🐈 PocketBot — 轻量本地自动化智能体

PocketBot 是基于 LangGraph 原生 ReAct 流程构建、可私有化部署的长期运行AI智能体。

不同于仅能即时应答的对话机器人，PocketBot 主打持久任务执行、目标自动拆解、定时本地自动化，内置长期记忆、系统工具集，运行环境一体化无额外依赖。

项目在保证智能体内核精简易读、易于二次修改的前提下，提供一套完整可用的自动化能力。

README：中文 | English

✨ 功能特性

Agent 核心（Python langgraph）

ReAct 循环：基于 langgraph StateGraph（agent 节点 + ToolNode + 条件边）
23 个内置工具：覆盖 9 个类别（文件、Shell、Web、记忆、目标、自动化、媒体、子agent、工具）
流式输出：SSE 逐 token 响应 + 工具调用事件
长期记忆：SQLite FTS5 全文搜索（Dream 风格）
目标分解：LLM 驱动的目标拆解为步骤
定时自动化：基于 APScheduler（cron + 固定间隔）
OpenAI 兼容 API：供集成使用
WebSocket 实时聊天端点

WebUI（Next.js 16 + shadcn/ui）

聊天 — 流式响应、工具调用卡片、Markdown 渲染、语法高亮
记忆 — FTS 搜索、增删、类型过滤、导入导出
目标 — 步骤编辑器 + 自动进度、AI 分解、导入导出
自动化 — cron 调度、启用/禁用、下次运行时间
文件 — 沙盒工作区、上传、全文搜索、最近查看
技能 — 运行时统计、工具使用条形图、全部工具目录
设置 — 统计仪表盘、备份恢复、危险区域、反馈历史
命令面板（⌘P）— 快速导航和操作
通知铃铛 — 自动化运行、数据操作、系统事件
语音输入（ASR）+ TTS 朗读
暗色模式（翡翠青色主题）
键盘快捷键（⌘K、⌘/、⌘Enter）
消息复制/编辑/重新生成、点赞/踩反馈
每会话统计（消息数、工具调用数、时长）
会话搜索、置顶、导出（markdown/JSON）
完整备份恢复（会话 + 记忆 + 目标 + 自动化）
数据清除（两步确认）

🏗️ 架构

系统总览

                          ┌──────────────────────────────────┐
                          │           用户                    │
                          │  浏览器 / CLI / API 客户端        │
                          └──────────┬───────────────────────┘
                                     │
                    ┌────────────────▼────────────────┐
                    │         Caddy 网关 (:81)         │
                    │  反向代理 + XTransformPort       │
                    │  路由 /api/pb/* → :8765          │
                    │  其他请求 → :3000                │
                    └──────┬──────────────────┬────────┘
                           │                  │
            ┌──────────────▼──┐         ┌─────▼──────────────┐
            │  Next.js 16      │         │  Python 后端        │
            │  WebUI (:3000)   │         │  (:8765)            │
            │                  │         │                     │
            │  ┌─────────────┐ │  启动   │  ┌────────────────┐ │
            │  │ /api/pb/*   │─┼────────►│  │  FastAPI 应用  │ │
            │  │ 代理路由     │ │  & 管理 │  │  (app.py)      │ │
            │  └─────────────┘ │         │  └───────┬────────┘ │
            │                  │         │          │          │
            │  React 组件      │         │  ┌───────▼────────┐ │
            │  shadcn/ui (40+) │         │  │ langgraph      │ │
            │  Tailwind CSS 4  │         │  │ ReAct Agent    │ │
            │  next-themes     │         │  │ (agent.py)     │ │
            │                  │         │  └───┬───────┬────┘ │
            └──────────────────┘         │      │       │      │
                                         │  ┌───▼──┐ ┌─▼────┐ │
                                         │  │工具   │ │ LLM  │ │
                                         │  │(23+)  │ │ 路由 │ │
                                         │  └──┬───┘ └──┬───┘ │
                                         │     │        │     │
                                         │  ┌──▼──┐ ┌───▼───┐ │
                                         │  │SQLite│ │Z-AI / │ │
                                         │  │存储  │ │DeepSeek│
                                         │  │      │ │/OpenAI│
                                         │  └─────┘ └───────┘ │
                                         └─────────────────────┘

