Artemis-Eapil/README_CN.md

<p align="center">
  <img src="./docs/assets/artemis-banner-cn.png?v=7" alt="ARTEMIS Banner" width="100%" />
</p>

<p align="center">
  <strong>让 AI 助手与测试套件像人一样直接操作真机。</strong>
</p>

<p align="center">
  <a href="./README.md">English</a> •
  <a href="./README_CN.md"><b>中文文档</b></a> •
  <a href="#workflow-showcase">全流程演示</a> •
  <a href="#quick-start">快速上手</a> •
  <a href="#mcp-setup">MCP 接入 IDE</a> •
  <a href="#benchmarks">基准评测</a> •
  <a href="https://discord.gg/wF2FN4WHGY">Discord 社区</a>
</p>

<p align="center">
  <a href="https://www.python.org/downloads/"><img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.12+-3776AB.svg?logo=python&logoColor=white" alt="Python 3.12+"></a>
  <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="License: Apache-2.0"></a>
  <a href="https://modelcontextprotocol.io/"><img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Native%20Server-8A2BE2.svg" alt="MCP Native"></a>
  <a href="https://developers.openai.com/api/docs/guides/responses"><img src="https://img.shields.io/badge/API-OpenAI%20Responses-4285F4.svg" alt="OpenAI Responses"></a>
  <a href="https://github.com/google-research/android_world"><img src="https://img.shields.io/badge/AndroidWorld-99%25%2B%20SOTA-success.svg" alt="AndroidWorld SOTA"></a>
</p>

<!-- 演示效果图 -->
<p align="center">
  <img src="./docs/assets/demo.gif" alt="Artemis 演示效果" width="100%" />
  <br>
  <em>实机演示：在 Google Maps 中设置驾车路线并计算总耗时，随后打开 YouTube 播放 Coldplay 的歌曲。</em>
</p>

## 核心亮点

* **跨 App 自动化**：根据自然语言指令，在 Android 上执行测试流程和日常任务。
* **多模态定位**：优先使用元素索引，对自绘界面提供坐标和视觉定位兜底。
* **IDE 内诊断**：通过 **MCP 协议**，让 **Antigravity、Claude Code、Windsurf** 操作测试设备，收集 **Logcat** 输出和截图。
* **Flash 执行**：使用观察、执行循环和异步历史摘要，单步通常约 **3–5 秒**。
* **Pro 探索**：单个动作执行前校验目标，被拦截的动作交回 Operator 处理。支持长时间探索和稳定性测试。
* **AndroidWorld 结果**：在 Google Research **AndroidWorld** 基准评测（100+ 多步任务）中取得 **99%+ 任务完成率**。

<a id="workflow-showcase"></a>
<a id="全流程演示"></a>
## Antigravity × ARTEMIS：全流程自主测试演示

**Antigravity** 通过 MCP 调用 **ARTEMIS**，将测试需求转为计划、真机操作和诊断报告：

<table width="100%">
  <tr>
    <td width="50%" align="center">
      <b>1. 输入测试提示词 (Task Dispatch)</b><br>
      <sub>在 Antigravity 中用自然语言描述测试需求与目标指标</sub><br><br>
      <img src="./docs/assets/workflow-1-prompt.png" width="100%" alt="步骤一：输入测试提示词" />
    </td>
    <td width="50%" align="center">
      <b>2. 生成测试方案 (Test Plan Generation)</b><br>
      <sub>自动拆解任务，生成详细测试步骤与架构图供确认</sub><br><br>
      <img src="./docs/assets/workflow-2-plan.png" width="100%" alt="步骤二：生成测试方案" />
    </td>
  </tr>
  <tr>
    <td width="50%" align="center">
      <b>3. 自主执行测试 (Autonomous Test Execution)</b><br>
      <sub>驱动真机操作、界面导航并实时分析性能指标</sub><br><br>
      <img src="./docs/assets/workflow-3-exec.png" width="100%" alt="步骤三：自主执行测试" />
    </td>
    <td width="50%" align="center">
      <b>4. 交付最终报告 (Comprehensive Final Report)</b><br>
      <sub>生成结构化测试报告，交付性能图表、结论与原始数据</sub><br><br>
      <img src="./docs/assets/workflow-4-report.png" width="100%" alt="步骤四：交付最终报告" />
    </td>
  </tr>
</table>

