版本：7.0 (Unstable) 🚧🚀

AI Agent

SRS 提供了多种使用 AI 的方式：您可以在 Telegram 或 Discord 中与 SRS Robot 对话快速获取解答，也可以通过 OpenClaw、Claude Code、Codex 或 Kiro 在本地运行 AI，使用预配置的 SRS 知识库进行开发和调试。

SRS Robot

SRS 提供了基于 OpenClaw 构建的 AI 支持机器人，可在 Telegram 群组和 Discord 频道中使用。该机器人拥有涵盖 SRS 代码、文档和常见使用场景的深度知识库，并由最新的 AI 模型驱动。

您可以向 SRS 机器人咨询任何关于 SRS 的问题——如何使用、如何匹配使用场景、如何配置、如何排查问题，或其他任何疑问。机器人将基于最新的 SRS 知识库为您提供准确、及时的解答。

加入 SRS Telegram 群组：https://t.me/+RiynvKOxpQ42MGJl

加入 SRS Discord 频道：https://discord.gg/yZ4BnPmHAd

进入群组后，@ SRS Robot 并直接提问即可。

Claude Code

您可以在本地使用 Claude Code 与 SRS 代码库协作。SRS 内置了预配置的 .claude 目录，Claude Code 开箱即用，可以直接获取完整的项目上下文。

克隆 SRS 代码并启动 Claude Code：

git clone https://github.com/ossrs/srs.git
cd srs
claude

Claude Code 将自动加载 srs/.claude 中的配置，使其深度了解 SRS 代码库，您可以直接提问、调试问题、编写代码等。

Codex

您也可以在本地使用 Codex 与 SRS 代码库协作。SRS 内置了预配置的 .codex 目录，Codex 开箱即用。

克隆 SRS 代码并启动 Codex：

git clone https://github.com/ossrs/srs.git
cd srs
codex

Codex 将自动加载 srs/.codex 中的配置。

Kiro

您也可以在本地使用 Kiro 与 SRS 代码库协作。SRS 内置了预配置的 .kiro 目录，Kiro 开箱即用。

克隆 SRS 代码并启动 Kiro：

git clone https://github.com/ossrs/srs.git
cd srs
kiro-cli

Kiro 将自动加载 srs/.kiro 中的配置。

OpenClaw

您可以创建一个带有 SRS 知识库的本地 OpenClaw Agent。首先克隆 SRS 代码：

git clone https://github.com/ossrs/srs.git

有两种方式将 Agent 指向 SRS 知识库：

直接设置工作空间 — 创建 Agent 时，将工作空间路径设置为 srs/.openclaw。
软链接 — 使用默认工作空间创建 Agent，然后删除默认工作空间目录，并将其替换为指向 srs/.openclaw 的软链接：

ln -sf ~/git/srs/.openclaw ~/.openclaw/workspace

Agent 启动后，列出可用的 Skill 并触发它们以加载知识库。Skill 会告诉 AI 需要加载哪些文件，以及如何更高效地处理 SRS 代码库相关的工作。

Skills

在启动 OpenClaw、Claude Code、Codex 或 Kiro 并接入 SRS 代码库后，建议使用 Skill 以获得最佳效果。Skill 会为当前任务加载正确的知识库，并引导 AI 按照正确的工作流执行。

srs-support Skill 用于解答 SRS 项目相关的问题。它会根据您的问题自动加载相关知识库，让 AI 给出准确且有上下文的回答。

未来会持续添加更多 Skill。要查看当前可用的 Skill，直接问 AI 即可：

What skills can I use for SRS?

知识库

仅靠代码和文档，AI 无法真正理解和维护一个项目。项目背后有大量背景知识、设计思考、积累的经验、使用场景、社区沟通记录和调试工作流，这些内容只存在于人的脑海中，而不在任何文件里。SRS 知识库的目标，就是将这一切明确地记录下来。

知识库就是 OpenClaw 的 Memory——一系列文件，编码了 SRS 的背景、经验和上下文。它的构建方式是：让 AI 阅读代码和文档，再通过与 AI 对话将隐性知识挖掘出来并写成文件。随着时间推移，知识库将覆盖一切：不只是代码做了什么，还有为什么这样设计、如何思考问题、如何运营和维护这个项目。

知识库与代码共同构成 SRS 的唯一真理来源。知识库记录了代码无法表达的内容——背景、设计决策、使用场景、调试经验和社区知识。未来，传统文档将从知识库生成，并完全由 AI 维护。

在知识库之上，还有 Skill。Skill 是工作流，告诉 AI 如何处理特定任务，例如：

技术支持 — 解答用户问题，匹配使用场景
Issue 处理与修复 — 理解、复现和解决问题
功能开发 — 设计和实现新功能
项目维护 — 审查 Pull Request、管理发布、保持项目健康
调试 — 诊断和追踪代码库中的问题

每个 Skill 会加载知识库中相关的部分，并引导 AI 完成对应任务的正确工作流。这正是 AI 能够有效维护 SRS 的原因——不只是依靠原始智能，而是依托多年积累的结构化知识和工作流。