growth-lab

让 AI 自动跑通增长全流程，从读懂产品到优化下一轮。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 168 👀 关注 128

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GitHub 星标 ★ 1971

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队tsingyuai

官网地址https://growthlab.tsingyuai.com

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

定价模式🏷️定价信息待确认

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✅ 目前可打开

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★ 1971

上线时间2026-07-24 00:00:00

代码更新2026-09-28

仓库体积959 KB

本站数据更新2026-11-10

维护状态维护中

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

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。

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 ★ 1971

技术标签

ai-agent claude-code codex marketing-automation open-source

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：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`