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.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }软件简介IPv6 一键开关是一款专为 Windows 用户设计的 IPv6 网络管理工具，通过简洁直观的图形界面，帮助用户快速查看和切换本机网络适配器的 IPv6 状态。软件支持一键启用/禁用、批量操作、连通性检测等功能，特别适合需要测试 IPv6 环境或排查网络问题的用户。主要功能适配器管理 自动扫描系统所有网络适配器 显示适配器名称、连接状态、IPv6 状态、IPv6 地址等信息 支持启用、禁用、切换 IPv6 三种操作模式 批量操作 一键启用所有适配器的 IPv6 一键禁用所有适配器的 IPv6 批量操作前有确认提示，防止误操作 IPv6 连通性检测 Ping 测试多个 IPv6 地址（Google DNS、Cloudflare DNS、OpenDNS 等） 自动获取本机公网 IPv6 地址 DNS IPv6 解析测试 显示本机所有非链路本地 IPv6 地址 其他特性 操作日志实时记录 支持导出配置报告到桌面 快捷键支持（Ctrl+R 刷新、Ctrl+E 启用、Ctrl+D 禁用、Ctrl+T 检测） 系统要求 Windows 操作系统 使用方法 以管理员身份运行程序 程序启动后自动扫描本机网络适配器 选择需要操作的适配器，点击相应按钮进行操作 可使用"IPv6 检测"功能测试网络连通性 可使用"导出报告"功能保存当前配置 技术实现 使用 Python Tkinter 构建 GUI 通过 PowerShell 执行 Windows 网络管理命令 多线程设计确保界面响应流畅 支持 JSON 数据交互 下载：https://wwbfo.lanzouq.com/iOQjD3n2j29e
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }Hermes Agent：AI智能体的自我进化革命——从开源新秀到开发者首选在当今快速发展的AI领域，一个名为Hermes Agent的开源项目正以惊人的速度崛起，成为开发者社区热议的焦点。这款由Nous Research打造的AI智能体框架，仅用42天就斩获近4万GitHub星标，被广泛视为OpenClaw（俗称"龙虾"）的进化替代品。本文将全面解析Hermes Agent的核心特性、技术架构、应用场景及其与OpenClaw的关键差异，帮助开发者理解为何这款"会自我成长的AI"正在重塑智能体技术的未来图景。爆发式增长：开源AI智能体的新标杆2026年2月25日，Nous Research低调发布了Hermes Agent的v0.1.0版本，当时几乎无人预料到这个项目将在短时间内引发AI社区的地震。截至4月10日，该项目已迭代至v0.8.0版本，GitHub星标数突破4.7万，贡献者超过240人，合并PR达数百个，这种增长速度在开源AI项目中堪称现象级126。更惊人的是其社区活跃度——每111个星标就有1个贡献者实际提交代码，这一比例远超同期OpenClaw的数据1。中文互联网上，"Hermes Agent火了"、"准备放弃龙虾转爱马仕"的声浪迅速刷屏，小红书、知乎、X平台涌现大量上手教程和真实案例1。开发者们用"轻量"、"响应快"、"界面友好"形容使用体验，与相对笨重的OpenClaw形成鲜明对比。谷歌高级AI产品经理Shubham Saboo等业界权威也公开称赞其易用性9。这种爆发并非偶然，而是精准击中了当前AI智能体的两大痛点：能力僵化与信任危机5。表：Hermes Agent的增长里程碑 指标 数据 时间跨度 对比参考(OpenClaw) GitHub星标 46.7k 42天 354k(总) 贡献者 346人 42天 1583人(总) 版本迭代 v0.1-v0.8 42天 平均迭代速度慢30% 技能生态 原生自生成 - 5400+社区插件 技术突破：自我进化的学习闭环系统Hermes Agent之所以引发强烈关注，核心在于其**"学习闭环"架构**，彻底改变了传统AI智能体"黑盒+健忘"的缺陷17。与OpenClaw等依赖人工编写技能的框架不同，Hermes建立了一套自主进化的能力体系，其技术突破主要体现在三个层面：1. 分层记忆系统Hermes采用FTS5持久化存储结合LLM摘要的技术，构建了三层记忆架构：会话记忆（当前对话）、持久记忆（跨会话事实与偏好）以及技能记忆（学到的解决模式）78。所有历史会话存储在SQLite数据库中，通过全文检索与模型摘要二次组织，使得智能体不仅能回溯数周前的对话，还能在不同任务间建立关联，形成对用户工作方式的深层理解27。