LobsterAI 用户手册

一个 7×24 小时帮你干活的全场景个人助理 Agent

快速开始

什么是 LobsterAI?

LobsterAI 是你的全场景 AI 个人助理,能够 7×24 小时不间断地帮你完成各种工作任务。无论是编写代码、处理文档、数据分析、设计原型、搜索信息,还是创建游戏,LobsterAI 都能胜任。通过内置的技能系统,LobsterAI 就像一个掌握多项专业技能的全能助手,随时待命为你服务。

核心优势

多模型自由切换:支持 10+ 主流 AI 模型,按需选择最合适的助手
丰富的技能库:内置 12+ 专业技能,覆盖开发、设计、办公等场景
任务历史管理:自动保存所有对话记录,随时回顾和继续之前的工作
本地化部署:支持 Ollama 等本地模型,保护数据隐私
开放扩展:可以自己创建技能,让 LobsterAI 学会任何你需要的能力

首次启动

第一步:配置 AI 模型

首次打开 LobsterAI 后,你需要先配置至少一个 AI 模型才能开始使用:

点击左下角「设置」图标
进入「模型」选项卡
选择一个模型提供商(如 Anthropic、OpenAI、DeepSeek 等)
填写对应的 API Key(需要先在服务商官网注册账号获取)
点击「测试连接」确认配置正确
保存设置

第二步:开始使用

配置完成后,返回主界面,你会看到一个简洁的对话框。现在可以:

在输入框中描述你的任务,比如「帮我分析这份 Excel 数据」
根据需要在左侧边栏的「技能」中启用相关功能
点击发送按钮,开始与 AI 协作

快速配置提示:

如果你想完全离线使用,可以选择 Ollama(需要先在本地安装 Ollama 服务)
国内用户可以选择 DeepSeek、Moonshot、Qwen 等国产模型,网络访问更稳定
不同模型各有特点,可以根据任务需求和成本预算选择

核心功能

智能对话

LobsterAI 的对话界面是你的工作中心,所有任务都从这里开始。

特点:

上下文理解:LobsterAI 会记住对话历史,理解前后文关系
文件上传:支持拖拽文件到对话框,直接让 AI 分析处理
代码高亮:自动识别代码块并提供语法高亮
多轮迭代:可以对 AI 的输出提出修改意见,逐步完善结果

使用场景:

「帮我写一个 React 组件,用于展示用户列表」
「这个组件需要支持分页,每页显示 20 条」
「再加上搜索功能,可以按用户名搜索」

任务管理

左侧边栏是你的任务历史中心,所有对话会自动保存。

功能说明:

新建任务:点击「新建任务」开始一个全新的对话
搜索任务:通过关键词快速找到历史任务
任务操作:点击任务旁的 ... 菜单,可以重命名、置顶、删除或批量删除任务

最佳实践:

为每个独立的项目创建单独的任务,便于上下文隔离
使用有意义的任务名称,比如「重构用户模块」而不是「测试」
定期清理不再需要的历史任务

技能系统

技能是 LobsterAI 的核心特性,每个技能都是一个专业能力模块。

如何启用技能:

点击左侧边栏的「技能」按钮
浏览可用技能列表
点击技能旁的开关启用/禁用

技能工作原理:

启用技能后,AI 会自动获得该领域的专业知识和工具
多个技能可以同时启用,AI 会根据任务自动选择使用
技能可以在对话过程中随时添加或移除

技能状态指示:

🟢 已启用:当前对话可用
⚫ 已禁用:不会在当前任务中使用

多模型支持

LobsterAI 支持市面上几乎所有主流 AI 模型,你可以根据任务特点选择最合适的模型。

支持的模型提供商:

OpenAI:GPT-4o, GPT-4o-mini 等
Anthropic:Claude Sonnet, Claude Opus 等
Google:Gemini Pro, Gemini Flash 等
DeepSeek:DeepSeek Reasoner, DeepSeek Chat
国内厂商:Moonshot(月之暗面)、Zhipu(智谱)、MiniMax、Qwen(通义千问)、Doubao（字节跳动）
聚合服务:OpenRouter(访问多种模型)
本地部署:Ollama(支持 Llama, Mistral 等开源模型)

配置步骤:

进入「设置」→「模型」
选择想要使用的模型提供商
填写 API Key 和相关配置
点击「保存」完成配置

配置示例:

Anthropic 配置

API Key:从 Anthropic Console 获取
Base URL:默认无需修改(使用官方端点)
可用模型:选择 Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4 等