数据流

用户发送消息
    │
    ▼
┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────────┐
│  WebUI / CLI │────►│  FastAPI     │────►│  langgraph      │
│  (聊天输入)  │     │  /api/chat   │     │  ReAct 循环     │
└─────────────┘     │  (SSE 流式)  │     │                 │
                    └──────────────┘     │  ┌───────────┐  │
                                         │  │ agent 节点│  │
                                         │  │ (LLM调用) │  │
                                         │  └─────┬─────┘  │
                                         │        │        │
                                         │   有tool_calls? │
                                         │   ├─是→ tool    │
                                         │   │     节点    │
                                         │   │     │       │
                                         │   └─否 → 结束   │
                                         └────────┬────────┘
                                                  │
                                         ┌────────▼────────┐
                                         │  SQLite 存储    │
                                         │  • 会话         │
                                         │  • 消息         │
                                         │  • 记忆 (FTS5)  │
                                         │  • 目标         │
                                         │  • 自动化       │
                                         │  • 审计日志     │
                                         └─────────────────┘

LLM 提供商路由

config.json
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ providers:                                          │
│   deepseek: {apiKey, apiBase}                       │
│   openai:   {apiKey, apiBase}                       │
│   zai:      {apiKey, apiBase, token, ...}           │
│                                                     │
│ modelPresets:                                       │
│   primary:  {provider: "deepseek", model: "deepseek-v4-flash"} │
│   fast:     {provider: "openai", model: "gpt-4o-mini"}     │
└──────────────────┬──────────────────────────────────┘
                   │
          ┌────────▼────────┐
          │  resolve_preset()│
          │  (config.py)     │
          └────────┬────────┘
                   │
          ┌────────▼────────┐
          │  get_chat_model()│
          │  (llm.py)        │
          │                  │
          │  if Z-AI:        │──► 添加 X-Z-AI-from, X-Token 头
          │  if 其他:        │──► 标准 Bearer 认证
          └────────┬────────┘
                   │
          ┌────────▼────────┐
          │  ChatOpenAI      │
          │  (langchain)     │
          │  streaming=True  │
          └─────────────────┘

后端（Python，端口 8765）

mini-services/pocketbot-agent/
├── index.py                  # uvicorn 入口（启动 FastAPI）
├── pocketbot                 # CLI 可执行入口（链接到 cli.py）
├── package.json              # bun dev 脚本
├── data/                     # 运行时自动创建
│   ├── pocketbot.db            # SQLite：会话、消息、记忆、目标、自动化、审计
│   └── config.json           # 提供商、模型预设、Web工具、安全、MCP服务器
├── workspace/                # 沙盒文件工作区
│   └── skills/               # 动态技能目录（自动发现）
│       └── example/          # 示例技能（含 hello_example 工具）
└── pocketbot_agent/          # Python 包（agent 核心）
    ├── __init__.py
    ├── config.py             # AppConfig, PROVIDER_TEMPLATES（7个提供商）, 模型预设
    ├── llm.py                # ChatOpenAI 绑定, 提供商路由（Z-AI/DeepSeek/OpenAI/...）, 流式
    ├── store.py              # SQLite 存储：会话、消息、记忆（FTS5）、目标、自动化、审计
    ├── workspace.py          # 沙盒文件系统（路径锁定, 列表/读/写/删/树）
    ├── tools.py              # 23个内置工具（文件/shell/web/记忆/目标/自动化/媒体/子agent/工具）
    ├── skills.py             # 动态技能系统（自动发现 skill.json, Python/shell handler）
    ├── mcp.py                # MCP（模型上下文协议）服务器支持（stdio 传输）
    ├── prompts.py            # pocketbot 系统提示词（主动、自主、工具优先）
    ├── agent.py              # langgraph StateGraph：ReAct 循环（agent 节点 → ToolNode → 条件边）
    ├── scheduler.py          # APScheduler：cron + 间隔自动化
    ├── cli.py                # 完整 CLI：onboard/agent/gateway/serve/status/channels/plugins/provider
    └── app.py                # FastAPI 应用：REST API + WebSocket + OpenAI兼容 + SSE 流式

