growth-lab

让 AI 自动跑通增长全流程，从读懂产品到优化下一轮。

growth-lab 是一个开源的端到端增长工具，旨在自动化产品增长的全流程。它能够理解产品代码库，自动获取所需数据，研究市场，执行营销活动，并根据结果数据自我改进，以优化下一轮增长策略。该项目基于 Python 构建，集成了 AI Agent 能力，支持与 Claude Code、Codex 等工具协同，专注于增长黑客和营销自动化，尤其针对小红书等平台。它解决了传统增长工具缺乏深度产品理解、数据获取困难、策略迭代慢的问题，通过将代码理解、市场研究和执行反馈闭环，帮助团队高效驱动增长。核心能力包括产品理解、数据接入、市场研究、活动执行和结果复盘，适合希望以 AI 驱动增长的产品团队。

开源 unknown 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1993

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队tsingyuai

所属国家

官网地址https://growthlab.tsingyuai.com

GitHubhttps://github.com/tsingyuai/growth-lab

定价模式unknown

价格说明官网存在但未明确展示定价信息，需进一步确认。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agentic-marketing,ai-agent,claude-code,codex,growth,growth-hacking,marketing-automation,open-source,seo,skills,xiaohongshu

GitHub 星标★ 1993

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-07-24 00:00:00

最近更新2026-09-21 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 5 步

环境要求

已安装 Git，可访问 GitHub
本地已安装 Codex 或 Claude Code(二者之一即可作为 Runtime)
Python 环境(项目基于 Python 构建)
如需 AI 生图：OpenAI 或 Gemini 其中一组本地凭据

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 Growth Lab 仓库下载到本地任意目录，仓库不包含私有产品资料与运营 Memory。
```
git clone https://github.com/tsingyuai/growth-lab.git
```
2进入目录

切换到克隆下来的 growth-lab 目录，后续会话工作区就以此目录为根。
```
cd growth-lab
```
3用 Agent 打开

用 Codex 或 Claude Code 打开该目录，Runtime 会读取已有 Model 并建立产品和市场上下文。
4询问能力

直接问“你能做什么”，或描述你想要的增长结果，让 Agent 运行第一个增长闭环。
5按需配置依赖

用自然语言让 Agent 审计缺失配置，它会说明 API key、Client、浏览器登录态从哪里获取，再由你决定是否配置。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`OpenAI 或 Gemini 本地凭据`	否	AI 生图能力需要其中一组凭据	`sk-xxxxxxxx`
`xiaohongshu-mcp 登录态`	否	小红书采集使用本机 browser-first 方式，需要浏览器登录态	`本机浏览器登录后自动复用`

如何确认成功

向 Agent 提问“你能做什么”，若返回 Growth Lab 能力说明并能建立产品上下文、产出闭环结果，即表示可用。

常见问题

Q：必须安装额外命令或改配置文件吗？

A：不需要。README 说明配置通过统一的 onboarding Skill 用自然语言完成，Agent 会审计 API key、第三方 Client、外部仓库、浏览器与登录态。

Q：小红书采集一次抓多少条？

A：小红书使用本机 browser-first 的 xiaohongshu-mcp，首次默认推荐采集 25 条。

Q：密钥和 cookie 会被写进 Memory 吗？

A：不会。密钥、cookie 和认证 profile 保存在仓库外，不进入 Memory；第三方 Client 与登录态同样存放在仓库之外。

Q：仓库里有现成的产品数据和运行结果吗？

A：没有。仓库不分发私有产品资料、历史采样、生成产物和运营 Memory，实际运行某个 Model 时才创建对应的 Memory 命名空间。

注意事项

Skill 负责增长方法论与工作指引，文件系统充当跨会话的长期记忆
每个 Model 拥有独立的持久化 Memory，下一轮开始前会先读取
详细配置字段、配置位置与删除方法见仓库内 CONFIGURATION.md
不要自行编造端口、包名或命令行参数，一切通过 Agent 会话驱动

核心亮点

端到端闭环，从代码理解到市场执行再到结果复盘，自动化程度高
深度集成 AI Agent，支持 Claude Code 和 Codex，可扩展性强
针对小红书等平台做了适配，贴合中文市场增长需求

不足之处

早期项目，文档和社区生态尚待完善
依赖外部 AI 服务，可能带来成本和稳定性问题

适用场景

SaaS 产品冷启动期的自动化增长实验
内容营销团队批量生成和投放多平台营销内容
增长团队快速验证不同市场策略并自动优化

替代项目

GrowthHackers、HubSpot Growth Tools、Paddle Growth Suite

项目介绍

growth-lab 是行业应用领域的开源项目，由 tsingyuai 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,993）位列前 30%，在行业应用分类的 545 个项目里位列前 13%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,211 增加到 1,993，净增 782。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-21。官网存在但未明确展示定价信息，需进一步确认。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：SaaS产品冷启动期的自动化增长实验。同类可对比的替代方案包括 GrowthHackers、HubSpot Growth Tools、Paddle Growth Suite。

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