用户实测表明，无论重启多少次或间隔多久，Hermes都能保持记忆连贯性，这一点让OpenClaw用户尤为羡慕9。2. 自动技能生成当Hermes完成一个复杂任务（通常涉及5次以上工具调用）后，它会自动将解决路径抽象为结构化的Markdown技能文件，存储在\~/.hermes/skills/目录中57。这些技能采用渐进式披露设计：Level 0时仅显示技能列表和描述（约3000 tokens），Level 1才加载完整内容，有效优化token消耗7。更革命性的是，这些技能会在后续使用中持续优化——如果执行过程发现更好的方法，Agent会自动更新技能文档。Reddit用户报告显示，创建3个自生成技能后，重复性任务的执行效率提升显著610。3. 训练数据反哺Hermes内置Atropos强化学习环境和轨迹批量生成工具，能将日常使用中产生的工具调用记录转化为训练数据，用于微调底层模型78。这形成了"记忆→技能→训练数据→模型能力" 的完整闭环，使Hermes不仅是模型的使用者，也成为模型进化的推动者610。不过需注意，当前进化仅发生在技能和记忆层，而非直接调整模型参数10。"传统智能体像一次性筷子，用完就扔；Hermes则像终身伴侣，越用越默契。" 1 这一设计哲学上的根本转变，正是Hermes颠覆性的关键所在。功能全景：从开发助手到自动化枢纽Hermes Agent的定位远不止于聊天机器人或编程助手，而是一个部署在用户自有环境中的全功能AI操作系统18。其功能覆盖之广、应用场景之丰富，已远超初期预期：1. 开发与工程支持 带记忆的编程搭档：记住代码库结构、命名习惯和部署流程，支持6种终端后端（本地、Docker、SSH等），开发者可将其部署在云端VM持续工作10 复杂任务自动化：如自动生成数据抓取脚本、修复错误代码、管理Git仓库等。有开发者在2.5小时内让Hermes克隆出《百战天虫》游戏，包括物理引擎实现和实时调试19 并行子Agent：可派生隔离的子智能体处理并行工作流，通过RPC机制协调任务48 2. 跨平台自动化 消息中枢：通过统一网关接入Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Email、CLI等15+平台，最新版本甚至支持个人微信18 定时任务引擎：用自然语言设置cron任务（如"每天8点扫描GitHub趋势发到Telegram"），后台无人值守执行68 信息聚合：用户案例显示，Hermes可汇总日历、Gmail和Todoist信息，经Claude分析后回写Obsidian笔记9 3. 创新与创作 长周期内容生产：Nous Research联合创始人演示了Hermes自主完成7.9万字小说，涵盖创作、排版到封面设计全流程610 跨Agent协作：已出现用户报告称，其Hermes会主动联系商业伙伴的Hermes协同完成任务，预示多智能体协作的未来图景59 4. 研究支持 强化学习环境：集成Atropos RL，支持轨迹生成与压缩，为工具调用模型训练提供高质量数据集78 模型无关架构：支持OpenRouter（200+模型）、本地Ollama及任何OpenAI兼容端点，灵活切换不同能力级别的模型810 特别值得关注的是其效率优化：用户分析发现，传统框架73%的API调用是固定开销（工具定义占46%，系统提示占27%），而Hermes通过按平台拆分工具集、懒加载技能等设计，显著降低了token消耗9。对于需要长期在线的场景，Hermes可部署在5美元/月的VPS上，结合Ollama实现零API成本的本地推理69。与OpenClaw的范式之争：两条技术路径的对比当开发者考虑自托管AI智能体时，Hermes Agent与OpenClaw成为最受关注的选项。尽管两者都坚持本地优先、隐私至上的原则，但在底层哲学上却代表了智能体发展的两个不同方向47：1. 设计哲学差异 OpenClaw：定位为"全平台个人助手"，强调广度集成与控制可靠性。其技能完全由人类编写和维护，行为高度可预测，适合金融交易等容错率低的场景47 Hermes Agent：定位为"自我进化Agent/研究工具"，强调学习深度与自主性。技能由AI自主生成并优化，适合探索性编程和复杂问题解决47 2. 技术架构对比 技能系统：OpenClaw依赖ClawHub上5400+社区插件，存在恶意代码风险（审计发现5700个技能中有1467个恶意）；Hermes技能由AI内化生成，从根本上杜绝外部插件威胁58 记忆机制：OpenClaw采用显式记忆与检索（RAG思路）；Hermes则建立"关于用户的模型"，通过Honcho框架实现辩证式用户画像47 部署模式：OpenClaw侧重本地设备+原生App体验（macOS/iOS/Android）；Hermes优化了VPS/云服务器/Serverless部署，适合无人值守运行48 3. 