检查并安装基础工具

按照README的“前置要求”表格，逐一检查或安装Node.js (18+)、Python (3.11-3.12) 和包管理器uv。使用命令 `node -v`, `python --version`, `uv --version` 验证安装。

如果已安装Python但版本不符，建议使用pyenv或conda管理多版本Python环境。

克隆项目代码

使用Git命令 `git clone https://github.com/666ghj/MiroFish.git` 将项目下载到本地。

如果网络较慢，可以考虑使用GitHub镜像或代理。

配置环境变量

在项目根目录下，参考README的“[代码块]”部分，创建并配置必要的环境变量文件（如.env）。通常需要配置API密钥（如OpenAI）等。

这是项目运行的关键步骤，请仔细阅读项目文档或代码中的注释，确保所有必需变量都已正确设置。缺少API密钥是导致启动失败的最常见原因。

安装Python依赖

进入项目后端目录，使用uv或pip安装所需的Python包。执行README中“[代码块]”给出的命令，例如 `uv pip install -r requirements.txt`。

使用虚拟环境（venv, conda）是一个好习惯，可以避免包冲突。uv是一个更快的Python包管理器，推荐使用。

安装Node.js依赖并启动前端

进入项目前端目录，运行 `npm install` 安装前端依赖。安装完成后，运行 `npm run dev` 启动前端开发服务器。

注意前端默认运行在localhost:3000端口，确保该端口未被占用。

启动后端API服务

在另一个终端窗口中，进入项目后端目录，运行启动命令（如 `python app.py` 或 `uvicorn main:app --reload`）。根据README，后端通常运行在localhost:5001。

保持前后端两个终端窗口都处于运行状态。首次启动时，后端可能会下载一些AI模型，请耐心等待。

验证服务运行

打开浏览器，分别访问 `http://localhost:3000` (前端) 和 `http://localhost:5001/docs` (后端API文档，如果有的话)，确认页面能正常打开。

如果无法访问，请检查终端是否有错误日志，并确认防火墙或安全软件没有阻止端口。

访问在线Demo（可选但推荐）

在尝试自己的数据前，先访问README中提供的在线Demo（mirofish-live-demo），观看演示视频，直观感受系统的输入、输出和交互过程。

这能帮助你建立对项目功能的正确预期，理解什么是“种子信息”、“上帝视角”和“预测报告”。

运行第一个示例

在成功启动的本地Web界面中，寻找示例或教程。尝试上传一个简单的“种子”文本（如README提到的《红楼梦》片段或一段简短的新闻），用自然语言描述一个简单的预测需求（如“接下来会发生什么？”），启动一次模拟。

首次运行可能较慢，因为需要构建知识图谱和初始化智能体。从小文本开始，避免使用过长内容导致超时或内存不足。

观察工作流程

在模拟运行过程中或结束后，对照README的“工作流程”部分（图谱构建、环境搭建、开始模拟、报告生成、深度互动），尝试在界面上找到对应的环节和输出。

重点关注“报告生成”和“深度互动”部分，这是理解模拟结果的关键。尝试与生成的报告对话，或与模拟世界中的某个智能体对话。

阅读关键代码

浏览项目的主要目录结构，重点查看负责智能体逻辑、知识图谱构建和模拟引擎的核心Python文件。不需要完全理解，但要知道核心功能在哪里实现。

可以从 `app.py` 或 `main.py` 这样的入口文件开始，顺着函数调用看下去。

查看日志与调试

学习查看前后端终端输出的日志信息。当遇到错误时，日志是定位问题最重要的依据。尝试理解常见的日志信息类型（如启动成功、API调用、错误堆栈）。

Python后端的错误信息通常很详细，复制错误信息搜索是解决问题的好方法。

尝试修改简单配置

尝试修改环境变量（如切换不同的AI模型API）、或者在前端界面中调整一些模拟参数（如智能体数量、模拟轮数），观察对结果的影响。

修改前做好备份。每次只修改一个变量，以便确认因果关系。