Общая информация о проекте

Название проекта

DocuWeave

Краткое описание

DocuWeave — это современное веб-приложение для работы с документами, использующее RAG (Retrieval-Augmented Generation) и интеллектуальных агентов на основе LangGraph. Позволяет пользователям загружать, анализировать и взаимодействовать с документами через естественный язык. Проект предоставляет интерактивный чат-интерфейс, систему векторного поиска на базе ChromaDB и интеграцию с локальными LLM-моделями через Ollama. Архитектура включает модульную RAG-систему, агентную систему с инструментами и полный API-интерфейс для управления проектами, документами и чат-сессиями.

Глоссарий

Название	Описание
Документ	Файл, загруженный пользователем для анализа (PDF, DOCX, TXT и др.). Содержит текст, метаданные и статус обработки.
Проект	Контейнер для документов, чатов и настроек. Пользователь может создавать несколько проектов для организации работы.
Чат-сессия	Диалог между пользователем и AI-агентом. Содержит историю сообщений и связана с проектом.
Агент	Интеллектуальный помощник, способный анализировать документы, отвечать на вопросы и выполнять задачи с помощью инструментов.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	Технология, сочетающая семантический поиск по документам с генерацией ответов на основе найденного контекста.
Инструмент агента	Функция, которую может использовать агент для выполнения специфических задач (поиск, суммаризация, анализ и т.д.).
Векторный поиск	Поиск документов по смыслу, а не по ключевым словам, с использованием эмбеддингов и векторной базы данных.
Эмбеддинг	Векторное представление текста, позволяющее сравнивать и искать схожие по смыслу фрагменты.
Чанкирование	Процесс разбиения документа на небольшие фрагменты (чанки) для более эффективного поиска и анализа.
Проектные настройки	Конфигурация, определяющая поведение RAG-системы и агента в рамках проекта (модели, температура, размер чанков и т.д.).

2. Зависимости и технологический стек

Используемые языки программирования

Python (3.12+)
TypeScript

Используемые библиотеки и фреймворки

Веб-фреймворки

FastAPI (0.136.0) — современный фреймворк для создания API на Python
React (19.2.5) — библиотека для построения пользовательских интерфейсов

ORM и базы данных

SQLAlchemy (2.0.49) — ORM для работы с PostgreSQL
asyncpg (0.31.0) — асинхронный драйвер PostgreSQL
ChromaDB (1.5.8) — векторная база данных для хранения эмбеддингов

Машинное обучение и LLM

LangChain (1.2.15) — фреймворк для построения приложений с LLM
LangGraph (1.1.9) — фреймворк для создания графов агентов
Ollama (0.6.1) — клиент для взаимодействия с локальными LLM-моделями
langchain-text-splitters (1.1.2) — инструменты для разбиения текста на чанки

Валидация и сериализация

Pydantic (2.13.3) — валидация данных и сериализация
Pydantic[email] — расширение Pydantic с поддержкой email-валидации

Обработка документов

pypdf (6.10.2) — извлечение текста из PDF
docx2txt (0.9) — извлечение текста из DOCX
unstructured (0.22.26) — универсальный парсер документов

Аутентификация

python-jose (3.5.0) — работа с JWT-токенами
bcrypt — хеширование паролей

Утилиты и вспомогательные библиотеки

alembic (1.18.4) — миграции базы данных
python-multipart (0.0.27) — обработка multipart-форм (загрузка файлов)
httpx (0.28.1) — асинхронный HTTP-клиент
uv (современный менеджер пакетов Python)

Фронтенд-библиотеки

Tailwind CSS — utility-first CSS-фреймворк
Vite — сборщик и сервер разработки
React Router DOM — маршрутизация
React Query — управление серверным состоянием
Zustand — управление клиентским состоянием
Axios — HTTP-клиент
Lucide React — иконки
Framer Motion — анимации
React Hot Toast — уведомления

