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by lairey-ai

AI Growth

让 Agent 陪你成长。 你说想成为什么样的人,Agent 把路铺到今天 —— 你每天只需要做今天这一件事。

npm license node

第一次使用?看 START-HERE.md(3 步开始 + 该对 Agent 说什么)。 Agent 请读 AGENTS.md —— 那是给 AI 的主入口,本文是给人看的。

它是什么

ai-growth 是一个跑在你自己电脑上的个人成长系统。它把「目标 → 阶段 → 今天做什么」这条线交给 Agent 维护,把「目标是什么、要不要继续」留给你。

每天只给你 1 件主线任务 + 0~2 件小事昨天没做完的第二天自动过期,不会攒成债务。你不需要自己排期、复盘、把任务搬到明天 —— 那些是 Agent 的事。

它是

它不是

Agent 帮你维护成长计划 的系统

又一个待办清单(排期和搬运都不归你管)

每天只面对今天的执行界面

打卡 App(没有连续天数、没有断签焦虑)

可核对的事实表达进度(Stage 3 / 6、证据条目)

游戏化 RPG(没有属性值、等级、掌握度百分比、自律分)

本地优先:数据在自己机器上,不需要账号

云服务(不注册、不上传,离线也能跑)

Related MCP server: MIDAS

3 分钟开始

npm install -g ai-growth     # 1. 安装
ai-growth init               # 2. 初始化本地数据(数据在 ~/.ai-growth)
ai-growth mcp-config         # 3. 打印 MCP 配置 → 粘进你的 Agent 并信任它

然后把 SKILL.md 交给 Agent 当行为准则,对它说一句:

「开始今天的学习」「今天要做什么」

第一次它会先访谈你(想成为什么样的人、为什么),再排出第一份今日计划。 在你表态之前,它不会派任何任务 —— 这是写进代码的硬规则,不是"建议"。

它怎么工作

你说想法 → Agent 访谈 → 方向 → 目标 → 阶段计划 → 今日计划 → 今日任务
                                                              ↓
       下一次对话 ← 记忆 ← 成长事件 ← 复盘 ← 证据 ← 完成 / 过期

三条不可协商的规则(写在代码与测试里,不只写在文档里):

  1. AI 管路线,人决定目的地。 它不替你决定人生方向。

  2. 每天只推今天。 每日任务次日必定过期,绝不顺延成跨天债务。

  3. 不编数值。 进度只用可核对的事实表达;任何"属性值 / 掌握度 % / 自律分 / 等级"都会被测试拦下。

你会看到什么

  • 面板http://localhost:4580,网页形态,也可以当桌面组件(?layout=widget

  • 对话:平时你就是在 Agent 里说一句话,不必打开面板

  • 可选的小屏:把今天推给 AI Passport 设备,做完按一下,卡片立刻变成完成态

设备端卡面

图为设备端「今日任务卡」的全部卡面,与运行时同一套模板渲染。

常见问题

问题

回答

我的数据在哪?

~/.ai-growth/growth.db(本地 SQLite)。代码包与数据完全分离,更新不影响数据

需要注册账号吗?

不需要。没有账号体系,也没有任何上传;服务只监听本机

一定要用 MCP 吗?

不一定。Agent 不支持 MCP 时可用 CLI(ai-growth status/today/complete,全部支持 --json

会不会给我打自律分?

不会。这是硬规则,见上文第 3 条

怎么卸载?

安装与使用 里的「卸载 / 重置」

给 Agent

Agent 请读 AGENTS.md(主入口);行为准则是 SKILL.md;精简索引是 llms.txt

进一步阅读

文档

内容

START-HERE.md

第一次使用:3 步 + 该对 Agent 说什么

docs/usage.md

安装与使用细节:接入 Agent、面板与桌面组件、设备、数据位置、卸载、故障排查

docs/agent.md

给 Agent / 自动化:自动发现清单与 CLI 参考

docs/development.md

开发、架构约定、当前限制、参与贡献

PRODUCT_SPEC.md

完整产品规范(想知道"为什么这么设计")

许可

MIT © 2026 lairey-ai

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  • -
    license
    Not graded
    quality
    Not graded
    maintenance
    Enables local task planning and execution with DAG-based plans, multiple reasoning methods, and persistence for AI agents.
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents to act as personal growth coaches, allowing users to set goals, receive personalized daily tasks, and track progress with dynamic replanning and reward systems.
    -