DeepSeek 配置

API Key:从 DeepSeek Platform 获取
Base URL:https://api.deepseek.com(默认已填写)
API 格式:选择 API 协议兼容格式
- Anthropic 兼容:适合需要结构化输出的场景
- OpenAI 兼容:适合从 OpenAI 迁移的用户

Ollama 本地部署

Base URL:http://localhost:11434(默认端口)
无需 API Key,直接使用本地模型

切换模型:

新建对话时，点击对话界面顶部的模型选择器；已创建对话，点击对话界面左下角的模型选择器
从下拉菜单中选择已配置的模型
切换后,新对话将使用选定的模型

典型工作流

以下是一些真实场景的完整工作流程,帮助你快速上手。

场景 1:数据分析报告生成

任务:老板要一份上月销售数据的分析报告

步骤:

启用 xlsx 和 docx 技能
上传销售数据 Excel 文件

在对话框输入:

「分析这份销售数据,找出 Top 10 产品和销售趋势,
生成包含图表的 Word 报告」

AI 会自动:
- 读取并分析 Excel 数据
- 计算关键指标(同比、环比等)
- 生成趋势图和柱状图
- 输出格式规范的 Word 报告

如果需要调整,继续对话:

「把图表改成饼图,并增加产品分类统计」

预计耗时:5-10 分钟(传统方式可能需要 1-2 小时)

场景 2:快速开发前端组件

任务:为项目开发一个用户管理页面

步骤:

启用 frontend-design 和 web-search 技能

描述需求:

「创建一个用户管理页面,包含:
- 用户列表展示(表格形式)
- 搜索和筛选功能
- 新增/编辑用户的弹窗
使用 React + TypeScript,UI 风格参考 Ant Design」

AI 会生成完整的组件代码

查看代码后,如果需要修改:

「表格加上分页功能,每页显示 20 条」
「弹窗表单增加邮箱验证」

将生成的代码复制到项目中测试

预计耗时:10-15 分钟(传统开发可能需要半天)

场景 3:自动化测试脚本编写

任务:为登录流程编写 E2E 测试

步骤:

启用 playwright 技能

提供登录页面的 URL 和测试需求:

「为 https://example.com/login 编写自动化测试:
1. 测试正常登录流程
2. 测试错误提示(用户名或密码错误)
3. 测试记住密码功能」

AI 会生成完整的 Playwright 测试脚本
运行脚本验证功能

根据测试结果调整:

「增加登录超时的测试用例」

预计耗时:5-8 分钟(手写可能需要 30 分钟以上)

场景 4:多格式文档转换

任务:将 PDF 合同内容提取并整理成 Excel 表格

步骤:

启用 pdf 和 xlsx 技能
上传 PDF 合同文件

输入需求:

「提取这份合同中的所有条款和金额信息,
整理成 Excel 表格,包含:条款编号、内容、金额、备注」

AI 会:
- 读取 PDF 内容
- 识别关键信息
- 结构化输出到 Excel
导出 Excel 文件供团队使用

预计耗时:3-5 分钟(手动复制粘贴可能需要 20-30 分钟)

技能详解

文档处理

docx - Word 文档处理

处理 Word 文档的创建、编辑和分析。

使用场景:

生成技术文档、需求文档
批量提取文档中的关键信息
文档格式转换和排版优化

示例:

「根据这份代码生成 API 文档,保存为 Word 格式」
「分析这份需求文档,提取所有功能点列表」

xlsx - Excel 表格处理

处理 Excel 数据分析、表格生成、公式计算。

使用场景:

数据清洗和格式化
生成数据报表
复杂公式计算和数据透视

示例:

「帮我分析这份销售数据,生成月度趋势图」
「创建一个费用统计表,包含自动求和公式」

pptx - PowerPoint 演示文稿

创建和编辑专业的演示文稿。

使用场景:

技术分享 PPT 制作
产品演示文稿生成
会议汇报材料准备

示例:

「根据这份项目总结,生成 10 页的汇报 PPT」
「创建一份产品介绍 PPT,风格简约专业」

pdf - PDF 文档处理

处理 PDF 文档的读取、提取和分析。

使用场景:

提取 PDF 中的文本和表格
分析合同、报告等 PDF 文件
PDF 内容结构化处理

示例:

「读取这份 PDF 合同,提取所有关键条款」
「分析这份研究报告,总结核心观点」

开发工具

develop-web-game - 网页游戏开发

使用 HTML5 Canvas 和 JavaScript 开发简单的网页游戏。

特点:

纯前端实现,无需后端
支持常见游戏类型(休闲、益智、动作等)
提供完整的游戏循环和碰撞检测

使用场景:

