什么是 Friday AI
Friday AI 是一个开源的 AI 开发自动化平台。用一句话说：它把飞书里的需求，自动变成可以审查的代码 PR。
想象一个研发团队里每天都在发生的场景：产品经理在飞书项目里建了个需求，附上文档，把状态拖到「待开发」。接下来，有人要去读文档、翻代码、评估改动范围、写技术方案，然后开发、提 PR、找人 review——每一步都在等人，信息散落在文档、群聊和代码仓库三个地方。
Friday 接手的就是中间这些体力活。它读懂需求、在已索引的代码仓库里找证据、生成技术方案；等团队在飞书卡片上点「确认」后，再让 Claude Code 在隔离容器里改代码、提 PR，并把每一步进度同步回飞书。人始终在关键节点把关：方案要人确认，代码要人 review。
执行过程也不是黑盒。分支、提交、PR / MR、代码审查、检索证据、模型用量和失败恢复点都记录在同一条轨迹里——团队看到的不是一句「AI 已完成」，而是一段可以追问、可以审查、可以继续推进的工程过程。
第一次接触这些概念？
PR / MR 是把改好的代码提交给团队审查合并的请求（GitHub 叫 PR，GitLab 叫 MR）；Claude Code 是 Anthropic 的 AI 编程工具，Friday 用它来实际写代码；Graph RAG 是 Friday 的代码检索方式，先按语义找相关代码，再沿调用关系把上下游一起找出来。
它怎么工作
一条典型链路：
- 飞书工作项触发工作流，Friday 拉取字段、关系、评论和关联文档；
- Graph RAG 从已索引仓库里找相关文件、符号、调用关系和跨仓 API 线索；
- AI 生成技术方案并写回飞书字段或文档；
- 团队通过字段、卡片或群聊确认；
- Runner 调度 Claude Code 执行编码、审查和分支整理；
- 把 PR / MR、执行状态和审计轨迹回写到协作界面。
系统组成
| 组件 | 路径 | 技术栈 | 职责 |
|---|---|---|---|
| Server | server/ | Django 5.1+ / Python 3.14 | REST + WebSocket API、工作流引擎、代码智能（codegraph / RAG） |
| Web | web/ | Vue 3 + TypeScript + Tailwind 4 | 控制台、流程编辑器、Web Chat |
| Runner | runner/ | Go 1.25 | 调度并在 Docker / Kubernetes 中运行任务容器 |
| Task | task/ | Python 3.14 + claude-agent-sdk | 容器内运行 AI 编码代理 |
详细架构见架构总览。
它能做什么
| 场景 | 实际例子 | Friday 怎么推进 |
|---|---|---|
| 需求从飞书进入开发 | 工作项状态变成「待开发」，评论里补了一个需求文档链接。 | 监听飞书事件，拉取工作项、评论、关系和文档内容，生成技术方案，等确认后再派发编码任务。 |
| 方案要先评审 | Tech Lead 想先看风险、改动范围、测试建议，而不是让 AI 直接改代码。 | 用 Graph RAG 找代码证据，生成方案并回填飞书字段或文档，通过卡片 / 字段等待人工确认。 |
| 跨仓改造 | 前端页面要改接口参数，后端 handler、调用方、类型定义和测试可能分散在不同仓库。 | 通过语义检索、代码图谱和跨仓 API 关系找到上下游，拆出仓库任务矩阵，再分别执行。 |
| 群里持续协作 | 执行中缺字段、缺截图、需要确认分支或要通知结果。 | 飞书机器人在群聊 / 私聊里发送问题卡片、审批卡片、代码审查卡片和结果通知。 |
| 用户自己问代码库 | 「这个支付回调现在走哪几个入口？」「这个组件还有哪些调用方？」 | 在 Friday Web Chat 里选择已索引仓库，模型可以调用检索和代码浏览工具回答。 |
| 用 Agent Skill 增强自己 | 你在 Cursor / Claude Code / Codex 里写代码，希望 AI 助手直接调用 Friday 的代码索引、Graph RAG 和执行工具。 | npx @friday-ai-codes/skills 安装全部 Skill，配合 @friday-ai-codes/mcp 做仓库发现、分析、计划、执行和 MR 创建。 |
| AI 代码审查 | Claude Code 改完之后还需要一轮自动 review 和可读摘要。 | 工作流可以接 ai_code_review，把审查结果、分支摘要和 PR / MR 信息回写到飞书。 |
飞书深度集成，但不绑定飞书
Friday 当前对飞书的集成已经很深，不只是发通知 —— 项目空间绑定、云文档读写、机器人卡片、回调处理和工作流节点都已打通，详见飞书集成。
但 Friday 的底层模型是「协作入口 + 工作流 + 代码智能 + Runner」，所以以后接入其他项目管理、文档、IM 或自动化系统时，不需要推翻这套主流程。
AI Provider 支持
Friday 内置 Web Chat，也能在工作流、技术方案生成、代码分析和 Agent 工具里使用模型能力。Provider 凭据在 Web 界面里配置，加密存储在数据库中：
| Provider | 用途 |
|---|---|
| Anthropic Claude | Claude 模型、Claude Code 执行、方案生成、代码分析和审查 |
| OpenAI Responses API | OpenAI 新版 Responses 能力，适合对话、推理和工具调用 |
| OpenAI Chat Completions | 兼容 Chat Completions 的模型和网关 |
| Google Gemini | Gemini 模型、推理和视觉能力 |
| Ollama | 本地或私有部署模型，适合内网实验和轻量场景 |
Friday 会识别模型输入模态。Web Chat 已支持图片上传（PNG、JPEG、GIF、WebP）；如果你选择的模型支持视觉输入，Friday 可以把图片作为多模态消息的一部分发给模型。