AI 工作入口
Chat
理解问题、读取工作空间上下文，并将对话直接转化为行动。
自托管 AI 团队工作空间
让 AI 对话
真正推动工作。
Workavera 将对话、任务、文档、联系人和日历承诺连接起来。
让每一次有价值的交流都能被沉淀、推进并最终交付。
01 一个工作空间，打通从信息到成果的完整路径。
02 为什么选择 WORKAVERA
AI 不该止步于
“一个答案”。
答案之后，真正的工作才刚开始：记录决策、分派任务、跟进协作对象并兑现承诺。Workavera 让 AI 成为工作流的一部分，而不是另一个聊天窗口。
03 真实产品演示
从一句需求，
到工作真正完成。
以下均为真实的 Workavera 产品界面。AI 不只回答问题，还会调用工作空间工具，将意图转化为项目、任务和日历事件。
用自然语言推进完整项目
描述目标或需要调整的工作，AI 会读取项目上下文，并通过工作空间工具更新任务、成员和进度。
让整个工作流清晰向前推进
在一个看板中追踪全部任务，用明确的阶段、优先级、截止日期、标签和负责人协调团队执行。
04 一个互联的工作空间
六个核心模块，
共享同一份工作上下文。
执行推进层
Board
在每一步明确项目、任务、负责人、优先级和截止日期。
知识沉淀层
Docs
把讨论和工作记录转化为可搜索、可复用、可发布的文档。
外部信息层
Reading
收藏文章和项目资料，再由 AI 提炼摘要、文档与行动。
关系上下文
Contacts
统一管理客户、合作伙伴和协作者，为 AI 提供安全的关系上下文。
时间承诺层
Calendar
将截止日期、跟进事项、里程碑和 AI 创建的事件汇集到一条时间线。
05 从信号到成果
不是功能的堆砌，
而是工作的完整闭环。
01
收集
Reading把外部资料带入工作空间
→02
理解
Chat基于团队共享上下文回答
→03
沉淀
Docs保留有用且可复用的知识
→04
行动
Board + Calendar把答案转化为任务与承诺
→06 基于 POCKETBASE 构建
清晰的数据结构，
更可靠的智能体。
Workavera 将项目、任务、消息、事件、文档和联系人映射为明确的 PocketBase 集合。打开管理界面，每个集合、字段、关系和记录都清晰可读。数据不是黑箱，开发者也无需猜测。
Workavera 可以作为 MCP Server 接入 Claude 或 Codex，在这些 AI 助手中直接使用工作空间能力；也能连接外部 MCP Server，让更多工具与服务进入同一工作流。board_projectsboard_taskschat_messagescalendar_eventsdocscontacts业务对象直接映射到清晰的集合。开发者能够快速理解边界，智能体也明确知道该从哪里读取和写入。
每个集合都遵循一致的记录 API，并提供明确的查询、过滤、关系和访问规则，无需重复开发基础 CRUD。
明确的字段和关系减少命名漂移与隐藏状态，人与智能体都能更快验证结果并定位错误。
07 你的数据，你的规则
你的工作上下文，
始终由你掌控。
Workavera 从第一天起就为自托管而设计：一个 Go 应用、一个嵌入式数据库，以及打包在内的前端资源。部署保持简单，数据边界保持清晰。
01数据留在自己的环境中客户上下文、对话和知识无需存放在第三方 SaaS 中。
02选择真正适合的模型根据团队需要配置 AI 模型和工作方式，不受单一供应商绑定。
03轻量部署，更少维护Go + PocketBase 架构非常适合个人和小型团队。
deploy.shDOCKER
# 拉取并运行 Workavera
$ docker run --rm \
-p 8090:8090 \
-v workavera-data:/app/pb_data \
ghcr.io/xusenlin/workavera:latest
✓ Workavera 已就绪
http://localhost:8090 运行正常Go + PocketBase
08 开源
自由且开放，
为真正交付工作的人而构建。
从个人工作空间开始，逐步成长为专注的团队。阅读源代码、分享想法，或者把 Workavera 部署到自己的服务器。
原生 iOS、iPadOS 与 Android 应用正在开发中，目前尚未开源，后续计划陆续开放源代码。在 GitHub 上查看