LobsterAI : un assistant personnel IA gratuit, tout‑en‑un

LobsterAI (GitHub : netease-youdao/LobsterAI) est un projet open source qui transforme votre bureau en un hub d'intelligence 24/7. Construit avec Electron, React, TypeScript et le Claude Agent SDK d'Anthropic, il peut :

• Générer des documents – Word, PowerPoint, Excel, PDF et vidéo.
• Rechercher sur le web et extraire des faits en temps réel.
• Automatiser les navigateurs avec Playwright.
• Exécuter des tâches localement ou dans un sandbox Alpine Linux sécurisé.
• Planifier des flux de travail récurrents via la syntaxe cron.
• Déclencher à distance du travail depuis votre téléphone via Telegram, Discord, DingTalk, Feishu ou NetEase IM.

Vous trouverez ci‑dessous un guide complet de l'architecture de LobsterAI, comment l'installer, construire des installateurs, et étendre ses capacités.

1. Aperçu

Le cœur de LobsterAI est un système Cowork – un gestionnaire de sessions léger qui orchestre les conversations alimentées par Claude, les invocations d'outils et la manipulation de fichiers.

Composants architecturaux clés :

Pourquoi Electron ?

Electron nous offre un environnement de bureau déterministe. Il associe la rapidité du Node.js pour les I/O lourdes (email, base de données) à Chromium pour une UI soignée. L'isolation de contexte, les sandbox et l'IPC typé garantissent la sécurité du système.

2. Prérequis

# Node 24 ou toute LTS 2025 est acceptable
nvm install 24
# npm >= 10
npm --version

3. Cloner et installer

git clone https://github.com/netease-youdao/LobsterAI.git
cd LobsterAI
npm install

4. Lancer en mode développement

npm run electron:dev

L'application s'ouvrira sur http://localhost:5175 et lancera une fenêtre Chromium. Vous pouvez modifier les composants React et voir les rechargements automatiques.

5. Construction pour la production

Le dépôt utilise electron‑builder. Les cibles de construction pour macOS, Windows et Linux sont définies dans electron-builder.json.

# TypeScript → bundle
npm run build
# Vérifications de lint
npm run lint
# Construction
npm run dist

Les installateurs sont placés dans le dossier release/ :

6. Étendre LobsterAI – Ajouter une compétence

Chaque compétence est un module léger qui expose un schéma skill.json et un gestionnaire exécutable.

1. Créez un nouveau dossier sous SKILLs/ (ex. : markdown/).
2. Ajoutez skill.json avec le nom, la description et les points d'entrée.
3. Placez un script Node ou un binaire compilé pour la compétence.
4. Activez‑le dans skills.config.json.

{
  \"skills\": {
    \"markdown\": {
      \"enabled\": true,
      \"executablePath\": \"./SKILLs/markdown/markdown.js\"
    }
  }
}

1. Redémarrez l'application.

Le dépôt comprend 16 compétences intégrées : web‑search, pptx, remotion, playwright, imap‑smtp‑email, etc. Clonez-en une et ajustez‑la à vos besoins.

7. Contrôle à distance via IM

LobsterAI écoute sur quatre plateformes IM. Chaque intégration requiert un jeton/secret que vous définissez dans Paramètres → Passerelles IM.

Une fois le jeton présent, l'application expose un bot qui accepte une commande en langage naturel simple. Par exemple :

Hey Lobster, generate a weekly summary PPT from the last 10 emails.

Le bot s'authentifie, autorise, puis lance une session Cowork et renvoie le résultat à votre téléphone.

8. Points forts de la sécurité

9. Contribution

1. Fork → clonez.
2. Créez une branche de sujet (git checkout -b feat/new‑skill).
3. Commitez avec un message conventionnel (feat: add markdown skill).
4. Poussez et ouvrez une PR.

Nous accueillons la documentation, de nouveaux modèles de compétences, et les corrections de bugs. Assurez‑vous d'exécuter npm run lint avant de soumettre.

10. Scénarios d'utilisation

11. Conclusion

LobsterAI démontre qu'un assistant personnel IA complet peut être construit sur des outils open source. De la manipulation de fichiers locaux à la planification à distance, il couvre l'ensemble des tâches de productivité quotidiennes. Avec une architecture robuste, une exécution sandboxée, et des contrôles IM compatibles mobile, il est prêt pour l'expérimentation amateur et le déploiement en entreprise.

Essayez-le, fork le dépôt, et commencez à construire vos propres flux de travail IA dès aujourd'hui !