快速原型验证游戏创意
教学演示和互动内容
H5 小游戏开发

示例:

「帮我做一个打飞机小游戏,用键盘控制」
「创建一个贪吃蛇游戏,添加计分功能」

remotion-best-practices - Remotion 视频开发

使用 Remotion 框架创建程序化视频内容。

适用于:

数据可视化动画
自动化视频生成
产品演示视频

示例:

「用 Remotion 创建一个数据增长的动画视频」
「生成产品功能演示的短视频」

playwright - 浏览器自动化

使用 Playwright 进行 Web 自动化测试和数据抓取。

使用场景:

端到端测试脚本编写
网页内容批量抓取
自动化表单填写和操作

示例:

「写一个自动化测试,检查登录流程」
「抓取这个网站的所有产品信息」

设计工具

canvas-design - Canvas 设计

使用 HTML Canvas 创建图形和可视化内容。

使用场景:

数据可视化图表
自定义图形绘制
交互式画布应用

示例:

「用 Canvas 绘制一个公司组织架构图」
「创建一个可交互的流程图编辑器」

frontend-design - 前端设计

创建现代化的前端界面和组件。

特点:

遵循最新设计趋势
响应式布局
可访问性(a11y)支持

使用场景:

UI 组件开发
页面布局设计
原型快速实现

示例:

「设计一个现代化的登录页面,支持深色模式」
「创建一个卡片式的产品列表组件」

实用工具

web-search - 网络搜索

让 AI 能够搜索互联网获取最新信息。

使用场景:

查找技术文档和教程
获取实时数据和新闻
调研竞品和行业动态

示例:

「搜索 React 18 的新特性有哪些」
「查找最新的前端性能优化最佳实践」

create-plan - 创建计划

帮助你制定项目计划和任务分解。

使用场景:

项目启动阶段的任务规划
复杂功能的实现步骤分解
学习路径制定

示例:

「帮我规划一个电商网站的开发计划」
「制定一个三个月学习 TypeScript 的计划」

skill-creator - 技能创建器

创建自定义技能,扩展 LobsterAI 的能力。

使用场景:

为特定业务场景定制技能
集成自己的工具和流程
构建团队专属的技能库

示例:

「创建一个技能,用于生成我们公司格式的测试用例」
「开发一个技能,自动化部署流程」

进阶使用

自定义技能

LobsterAI 允许你创建自己的技能,让 AI 掌握你的特定工作流程。

创建步骤:

启用 skill-creator 技能

描述你想要的能力:

「创建一个技能:自动生成符合我们团队规范的代码注释」

技能创建器会引导你完善细节
创建完成后,新技能会出现在技能列表中

技能组成:

技能描述:告诉 AI 这个技能的用途
专业知识:提供领域知识、规范、模板等
工具集成:可以调用外部工具或 API
示例对话:展示技能的典型使用方式

最佳实践:

技能描述要清晰具体,避免模糊表述
提供充足的示例,帮助 AI 理解预期输出
一个技能专注做好一件事,不要过于复杂
定期测试和优化技能效果

快捷键

提高操作效率的快捷键配置。

系统默认快捷键:

Cmd/Ctrl + N:新建任务
Cmd/Ctrl + K:聚焦搜索框
Cmd/Ctrl + ,:打开设置
Cmd/Ctrl + Enter:发送消息
Esc:取消当前输入

自定义快捷键:

进入「设置」→「快捷键」
点击要修改的快捷键
按下新的组合键
保存设置

提示:避免与系统快捷键冲突,可以使用 Cmd/Ctrl + Shift + X 这类组合键。

Q&A 常见问题

基础使用

Q1: LobsterAI 和其他 AI 助手有什么区别?

LobsterAI 最大的特点是技能系统和全场景覆盖。传统 AI 助手只是对话工具,而 LobsterAI 通过技能模块化不同能力,让 AI 在特定领域更专业。无论是编程、文档处理、数据分析还是设计工作,LobsterAI 都能像一个 7×24 小时待命的全能助理一样为你服务。

Q2: 技能可以同时启用多个吗?

可以。AI 会根据你的任务自动选择使用哪些技能。比如同时启用 docx 和 web-search,AI 就能搜索资料后生成 Word 文档。

Q3: 某个技能不工作怎么办?

确认技能已在「技能」页面启用(开关为蓝色)
查看错误信息,看是否缺少配置
尝试重新启用技能或重启应用

模型配置

Q4: 如何配置 AI 模型?

