golivingbest

01 — 理念

golivingbest 架构如何运作

golivingbest 家族涵盖分析与运营：glb_ai 与 glb_ai_web；以及销售、配送与库存管理系统 glb_ops，操作员使用 glb_ops_client，批发客户使用 glb_ops_mobile。家族可自由安装与使用，无限制。glb_ai 与 glb_ops 以 MIT 许可开源；glb_ai_web、glb_ops_client 与 glb_ops_mobile 为专有软件（不开放源代码），但仍可免费安装。

glb_ai 是你通过 glb_ai_web 控制台配置的 AI 助理。它经 SCREENER 插件汇入数据，以结构化流水线执行分析（由你简报的工作者，最后由编排器拍板），再经 TRACKER 插件输出结果。SCREENER 可从你接入的任何来源抽取——开放 API、数据库、行情、旧系统。TRACKER 同样可送到任何目的地。模型从不直接碰你的数据库；只有插件决定什么出去、什么回来。任何开发者都可依插件开发规范自建 SCREENER 或 TRACKER。

glb_ops 是面向中小企业的销售、配送与库存管理系统——并非完整 ERP。涵盖零售 POS、批发配送与库存。它内建 AI 助理，例如进货单据的视觉识别。该能力位于 glb_ops 内部。

因为同属 golivingbest 家族，我们也提供现成的 SCREENER 插件，让 glb_ai 可选择性地从 glb_ops 抽取数据到工作区进行分析。

golivingbest 家族架构与执行图弧线气泡网络

可控 AI 流水线

SCREENER：任何来源，靠插件

在 glb_ai 中，模型从不打开你的数据库。SCREENER 插件是受控桥梁——只抽取你允许的数据切片，来源可以是 API、数据库、数据流或其他业务系统。

一个工作区就是一名工作者

每个工作区执行线性任务：GENERATOR 起草、REVIEWER 检查、JUDGE 裁定冲突。多名工作者组成流水线。编排器是拍板的团队领导。

TRACKER：任何目的地

插件不是单向的。TRACKER 取得团队已验证的响应，并派发到你选择的目的地——另一系统、webhook、报表库，或运营动作端点。

02 — 产品

golivingbest 家族

golivingbest 家族可自由安装与使用。glb_ai 与 glb_ops 开源（MIT）。glb_ai_web、glb_ops_client 与 glb_ops_mobile 为专有软件，但可免费安装。

golivingbest_suite

一键评估包：glb_ops API 与演示数据库、glb_ai，以及 glb_ai_web 界面。你托管整套堆栈，在流水线执行时连接你选择的语言模型或聚合服务。

适合想在同一台机器上同时跑运营与分析团队时使用。

安装步骤 · 下载套件

运营

glb_ops

面向中小企业的轻量运营后端：销售点、批发配送与库存。它是可扩展的骨架——不是用不到一半的巨型许可。视觉识别加速数据录入；更多 AI 助理可按需加入。想为你的组织量身调整？洽询定制化。

适合需要以 glb_ops 处理日常销售、配送与库存运营、却不想购买过重商业软件套件时使用。

随套件安装

Windows

glb_ops_client

glb_ops 的 Windows 桌面客户端：在操作员机器上处理 POS、批发与库存。它只与 glb_ops API 通信——从不直连 PostgreSQL，也不直接调用 AI 模型。

适合员工需要桌面控制台处理日常运营时使用。

观看客户端 · 下载安装程序

移动终端

glb_ops_mobile

面向批发客户的客户端门户，可在桌面浏览器或移动设备上下达销售订单。操作员在 glb_ops 后端完成履约。客户可跟踪订单状态：准备中、拣货中、配送中、已送达，并可查询历史已完成订单。与 glb_ai_web 相同，glb_ops_mobile 免费使用、无许可费；源代码不开放。

