轻松管理每一个创意与项目，让开发更有条理，成长清晰可见。
专为 vibe coding 创作者设计的本地项目管理工具。当你同时维护多个 AI 辅助项目时，Coding Manager 让你一眼掌握所有进度——git 日志、AI 摘要、每日清单、笔记、待办、自媒体，全在一处。
- 📁 自动扫描项目 — 配置本地目录后自动发现所有 git 仓库，免手动录入
- ⑂ Fork 来源 & 个人日志边界 — 自动标出项目的上游仓库，并可从自己开始修改的日期记录日志，避免把原作者历史算进个人统计
- 🤖 AI 每日摘要 — 同步后由 AI 生成当天改动摘要（默认 DeepSeek），包括「放弃了什么」
- ✅ 每日四项清单 — 追踪 CLAUDE.md 更新、Memory 更新、GitHub 推送、部署状态
- 📝 笔记 & 参考资料 — 项目笔记 + 学习笔记 + 参考链接，一键导出 Markdown
- ☑️ 待办管理 — 全局 + 项目级待办，重要项自动浮到顶部面板
- 📣 自媒体内容 — 管理选题、发布状态与时间，关联到具体项目
- 🕚 自动同步 & 备份 — 每天定时自动同步全部项目，并把数据库备份一份（保留最近 30 份）。备份目录可在设置里指定（Dropbox / 坚果云 / 外置盘皆可），留空则 macOS 用 iCloud Drive、其它系统落本地。定时任务的安装方式见下方「定时自动同步」
把以下这段话直接发给 Claude Code、Cursor 或任意 AI 编程助手，它会自动完成所有安装步骤：
请帮我安装并运行 Coding Manager。步骤如下：
1. 克隆仓库：https://github.com/jasminemo1110/coding-manager
2. 进入目录：cd coding-manager
3. 创建 Python 虚拟环境并激活：python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate（Windows 用 .venv\Scripts\activate）
4. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
5. 启动服务：python app.py
6. 在浏览器打开 http://localhost:8765
完成后告诉我是否启动成功。
git clone https://github.com/jasminemo1110/coding-manager.git
cd coding-manager
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python app.py打开浏览器访问 http://localhost:8765
不想每次手动运行 python app.py，可以把网页服务安装为当前用户的 LaunchAgent：
bash scripts/install-web-launchd.sh安装后，Coding Manager 会在登录 macOS 时自动启动；进程意外退出时也会自动拉起。网页服务日志位于 ~/Library/Logs/coding-dashboard-web.log。
卸载：
launchctl bootout "gui/$(id -u)/com.coding-dashboard.web"
rm "$HOME/Library/LaunchAgents/com.coding-dashboard.web.plist"启动后进入「设置」页完成以下配置（均为可选，但推荐）：
| 配置项 | 用途 | 没有时的影响 |
|---|---|---|
| AI API Key | 生成 AI 每日摘要和项目简介（OpenAI 兼容接口，默认 DeepSeek） | 摘要功能不可用，其余正常 |
| GitHub Token | 自动识别私有仓库可见性 | 私有仓库显示为「未知」 |
| 扫描路径 | 自动发现本地 git 项目 | 需手动添加项目 |
| 备份目录 | 每天自动备份 data.db 的落地位置 |
留空自动选择（macOS→iCloud，其它→本地 backups/） |
API Key 申请：默认用 DeepSeek（便宜、注册简单、国内可直连）；也可在「设置」页把 Base URL 和模型改成 OpenAI、通义千问等任意 OpenAI 兼容服务商。
手动点「同步到最新」随时可用；如果希望每天自动跑一次（拉取当天 commit + AI 摘要 + 备份数据库），按你的系统装一个定时任务，让它定时执行 sync_cli.py：
macOS（一键脚本，用 launchd）
bash scripts/install-launchd.sh # 每天 23:50 自动同步 + 备份日志写在 ~/Library/Logs/coding-dashboard-sync.log。卸载：launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.coding-dashboard.sync.plist。
Linux（cron）
crontab -e 加一行（把路径换成你的仓库位置）：
50 23 * * * cd /path/to/coding-manager && .venv/bin/python sync_cli.py >> /tmp/coding-dashboard-sync.log 2>&1Windows（任务计划程序）
新建「基本任务」，每天触发，操作设为运行 .venv\Scripts\python.exe，参数 sync_cli.py，起始位置填仓库目录。
sync_cli.py本身跨平台，不依赖网页服务是否在跑；上面三种只是各系统触发它的方式不同。
本地运行是默认推荐方式，数据存在本地 SQLite，无需网络。如果你希望在手机或多设备上访问，可以选择以下方式：
将 app.py 末尾的启动行改为：
app.run(host="0.0.0.0", port=8765, debug=False)重启后，同一 Wi-Fi 下的手机/其他电脑可通过 http://你的电脑IP:8765 访问。
⚠️ 云端部署需要持久化存储，否则重启后数据会丢失。
fly.io（推荐，有免费额度）
- 安装 flyctl：
brew install flyctl（Mac） - 登录：
fly auth login - 初始化：
fly launch（按提示操作） - 挂载持久卷（保存 data.db）：
fly volumes create coding_manager_data --size 1
- 在
fly.toml中配置卷挂载，将data.db路径指向挂载目录 - 部署：
fly deploy
Railway
- 在 railway.app 导入 GitHub 仓库
- 添加 Volume，挂载路径设为项目根目录
- 设置启动命令：
python app.py - 部署完成后在应用「设置」页填入 AI 服务商的 Key（默认 DeepSeek），或用
OPENAI_API_KEY环境变量兜底
- 后端：Python 3 + Flask
- 数据库：SQLite（本地文件，自动创建）
- 前端：Jinja2 模板 + 原生 JS + 手写 CSS（无构建步骤）
- AI：OpenAI 兼容接口（默认 DeepSeek，可选；可切 OpenAI / 通义千问等）
MIT License — 自由使用、修改和分发。
茉白 Jasmine — 日语老师出身，纯文科背景零基础 vibe coding 创作者。
- GitHub：@jasminemo1110
- 全平台：茉白Jasmine（微信 / X / 小红书 / 即刻）