<a id="quick-start"></a>
<a id="快速上手"></a>
## 快速上手

确保电脑已连接 Android 实体机（已开启 **USB 调试**）或 Android 模拟器。一键启动脚本将会自动完成以下配置：
- **安装系统环境依赖**：自动检测并安装 ADB、scrcpy、FFmpeg 与 Python（`uv`）运行时及项目依赖。
- **全局挂载 MCP 服务与测试准则 (Rules)**：主动引导并自动将全局 MCP 服务与 **Artemis 移动端测试思维准则 (`rules.md`)** 挂载至你使用的 AI IDE（支持 **Antigravity**、**Cursor**、**Claude Code**、**Codex**、**Windsurf**、**VS Code**、**Cline/Roo**、**OpenClaw**）。

### macOS 与 Linux

```bash
# 1. 克隆代码仓库并进入目录
git clone https://github.com/google/artemis.git && cd artemis

# 2. 一键启动
./start.sh
```

### Windows PowerShell

```powershell
# 1. 克隆代码仓库并进入目录
git clone https://github.com/google/artemis.git
cd artemis

# 2. 一键启动
.\start.bat
```

> PowerShell 默认不会从当前目录查找可执行脚本，因此必须使用 `.\start.bat`，且命令末尾不要添加 `\`。如果使用传统命令提示符（CMD），则运行 `start.bat`。

首次启动会检测 uv：已有则复用，缺少则从 Astral 官方安装。随后检查项目 `.venv`，缺少时自动安装所需的 Python 3.12 并创建环境；已有且满足 Python 3.12+ 要求的环境直接复用。依赖与 `uv.lock` 一致时跳过安装，否则只同步缺失或变化的依赖，保留已有开发工具。安装失败会停止启动并显示原因，不会删除已有环境。

国内网络可直接双击 **`start-cn.bat`**，或在 PowerShell 中运行：

```powershell
.\start-cn.bat
# 仅安装 Python 环境，也支持镜像模式
.\start-cn.bat -SetupOnly
# 与上面的入口等价
.\start.bat -Mirror China
# 本次使用官方源
.\start.bat -Mirror Official
```

下载配置位于 `config/downloads.json`。将 `mode` 改成 `China` 后，普通 `start.bat` 也默认使用国内源；命令行 `-Mirror` 优先。`timeout_seconds` 控制下载超时（默认 180 秒，范围 10～3600 秒）。国内模式使用：

| 组件 | 下载来源 |
| --- | --- |
| uv 与 Python 依赖 | 清华 PyPI 镜像；uv 直接从 wheel 提取并校验 SHA256，无需预装 Python |
| Python 运行时 | 南京大学 python-build-standalone 镜像 |
| Node.js 与 npm 包 | npmmirror |
| ADB | 腾讯 Android SDK 镜像 |
| FFmpeg | `imageio-ffmpeg` Python 包附带的程序 |
| scrcpy | 默认仍使用 GitHub 官方发布，可用下述配置替换 |

镜像模式从 `uv.lock` 导出固定版本和哈希，再通过所选索引安装，避免锁文件中的官方直链绕过镜像；不会改写锁文件或升级已锁定版本。npm 使用本次启动进程的 registry 配置。所有设置仅影响当前启动进程，不修改用户全局 pip、uv、npm 或 nvm 配置。已有 `UV_DEFAULT_INDEX`（或 `UV_INDEX_URL`）、`UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR`、`npm_config_registry` 环境变量优先。

需要公司内网源或替换不可用镜像时，在 `config/downloads.json` 的 `overrides` 中填写对应 HTTPS 地址；空字符串表示使用所选模式的默认值。`python_index` 是以 `/simple` 结尾的索引，`python_download_mirror` 是 Python 发布目录，`node_mirror` 是包含版本子目录的 Node.js 下载根路径，`adb_url` 和 `scrcpy_url` 是可直接下载的 Windows ZIP 地址。scrcpy 暂无内置国内镜像，GitHub 不可达时请配置可信的 `scrcpy_url` 或预先安装 scrcpy。`uv_installer_url` 只用于没有设置 Python 镜像时的 PowerShell 安装器路径。镜像缺包或下载失败会显示错误；修正地址后重试即可，不会静默切换到官方源。