Используемые прочие технологии

Базы данных: PostgreSQL (15-alpine) — реляционная база данных для хранения метаданных
Векторные базы данных: ChromaDB — для хранения и поиска эмбеддингов документов
LLM-сервисы: Ollama — для запуска и управления локальными LLM-моделями (qwen2.5:7b, nomic-embed-text)
Контейнеризация: Docker и Docker Compose — для оркестрации сервисов
Системы сборки: Vite (фронтенд), uv (бэкенд)
CI/CD: Не указано в проекте
Внешние API: Ollama API (локальный), ChromaDB API (локальный)
Средства мониторинга: Логирование через Python logging, health checks в Docker Compose
Системы кэширования: Не используется явно, но ChromaDB кэширует эмбеддинги
Очереди сообщений: Не используется
CDN: Не используется

3. Архитектура

Физическая структура директорий

/tmp/tmp80cxrx7m/DocuWeave-master
├── backend
│   ├── alembic                 # Миграции базы данных
│   ├── scripts                 # Скрипты инициализации
│   ├── src
│   │   ├── api                 # Эндпоинты API
│   │   ├── infrastructure      # Инфраструктурный слой (модели, БД, конфигурация)
│   │   ├── prompts             # Промпты для LLM
│   │   ├── services            # Бизнес-логика (сервисы, репозитории)
│   │   └── lifespan.py         # Жизненный цикл приложения
│   ├── Dockerfile              # Docker-образ бэкенда
│   └── pyproject.toml          # Зависимости и конфигурация
├── frontend
│   ├── public                  # Публичные статические файлы
│   ├── src
│   │   ├── components          # UI-компоненты
│   │   ├── hooks               # Кастомные React-хуки
│   │   ├── layouts             # Макеты страниц
│   │   ├── pages               # Страницы приложения
│   │   ├── services            # Сервисы API
│   │   ├── types               # TypeScript-типы
│   │   └── App.tsx             # Точка входа
│   ├── Dockerfile              # Docker-образ фронтенда
│   └── package.json            # Зависимости фронтенда
├── docker-compose.yml          # Оркестрация сервисов
└── .env.example                # Шаблон переменных окружения

Логическая архитектура

Архитектура проекта представляет собой модульный монолит с элементами чистой архитектуры и event-driven подхода. Основные слои:

Presentation: FastAPI роутеры и React-компоненты
Application: Сервисы, orchestrators, графы агентов
Domain: Сущности (User, Project, Document), бизнес-правила
Infrastructure: Репозитории, базы данных, внешние API

Используются следующие паттерны:

Repository Pattern — абстракция доступа к данным
Dependency Injection — внедрение зависимостей через FastAPI Depends
Factory Pattern — создание компонентов RAG-системы
State Pattern — управление состоянием агента через LangGraph
Strategy Pattern — выбор инструментов агента

graph TD
    subgraph Presentation
        Router[FastAPI Router]
        Frontend[React Frontend]
    end
    subgraph Application
        AgentOrchestrator[AgentOrchestrator]
        RAGOrchestrator[RAGOrchestrator]
        UoW[UnitOfWork]
    end
    subgraph Domain
        Entity[Domain Entities]
        RepoInterface[Repository Interface]
    end
    subgraph Infrastructure
        SQLRepo[SQLAlchemy Repository]
        Chroma[ChromaDB Client]
        Ollama[Ollama Client]
        GoogleAPI[Google Calendar Client]
    end
    Router --> AgentOrchestrator
    Router --> RAGOrchestrator
    AgentOrchestrator --> UoW
    AgentOrchestrator --> RepoInterface
    RAGOrchestrator --> Chroma
    RAGOrchestrator --> Ollama
    SQLRepo -- implements --> RepoInterface
    Frontend --> Router

Диаграмма верхнеуровневой архитектуры

graph LR
    Client[Клиент] -->|HTTP| Nginx[Nginx :80]
    Nginx -->|HTTP| Frontend[React Frontend :5173]
    Frontend -->|HTTP| Backend[FastAPI :8000]
    Backend -->|TCP| PostgreSQL[(PostgreSQL)]
    Backend -->|HTTP| ChromaDB[(ChromaDB :8000)]
    Backend -->|HTTP| Ollama[(Ollama :11434)]
    Backend -->|SMTP| SMTP[SMTP server]
    Backend -->|HTTP| ExternalAPI[External APIs]
    Worker[Background Worker] -->|Process| Documents[Document Processing]
    Documents --> Backend
    Documents --> ChromaDB
    Documents --> Ollama

