eidos

把散落的数据收拢起来,按你的方式管理

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 139 🐛 待处理 9 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3203
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,AGPL-3.0许可,可自由使用和部署,无付费版本。

项目预览

eidos 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队mayneyao
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,AGPL-3.0许可,可自由使用和部署,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型database,editor,llm,local-first,notion-alternative,offline,sqlite
GitHub 星标★ 3203
上线时间2023-06-08 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积111.3 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5

项目介绍

Eidos 是一个可扩展的个人数据管理框架,旨在帮助用户统一管理和利用分散在各处的个人数据。它解决了个人数据碎片化、难以整合和利用的问题,提供了一个灵活的数据模型和插件系统,让用户能够以结构化的方式存储、查询和操作自己的数据。核心能力包括:数据建模、关系管理、查询接口、以及通过扩展机制集成第三方服务或自定义逻辑。基于 TypeScript 构建,保证了类型安全和良好的开发体验。Eidos 强调可扩展性,允许开发者或高级用户根据自身需求定制数据管理流程,从而构建个性化的数据应用。

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 ★ 3203

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 本地使用 Eidos Lite 无需注册账号
  • 需要能访问 eidos.space 下载页以获取桌面应用
  • 使用浏览器版需可访问 editor.eidos.space 的现代浏览器
  • 本地文件需为 .eidos 文件或文件夹中的普通文件

安装与启动步骤

  1. 1下载桌面应用

    打开 README 给出的下载地址 https://eidos.space/download#eidos-lite ,进入 Eidos Lite 下载页。

  2. 2安装并启动

    按系统提示完成 Eidos Lite 安装并启动,本地使用无需账号,登录非必需。

  3. 3打开本地文件夹

    在 Eidos Lite 中选择本地文件夹,即可处理其中的 .eidos 文件与普通文件。

  4. 4浏览器方式编辑

    不想安装桌面版时,可在浏览器打开 editor.eidos.space 创建或编辑本地 .eidos 文件。

如何确认成功

Eidos Lite 启动后可打开本地文件夹中的 .eidos 文件与普通文件,且无需账号即可使用。

常见问题

Q:使用 Eidos Lite 需要注册账号吗?

A:不需要。README 明确说明本地使用无需账号,下载安装后即可直接操作本地文件夹。

Q:必须安装桌面应用吗?

A:不必。也可以在浏览器打开 editor.eidos.space,创建或编辑本地的 .eidos 文件。

Q:Eidos File 是什么格式?

A:它是基于标准 SQLite 构建的开放单文件格式,Eidos Lite 可用于读写这类文件。

Q:安装或使用遇到问题怎么办?

A:README 提供了官方文档 docs.eidos.space 与 Discord 频道,可前往查阅或提问。

注意事项

  • README 节选未给出命令行安装命令,桌面版请通过官网下载页获取,不要自行猜测安装方式。
  • Eidos Lite 同时支持打开文件夹中的普通文件,本地数据无需上传云端。
  • 浏览器版地址为 editor.eidos.space,适合快速创建或编辑本地 .eidos 文件。
  • 项目采用 AGPL v3 许可,二次分发或修改需注意许可条款。

核心亮点

  • 提供统一的数据模型,支持关系定义,方便关联不同来源的数据
  • 插件化架构,可扩展性强,能灵活接入新数据源或自定义处理逻辑
  • 基于 TypeScript,类型安全,对开发者友好

不足之处

  • 项目较新,生态和文档尚在完善中
  • 核心功能依赖开发者二次开发,对非技术用户门槛较高

适用场景

  • 个人知识库管理,整合笔记、书签、阅读记录等
  • 构建个人数据仪表盘,汇总健康、财务、社交等数据
  • 作为数据后端,支撑个人定制化应用或自动化流程

替代项目

AppFlowy、AFFiNE、Logseq

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