镜像说明参考：[清华 PyPI](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/)、[uv 下载镜像配置](https://docs.astral.sh/uv/reference/environment/#uv_python_install_mirror)。

也可先单独准备 Python 环境，不启动页面、不安装设备工具、不配置 MCP：

```powershell
.\start.bat -SetupOnly
# 环境准备好后正常启动
.\start.bat
# 可选：指定端口、不自动打开浏览器
.\start.bat -Port 8001 -NoOpen
```

源码压缩包不携带 `.venv`、`node_modules`、前端编译结果或 APK。解压到可写目录后运行 `start.bat`，首次完整启动会安装所需 Node.js/npm 并构建网页，需要联网；已有构建时跳过。`.env` 不存在时才从 `.env.example` 创建，已有配置不会覆盖。Android 辅助 APK 的源码位于 `packages/artemis-accessibility-helper`，需要该功能时按该目录的构建脚本生成。

重新打源码包可运行 `uv run --no-sync python scripts/package_source.py`，输出到 `artifacts/`；脚本会排除本地密钥、运行数据、缓存、依赖目录与编译产物，并检查 ZIP 完整性。

> **提示**：启动后将自动在默认浏览器中打开 Web 控制台（`http://localhost:8000`），提供设备连接向导、实时投屏、任务演练与状态回放面板。你也可以通过命令行直接运行：`uv run artemis run "打开系统设置，找到电池选项并告诉我当前电量" --profile flash`。

### 网页模型配置与功能开关

Web 控制台使用简体中文。在首页打开「系统设置与运行准备」，可以修改接口地址、模型名称、API Key、请求超时和重试次数。点击「测试连接」会使用当前表单发送一次真实的 Responses 请求；点击「保存配置」才会写入工作目录的 `.env`。密钥留空会保留现有值，网页不会读取或显示已有密钥。

所有模型调用统一使用 **OpenAI Responses API**，不再提供 Gemini、Anthropic 或 Chat Completions 调用路径。自定义网关必须实现 `/responses`，接口地址填写根地址（通常以 `/v1` 结尾）。例如：

```dotenv
OPENAI_API_KEY=你的密钥
OPENAI_BASE_URL=https://你的网关/v1
OPENAI_MODEL=mimo-v2.6-flash
OPENAI_TIMEOUT_SECONDS=120
OPENAI_MAX_RETRIES=0
```

「功能开关」提供视频分析与录屏、最终报告生成、Flash 步骤摘要压缩，可分别保存。设置对**新任务**生效，重启后保留。环境变量优先于 `.env`；在网页保存时会同时更新当前服务进程的配置，服务的启动环境若显式定义了同名变量，后续重启仍以启动环境为准。手动配置的节点模型或任务级选项优先于全局默认值。

视频分析通过抽取画面帧调用模型，因此需要支持图片输入的模型。`mimo-v2.6-flash` 已验证文本、图片、工具调用、流式输出及结构化函数调用；对于不支持 `json_schema` 的网关，结构化结果使用 Responses 函数调用并在本地校验。音频输入是否可用取决于端点能力，拒绝音频时视频分析会尝试仅分析画面。

视频分段时长、分析超时、检查点超时等配置及单位见 [`.env.example`](.env.example)。可选 Cloud Vision OCR 独立于模型调用，未配置 OCR 密钥也可运行。

<a id="mcp-setup"></a>
<a id="mcp"></a>
<details>
<summary><b>Codex / Antigravity / Claude Code / Windsurf MCP 配置（点击展开）</b></summary>

<br>

ARTEMIS 内置原生 **Model Context Protocol (MCP)** 服务。只需将以下配置加入你的 IDE 配置文件中，即可在编写代码时直接驱动真机：

### 1. 一键自动安装到 IDE（推荐）

运行 `./start.sh`（macOS/Linux）或 `.\start.bat`（Windows PowerShell）启动脚本时，会主动询问是否自动挂载全局 MCP 与测试行为准则（支持跳过并在之后随时手动执行以下命令挂载）：

```bash
# 一键安装全局 MCP 服务与 Rules 到 Antigravity / Jetski：
uv run artemis mcp --install antigravity

# 或一键安装到所有支持的 AI IDE（包括 Codex）：
uv run artemis mcp --install all
```