前端（Next.js，端口 3000）

src/
├── app/
│   ├── layout.tsx            # 根布局（ThemeProvider, Toaster, 元数据）
│   ├── page.tsx              # 主页面（侧边栏 + 7个面板 + 命令面板 + 通知铃铛）
│   ├── globals.css           # 翡翠青色主题, prose 样式, 动画, 滚动条
│   └── api/
│       └── pb/[...path]/route.ts  # 代理路由（启动并管理 Python 后端为子进程）
├── lib/
│   ├── pocketbot-api.ts        # 类型化 API 客户端（40+ 端点）
│   ├── backend-manager.ts    # 后端进程管理器（启动, 健康检查, 自动重启）
│   └── utils.ts              # cn() Tailwind 辅助函数
└── components/
    ├── ui/                   # shadcn/ui 组件（40+：button, card, dialog, select 等）
    └── pocketbot/            # 应用组件
        ├── chat-view.tsx          # 聊天：流式, 会话, 搜索, 导出, 模型切换, 统计
        ├── message-bubble.tsx     # 气泡, 工具卡片（diff/image/shell）, 复制/编辑/重新生成/反馈/TTS
        ├── memory-panel.tsx       # 记忆增删查, FTS搜索, 类型过滤, 导入导出
        ├── goals-panel.tsx        # 目标 + 步骤编辑器, 自动进度, AI分解, 导入导出
        ├── automations-panel.tsx  # cron 调度, 启用/禁用, 下次运行显示
        ├── files-panel.tsx        # 文件浏览器, 上传, 全文搜索, 最近查看, 图片预览
        ├── skills-panel.tsx       # 工具目录, 使用条形图, 动态技能, MCP服务器, 重新加载
        ├── settings-panel.tsx     # 统计仪表盘, 备份恢复, 危险区域, 反馈历史
        ├── command-palette.tsx    # ⌘P 快速导航 + 操作
        ├── notification-bell.tsx  # 自动化运行, 数据操作, 系统事件
        ├── voice-input.tsx        # ASR 麦克风输入 + TTS 朗读按钮
        ├── file-uploader.tsx      # 拖拽上传（multipart）
        └── theme-provider.tsx     # next-themes 包装（明/暗）

🔧 技术栈

层级	技术
Agent 核心	Python 3.12, langgraph 1.2, langchain 1.3, langchain-openai
后端 API	FastAPI, uvicorn, httpx, APScheduler
数据库	SQLite（WAL 模式, FTS5 记忆搜索）
LLM	Z-AI `glm-4-plus`（OpenAI 兼容端点）
Web 工具	Z-AI CLI（`web_search`、`page_reader`、`image` 图像生成）
语音	Z-AI CLI（`asr` 语音转文字、`tts` 文字转语音）
前端	Next.js 16, React, TypeScript 5
UI	shadcn/ui (New York), Tailwind CSS 4, Lucide 图标
Markdown	react-markdown, remark-gfm, rehype-highlight
网关	Caddy（带 XTransformPort 路由的反向代理）

📦 23+ Agent 工具

内置工具

类别	工具	描述
文件	`file_list`, `file_read`, `file_write`, `file_delete`	沙盒工作区文件操作
Shell	`shell_exec`	执行 shell 命令（限时、黑名单）
Web	`web_search`, `web_fetch`	实时网页搜索 + 页面内容提取
记忆	`memory_add`, `memory_search`, `memory_list`, `memory_delete`	长期记忆（FTS5 搜索）
目标	`goal_create`, `goal_list`, `goal_update`, `goal_decompose`	目标跟踪 + AI 驱动步骤分解
自动化	`automation_create`, `automation_list`, `automation_delete`, `cron_list`	cron 调度 + 任务管理
媒体	`image_generate`	文字生成 AI 图像
子agent	`subagent_spawn`	委派子任务到独立会话
工具	`current_time`, `calculator`	时间 + 安全数学表达式

