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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 621
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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。
环境要求
- Docker 与 Postgres
- 编码助手本体
- 域名(公网发布时)
安装与启动步骤
-
1起服务
官方有镜像,也有命令行工具,先用镜像把后端跑起来。
docker run -p 3000:3000 ottermind/nubase -
2装命令行接智能体
把命令行工具装进编码助手,让它能直接建表与部署。
npm install -g nubase_cli -
3开能力模块
数据库、认证、存储、函数、定时任务按需开,别一次全开。
-
4用工具协议驱动
编码助手通过标准工具协议建模数据、部署函数、发布前端。
-
5配公网访问
对外发布前把认证与存储权限收紧,默认配置偏宽松。
如何确认成功
编码助手能从零建出一张表、写入数据并通过接口读回,全程不手工配后台
注意事项
- 它的定位是让智能体直接驱动后端,人更多是审阅者。
- 模块多但相互耦合,出问题先看是哪一层没起来。
- 和主流开源后端方案定位重叠,差别在于面向智能体设计。
- 自托管要自己管数据库备份与升级。
核心亮点
- 集成记忆、数据库、存储、认证,一个服务搞定后端依赖,减少 AI 应用开发中的系统集成成本
- AI 原生设计,API 面向 AI 调用优化,方便 AI 编程工具自动对接
- 支持自托管,数据隐私可控,适合对数据安全要求高的团队
不足之处
- 项目处于早期阶段,文档和社区生态有待完善
- Java 技术栈相对较重,对于轻量级 AI 项目可能上手成本较高
适用场景
- AI 编程工具生成代码后,快速搭建可运行的后端服务
- 开发智能体应用,需要持久化记忆和用户认证的场景
- 企业自建 AI 应用平台,要求数据私有化部署
替代项目
Supabase、Firebase、Appwrite
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