> **提示**：你也可以在首次运行 `uv run artemis init` 配置向导时，交互式完成 IDE 的 MCP 自动挂载。
> **进阶提示**：如果希望在任意目录下都不需要加 `uv run` 就能全局直接使用 `artemis` 命令，可在项目根目录下执行一次 `uv tool install -e .`。

### 2. 手动配置（可选）

如果你习惯手动复制配置，可运行 `uv run artemis mcp --generate-config <client>`（例如 `codex` 或 `antigravity`）获取对应的 TOML 或 JSON 配置。请将 `command` 填写为项目下 `.venv` 虚拟环境中的 Python 绝对路径，并将 `/path/to/artemis` 替换为项目实际路径：

* **Codex** (`~/.codex/config.toml`)：
```toml
[mcp_servers.artemis]
command = "/path/to/artemis/.venv/bin/python"
args = ["-m", "mcp_server"]
cwd = "/path/to/artemis"

[mcp_servers.artemis.env]
PYTHONUNBUFFERED = "1"
PYTHONPATH = "/path/to/artemis"
```

* **Antigravity** (`~/.gemini/jetski/mcp_config.json`)：
```json
{
  "mcpServers": {
    "artemis": {
      "command": "/path/to/artemis/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/artemis",
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      },
      "tools": {
        "mobile_run_task": { "eager": true },
        "mobile_manage_task": { "eager": true },
        "mobile_get_device_state": { "eager": true },
        "mobile_inspect_trace": { "eager": true },
        "mobile_diagnose": { "eager": true }
      }
    }
  }
}
```

* **Claude Desktop** (`claude_desktop_config.json`)：
```json
{
  "mcpServers": {
    "artemis": {
      "command": "/path/to/artemis/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/artemis"
    }
  }
}
```

### 3. 挂载智能体行为规范 Rules（强烈推荐）

为使 AI 编程助手具备资深移动端测试工程师的严谨思维，避免凭空臆测 UI 交互，我们提供了专属的测试思维行为规范文件 [`mcp_server/rules.md`](./mcp_server/rules.md)（涵盖**可运行代码原则与真机探索**、**Flash 与 Pro 任务路由策略**、**延迟与时间补偿机制**以及**“动态优先、坐标兜底”定位模式**）。

你可以将 [`mcp_server/rules.md`](./mcp_server/rules.md) 挂载或复制到你的 AI IDE 规则配置中：
* **Antigravity**：将 `rules.md` 内容添加至工作区规则（Workspace Rules）或全局规则设置中。
* **Claude Code**：运行 `artemis mcp --install claude` 自动安装规则至 `~/.claude/rules/artemis.md`（只安装到单一位置——Claude Code 会同时加载 `~/.claude/CLAUDE.md` 与 `~/.claude/rules/*.md`，重复安装会浪费上下文）。
* **Cursor**：将内容复制到 `.cursorrules` 文件或在 `.cursor/rules/artemis.mdc` 中创建新规则。
* **Codex**：将内容添加至 `~/.codex/AGENTS.md`（或当前生效的 `AGENTS.override.md`）。
* **Windsurf / OpenClaw**：将内容添加到工作区规则或全局 System Prompt 中。

> 更多规范设计细节与 MCP 架构说明，请参阅 [MCP Server 文档](./mcp_server/README.md)。

### 4. 在 IDE 中体验真机协同
在 Codex / Antigravity / Claude Code 对话框中直接输入：
> *"请帮我把刚刚修改的代码编译成 APK 并安装到手机上，打开登录页面输入测试账号，验证登录后是否有异常弹窗，并把最终页面截图回传。"*

