的智能体就可以把每个连接器当作原生工具来调用。完整工具列表请查看 [SurfSense MCP 服务器](https://www.surfsense.com/mcp-server) 页面，也可以通过 [`surfsense_mcp`](./surfsense_mcp) 在本地运行该服务器。

### 使用云端服务

访问 [surfsense.com](https://www.surfsense.com)，登录后用自然语言向智能体索取实时市场数据。新账户自带 5 美元免费额度，无需订阅。


### 免费自托管

在你自己的基础设施上运行整个平台，包括连接器、智能体、自动化和 MCP 服务器。自托管部署默认关闭计费，抓取、爬取和智能体运行只受你的硬件和你自带的模型密钥限制。

**前置条件：**必须已安装并运行 [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop/)。

Linux/macOS：

```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MODSetter/SurfSense/main/docker/scripts/install.sh | bash
```

Windows：

```bash
irm https://raw.githubusercontent.com/MODSetter/SurfSense/main/docker/scripts/install.ps1 | iex
```

安装脚本会自动配置 [Watchtower](https://github.com/nicholas-fedor/watchtower) 以实现每日自动更新。如需跳过，请加上 `--no-watchtower` 参数。关于 Docker Compose、手动安装及其他部署方式，请参阅[文档](https://www.surfsense.com/docs/)。

## 开箱即用的其他能力

让 SurfSense 成为领先的开源 NotebookLM 替代品的那套研究工作区依然都在，而且你的智能体收集到的一切都会汇入其中。

**知识库**

- 上传 PDF、Office 文档、图片和音频，或同步 **Google Drive、OneDrive 和 Dropbox**。支持 50 多种文件格式。
- 混合语义与全文搜索，提供 Perplexity 风格的带引用回答。
- AI 文件整理功能按来源、日期和主题自动归类文档。

<p align="center"><img src="surfsense_web/public/homepage/hero_tutorial/BQnaGif_compressed.gif" alt="与你的 PDF 和文档对话" /></p>

**成果工作室**

- AI 报告生成器，可导出为 PDF、DOCX、HTML、LaTeX、EPUB、ODT 或纯文本。
- 20 秒内基于任意文档或文件夹生成双主持人 AI 播客。
- 可编辑的幻灯片、带旁白的视频概览以及 AI 图像生成。

<p align="center"><img src="surfsense_web/public/homepage/hero_tutorial/ReportGenGif_compressed.gif" alt="AI 报告生成器" /></p>

**团队协作**

- 支持评论和提及的实时协作 AI 聊天。
- 基于角色的访问控制（RBAC），提供所有者、管理员、编辑者和查看者角色。

<p align="center"><img src="surfsense_web/public/homepage/hero_realtime/RealTimeChatGif.gif" alt="协作 AI 聊天" /></p>

**桌面应用**

在电脑上的每个应用中获得原生 AI 辅助。从[最新版本](https://github.com/MODSetter/SurfSense/releases/latest)下载。

- **General Assist**：通过全局快捷键在任意应用中唤起 SurfSense。
- **Quick Assist**：在任意位置选中文本，让 AI 解释、改写或据此执行操作。
- **Screenshot Assist**：截取屏幕上任意区域，向 AI 提问。
- **Watch Local Folder**：把本地文件夹自动同步到知识库。将它指向你的 Obsidian 仓库，让笔记随时可搜索。

<p align="center"><img src="surfsense_web/public/homepage/hero_tutorial/quick_assist.gif" alt="Quick Assist" /></p>

**无供应商锁定**

- 通过 OpenAI 规范和 LiteLLM 支持 100 多种 LLM，包括 GPT-5.5、Claude Sonnet 5 和 Gemini 3.1 Pro。
- 支持 6,000 多种嵌入模型和所有主流重排序器。
- 完整支持本地和私有 LLM（vLLM、Ollama），你的数据始终属于你。

## 视频智能体示例

https://github.com/user-attachments/assets/012a7ffa-6f76-4f06-9dda-7632b470057a

## 播客智能体示例

https://github.com/user-attachments/assets/a0a16566-6967-4374-ac51-9b3e07fbecd7

## 如何进行实时协作（Beta）

1. 进入成员管理页面并创建邀请。

   <p align="center"><img src="https://github.com/user-attachments/assets/40ed7683-5aa6-48a0-a3df-00575528c392" alt="邀请成员" /></p>

2. 队友加入后，该工作区即变为共享。

   <p align="center"><img src="https://github.com/user-attachments/assets/ea4e1057-4d2b-4fd2-9ca0-cd19286a285e" alt="邀请加入流程" /></p>