适合批发客户需要自助下单并查看订单状态时。

获取手机应用程序 · 观看门户演示

分析

glb_ai

你的数据与模型之间的控制层。你决定 SCREENER 插件可抽取什么。你撰写提示。工作区（工作者）执行 GENERATOR → REVIEWER → JUDGE。流水线是这些工作者组成的团队；编排器交付最终裁决。SCREENER 与 TRACKER 与来源／目的地无关：任何系统可喂入数据，任何系统可接收 TRACKER 输出。

适合需要分析、又不想让模型无监督访问数据库时使用。

团队如何运作 · 已含于套件

网页

glb_ai_web

glb_ai 的浏览器控制台：配置工作区、运行流水线、阅读团队裁决。操作员在此简报工作者；他们不会把数据库开放给模型。

适合想在浏览器中运行并检视分析团队时使用。

观看网页界面

03 — 安装

下载、配置、启动。

评估套件以 Docker 打包，以便 Postgres、glb_ops、glb_ai 与 Web 界面在同一台机器上一键启动——减少本机依赖，演示环境更可复现。若需要非 Docker 安装（含 glb_ai、glb_ops 源码、已编译的 glb_ai_web，以及 PostgreSQL 演示库），请联系我们。随后在 API 运行后再安装 Windows 桌面客户端。

golivingbest_suite — Linux / macOS

流程命令

安装流程 Linux / macOS

安装并启动 Docker macOS 使用 Docker Desktop；Linux 使用 Docker Engine + Compose。
准备 LLM 设置 准备好 LLM_BASE_URL 与 LLM_API_KEY——AI 助理与运营系统均需要。
下载评估套件 在下载区选择 完整评估套件（Docker） — glb-suite-eval-1.0.0.zip。
解压并运行安装脚本 解压到你打算运行套件的文件夹（不要只放在“下载”），进入 golivingbest-suite-eval-1.0.0，然后执行 ./install.sh。
按提示填写安装选项 数据库密码、LLM 地址、API 密钥与模型名（直接回车可使用默认值）。
容器就绪 — 打开应用 Web 界面 :5022、AI API :8010、运营 API :8000、Postgres :5433。之后可在你解压的套件文件夹中编辑 .env（与安装脚本同目录）更改 LLM 设置。
打开 glb_ai_web 并登录 在 Docker Desktop 中，双击 golivingbest_ai_web 的对外端口以启动 glb_ai_web。使用演示账号登录：用户 PK0003，密码 demo。

macOS 上成功安装 golivingbest_suite 后的 Docker Desktop — 安装成功后的 Docker Desktop — 可见 Postgres、glb_ops、glb_ai 与 Web 界面等容器。

# 1) Install Docker on your local PC or server
#    - macOS: Docker Desktop
#    - Linux: Docker Engine + Compose v2
#    Start Docker, then check:
$ docker info

# 2) Prepare LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY
#    Needed for the AI assistant and golivingbest operations system.

# 3) Download the suite zip from this site (Downloads)
#    Choose “Complete evaluation suite (Docker)”
#    file: glb-suite-eval-1.0.0.zip
#    Unzip into a folder where you want to run the suite
#    (do not leave it only in Downloads)
$ mkdir -p ~/golivingbest
$ unzip glb-suite-eval-1.0.0.zip -d ~/golivingbest
$ cd ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0

# 4) Run the installer
$ chmod +x install.sh
$ ./install.sh

# 5) Installer prompts (press Enter to accept defaults)
License: see LICENSE in this folder.
By continuing, you agree to those terms.
Press Enter to continue...
1. Database password for 'dgstar' [...]: dgstar
2. LLM_BASE_URL [...]: https://api.poe.com/v1
3. LLM_API_KEY (optional)...
4. LLM_MODEL_NAME [...]: gemini-3.1-flash-lite

# 6) Containers start — open when ready
glb_ops API: http://localhost:8000/docs
golivingbest AI:      http://localhost:8010/docs
Web UI:        http://localhost:5022/
Postgres DB:   localhost:5433