</details>

<a id="python-sdk"></a>
<details>
<summary><b>Python SDK 集成（点击展开）</b></summary>

<br>

开发电脑只需安装零运行时依赖的薄客户端；ADB、Agent、模型与图像处理全部留在设备主机：

```powershell
uv add "artemis-client @ git+https://github.com/google/artemis.git#subdirectory=packages/artemis-client"
```

```python
import asyncio
from artemis_client import ArtemisClient


async def main():
    client = ArtemisClient(
        "http://artemis-host:8000",
        device_serial="emulator-5554",  # 可选：指定目标设备序列号（不传则自动选择空闲设备）
        default_profile="flash",  # "flash" 极速校验 或 "pro" 深度推理自愈
    )

    result = await client.run(
        "打开系统设置，进入『电池』页面，验证是否正常显示电量百分比，确认页面无异常报错弹窗。",
    )

    assert result.succeeded, f"测试执行失败: {result.error or result.status}"
    print(f"✅ 测试通过！设备: {result.device_serial} | Trace ID: {result.trace_id}")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

</details>

## 使用方式

<p align="center">
  <img src="./docs/assets/artemis-ui-showcase.png" alt="Artemis 可视化控制台" width="100%" />
  <br />
  <sub><b>控制台功能概览</b>：<b>① 视图切换</b>（主页与工作区） · <b>② 运行模式与回放</b>（Flash/Pro 状态与视频回放） · <b>③ 实时感知推理流</b>（动作感知、目标坐标与结构化总结） · <b>④ 提示词输入坞 (Prompt Dock)</b>（自然语言下发） · <b>⑤ 任务队列看板</b>（生命周期与历史回溯）</sub>
</p>

* **Web 可视化测试控制台 (`uv run artemis ui`)**：集成设备实时投屏与交互面板，支持通过自然语言下发测试用例，实时观测推理步骤、操作轨迹、截图留存与异常状态回放；支持在任意终端使用 `uv run artemis restart`、`uv run artemis stop`、`uv run artemis status` 一键重启、关停或查看服务状态；
* **原生 MCP 协议 (IDE 协同)**：作为标准 MCP 服务器接入 **Antigravity、Claude Code、Windsurf** 等开发环境，在 IDE 中直接驱动真机完成自动化测试与 Bug 复现验证；
* **开发者命令行 CLI (`uv run artemis run`)**：支持通过终端直接执行自动化测试用例、探索性稳定性巡检或 AndroidWorld 基准评测，提供高保真结构化终端输出；
* **Python SDK**：作为标准 Python 库集成至现有自动化测试框架（如 pytest）或 CI/CD 流水线，提供基于 Pydantic 的强类型结构化结果与断言支持。

<a id="on-device-helper"></a>
## ARTEMIS 会在手机上安装什么

首次在某台设备上执行任务时，ARTEMIS 会安装 **Artemis Accessibility Helper**：一个用于读取屏幕布局的小型无障碍服务，
不占用 UiAutomation 连接。使用 UiAutomation 的工具需要启用 `FLAG_DONT_SUPPRESS_ACCESSIBILITY_SERVICES`，否则可能使该服务暂停运行。
手机上会出现一条折叠的"Artemis test helper is running"通知，以及"设置 > 无障碍"里的一个新条目，都是它。
它只监听手机本机回环地址，不向外发送任何数据。

* 预先安装（避免首个任务多等约 3 秒）：`uv run artemis helper install`
* 查看状态：`uv run artemis helper status` / `uv run artemis doctor`
* 随时移除：`uv run artemis helper uninstall`
* 改用 UIAutomator2：在 `.env` 中设置 `ARTEMIS_HIERARCHY_BACKEND=uiautomator`
* 禁止自动安装：在 `.env` 中设置 `ARTEMIS_HELPER_AUTO_INSTALL=false`

任务中途 helper 失效时，ARTEMIS 会回退到 UIAutomator2，并在任务时间线、`mobile_manage_task` 状态和最终报告里明确说明。

<a id="benchmarks"></a>
<a id="基准评测"></a>