动态技能系统

技能是从 workspace/skills/ 加载的外部工具包。每个技能是一个包含 skill.json 的目录，定义一个或多个工具。

创建技能

mkdir -p workspace/skills/my-skill

创建 workspace/skills/my-skill/skill.json：

{
  "name": "my-skill",
  "description": "我的自定义技能",
  "tools": [{
    "name": "my_tool",
    "description": "做些有用的事",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {"input": {"type": "string"}},
      "required": ["input"]
    },
    "handler": "handler.py:my_function",
    "category": "Custom"
  }]
}

创建 workspace/skills/my-skill/handler.py：

async def my_function(input: str) -> dict:
    """做些有用的事。"""
    return {"result": f"已处理: {input}"}

技能在启动时自动发现。使用技能面板中的重新加载技能按钮或调用 POST /api/skills/reload 可热重载。

在mini-services/pocketbot-agent/workspace/skills/ppt-master已集成ppt生成skill，

测试生成的ppt案例在mini-services/pocketbot-agent/workspace/projects下

Shell 命令技能

也可以用 shell 命令代替 Python handler：

{
  "name": "disk_usage",
  "tools": [{
    "name": "du",
    "description": "检查磁盘使用",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"path": {"type": "string", "default": "/"}}},
    "command": "du -sh {path}",
    "category": "System"
  }]
}

禁用技能

在 config.json 中添加技能名到 disabledSkills：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "disabledSkills": ["example", "web-browsing"]
    }
  }
}

MCP（模型上下文协议）支持

连接外部 MCP 服务器以扩展 agent 的工具。MCP 工具通过 tools/list 方法自动发现并注册。

配置

在 config.json 中添加 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"]
    }
  }
}

MCP 工具注册为 mcp_<服务器>_<工具>，在技能面板的 MCP/<服务器> 分类下显示。

🚀 快速开始

前置条件

Python 3.11+（测试于 3.12）
Node.js 18+ / bun

选项 A：CLI 模式（仅终端）

1. 安装后端依赖

cd mini-services/pocketbot-agent
pip install langgraph langchain langchain-openai langchain-community \
    fastapi uvicorn httpx apscheduler pydantic openai

2. 初始化并配置 LLM

cd mini-services/pocketbot-agent

# 交互式向导 — 选择你的 LLM 提供商（DeepSeek、OpenAI、Anthropic 等）
python pocketbot onboard --wizard

# 或使用默认配置（Z-AI glm-4-plus）
python pocketbot onboard

向导会引导你：

选择提供商：DeepSeek、OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Ollama、Z-AI 或自定义
输入 API Key（Ollama 不需要）
确认 API 地址（已预填提供商默认值）
选择模型（如 deepseek-v4-flash、gpt-4o、claude-sonnet-4）
设置温度和最大 token 数

示例 — 配置 DeepSeek：

  Choose your LLM provider:
    1. deepseek — DeepSeek (deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro)
    2. openai — OpenAI (GPT-4o, GPT-4o-mini, etc.)
    ...
  Select provider (1-7) [1]: 1
  → Selected: deepseek
  API Key for deepseek: sk-your-deepseek-api-key
  API Base [https://api.deepseek.com/v1]:
  Available models: deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro
  Model [deepseek-v4-flash]:
  Temperature [0.4]:
  Max tokens [8192]:
  ✓ Config: data/config.json
  ✓ Provider: deepseek
  ✓ Model: deepseek-v4-flash

3. 使用 Agent

# 单次消息
python pocketbot agent -m "现在几点了？"

# 交互模式（输入 exit 或 Ctrl+C 退出）
python pocketbot agent

# 检查状态
python pocketbot status

支持的 LLM 提供商

提供商	API 地址	模型	需要 API Key
DeepSeek	`https://api.deepseek.com/v1`	`deepseek-v4-flash`, `deepseek-v4-pro`	是
OpenAI	`https://api.openai.com/v1`	`gpt-4o`, `gpt-4o-mini`, `gpt-4-turbo`	是
Anthropic	`https://api.anthropic.com/v1`	`claude-sonnet-4`, `claude-3.5-sonnet`	是
OpenRouter	`https://openrouter.ai/api/v1`	`anthropic/claude-sonnet-4`, `openai/gpt-4o`	是
Ollama	`http://127.0.0.1:11434/v1`	`llama3`, `qwen2`, `mistral`	否
Z-AI	`https://internal-api.z.ai/v1`	`glm-4-plus`	是
自定义	（任意）	（任意）	是