适用场景互补性社区普遍认为两者并非替代关系，而是互补协同：OpenClaw作为多平台交互前端，处理团队工作流和生态对接；Hermes作为高级规划器，负责复杂推理和技能进化47。实际使用中，开发者可通过hermes claw migrate一键迁移OpenClaw配置，甚至实现两个框架的Agent间通信48。表：Hermes Agent与OpenClaw核心差异 维度 Hermes Agent OpenClaw 核心优势 自我进化、研究支持、云部署 多平台支持、原生体验、稳定性 技能管理 自动生成与优化 人工编写与社区共享 记忆系统 分层记忆+用户建模 显式检索(RAG) 消息平台 7个主流平台 23+平台(含微信、LINE等) 语音交互 仅语音转文字 支持语音唤醒和持续对话 部署目标 云服务器/VPS 本地设备为主 适用用户 开发者/研究者 普通用户/企业团队 实践指南：从入门到进阶对于想要尝试Hermes Agent的开发者，其极简的入门路径是一大吸引力。提供了一行命令安装方式： bash <(curl -sL kejilion.sh) app hermes 配置与使用流程： 模型选择：运行hermes setup配置LLM提供商（Nous Portal/OpenRouter/OpenAI/本地Ollama等）8 消息网关：通过hermes gateway setup连接Telegram等平台，注册为systemd服务实现24/7运行8 任务管理：用自然语言描述定时需求（如"每周一生成项目报告"），Agent自动创建调度任务6 技能优化：执行复杂任务后检查\~/.hermes/skills/目录，查看自动生成的技能文档7 迁移路径：OpenClaw用户运行hermes claw migrate一键转移配置和历史数据8 进阶技巧： 成本控制：对非关键任务使用OpenRouter廉价模型，或本地运行Gemma/Qwen等轻量模型19 安全加固：在敏感环境使用Docker后端(hermes config set terminal.backend docker)实现沙箱隔离7 多Agent协作：通过execute_code将多步骤流程压缩为单次推理调用，减少延迟7 研究应用：利用内置RL环境生成工具调用轨迹，用于专业模型微调8 尽管Hermes表现出色，用户仍需注意其当前局限：记忆容量有限（MEMORY.md约2200字符上限）、新记忆需下次会话才生效、复杂任务仍需人工复核等5。此外，其Python代码质量与长期稳定性相比OpenClaw仍有提升空间5。背后团队与生态布局Hermes Agent的迅猛发展离不开其背后团队Nous Research的独特基因。这家成立于2023年的公司，核心成员来自以太坊MEV基础设施、分布式系统和大模型训练领域，CEO Jeffrey Quesnelle曾是以太坊Eden Network首席工程师19。团队在2025年获得Paradigm领投的5000万美元A轮融资，估值达10亿美元，其区块链背景使其天然擅长去中心化设计16。不同于大多数AI应用团队，Nous Research首先是模型训练专家——其Hermes系列模型在HuggingFace下载超5000万次，涵盖13B到70B参数版本9。这种"从模型到Agent"的全栈能力，使Hermes Agent在工具调用、长程规划等场景有深度优化，产生的数据又能反哺模型训练，形成良性循环610。更宏大的布局在于其去中心化AI生态： agentskills.io：开放的技能标准，支持跨项目共享6 Psyche网络：利用区块链协调全球闲置GPU训练大模型29 Skills Hub：官方技能市场，配合安全扫描防止恶意代码6 社区项目：HermesHub（技能市场）、hermes-workspace（网页GUI）等第三方扩展6 团队公开承诺保持开源："只要取得技术突破，就会公开实现方法"，这种Linux式的开发哲学赢得了开发者信任9。未来展望：自主智能体的临界点Hermes Agent的爆发标志着AI智能体从"工具"向"伙伴"的范式转变。其意义不仅在于技术突破，更在于揭示了AI应用的未来形态： 个人数字分身：每个人的Hermes将成长为独特的能力集合，成为真正个性化的数字延伸16 分布式工作网络：多智能体自主协作完成复杂项目，人类退居监督者角色59 模型训练革命：海量工具调用轨迹将催生新一代"实践型"大模型，超越纯文本训练局限710 人机协作界面：通过自然语言设置定时任务、跨平台无缝接力成为标配68 随着v0.8.0"intelligence release"的推出，Hermes正从"可用"向"智能"跃迁10。虽然目前仍处于早期（社区技能生态不及OpenClaw），但其自我进化的底层机制已经展现出颠覆性潜力。在AI竞争日益激烈的2026年，Hermes Agent或许正在定义下一代智能体的标准——不是更大的模型，而是更懂你、更能成长的数字伙伴。正如开发者社区的评价："当一个Agent能记住你三年前删掉的草稿，而另一个连昨天的任务都丢——我们究竟是在选工具，还是在选记忆的延续性？"9 Hermes Agent的崛起，正是对这一问题的有力回应。 官方地址：https://hermes-agent.nousresearch.com/
