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mantisfury/ArkhamMirror
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🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
Local-first AI-powered document intelligence platform for investigative journalism
SHATTERED 是一个模块化、本地优先的开源情报分析平台，专为文档分析与调查研究设计。其核心理念是构建领域无关的基础设施，支持特定领域的应用，并坚持数据主权：所有数据默认保留在用户本地，无需云依赖，无遥测，确保隐私安全。
标签
项目特点
**本地优先**：所有数据默认存储在用户本地，无需连接云端，保障数据主权和隐私。
**模块化架构**：采用插件式设计，支持按需扩展功能，适应不同领域的情报分析需求。
**领域无关**：核心基础设施不绑定特定领域，可灵活应用于网络安全、学术研究、商业情报等场景。
**无遥测无依赖**：不收集用户使用数据，不依赖外部服务，完全离线可用。
**开源透明**：代码完全公开，社区可审计、修改和贡献，确保可信赖。
**文档分析优化**：内置针对文档解析、实体提取、关系图谱等功能的优化支持。
技术规格
| 编程语言 | |
|---|---|
| 前端框架 | |
| 后端框架 | |
| 数据库 | |
| 数据存储格式 | |
| 最低运行环境 | |
| 支持操作系统 | |
| 许可证 | |
| 最新版本 |
项目资源
搜索资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Python 3.8+ | 1 | — | 运行环境 |
| Node.js 14+ | 1 | — | 前端构建环境 |
| FastAPI | 1 | — | 后端框架 |
| SQLite3 | 1 | — | 本地数据库（内置） |
| uvicorn | 1 | — | ASGI 服务器 |
| Vue.js | 1 | — | 前端框架 |
| Vite | 1 | — | 构建工具 |
| 待定 | 0+ | — | 模块化扩展，需自行开发或社区贡献 |
能力画像
**记忆与知识检索**：4/5 — 支持本地文档的全文检索与实体提取，适合构建知识库。
**动手与操作**：3/5 — 需要一定的命令行操作和依赖安装能力，但整体流程清晰。
**编程与算法**：3/5 — 涉及 Python 和前端开发，但核心功能已封装，二次开发门槛中等。
**设计与建模**：2/5 — 项目本身不侧重 UI 设计，但模块化架构允许自定义数据模型。
**实验与调试**：4/5 — 本地运行，无外部依赖，便于快速实验和调试。
**协作与分享**：3/5 — 开源项目，支持通过 GitHub 协作，但暂无内置协作功能。
**学习与研究**：5/5 — 非常适合学习情报分析、本地优先架构和模块化系统设计。
**系统集成**：3/5 — 可通过 API 与其他工具集成，但需自行开发适配层。
项目图库
所需技能
基础命令行操作（终端、文件管理）
Python 编程基础（安装依赖、运行脚本）
前端基础（Vue.js 或 Node.js 环境搭建）
Git 版本控制（克隆仓库、提交代码）
情报分析或文档处理的基本概念（可选但有助于理解）
适用场景
个人或团队进行敏感文档的本地化情报分析
学术研究中的文献整理与实体关系挖掘
网络安全领域的威胁情报收集与关联分析
企业内部的知识管理与文档检索系统
离线环境下的数据调研与报告生成
开源情报（OSINT）从业者的本地工作台