# 7) Later: change LLM provider / key / model
#    Edit .env in the suite folder where you unzipped:
#    e.g. ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0/.env
#    (same folder as install.sh and docker-compose.yml)
$ cd ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0
$ nano .env
#    set LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME
$ docker compose up -d

golivingbest_suite — Windows

流程命令

安装流程 Windows

安装并启动 Docker Windows 使用 Docker Desktop（Windows Server 可用 Docker Engine）。
准备 LLM 设置 准备好 LLM_BASE_URL 与 LLM_API_KEY——AI 助理与运营系统均需要。
下载评估套件 在下载区选择 完整评估套件（Docker） — glb-suite-eval-1.0.0.zip。
解压并运行安装程序 解压到你打算运行套件的文件夹（不要只放在“下载”），进入 golivingbest-suite-eval-1.0.0，然后执行 install.bat。
按提示填写安装选项 数据库密码、LLM 地址、API 密钥与模型名（直接回车可使用默认值）。
容器就绪 — 打开应用 Web 界面 :5022、AI API :8010、运营 API :8000、Postgres :5433。之后可在你解压的套件文件夹中编辑 .env（与安装脚本同目录）更改 LLM 设置。
打开 glb_ai_web 并登录 在 Docker Desktop 中，双击 golivingbest_ai_web 的对外端口以启动 glb_ai_web。使用演示账号登录：用户 PK0003，密码 demo。

Windows 上成功安装 golivingbest_suite 后的 Docker Desktop — 安装成功后的 Docker Desktop — 可见 Postgres、glb_ops、glb_ai 与 Web 界面等容器。

REM 1) Install Docker on your local PC or server
REM    - Windows / Windows Server: Docker Desktop (or Engine)
REM    Start Docker Desktop, then check in Command Prompt or PowerShell:
C:\> docker info

REM 2) Prepare LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY
REM    Needed for the AI assistant and golivingbest operations system.

REM 3) Download the suite zip from this site (Downloads)
REM    Choose “Complete evaluation suite (Docker)”
REM    file: glb-suite-eval-1.0.0.zip
REM    Unzip into a folder where you want to run the suite
REM    (do not leave it only in Downloads)
REM    Example destination: C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
REM    Use File Explorer, 7-Zip, WinRAR, etc. to extract there.
C:\> cd C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0

REM 4) Run the Windows installer
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> install.bat

REM 5) Installer prompts (press Enter to accept defaults)
License: see LICENSE in this folder.
By continuing, you agree to those terms.
Press Enter to continue...
1. Database password for 'dgstar' [...]: dgstar
2. LLM_BASE_URL [...]: https://api.poe.com/v1
3. LLM_API_KEY (optional)...
4. LLM_MODEL_NAME [...]: gemini-3.1-flash-lite

REM 6) Containers start — open when ready
glb_ops API: http://localhost:8000/docs
golivingbest AI:      http://localhost:8010/docs
Web UI:        http://localhost:5022/
Postgres DB:   localhost:5433

REM 7) Later: change LLM provider / key / model
REM    Edit .env in the suite folder where you unzipped:
REM    e.g. C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0\.env
REM    (same folder as install.bat and docker-compose.yml)
C:\> cd C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> notepad .env
REM    set LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> docker compose up -d