手动配置

也可以直接编辑 data/config.json：

{
  "providers": {
    "deepseek": {
      "apiKey": "sk-your-deepseek-api-key",
      "apiBase": "https://api.deepseek.com/v1"
    }
  },
  "modelPresets": {
    "primary": {
      "label": "Primary",
      "provider": "deepseek",
      "model": "deepseek-v4-flash",
      "maxTokens": 8192,
      "temperature": 0.4
    }
  },
  "agents": {
    "modelPreset": "primary"
  }
}

运行时切换模型

在交互模式中使用 /model 命令：

You: /model
🧠 Active model: primary
   Available presets: primary

You: /model primary
🧠 Switched to model preset: primary

要添加更多预设，编辑 config.json 在 modelPresets 下添加条目。

选项 B：WebUI 模式（浏览器）

1. 启动前端

# 从项目根目录
安装：npm install（下载安装node，https://nodejs.org/zh-cn/download）

运行：npm run dev

或者 bun run dev(需安装bun，下载安装https://github.com/oven-sh/bun/releases)

# 前端运行在 http://localhost:3000

2. 访问 WebUI

在浏览器中打开 http://localhost:81（通过 Caddy 网关）。

注意： Next.js 代理路由（/api/pb/*）会自动启动并管理 Python 后端为子进程，所以只需启动前端 — 后端按需启动。

💻 CLI 参考

pocketbot CLI 提供完整的命令行界面。从 mini-services/pocketbot-agent/ 运行：

cd mini-services/pocketbot-agent
python pocketbot <命令> [选项]

命令

命令	描述
`pocketbot onboard`	生成 config.json 和工作区。加 `--wizard` 进行引导设置。
`pocketbot agent`	与 agent 对话（交互模式）。
`pocketbot agent -m "消息"`	单次消息（非交互）。
`pocketbot gateway`	启动网关 — REST API + WebSocket + 调度器。
`pocketbot serve`	启动 OpenAI 兼容 API 服务器（:8900）。
`pocketbot status`	快速健康检查 — 配置、工作区、模型、数据计数。
`pocketbot channels status`	显示频道状态（暂未实现，请使用 WebUI/REST API）。
`pocketbot plugins list`	列出内置插件。
`pocketbot provider login <名称>`	提供商登录（暂未实现，请在 config.json 中配置 API Key）。
`pocketbot provider logout <名称>`	提供商登出（暂未实现）。

聊天内命令（`pocketbot agent` 交互模式中）

命令	描述
`/new`	开始新对话（清空会话）
`/status`	显示模型、会话信息、消息计数
`/model`	显示当前模型预设
`/model <预设>`	切换到其他模型预设
`/history [N]`	显示最近 N 条消息（默认 10）
`/stop`	取消当前工作（CLI 中暂未实现）
`/help`	打印命令参考
`exit`	退出交互模式

CLI 示例

# 引导式初始化
python pocketbot onboard --wizard

# 单次提问
python pocketbot agent -m "北京天气怎么样？"

# 交互式聊天
python pocketbot agent

# 恢复之前的会话
python pocketbot agent -s sess_abc123

# 检查系统状态
python pocketbot status

# 启动 API 服务器
python pocketbot gateway --port 8765

📖 使用指南

聊天

点击新建聊天或按 ⌘/
输入消息并按 Enter（或 ⌘Enter）
Agent 流式返回响应，按需调用工具
悬停消息可看到复制、编辑、重新生成、TTS、点赞/踩

记忆

通过记忆面板添加，或让 agent "记住..."
FTS5 全文搜索
导入导出 JSON

目标

创建目标（标题 + 描述）
手动添加步骤或点击用 AI 分解进行 LLM 拆解
勾选步骤跟踪进度（自动计算百分比）

自动化

创建基于 cron 的自动化（5 字段 UTC cron 或 "every N seconds"）
开关切换启用/禁用

文件

浏览沙盒工作区
上传文件（拖拽或按钮）
搜索文件内容（全文搜索）
最近查看文件快速访问芯片

命令面板（⌘P）

快速导航到任何面板
新建聊天、导出、切换主题
打开任意最近会话

设置

统计仪表盘 — 会话、消息、工具调用、记忆、目标、自动化、反馈
备份恢复 — 完整数据导出/导入（JSON）
危险区域 — 清除会话/记忆/目标/自动化（带确认）
暗色模式切换

