HolyClaude

一个界面装下所有 AI 工具,编程工作台一步到位。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 编程开发 🍴 复刻 273 🐛 待处理 6 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2640
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

HolyClaude 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类编程开发
开发团队CoderLuii
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型ai,ai-coding,anthropic,claude,claude-code,coding-agent,container,developer-tools,devtools,docker,docker-compose,gemini,headless-browser,openai,playwright
GitHub 星标★ 2640
上线时间2026-03-22 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积53.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

一站式 AI 编程工作站,整合 Claude Code、Web 界面、8 款 AI CLI、无头浏览器与 50+ 实用工具。在一个统一环境中完成从代码生成、执行测试到网页验证的完整闭环,让 AI 编程体验火力全开。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2640

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 5 步

环境要求

  • 已安装 Docker 与 Docker Compose
  • 本机 3001 端口可访问
  • 一个 Anthropic 账号(Claude Max/Pro 订阅或 API key 均可)

安装与启动步骤

  1. 1创建项目目录

    新建一个空文件夹并进入,后续的 compose 文件都放在这里

    mkdir holyclaude && cd holyclaude
  2. 2编写 compose 文件

    新建 docker-compose.yaml,从 README 的 Quick 模板或 Full 模板整段复制进去

  3. 3拉取并启动容器

    在 compose 文件所在目录执行,-d 表示后台运行

    docker compose up -d
  4. 4打开 Web 界面

    浏览器访问地址,看到 CloudCLI 页面即表示服务已起来

  5. 5登录并开始使用

    注册 CloudCLI 账号(约 10 秒),再用 Anthropic 账号登录即可使用

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:3001,能打开 Web UI 并成功登录 Anthropic 账号即启动成功。

常见问题

Q:需要提前准备 .env 或做预配置吗?

A:不需要。README 明确说明无需 .env 文件、无需预配置,按要求写好 docker-compose.yaml 后直接 up 即可运行。

Q:想从外网访问怎么办?

A:不要做端口转发。README 建议改用 Tailscale 或 Cloudflare Tunnel 来安全暴露服务。

Q:重启容器后配置会不会丢?

A:不会。基于文件的 Anthropic 认证、Claude Code 设置与 OAuth 会话、./workspace 代码、Git 配置、GitHub CLI 认证等都会保留。

Q:端口 3001 被占用怎么办?

A:README 未给出改端口的具体写法,请到项目 docs/configuration.md 查看端口相关配置后再调整。

注意事项

  • 本文档中 docker-compose.yaml 的模板正文被截断,务必到 GitHub 仓库复制完整的 Quick 或 Full 模板内容
  • README 提示不要用端口转发暴露服务,外部访问请用 Tailscale 或 Cloudflare Tunnel
  • 环境变量方式提供的密钥不会随容器数据卷持久化,仍保存在 Compose 或宿主机环境中

核心亮点

  • 整合Claude Code、8种AI命令行工具及50+工具链,形成一站式AI编程工作台,减少多工具切换成本
  • 内置无头浏览器,支持自动化网页交互与测试,扩展了AI编程的适用场景
  • 基于Docker容器化部署,环境隔离性好,便于快速搭建和迁移开发环境

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖多个外部AI服务(如Anthropic、Gemini),服务稳定性与API费用可能成为使用门槛

适用场景

  • 需要统一管理多种AI编程工具的个人开发者或小团队
  • 自动化网页端到端测试与AI辅助编码结合的场景
  • 在隔离容器中快速构建可复现的AI开发环境

替代项目

OpenHands、Aider、Continue

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