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xun082

DocFlow

DocFlow is an AI-powered documentation platform built with Tiptap and Next.js, designed for real-time collaboration ⚡, smart writing assistance 🤖, and a flexible plugin system 🔌.

ApplicationsContent creationTypeScript
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增长势头
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+1
本周
18
贡献者
创建于 2025-05-19 · 更新于 2026-10-13 · 今日第 10685 名
主要开发者

xun082/DocFlow 排名第 10,685,有 1,325 个星标。

同类别比较

xun082/DocFlow 排名第 10,685,此处有 8 个同类条目;miurla/babyagi-ui 排名第 10,684。

同类别比较
名称排名指标
alexa-pi/AlexaPi10,675
语言:
Python
星标数:
1,327
分叉数:
397
简介:
Alexa client for all your devices! # No active development. PRs welcome # consider https://github.com/respeaker/avs instead
dmotz/thing-translator10,676
语言:
JavaScript
星标数:
1,327
分叉数:
240
简介:
📷 🗣 Point your camera at things to hear how to say them in a different language
shuyu-labs/AntSK10,677
语言:
CSS
星标数:
1,327
分叉数:
215
简介:
An AI knowledge base/agent built with .Net 9, AntBlazor, Semantic Kernel, and Kernel Memory, supporting local offline AI large models. It can run offline without an internet connection. Supports Aspire for monitoring application data.
miurla/babyagi-ui10,684
语言:
TypeScript
星标数:
1,325
分叉数:
266
简介:
BabyAGI UI is designed to make it easier to run and develop with babyagi in a web app, like a ChatGPT.
aws-samples/bedrock-chat10,688
语言:
TypeScript
星标数:
1,324
分叉数:
540
简介:
AWS-native chatbot using Bedrock
linyiLYi/voice-assistant10,691
语言:
Python
星标数:
1,324
分叉数:
210
简介:
A simple toy demo of a local voice assistant with whisper and large language model.
ik190/macos-chatgpt-overlay-bar10,694
星标数:
1,323
分叉数:
65
简介:
ChatGPT for Mac, living in your menubar.
run-bigpig/jcp10,708
语言:
Go
星标数:
1,320
分叉数:
286
简介:
韭菜盘 (JCP AI) - AI 驱动的智能A股分析系统,基于 Wails + Go + React,支持多 Agent 协作分析
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
语言TypeScript
类别Applications
子类别Content creation
关键词Notetaking
星标数1,325
分叉数231
贡献者18
创建日期2025-05-19
更新日期2026-10-13
1 天星标数0
7 天星标数1
排名10,685
上次排名10,671
排名变化-14
7 天星标排名9,941
上次 7 天星标排名8,163
7 天星标排名变化-1,778
总星标排名8,947
上次总星标排名8,934
总星标排名变化-13
国家China
README 摘录

它融合了 Notion 的灵活性与飞书的协作能力,通过块级内容架构、实时协同编辑和 AI 辅助功能,帮助团队高效完成文档创作与知识管理。 无论是产品规划文档、技术方案设计,还是会议记录整理,DocFlow 都能

提供流畅的创作体验。 ✨ 核心特性 DocFlow 参考了 Notion 与飞书的设计理念,将内容以块为单位进行组织。 🧱 块级编辑器:支持文本、标题、列表、代码块、表格、图片、视频等 20+ 种内容类型,通过拖拽即可调整块级元素的

顺序与层级关系。 🤖 AI 功能:内置 AI 助手,支持头脑风暴、内容润色、文档续写与智能问答。 技术选型 DocFlow 采用全栈 TypeScript 架构,前端基于 Next. js App Router 架构,利用 React Server Components 优化首屏渲染性能。 通过 Server Actions 实现前后端通信

,确保类型安全的同时简化了数据流转。 **Tiptap** 编辑器核心采用 Tiptap 框架,基于 ProseMirror 构建。 通过扩展机制实现了丰富的块级编辑能力,支持自定义节点与快捷命令,为用户提供接近 Notion 的编辑体验。 **Yjs** 协作功能

基于 Yjs CRDT 算法实现,能够自动处理多人编辑时的冲突,保证数据最终一致性。 ⚙️ 后端架构 (Server-side) **NestJS & Prisma** 后端使用 NestJS 模块化框架,通过依赖注入实现业务逻辑解耦。 Prisma ORM 提供类型安全的数据访问层,支持高

