嗨，V 友们好！
分享一个我开发的开源项目 NowenReader，一个自托管的漫画 & 小说管理阅读平台。
GitHub: https://github.com/cropflre/nowen-reader
做这个项目的原因
家里 NAS 上堆了几千本漫画和小说，试了一圈 Komga 、Kavita 、Calibre-web ，要么不支持中文元数据抓取，要么部署依赖太重（ Node/Java ），要么对小说支持太弱。干脆自己造了一个。
核心亮点
Go 单二进制，开箱即用
- 无需 Node.js/Java/Python ，一个文件就是全部
- 前端编译进二进制（ go:embed ），真正的一键部署
- SQLite 零配置数据库，纯 Go 实现无需 CGO
漫画 + 小说全覆盖
- 漫画：ZIP/CBZ/CBR/RAR/7Z/PDF
- 小说：TXT/EPUB/MOBI/AZW3
- 内置翻页阅读器 + 小说智能分章
AI 深度集成
- 支持 17+ LLM 供应商（ OpenAI/Claude/Gemini/DeepSeek/本地 Ollama 等）
- AI 智能打标签、语义搜索、封面相似度检测
- AI 对话式漫画/小说分析
元数据抓取
- AniList / Bangumi / MangaDex / MangaUpdates / Kitsu 五大源
- ComicInfo.xml 自动提取
- 中英文标签自动翻译
阅读统计
- 阅读时长、每日趋势、年度报告
- 阅读目标设定与追踪
- JSON/CSV 数据导出
生态兼容
- OPDS 协议，支持 KOReader / Moon+ Reader
- WebDAV 云同步，跨设备阅读进度同步
- PWA 支持，手机上可安装为 App
NAS 友好
- Docker 多平台镜像（ amd64/arm64 ）
- 专门的 NAS 部署配置（群晖/威联通/铁威马）
- 内存限制 512MB 即可跑
快速体验
# Docker 一行启动 docker run -d -p 6680:3000 -v ./comics:/app/comics -v ./data:/data cropflre/nowen-reader:latest 打开 http://localhost:6680 即可使用。
技术栈
| 后端 | Go + Gin + SQLite |
|---|---|
| 前端 | Vite + React + TypeScript |
| 部署 | Docker 多阶段构建 / 单二进制 |
| 多语言 | 中文 / English / 日本 |
截图
项目还在积极开发中，最近刚加了重复检测（ MD5 哈希比对）、书架系统、阅读目标等功能。
欢迎 Star 和提 Issue ，也欢迎 PR ！有任何问题直接在帖子里问我。
GitHub: https://github.com/cropflre/nowen-reader
 | 1 Sunyin 3 月 18 日 有点意思，回头试一下，目前是 Komga+KMReader 使用的，先 Star 了 |
 | 3 Joeith 3 月 21 日 既然楼主想做的漫画管理，那可以假设楼主深度用过 Komga 与 Kavita ，这两者在漫画管理都到了一定的高度。 其他不用多说，基本很基础。 那想想问问 仅在日漫的管理里， 有两种核心的逻辑，一种是 kavita 的强依赖元数据与命名，差一点哪怕同文件夹也不会成 group ，当前好处也很明显。 而 Komga 较粗犷的文件夹管理，只要是一层的文件夹均属于一个 series ，，在这个基础上来搭建漫画管理逻辑，好处自然入门容易（ Komga 普及度也是最高），而进一步去完善漫画管理，进阶的成套管理，挺难达到 kavita 的管理颗粒度。 那楼主的在这方面的思考是啥样，如何平衡两者的来做进阶漫画管理？ 另外同人志，商业志，画册等等又与正常漫画的管理逻辑不一样，楼主会进一步考虑如何区分里面的逻辑 |
 | 4 cropflre OP @Joeith Komga vs Kavita ？我全都要 说实话，我觉得这俩都"偏科"了： Komga 像个随和的室友你随便丢文件夹里就行，它不挑。但你想精细管理？它就摆烂了。 Kavita 像个强迫症管家命差一个字都不认，但认了之后管得确实细。 NowenReader 想做的是一个渐进式的方案： 入门时像 Komga：丢文件夹里就自动成组，零门槛 进阶时靠智能匹配：散落的文件通过标题解析（繁简归一化、去卷号、去扫图组标记等）自动归系列 终极靠 AI 兜底：跨语言的、格式乱七八糟的，交给 AI 做语义分析来归组 而且所有分组都是虚拟的，不动你的文件系统。你觉得分错了，拖一下就改了。不像 Komga/Kavita 你得真的去改文件夹或文件名。 同人志、商业志、画册的区分 坦白讲，目前还没有在产品层面把这块系统化。当前可以通过标签系统手动区分（比如打上"同人志""画册"标签），但确实没做到自动识别和差异化管理。 这块我确实在思考，理想状态是： 商业志：按卷号管理，关注连载进度 同人志：按社团/展会（ C99 之类）维度组织，弱化卷号概念 画册/设定集：弱化阅读进度，偏浏览模式 文件名解析里其实已经能识别 (C99) [社团名] 这些标记了，后续可以用这些信息自动归类。但要做好还需要时间打磨，先把核心的系列分组做扎实再说。 |
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