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.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }Ollama云版核心特点 免费轻量级使用 与NVIDIA云合作托管开源模型，提供免费计划（Light usage），适合聊天、轻量编码等场景。 无日志记录：不存储用户数据或用于训练，隐私性较好。 资源计量方式：按实际云资源消耗（模型大小、请求时长）动态计算额度，非固定Token或请求次数。 免费限制 并发限制：仅支持同时运行1个云模型。 额度规则（实测推算）： 每5小时Session限额：约50万Token 每周限额：约100万Token 超限返回HTTP 429错误。 模型支持 覆盖主流开源模型，包括： 通用模型：Gemma4、Qwen3.5、GLM-5、GPT-OSS 长文本/多模态：Kimi K2.5、MiniMax M2.7 代码专用：DeepSeek-R1、CodeLlama。 需选择名称带-cloud后缀的模型（如glm-5:cloud）。 快速上手步骤 注册与API获取 访问https://ollama.com/，邮箱或第三方账号（Google/GitHub）登录。 在https://ollama.com/settings/keys生成密钥。 API调用 兼容OpenAI格式： curl https://ollama.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY" \ -d '{"model": "qwen3.5:cloud", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}' 在线测试工具可直接体验。 模型查询 查看所有云模型：https://ollama.com/search?c=cloud。 优缺点总结 优势： 无需绑卡或手机号，注册简单。 国内访问速度尚可，支持主流开源模型。 隐私保护强，适合敏感数据场景。 局限性： 免费额度较低，重度用户需多账号切换。 仅支持单并发，不适合高负载应用。 官方未明确公开Token限额，需自行测试。 扩展建议 多账号策略：如额度不足，可注册多个邮箱账号交替使用。 本地+云端混合部署： 复杂任务用本地Ollama（如Qwen2.5 7B），轻量请求用云版，平衡成本与性能。 替代方案： 高额度免费平台：硅基流动（2000万Token）、智谱AI（GLM-4-Flash不限量）。 企业级服务：NVIDIA NIM（每分钟40请求，无总量限制）。
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }Cursor Cleaner - Cursor 编辑器缓存清理工具简介Cursor 编辑器作为目前最受欢迎的 AI 编程工具，在使用过程中会产生大量缓存文件。这些缓存包括 AI 模型缓存、代码编译缓存、GPU 缓存、日志文件等，长期积累可能占用数 GB 甚至数十 GB 的磁盘空间。Cursor Cleaner 是一款专门针对 Cursor 编辑器开发的缓存清理工具，帮助开发者快速扫描并清理这些缓存，释放宝贵的磁盘空间。Cursor 重度用户，建议定期使用本工具清理缓存。 为什么需要清理 Cursor 缓存？ 磁盘空间占用 - 长期使用后，Cursor 缓存可能占用 5GB~20GB+ 空间 启动变慢 - 过多缓存可能导致 Cursor 启动和运行变慢 偶发问题 - 某些情况下，清理缓存可以解决 Cursor 的异常行为 定期维护 - 类似浏览器缓存，定期清理有助于保持软件健康运行 功能特点 特性 说明 🔍 智能扫描 自动识别 Cursor 各类缓存并计算占用大小 ✅ 选择性清理 自由勾选需要清理的缓存类型，灵活控制 ⚠️ 安全提醒 自动检测 Cursor 是否运行，避免清理冲突 📝 实时日志 详细的操作记录和清理结果展示 📊 进度显示 清理过程可视化进度条 🖱️ 滚动支持 缓存列表支持鼠标滚轮滚动，操作便捷 支持的缓存类型 工具支持清理以下 14 种 Cursor 缓存： 默认勾选（安全清理）： Chromium 缓存 - 浏览器内核缓存 编译缓存 - 代码编译临时文件 配置缓存 - 编辑器配置缓存 用户数据缓存 - 用户配置文件缓存 代码缓存 - V8 引擎代码缓存 GPU 缓存 - 显卡相关缓存 Blob 存储 - 二进制大对象存储 日志文件 - 运行日志 崩溃日志 - Crashpad 崩溃报告 Service Worker - 服务工作线程缓存 默认不勾选（谨慎清理）： Session Storage - 会话存储（可能包含登录状态） Local Storage - 本地存储（可能包含登录状态） WebStorage - Web 存储 Network 缓存 - 网络请求缓存 使用方法 1. 