效的数据库查询与迁移管理。 **Hocuspocus** Hocuspocus 作为 Yjs 的 WebSocket 服务端,负责协调文档协作会话,处理客户端连接与数据同步。 **Prometheus & Grafana** 集成 Prometheus 进行指标采集,通过 Grafana 可视化展示系统运行状态。 监控包括 API 响应时间、数据

库查询性能、WebSocket 连接数等核心指标。 Grafana 监控面板实

常见问题

记录了多少星标和分叉?

xun082/DocFlow 有 1,325 个星标和 231 个分叉。

仓库排名是多少?

xun082/DocFlow 排名第 10,685。

记录的语言和类别是什么?

xun082/DocFlow 有 1,325 个星标,语言为 TypeScript,类别为 Applications。

哪个仓库排名最接近?

xun082/DocFlow 与 miurla/babyagi-ui 比较,后者排名第 10,684,有 1,325 个星标。

README

📖 简介

DocFlow 是一款面向团队协作的块级文档编辑器。它融合了 Notion 的灵活性与飞书的协作能力,通过块级内容架构、实时协同编辑和 AI 辅助功能,帮助团队高效完成文档创作与知识管理。

我们希望通过技术手段减少协作摩擦,让文档编辑更接近团队的真实工作流。无论是产品规划文档、技术方案设计,还是会议记录整理,DocFlow 都能提供流畅的创作体验。

✨ 核心特性

DocFlow 参考了 Notion 与飞书的设计理念,将内容以块为单位进行组织。每个块都是独立的编辑单元,可以灵活组合与调整,同时支持实时协作与 AI 辅助。

  • 🧱 块级编辑器:支持文本、标题、列表、代码块、表格、图片、视频等 20+ 种内容类型,通过拖拽即可调整块级元素的顺序与层级关系。

  • ⚡ 实时协作:基于 Yjs CRDT 算法实现多人同步编辑,自动处理编辑冲突。支持实时光标跟踪、成员在线状态与历史版本回溯。

  • 🤖 AI 功能:内置 AI 助手,支持头脑风暴、内容润色、文档续写与智能问答。可根据上下文生成结构化内容建议。

技术选型

DocFlow 采用全栈 TypeScript 架构,前端基于 Next.js 构建,后端使用 NestJS 框架。通过统一的类型系统和现代化的工程实践,保证了代码质量与开发效率。

🎨 前端架构 (Client-side)

Next.js

项目基于 Next.js App Router 架构,利用 React Server Components 优化首屏渲染性能。通过 Server Actions 实现前后端通信,确保类型安全的同时简化了数据流转。

Tiptap

编辑器核心采用 Tiptap 框架,基于 ProseMirror 构建。通过扩展机制实现了丰富的块级编辑能力,支持自定义节点与快捷命令,为用户提供接近 Notion 的编辑体验。

Yjs

协作功能基于 Yjs CRDT 算法实现,能够自动处理多人编辑时的冲突,保证数据最终一致性。配合 Awareness 模块,实现了实时光标追踪与在线状态同步。

⚙️ 后端架构 (Server-side)

NestJS & Prisma

后端使用 NestJS 模块化框架,通过依赖注入实现业务逻辑解耦。Prisma ORM 提供类型安全的数据访问层,支持高效的数据库查询与迁移管理。

Hocuspocus

Hocuspocus 作为 Yjs 的 WebSocket 服务端,负责协调文档协作会话,处理客户端连接与数据同步。通过拦截器机制实现权限控制与数据持久化。

Prometheus & Grafana

集成 Prometheus 进行指标采集,通过 Grafana 可视化展示系统运行状态。监控包括 API 响应时间、数据库查询性能、WebSocket 连接数等核心指标。

Grafana 监控面板实时展示系统各项性能指标,包括请求量、响应时间、错误率等关键数据,帮助快速定位性能瓶颈。

ELK Stack (Elasticsearch & Kibana)