进入「设置」→「模型」
选择想要使用的模型提供商(如 Anthropic、DeepSeek 等)
填写 API Key 和相关配置
点击「保存」完成

Q5: API Key 安全吗?

API Key 仅存储在你的本地设备上,不会上传到任何服务器。你可以为 LobsterAI 创建专用的 Key,并设置使用额度限制。

Q6: 为什么模型配置失败?

常见原因:

API Key 错误:检查是否复制完整,注意前后空格
Base URL 错误:确认使用正确的端点地址
API 格式选择错误(DeepSeek 用户):检查是否选择了正确的兼容格式(Anthropic 或 OpenAI)
网络问题:国内访问 OpenAI/Anthropic 可能需要配置代理或使用中转服务
额度不足:检查账户余额或 API 配额是否用尽
模型权限:确认 API Key 有访问该模型的权限

Q7: 如何查看 API 使用量?

LobsterAI 本身不统计使用量,请前往对应服务商的控制台查看:

OpenAI: Usage Dashboard
Anthropic: Console Dashboard
DeepSeek: Platform Console

使用技巧

Q8: 如何让 AI 输出更符合预期?

具体化需求:不要说「优化代码」,而说「减少这个函数的循环嵌套层级」
提供示例:给出期望输出的样例
分步骤:复杂任务拆分成多个小步骤
反馈迭代:对 AI 的输出提出具体修改意见

Q9: 如何让 AI 理解我的项目结构?

在新任务开始时,上传项目的核心文件或目录结构,并简单描述:

「这是一个 React + TypeScript 项目,使用 Vite 构建,
主要代码在 src 目录,组件在 src/components」

Q10: 如何让 AI 遵守项目规范?

在任务开始时提供项目规范文档或关键规则:

「项目规范:
1. 使用 4 空格缩进
2. 函数注释使用 JSDoc 格式
3. 组件文件以 .tsx 结尾,样式文件用 .module.css」

或者创建自定义技能,将规范固化为技能知识。

故障排查

Q11: 对话突然中断怎么办?

可能原因:

网络超时:检查网络连接,重试即可
Token 超限:对话过长导致超出模型限制,新建任务继续
API 配额用尽:检查账户余额
模型服务故障:等待服务恢复或切换到其他模型

Q12: AI 输出的代码无法运行

检查是否缺少依赖或环境配置

将错误信息反馈给 AI:

「运行报错:TypeError: xxx is not defined」

如果是第三方库问题,启用 web-search 技能查找最新文档

Q13: 应用卡顿或内存占用高

清理历史任务记录(删除不需要的对话)
关闭不使用的技能
避免在单个任务中累积过多对话轮次
重启应用释放内存

Q14: LobsterAI 是否支持离线使用?

部分功能可以离线使用:

本地模型(Ollama):完全离线运行,无需网络连接
已启用的技能:技能本身的逻辑可离线执行
云端模型(OpenAI/Anthropic/DeepSeek 等):需要网络连接

如果你对数据隐私要求较高,可以使用 Ollama 配置本地模型。

Q15: 如何导出对话记录?

目前对话记录存储在本地数据库中。导出方式:

在任务列表中找到想要导出的对话
点击进入任务窗口
选择右上角的... 菜单
点击分享
选择导出格式(Markdown / JSON / PNG)
保存到本地文件夹

Q16: 技能可以在不同任务间共享吗?

可以。技能启用后对所有任务生效。如果只想在特定任务中使用某个技能,可以:

在任务开始时明确说明:「使用 xlsx 技能处理这个表格」
或在需要时临时启用技能,完成后禁用

Q17: 如何处理敏感数据?

可以考虑以下方式:

使用本地模型:通过 Ollama 部署本地模型处理敏感信息
数据脱敏:在上传前对敏感字段进行脱敏处理
避免明文传输:不要在对话中直接粘贴密码、API Key 等凭据
定期清理:处理完敏感数据后,及时删除相关任务记录

Q18: 能否在团队中共享自定义技能?

可以。自定义技能以文件形式存储在本地,可以通过以下方式共享:

找到技能文件位置(通常在 ~/Library/Application Support/LobsterAI/SKILLs/)
将技能文件夹打包发送给团队成员
团队成员将文件夹放到相同位置
重启 LobsterAI,新技能会自动出现

团队可以建立技能库仓库,统一管理和分发自定义技能。

联系与反馈

如果遇到问题或有改进建议,欢迎通过以下方式联系我们:

GitHub Issues:提交 Bug 报告和功能请求
社区论坛:与其他用户交流使用经验
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