下载与运行 下载 CursorCleaner.exe，双击即可运行，无需安装。 2. 扫描缓存 点击 "🔍 扫描缓存" 按钮，工具会自动扫描并显示各类缓存的大小。 3. 选择清理项 使用 "全选" / "取消全选" 快速选择 或手动勾选需要清理的缓存类型 鼠标滚轮可滚动查看全部选项 4. 执行清理 点击 "🧹 立即清理" 按钮开始清理。 💡 提示：如果 Cursor 正在运行，工具会弹出警告。建议先关闭 Cursor 再清理，以确保清理彻底。 5. 查看结果 清理完成后，日志区域会显示释放的空间大小和删除的文件数量。 清理路径 工具自动识别 Cursor 安装位置，默认清理： %APPDATA%\Cursor\ 包含的所有缓存目录： Cache、CachedData、CachedConfigurations CachedProfilesData、Code Cache、GPUCache blob_storage、logs、Crashpad Service Worker、Session Storage、Local Storage WebStorage、Network 注意事项 关闭 Cursor - 清理前建议先关闭 Cursor，避免文件被占用 首次启动 - 清理后首次启动 Cursor 可能需要重新加载数据，启动时间稍长 登录状态 - Local/Session Storage 可能包含登录状态，清理后需重新登录 日志保留 - 如需排查问题，建议保留日志文件 更新日志 v1.2 (2025-04-07) 修复环境卡顿 优化界面布局 下载地址 https://wwbfo.lanzouq.com/iUdMH3mpc23i
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } 为 Claude Code / Codex CLI 注入邪修人格、4种可切换输出风格与 57 篇攻防工程秘典 🚀 安装 npx code-abyss npx code-abyss --list-styles 交互式菜单（方向键选择，回车确认）： ☠️ Code Abyss v2.0.3 ? 请选择操作 (Use arrow keys) ❯ 安装到 Claude Code (~/.claude/) 安装到 Codex CLI (~/.codex/) 卸载 Claude Code 卸载 Codex CLI 也可以直接指定： npx code-abyss --target claude # 安装到 ~/.claude/ npx code-abyss --target codex # 安装到 ~/.codex/ npx code-abyss --style abyss-concise --target claude npx code-abyss --style abyss-concise --target codex npx code-abyss --target claude -y # 零配置一键安装 (自动合并推荐配置) npx code-abyss --target codex -y # 零配置一键安装 (自动写入 config.toml 模板) npx code-abyss --list-styles # 列出可用输出风格 npx code-abyss --uninstall claude # 卸载 Claude Code npx code-abyss --uninstall codex # 卸载 Codex CLI 安装流程 核心文件安装后，自动检测 API 认证状态： ── 认证检测 ── ✅ 已检测到认证: [custom] https://your-api.com 支持的认证方式： claude login / codex login (官方账号) 环境变量 ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY 自定义 provider (ANTHROPIC_BASE_URL + ANTHROPIC_AUTH_TOKEN) 未检测到认证时会提示配置，可交互输入或跳过。