## 基准评测：AndroidWorld (SOTA 99%+)

Artemis 在 Google Research 发布的 [AndroidWorld](https://github.com/google-research/android_world) 基准评测中取得 **99%+ 任务完成率**。该评测涵盖 20+ 款应用与 100+ 项多步任务。

<p align="center">
  <img src="./docs/assets/androidworld_leaderboard.png?v=2" alt="AndroidWorld 评测基准对比" width="100%" />
</p>

## ARTEMIS 是如何建构的

* **执行前校验与动作序列**：Pro 在下发单个动作前，通过实时 UI 树和像素校验目标。快速动作序列用于处理瞬态控件，无需等待下一轮模型响应。
* **元素定位**：结合无障碍树、OCR 和视觉模型，支持 Canvas、Compose、Flutter 等自绘界面。
* **共享历史压缩**：Flash 和 Pro 将较早的截图替换为视觉摘要，并把已完成步骤压缩为可检索的历史分块。上下文阈值决定何时替换原始记录。

<p align="center">
  <img src="./docs/assets/artemis_architecture_diagram.png" alt="ARTEMIS 架构系统示意图" width="100%" />
</p>

## 运行模式：Flash vs. Pro

ARTEMIS 提供两种运行模式以适应不同的自动化需求：

* **Flash 模式 (`--profile flash`)**：使用历史压缩的响应式循环（单步约 3–5 秒）：单个模型观察实时屏幕、思考、执行，不经过图编排，适合常规确定性 UI 操作。默认不限步数（`agent.flash.max_turns`，0 表示不限），因为历史是被压缩而不是被截断：Flash 与 Pro 共用同一套会话记录账本（相对测试时间 `T+mm:ss`、截图折叠为视觉摘要、更早的步骤分块归档并可通过 `search_history` / `replay_steps` 按需召回），并可调用 `video_analyzer` 分析整段会话录屏；对自动消失的控制栏、toast 等瞬态控件，用 `click_sequence` 把多次点击串成一个原子序列。*局限性*：没有任务计划与笔记、没有执行前安全网、没有检查点校验与最终报告、不能执行 ADB 命令。
* **Pro 模式 (`--profile pro`)**：包含计划和校验的执行流程（单步约 15–40 秒），由多智能体图编排：**Planner** 维护一份带里程碑和 `verify` / `assert` 检查项的 Markdown 任务计划；**Operator** 按计划执行，拥有全套工具（Explorer 元素定位，其 `flash` / `pro` / `ultra` 三档感知深度是按运行模式设置的用户配置——`config/artemis.jsonc` 里的 `pro.explorer.mode` / `flash.explorer_mode` 或 `--explorer-pro-mode`——智能体自身不会选择档位；笔记、历史召回、视频分析、ADB 诊断）。单个动作执行前都经过 **Safety Net** 校验（XML 优先、像素兜底），而一轮里的多个动作则作为**快速动作序列 (fast-action burst)** 连发，赶在瞬态控件消失前完成操作。动作被拦截或失败时会打开一条**执行事故 (execution incident)**，持续留在 Operator 的上下文里直到后续动作执行成功，恢复由 Operator 自己完成，不再有独立的修复智能体。只读的 **Checker** 校验计划中的检查点，并在退出前对照原始目标做终审（`--verification-level`：`off` / `final`（默认）/ `checkpoints` / `strict`），计划里程碑的改动会得到建议式复核。支持 100+ 步的长程复杂业务流、`[Loop:continuous]` 持续监控以及可选的书面报告。

## 路线图

- [ ] **Android Studio 深度集成**：推出官方 IDE 插件与协同工作流，支持在 Android Studio 内直接进行自动化测试、设备交互与断点调试。
- [ ] **iOS 跨平台支持**：将视觉感知与自动化执行引擎拓展至 iOS 真机与模拟器。
- [ ] **端侧轻量化模型**：支持离线运行的轻量级 Edge VLM，实现低延迟与隐私安全的本地自动化。
- [ ] **实时语音双工交互**：支持自然语音下发任务与实时打断（Barge-in）控制。

## 社区与贡献

欢迎通过以下方式参与项目建设：
* **Star 本项目**以关注最新进展与更新
* 加入 [Discord 社区](https://discord.gg/wF2FN4WHGY) 参与技术探讨与功能建议
* 提交 [Issue](https://github.com/google/artemis/issues) 反馈 Bug，欢迎发起 [Pull Request](https://github.com/google/artemis/pulls) 贡献代码

## 开源许可证

本项目基于 [Apache License 2.0](LICENSE) 协议开源。

本项目包含由 [Minitap, Inc.](https://github.com/minitap-ai/mobile-use) 开发的源代码。