3. 将聊天设为共享，即可与团队实时协作，并通过评论标记队友。

   <p align="center"><img src="surfsense_web/public/homepage/hero_realtime/RealTimeCommentsFlow.gif" alt="实时评论" /></p>

## SurfSense 对比 Google NotebookLM

还在把我们当作 NotebookLM 替代品来比较？这里是坦诚的对比。

| 功能 | Google NotebookLM | SurfSense |
|---------|-------------------|-----------|
| **面向智能体的实时市场数据** | 无 | 通过 REST API 和 MCP 提供 Reddit、YouTube、Google Maps、Google Search 和网页爬取连接器 |
| **MCP 服务器** | 无 | 每个连接器都作为原生智能体工具暴露，还可自带 MCP 服务器并使用一键 OAuth 应用 |
| **每个笔记本的来源数** | 50 个（免费版）至 600 个（Ultra 版，249.99 美元/月） | 无限制 |
| **笔记本数量** | 100 个（免费版）至 500 个（付费档位） | 无限制 |
| **来源大小限制** | 每个来源 50 万字 / 200MB | 无限制 |
| **定价** | 免费档；Pro 19.99 美元/月，Ultra 249.99 美元/月 | 自托管免费且开源；云端按量付费，附赠 5 美元免费额度 |
| **LLM 支持** | 仅 Google Gemini | 通过 OpenAI 规范和 LiteLLM 支持 100 多种 LLM |
| **嵌入模型** | 仅 Google | 6,000 多种嵌入模型，所有主流重排序器 |
| **本地 / 私有 LLM** | 不支持 | 完整支持（vLLM、Ollama），你的数据始终属于你 |
| **可自托管** | 否 | 是，Docker 一行命令或完整 Docker Compose |
| **开源** | 否 | 是 |
| **知识库来源** | Google Drive、YouTube、网站 | 文件上传、Google Drive、OneDrive、Dropbox、本地文件夹同步以及爬取的网页 |
| **文件格式支持** | PDF、Docs、Slides、Sheets、CSV、Word、EPUB、图片、网页 URL、YouTube | 50 多种格式：文档、图片、视频，通过 LlamaCloud、Unstructured 或 Docling（本地）解析 |
| **搜索** | 语义搜索 | 混合语义 + 全文搜索，带分层索引和倒数排名融合 |
| **带引用的回答** | 有 | 有，Perplexity 风格的引用回答 |
| **智能体架构** | 无 | 有，由 [LangChain Deep Agents](https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview) 驱动，具备规划、子智能体和文件系统访问能力 |
| **AI 自动化与智能体** | 无 | 定时工作流、事件触发以及通过聊天构建的无代码自动化，可写回 Notion、Slack、Linear 和 Jira |
| **实时多人协作** | 共享笔记本，仅有查看者/编辑者角色（无实时聊天） | RBAC 提供所有者 / 管理员 / 编辑者 / 查看者角色，支持实时聊天和评论串 |
| **视频生成** | 通过 Veo 3 生成电影级视频概览（仅 Ultra 版） | 已提供（此项 NotebookLM 更强，我们正在积极改进） |
| **演示文稿生成** | 幻灯片更美观但不可编辑 | 可编辑的幻灯片式演示文稿 |
| **播客生成** | 音频概览，支持自定义主持人和语言 | 已提供，支持多种 TTS 服务商（此项 NotebookLM 更强，我们正在积极改进） |
| **桌面应用** | 无 | 原生应用，包含 General Assist、Quick Assist、Screenshot Assist 和本地文件夹同步 |

## 功能请求与未来规划

**SurfSense 正在积极开发中。**虽然它尚未达到生产就绪状态，但你可以帮助我们加快进度。

加入 [SurfSense Discord](https://discord.gg/ejRNvftDp9)，一起塑造 SurfSense 的未来！

## 路线图

随时了解我们的开发进度和即将推出的功能。查看我们的公开路线图，贡献你的想法或反馈：

**路线图讨论：**[SurfSense 2026 Roadmap](https://github.com/MODSetter/SurfSense/discussions/565)

**看板：**[SurfSense Project Board](https://github.com/users/MODSetter/projects/3)

## 参与贡献

欢迎一切形式的贡献，从点星标、报告缺陷到后端改进。请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 开始参与。

感谢所有 Surfer：

<a href="https://github.com/MODSetter/SurfSense/graphs/contributors">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=MODSetter/SurfSense" />
</a>

## Star 历史

<a href="https://www.star-history.com/#MODSetter/SurfSense&Date">
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   <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=MODSetter/SurfSense&type=Date" />
   <img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=MODSetter/SurfSense&type=Date" />
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      src="https://github.com/user-attachments/assets/329c9bc2-6005-4aed-a629-700b5ae296b4" 
      alt="Catalyst Project" 
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    />
</p>

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