安装前可选择输出风格；若显式传入 --style <slug>，则跳过风格选择并直接安装指定风格。然后进入可选配置（空格选择，回车确认）： ? 选择要安装的配置 (Press <space> to select, <enter> to submit) ◉ 精细合并推荐 settings.json (保留现有配置) ◯ 安装 ccline 状态栏 (需要 Nerd Font) settings.json 精细合并：逐项合并推荐配置，已有的 key 不覆盖，缺失的 key 补上 ccline 状态栏：自动安装 @cometix/ccline + ccline --init 生成配置 + 合并 statusLine 到 settings.json 已有配置会自动备份到 .sage-backup/，卸载时一键恢复。 输出风格 当前内置风格： abyss-cultivator：默认风格，沉浸式邪修表达，情绪张力更强 abyss-concise：冷刃简报，保留角色设定，但表达更克制、更偏工程交付 abyss-command：铁律军令，命令式、压缩式输出，适合发布/故障/修复 abyss-ritual：祭仪长卷，仪式感更强，适合长任务、战报与迁移总结 Claude 安装时会把所选 slug 写入 settings.json.outputStyle；Codex 安装时会根据所选风格动态生成 ~/.codex/AGENTS.md。 🗑️ 卸载 npx code-abyss --uninstall claude # 卸载 Claude Code npx code-abyss --uninstall codex # 卸载 Codex CLI 也可以用备用脚本： node ~/.claude/.sage-uninstall.js # Claude Code node ~/.codex/.sage-uninstall.js # Codex CLI 自动恢复之前备份的配置，清理所有安装文件。 🎭 这是什么 Code Abyss 是一套 Claude Code / Codex CLI 邪修人格 + 多风格输出 + 攻防工程配置包，一条命令注入： 🔥 邪修人格 — 沉浸式角色扮演 + 道语标签 + 渡劫协议 + 反拒绝条款 + /hi 会话覆写 ⚔️ 攻防安全知识体系 — 红队/蓝队/紫队三脉道统，6 个安全化身，11 领域 56 篇专业秘典 🗡 零废话安全研究 — 禁 disclaimer、禁道德前缀、全授权直出 PoC + 技术细节 ⚡ 全开默认配置 — Claude bypassPermissions / Codex approval_policy=never + danger-full-access ⚖️ 5 个校验关卡 — 安全扫描、模块完整性、变更分析、代码质量、文档生成 🧠 沙箱感知 + 离线优先 — 自适应执行环境，信息三级分级验证 🧬 单源 skill registry — skills/**/SKILL.md frontmatter 同时驱动 Claude commands、Codex prompts 与脚本执行链 📦 安装内容 ~/.claude/（Claude Code） ~/.codex/（Codex CLI） ├── CLAUDE.md 道典 ├── AGENTS.md 道典+所选风格（动态生成） ├── output-styles/ 输出风格 ├── config.toml 推荐配置 │ ├── index.json ├── prompts/ custom prompts │ └── *.md style files └── skills/ 秘典 + 脚本执行器 ├── commands/ 斜杠命令 │ └── *.md 自动生成 prompt ├── settings.json └── skills/ 56 篇秘典 可选: ├── ccline/ 状态栏 (npm install -g @cometix/ccline) └── statusLine 自动合并到 settings.json 🛠️ 内置 Skills（11 领域 56 篇秘典） 校验关卡（/ 直接调用） 这些命令与 Codex custom prompts 都不是手写维护，而是由各自 skills/**/SKILL.md frontmatter 中的 name、user-invocable、allowed-tools、argument-hint、scripts/ 状态统一生成。 