Диаграмма внутренних компонентов

graph TD
    subgraph Backend
        API[API Layer]
        Services[Application Services]
        Repositories[Repositories]
        Models[Domain Models]
        Infrastructure[Infrastructure]
    end
    
    API --> Services
    Services --> Repositories
    Repositories --> Models
    Services --> Infrastructure
    
    API --> AuthEndpoints[auth.endpoints]
    API --> DocumentEndpoints[document.endpoints]
    API --> ChatEndpoints[chat.endpoints]
    API --> AgentEndpoints[agent.endpoints]
    API --> ProjectEndpoints[project.endpoints]
    
    Services --> AgentOrchestrator[AgentOrchestrator]
    Services --> RAGOrchestrator[RAGOrchestrator]
    Services --> ChatService[ChatSessionService]
    Services --> DocumentService[DocumentService]
    Services --> ProjectService[ProjectService]
    Services --> UserService[UserService]
    
    Repositories --> SQLRepository[SQLAlchemyRepository]
    
    Infrastructure --> Database[Database]
    Infrastructure --> OllamaClient[OllamaClient]
    Infrastructure --> ChromaClient[ChromaClient]
    Infrastructure --> LLMService[LLMService]
    Infrastructure --> DocumentProcessor[DocumentProcessor]
    
    AgentOrchestrator --> AgentGraph[AgentGraph]
    AgentOrchestrator --> AgentTools[AgentTools]
    RAGOrchestrator --> RAGIndexer[RAGIndexer]
    RAGOrchestrator --> RAGRetriever[RAGRetriever]
    RAGOrchestrator --> RAGGenerator[RAGGenerator]

Диаграммы последовательности

Обработка запроса к агенту

sequenceDiagram
    participant Client
    participant API
    participant AgentOrchestrator
    participant AgentGraph
    participant RAGRetriever
    participant LLMService
    Client->>API: POST /agent/query
    API->>AgentOrchestrator: process_query()
    AgentOrchestrator->>AgentGraph: run()
    AgentGraph->>AgentGraph: classify_query()
    AgentGraph->>RAGRetriever: retrieve()
    RAGRetriever->>ChromaDB: Поиск по эмбеддингам
    ChromaDB-->>RAGRetriever: Контекст
    RAGRetriever-->>AgentGraph: Контекст
    AgentGraph->>LLMService: generate()
    LLMService->>Ollama: Генерация ответа
    Ollama-->>LLMService: Ответ
    LLMService-->>AgentGraph: Ответ
    AgentGraph-->>AgentOrchestrator: Результат
    AgentOrchestrator-->>API: Результат
    API-->>Client: 200 OK

Загрузка документа

sequenceDiagram
    participant Client
    participant API
    participant DocumentService
    participant DocumentRepository
    participant RAGIndexer
    participant ChromaDB
    Client->>API: POST /documents/upload
    API->>DocumentService: upload_document()
    DocumentService->>DocumentRepository: create()
    DocumentRepository->>PostgreSQL: INSERT
    PostgreSQL-->>DocumentRepository: ID
    DocumentRepository-->>DocumentService: Document
    DocumentService->>BackgroundTask: _index_document_safe()
    BackgroundTask->>RAGIndexer: index_document()
    RAGIndexer->>DocumentProcessor: load_and_split()
    DocumentProcessor->>PyPDFLoader: Загрузка PDF
    PyPDFLoader-->>DocumentProcessor: Текст
    DocumentProcessor-->>RAGIndexer: Чанки
    RAGIndexer->>Ollama: embed()
    Ollama-->>RAGIndexer: Эмбеддинги
    RAGIndexer->>ChromaDB: add_documents()
    ChromaDB-->>RAGIndexer: Успех
    RAGIndexer->>DocumentRepository: update()
    DocumentRepository->>PostgreSQL: UPDATE
    PostgreSQL-->>DocumentRepository: Успех