键盘快捷键

快捷键	功能
`⌘P` / `Ctrl+P`	打开命令面板
`⌘K` / `Ctrl+K`	聚焦会话搜索
`⌘/` / `Ctrl+/`	新建聊天
`⌘Enter` / `Ctrl+Enter`	发送消息

语音

点击聊天输入框的麦克风图标录音
音频通过 ASR 转录并添加到输入框
点击助手消息的朗读按钮进行 TTS 播放

🔌 API 参考

REST API（基础路径：`/api/pb`）

会话

方法	路径	描述
`GET`	`/api/sessions`	列出所有会话
`POST`	`/api/sessions`	创建会话
`GET`	`/api/sessions/{sid}`	获取会话 + 消息
`PATCH`	`/api/sessions/{sid}`	重命名 / 置顶
`DELETE`	`/api/sessions/{sid}`	删除会话
`GET`	`/api/sessions/{sid}/export`	导出为 markdown/JSON
`GET`	`/api/sessions/{sid}/stats`	会话统计

聊天

方法	路径	描述
`POST`	`/api/chat`	SSE 流式聊天
`WS`	`/ws/chat`	WebSocket 聊天

记忆 / 目标 / 自动化 / 文件 / 工具 / 系统

（与英文版结构一致，路径相同）

SSE 事件类型

{"type": "token", "content": "..."}        // 流式文本
{"type": "tool_call", "name": "...", "args": {...}}
{"type": "tool_result", "name": "...", "result": {...}}
{"type": "final", "content": "...", "session_id": "..."}
{"type": "error", "message": "..."}

🎨 设计

配色方案： 翡翠青色主色（无靛蓝/蓝色）
主题： 明暗模式（next-themes）
字体： Geist Sans + Geist Mono
组件： shadcn/ui (New York 风格)
图标： Lucide React
响应式： 移动优先，粘性页脚，触控友好

🔒 安全

工作区锁定： 所有文件操作限制在工作区目录内
Shell 黑名单： 阻止破坏性命令（如 rm -rf /）
Shell 超时： 命令限时（默认 30 秒）
沙盒执行： Agent 工具在受控环境中运行

📊 数据存储

所有数据存储在 SQLite（data/pocketbot.db）：

表	用途
`sessions`	聊天会话（标题、置顶状态）
`messages`	所有消息（用户、助手、工具）含 tool_calls
`memory`	长期记忆（FTS5 搜索）
`memory_fts`	FTS5 虚拟表
`goals`	目标（步骤、进度、状态）
`automations`	定时自动化（cron 表达式）
`audit_log`	审计日志（自动化触发、反馈、上传等）

🔄 备份恢复

完整备份

curl http://localhost:81/api/pb/api/backup -o backup.json

恢复

curl -X POST http://localhost:81/api/pb/api/restore \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @backup.json

通过 UI

进入 设置 → 备份恢复 → "创建备份" / "从文件恢复"。

📝 许可证

Apache2.0 许可证。

🙏 致谢

langgraph — agent 框架
shadcn/ui — UI 组件库
Z-AI — LLM 和工具提供商（glm-4-plus）

🐈 pocketbot — 轻量本地自动化智能体

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 3 Commits
.idea		.idea
examples/websocket		examples/websocket
mini-services/pocketbot-agent		mini-services/pocketbot-agent
prisma		prisma
public		public
src		src
.gitignore		.gitignore
Caddyfile		Caddyfile
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
bun.lock		bun.lock
components.json		components.json
eslint.config.mjs		eslint.config.mjs
function.png		function.png
next.config.ts		next.config.ts
package.json		package.json
postcss.config.mjs		postcss.config.mjs
ppt1.png		ppt1.png
ppt2.png		ppt2.png
tailwind.config.ts		tailwind.config.ts
time.png		time.png
tsconfig.json		tsconfig.json
weather.png		weather.png
worklog.md		worklog.md

Folders and files

Latest commit

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