使用 Elasticsearch 存储和检索日志数据,Kibana 提供日志分析与可视化能力。支持全文搜索、日志聚合与异常检测,便于问题排查与系统审计。

Kibana 日志分析界面,支持按时间、日志级别、服务模块等维度查询和过滤日志,提供结构化的问题排查路径。

MinIO & RabbitMQ

MinIO 提供对象存储服务,用于存储用户上传的图片、视频等文件。RabbitMQ 作为消息队列,处理异步任务如图片压缩、邮件发送等,避免阻塞主业务流程。

功能介绍

DocFlow 将 AI 能力集成到编辑器中,通过理解文档上下文来辅助内容创作。AI 不是简单的文本生成工具,而是能够理解语义、提供决策建议的智能助手。

AI 头脑风暴

当你有一个初步想法但不知如何展开时,AI 头脑风暴可以帮助拓展思路。输入核心概念后,AI 会从不同角度生成 3-6 个结构化方案,每个方案都包含具体的实施思路。

在编辑器中输入头脑风暴主题,AI 会基于输入内容理解你的需求场景。

AI 生成的多个方案以卡片形式展示,每个方案都有清晰的标题和详细说明。你可以选择任意方案插入到文档中,或者继续优化调整。

这不只是简单的内容生成,AI 会根据上下文理解你的意图。无论是产品功能设计、内容分类规划,还是业务流程优化,AI 都能提供可行的思路参考,帮助快速决策。

AI 文本润色

选中需要优化的文本段落,AI 会分析文本结构与表达方式,提供更清晰、更专业的改写建议。支持调整语气风格,如正式、简洁、友好等。

AI 续写

AI 续写功能会根据前文内容自然延续写作。当前文内容较长时,系统通过 RAG (检索增强生成) 技术,从文档中检索相关段落,确保续写内容与上下文保持逻辑一致,避免偏离主题。

AI 续写时会参考前文的写作风格、用词习惯和逻辑结构,生成连贯自然的后续内容。你可以继续编辑生成的文本,或者重新生成。

AI 聊天

目前 AI 聊天功能作为独立页面存在,后续会集成到编辑器侧边栏,与文档内容深度关联。未来计划实现 Agent 模式,类似 Cursor 那样能够自动编辑文档内容。

协同编辑

多人同时编辑时,每个用户都有独立的光标颜色标识。文档修改实时同步,冲突自动合并。右侧显示当前在线成员列表与他们的编辑位置。

未来计划

DocFlow 将持续优化协作体验与 AI 能力,同时加强工程化建设,提升系统可扩展性。

🏗️ 工程化体系深度重构

  • 迈向 Monorepo 架构:计划基于 pnpm workspaces 和 Turborepo 将项目重构为 Monorepo。前后端代码分离,共享类型定义与工具函数,提升代码复用率与构建效率。

  • 组件库与插件生态开放:将 Tiptap 自定义扩展(如代码沙箱、交互式图表等)提取为独立 npm 包,开放给社区使用。同时建立插件开发规范,支持第三方开发者扩展编辑器能力。

🎙️ 多维协同体验升级

  • 集成 LiveKit 实时音视频:在文档协作场景中引入实时音视频通话。团队成员可以边看文档边讨论,提升复杂决策场景下的沟通效率。

  • 实时群聊系统:在文档侧边栏集成实时聊天功能,支持针对文档内容发起讨论。消息可以关联到具体的文档块,形成完整的协作反馈闭环。

🤖 智能内核的跨越式进化

  • 基于 RAG 的私有知识库:引入 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术,让 AI 能够检索用户的历史文档。AI 回答问题时会参考团队沉淀的知识资产,提供更精准的决策支持。

  • 从 Copilot 迈向 Agent:探索 AI Agent 在文档场景的应用。未来 AI 将能够自主执行任务,例如从会议纪要中提取待办事项,自动同步到第三方工具,实现从辅助创作到自动化办公的升级。

🚀 快速开始

环境要求

  • Node.js >= 24
  • pnpm >= 10.28.2

本地开发

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/xun082/DocFlow.git
cd DocFlow
  1. 安装依赖
pnpm install
  1. 启动开发服务器
pnpm dev
  1. 打开浏览器访问
http://localhost:3000

🐳 Docker 部署

方式一:使用 Docker Compose(推荐)

# 使用预构建镜像
docker-compose up -d

# 访问应用
http://localhost:3000

方式二:手动构建

  1. 构建镜像
docker build -t docflow:latest .
  1. 运行容器
docker run -d \
  --name docflow \
  -p 3000:3000 \
  -e NODE_ENV=production \
  docflow:latest
  1. 访问应用
http://localhost:3000

健康检查

容器内置健康检查端点:

curl http://localhost:3000/api/health

🤝 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

在提交代码前,请确保:

  • 运行 pnpm type-check 通过类型检查

  • 运行 pnpm lint 通过代码检查

  • 运行 pnpm format 格式化代码

  • 遵循项目的代码规范和提交规范

详见 CONTRIBUTING.md

📬 联系方式

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