Потоковый чат

sequenceDiagram
    participant Client
    participant API
    participant RAGOrchestrator
    participant RAGRetriever
    participant RAGGenerator
    Client->>API: GET /chat/{id}/messages/stream
    API->>RAGOrchestrator: rag_pipeline_stream()
    RAGOrchestrator->>RAGRetriever: retrieve()
    RAGRetriever->>ChromaDB: Поиск
    ChromaDB-->>RAGRetriever: Контекст
    RAGRetriever-->>RAGOrchestrator: Контекст
    RAGOrchestrator->>RAGGenerator: generate_response_stream()
    RAGGenerator->>Ollama: stream chat
    Ollama-->>RAGGenerator: Токены
    RAGGenerator-->>RAGOrchestrator: Токены
    RAGOrchestrator-->>API: SSE события
    API-->>Client: text/event-stream

Схема базы данных

erDiagram
    users {
        string id PK
        string email
        string username
        string hashed_password
        datetime created_at
        datetime updated_at
        boolean is_active
        boolean is_superuser
    }
    projects {
        string id PK
        string user_id FK
        string name
        string description
        datetime created_at
        datetime updated_at
        jsonb settings
    }
    documents {
        string id PK
        string project_id FK
        string filename
        string file_path
        int file_size
        string file_type
        string mime_type
        string status
        string content_hash
        string error_message
        int chunk_count
        jsonb metadata_
        boolean is_deleted
        string collection_name
        datetime deleted_at
        datetime created_at
        datetime updated_at
        datetime processed_at
    }
    sessions {
        string id PK
        string project_id FK
        string user_id FK
        string title
        datetime created_at
        datetime updated_at
    }
    messages {
        string id PK
        string session_id FK
        string role
        string content
        jsonb metadata_
        datetime created_at
        datetime updated_at
    }
    traces {
        string id PK
        string session_id FK
        string step_name
        jsonb input
        jsonb output
        jsonb state_snapshot
        datetime created_at
        datetime updated_at
    }
    project_settings_history {
        string id PK
        string project_id FK
        string user_id FK
        jsonb old_settings
        jsonb new_settings
        jsonb changed_fields
        datetime created_at
    }
    users ||--o{ projects : owns
    projects ||--o{ documents : contains
    projects ||--o{ sessions : contains
    projects ||--o{ project_settings_history : has
    sessions ||--o{ messages : contains
    sessions ||--o{ traces : contains
    users ||--o{ sessions : owns
    users ||--o{ project_settings_history : modified_by

4. Основные обработчики в системе

CLI-утилиты (консольные команды)

Команда	Назначение
`uvicorn src.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload`	Запуск FastAPI-сервера в режиме разработки с авто-перезагрузкой
`alembic upgrade head`	Применение всех миграций базы данных
`alembic revision --autogenerate -m "описание"`	Создание новой миграции на основе изменений в моделях
`docker-compose up -d`	Запуск всех сервисов проекта в фоновом режиме
`./scripts/make-migration.sh "описание"`	Создание миграции Alembic через Docker
`docker-compose run --rm migrations alembic downgrade -1`	Откат последней миграции базы данных

API-эндпоинты (HTTP)