glb_ops_client — Windows

流程命令

桌面客户端安装流程 Windows

先启动 glb_ops API 先安装并运行 golivingbest_suite（Docker），确保运营 API 可用——通常为 http://localhost:8000/。
下载客户端安装包 zip 在下载区选择 glb_ops Windows 桌面客户端 — glb_ops_client_installer.zip。
解压并运行安装程序 解压到你选择的文件夹（不要只放在“下载”），打开 glb_ops_client_installer，然后运行 glb_ops_client_installer.exe。
选择安装目录与后端地址 选择 Destination 文件夹。若本机已运行 Docker 套件，保持 http://localhost:8000/；否则填写另一台机器的 IP（例如 http://192.168.1.69:8000/）。点击 Install。
可选：编辑 DGStarAppSettings.json 在已安装的 Destination 文件夹中，可按需调整数据库名称／凭据与 apiservices.apibaseurl。
启动桌面客户端 在 Destination 文件夹中运行 DGStar.exe。
以管理员身份启动 Docker 并登录 打开 glb_ops_client 之前，请先通过以管理员身份运行启动 Docker 容器。然后以用户 PK0003、密码 demo 登录。

glb_ops_client 安装程序窗口 — 安装程序 — Destination 文件夹与 glb_ops 后端地址。

Windows 上运行中的 glb_ops_client — 安装完成后 — 运行 DGStar.exe 打开桌面客户端。

REM Prerequisite: glb_ops API already running (from golivingbest_suite above)

REM 1) Download glb_ops_client installer zip from this site (Downloads)
REM    Choose “glb_ops Windows desktop client”
REM    file: glb_ops_client_installer.zip

REM 2) Unzip to a folder where you want to keep the installer pack
REM    (do not leave it only in Downloads)
REM    Example: C:\glb_ops_client\
REM    Use File Explorer, 7-Zip, WinRAR, etc.
C:\> cd C:\glb_ops_client\glb_ops_client_installer

REM 3) Run the installer (double-click in Explorer, or:)
C:\glb_ops_client\glb_ops_client_installer> glb_ops_client_installer.exe

REM 4) In the installer window:
REM    - Choose the Destination folder for glb_ops_client
REM    - Edit the glb_ops backend URL
REM      Keep http://localhost:8000/ if Docker suite is on this PC
REM      Or use the other machine’s IP, e.g. http://192.168.1.69:8000/
REM    - Click Install

REM 5) Optional later: edit client settings (database + API)
REM    In the installed Destination folder, open DGStarAppSettings.json
C:\Program Files\glb_ops_client> notepad DGStarAppSettings.json

REM Example DGStarAppSettings.json:
{
  "DatabaseConnection": {
    "DatabaseName": "dgstar_demo",
    "Username": "dgstar",
    "Password": "dgstar"
  },
  "apiservices": {
    "apibaseurl": "http://localhost:8000/"
  }
}

REM 6) Start the desktop client from the install Destination folder
C:\Program Files\glb_ops_client> DGStar.exe

获取手机应用程序

QR 码 Android iPhone

扫描以在手机打开 PWA

扫描此 QR 码即可打开 glb_ops_mobile。可下载或打印图片，贴于柜台或仓库。在登录页使用演示账号登录：用户 PK0003，密码 demo；然后点“安装”即可添加到主屏幕。

打开 https://order.golivingbest.com

Android 安装流程 Android

打开入口 扫描“QR 码”分页，或在 Chrome 打开 https://order.golivingbest.com。
等待登录页 应会显示批发客户登录画面。使用演示账号登录：用户 PK0003，密码 demo。
点按“安装” 点按登录页上方的“安装”按钮。
确认安装 接受 Chrome 的安装提示，将应用程序添加到主屏幕。
从主屏幕启动 打开主屏幕图标。以已安装应用程序运行时，“安装”按钮会隐藏。

iPhone 安装流程 iPhone

以常用浏览器打开 扫描“QR 码”分页，或在 iPhone 的常用浏览器打开 https://order.golivingbest.com。在登录页使用演示账号登录：用户 PK0003，密码 demo。
打开分享 点按浏览器底部的菜单图标，再点按“分享”图标。
添加到主屏幕 如需请在分享菜单底部点按“更多”，然后点按“添加到主屏幕”。
确认点按“添加”，将图标放上主屏幕。
从主屏幕启动 打开主屏幕图标。若再次以浏览器打开网站，“安装”会显示简短的添加到主屏幕说明。