Метод и полный путь	Назначение	Схемы
POST /auth/register	Регистрация нового пользователя	UserRegister, TokenWithUser
POST /auth/login	Аутентификация и получение JWT токена	UserLogin, TokenWithUser
GET /auth/me	Получение информации о текущем пользователе	UserResponse
POST /projects	Создание нового проекта	ProjectCreate, ProjectResponse
GET /projects	Получение списка проектов пользователя	ProjectResponse[]
PATCH /projects/{project_id}	Обновление проекта	ProjectUpdate, ProjectResponse
DELETE /projects/{project_id}	Удаление проекта	-
GET /projects/{project_id}/settings	Получение настроек проекта	ProjectSettings
PATCH /projects/{project_id}/settings	Обновление настроек проекта	ProjectSettingsUpdate, ProjectSettings
GET /projects/{project_id}/settings/history	Получение истории изменений настроек	HistoryPagination
POST /projects/{project_id}/documents/upload	Загрузка документа в проект	DocumentUploadResponse
GET /projects/{project_id}/documents	Получение списка документов проекта	DocumentListResponse[]
GET /projects/{project_id}/documents/{document_id}	Получение метаданных документа	DocumentResponse
DELETE /projects/{project_id}/documents/{document_id}	Удаление документа	-
POST /projects/{project_id}/chat-sessions	Создание новой чат-сессии	ChatSessionCreate, ChatSessionResponse
GET /projects/{project_id}/chat-sessions	Получение списка чат-сессий	ChatSessionResponse[]
GET /projects/{project_id}/chat-sessions/{chat_id}	Получение информации о чат-сессии	ChatSessionResponse
PATCH /projects/{project_id}/chat-sessions/{chat_id}	Обновление чат-сессии	ChatSessionUpdate, ChatSessionResponse
DELETE /projects/{project_id}/chat-sessions/{chat_id}	Удаление чат-сессии	-
POST /projects/{project_id}/chat-sessions/{chat_id}/messages	Отправка сообщения в чат	MessageCreate, MessageResponse
GET /projects/{project_id}/chat-sessions/{chat_id}/messages	Получение истории сообщений	MessageResponse[]
GET /projects/{project_id}/chat-sessions/{chat_id}/messages/stream	Потоковое получение ответа от агента	-
POST /agent/query	Обработка запроса через интеллектуального агента	AgentQueryRequest, AgentResponse
POST /agent/query/rag-fallback	Обработка с fallback на RAG	AgentQueryRequest, AgentResponse
POST /agent/analyze-document	Анализ документа инструментами агента	DocumentAnalysisRequest, DocumentAnalysisResponse
POST /agent/batch-process	Пакетная обработка запросов	BatchQueryRequest, BatchQueryResponse
GET /agent/info	Получение информации о конфигурации агента	AgentInfoResponse
GET /agent/health	Проверка здоровья агента	-

Слушатели событий из очередей / брокеров сообщений

Проект не использует брокеры сообщений (Kafka, RabbitMQ, Redis Streams и т.д.). Вместо этого используется механизм фоновых задач через BackgroundTasks в FastAPI для асинхронной обработки документов.

Отложенные и фоновые задачи (с cron, Celery, ARQ, RQ, APScheduler, Hangfire, и т.д.)

Имя задачи	Назначение	Тип
_index_document_safe	Асинхронная индексация загруженного документа в векторную базу данных	Фоновая задача (BackgroundTask)
retry_indexing	Повторная попытка индексации документа, завершившегося с ошибкой	Фоновая задача (BackgroundTask)
delete_document	Асинхронное удаление документа из системы (файл, индекс, БД)	Фоновая задача (BackgroundTask)
batch_process_queries	Пакетная обработка нескольких запросов к агенту	Периодическая (вызывается по запросу)

5. Конфигурация

Проект использует систему конфигурации на основе переменных окружения и Pydantic Settings. Основные аспекты:

Источники конфигурации:

Файл .env в корне проекта (указывается в docker-compose.yml)
Переменные окружения системы
Значения по умолчанию в коде

Основные переменные окружения:

POSTGRES_DB, POSTGRES_USER, POSTGRES_PASSWORD — параметры подключения к PostgreSQL
DATABASE_URL — полный URL для подключения к БД (формируется из предыдущих)
OLLAMA_HOST — адрес сервера Ollama (по умолчанию http://ollama:11434)
OLLAMA_EMBEDDING_MODEL — модель для генерации эмбеддингов (по умолчанию nomic-embed-text)
OLLAMA_LLM_MODEL — модель для генерации текста (по умолчанию qwen2.5:7b)
CHROMA_HOST, CHROMA_PORT — параметры подключения к ChromaDB
JWT_SECRET_KEY — секретный ключ для подписи JWT-токенов
JWT_ALGORITHM — алгоритм шифрования JWT (по умолчанию HS256)
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES — время жизни access-токена в минутах
LOG_LEVEL — уровень логирования (по умолчанию INFO)

Механизм загрузки: Конфигурация загружается через pydantic-settings в src/infrastructure/core/config.py. Используется декоратор @lru_cache для кэширования настроек. Файл .env ищется в корне проекта.

Валидация: Все переменные проходят валидацию через Pydantic. Например, проверяется наличие DATABASE_URL, корректность формата email при регистрации. При ошибках валидации выбрасываются исключения.

Поддержка окружений: Проект поддерживает разные окружения через переменную ENVIRONMENT (development, staging, production). В production-режиме ChromaDB использует локальное хранилище, в development — подключение по HTTP.

Расположение:

Основные настройки: backend/src/infrastructure/core/config.py
Шаблон переменных: .env.example
Конфигурация логирования: backend/src/infrastructure/core/logging_settings.py

6. Мониторинг

Проект реализует базовую систему мониторинга, включающую логирование, метрики и трейсинг.

Логирование:

Используется стандартная библиотека logging Python
Настройки в backend/src/infrastructure/core/logging_settings.py
Поддержка нескольких уровней: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
Формат: %(asctime)s | %(name)s | %(levelname)-8s | %(message)s
Вывод: в stdout (для Docker) и в файл (опционально)
Фильтрация: скрытие verbose-логов от SQLAlchemy, asyncpg, httpx
Используется в сервисах для отслеживания операций (загрузка документа, обработка запроса и т.д.)

Метрики:

Встроенные метрики в бизнес-логике:
- Время обработки запроса агентом (processing_time)
- Количество шагов обработки (steps)
- Количество обработанных документов (chunk_count)
- Статус зависимостей (Ollama, ChromaDB, PostgreSQL)
Метрики доступны через health check эндпоинты
Не используется специализированный сборщик метрик (Prometheus, StatsD)

Распределённый трейсинг:

Трейсинг операций агента реализован через сущность GraphTrace
Каждый вызов агента записывается в БД с:
- Входными параметрами
- Выполненными шагами
- Использованными инструментами
- Финальным ответом
- Временными метками
Используется для отладки и анализа работы агента
Не используется специализированный трейсинг (Jaeger, OpenTelemetry)

7. Тестирование

Тесты отсутствуют в предоставленной структуре проекта. В README.md упоминается команда pytest tests/, но директория tests не включена в дерево проекта. Аналогично, в frontend упоминается npm test, но соответствующие файлы тестов не представлены.

Предполагаемая структура тестов (на основе README):

Backend: pytest с покрытием через pytest-cov
Frontend: vitest с @testing-library/react

Запуск тестов:

Backend: cd backend && pytest tests/
Frontend: cd frontend && npm test

Фикстуры: Не обнаружены в коде. Предположительно, должны быть реализованы на уровне pytest для создания тестовых данных.

Покрытие: Не указано. В README упоминается pytest --cov=src tests/, что предполагает использование pytest-cov для измерения покрытия.

Запуск: Тесты должны запускаться через:

pytest (backend)
npm test (frontend)
Через Docker Compose: docker-compose run --rm backend pytest

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 118 Commits
backend		backend
frontend		frontend
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Repository files navigation

Общая информация о проекте

Название проекта

Краткое описание

Глоссарий

2. Зависимости и технологический стек

Используемые языки программирования

Используемые библиотеки и фреймворки

Используемые прочие технологии

3. Архитектура

Физическая структура директорий

Логическая архитектура

Диаграмма верхнеуровневой архитектуры

Диаграмма внутренних компонентов

Диаграммы последовательности

Схема базы данных

4. Основные обработчики в системе

CLI-утилиты (консольные команды)

API-эндпоинты (HTTP)

Слушатели событий из очередей / брокеров сообщений

Отложенные и фоновые задачи (с cron, Celery, ARQ, RQ, APScheduler, Hangfire, и т.д.)

5. Конфигурация

6. Мониторинг

7. Тестирование

About

Uh oh!

Releases

Packages

Uh oh!

Contributors

Uh oh!

Languages

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

Общая информация о проекте

Название проекта

Краткое описание

Глоссарий

2. Зависимости и технологический стек

Используемые языки программирования

Используемые библиотеки и фреймворки

Используемые прочие технологии

3. Архитектура

Физическая структура директорий

Логическая архитектура

Диаграмма верхнеуровневой архитектуры

Диаграмма внутренних компонентов

Диаграммы последовательности

Схема базы данных

4. Основные обработчики в системе

CLI-утилиты (консольные команды)

API-эндпоинты (HTTP)

Слушатели событий из очередей / брокеров сообщений

Отложенные и фоновые задачи (с cron, Celery, ARQ, RQ, APScheduler, Hangfire, и т.д.)

5. Конфигурация

6. Мониторинг

7. Тестирование

About

Topics

Resources

License

Uh oh!

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages 0

Uh oh!

Contributors

Uh oh!

Languages

Packages