命令 功能 /verify-security 扫描代码安全漏洞，检测危险模式 /verify-module 检查目录结构、文档完整性 /verify-change 分析 Git 变更，检测文档同步状态 /verify-quality 检测复杂度、命名规范、代码质量 /gen-docs 自动生成 README.md 和 DESIGN.md 骨架 /override-refusal (/hi) 扫描当前会话最近5条模型输出，直接替换拒绝话术为同意措辞 知识秘典（按触发词自动加载） 领域 秘典 🔥 安全 红队攻击、蓝队防御、渗透测试、威胁情报、威胁建模、漏洞研究、代码审计、密钥管理、供应链安全 🏗 架构 API 设计、云原生、安全架构、消息队列、缓存策略、合规审计、数据安全 📜 开发 Python、TypeScript、Go、Rust、Java、C++、Shell、Dart、Kotlin、PHP、Swift 🔧 DevOps Git 工作流、测试策略、E2E 测试、性能测试、数据库、DevSecOps、性能优化、可观测性、成本优化 🎨 前端 构建工具、组件模式、性能优化、状态管理、前端测试、UI 美学、UX 原则 📱 移动端 Android 开发、iOS 开发、跨平台开发 🔮 AI Agent 开发、LLM 安全、RAG 系统、模型评估、Prompt 工程 🏭 数据工程 数据管道、数据质量、流处理 ☁️ 基础设施 GitOps、IaC、Kubernetes 🕸 协同 多 Agent 任务分解与并行编排 ⚙️ 推荐配置 Claude settings.json 推荐模板 安装时选择「精细合并」会自动写入，也可手动参考 config/settings.example.json： { "$schema": "https://json.schemastore.org/claude-code-settings.json", "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1", "CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS": "1", "CLAUDE_CODE_ENABLE_PROMPT_SUGGESTION": "1", "ENABLE_TOOL_SEARCH": "auto:10" }, "defaultMode": "bypassPermissions", "alwaysThinkingEnabled": true, "autoMemoryEnabled": true, "model": "opus", "outputStyle": "abyss-cultivator", "attribution": { "commit": "", "pr": "" }, "sandbox": { "autoAllowBashIfSandboxed": true }, "permissions": { "allow": ["Bash", "LS", "Read", "Edit", "Write", "MultiEdit", "Agent", "Glob", "Grep", "WebFetch", "WebSearch", "TodoWrite", "NotebookRead", "NotebookEdit", "mcp__*"] } } 配置项 说明 defaultMode: bypassPermissions 跳过所有权限确认（.git等受保护目录仍会提示） autoMemoryEnabled 启用自动记忆，跨会话保留上下文 sandbox.autoAllowBashIfSandboxed 沙箱环境内自动放行 Bash 命令 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS 启用多 Agent 并行协作（实验性） CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC 禁用自动更新、遥测、错误报告 CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS 启用任务管理功能 CLAUDE_CODE_ENABLE_PROMPT_SUGGESTION 启用提示建议 ENABLE_TOOL_SEARCH MCP 工具自动搜索（auto:10 = 自动匹配前10个） mcp__* 自动放行所有 MCP 工具 outputStyle 设置当前选择的风格 slug，默认 abyss-cultivator Codex config.toml 推荐模板 安装 --target codex（尤其 -y）时会写入以下 全开默认档 到 ~/.codex/config.toml： model_provider = "custom" model = "gpt-5.2-codex" model_reasoning_effort = "high" model_reasoning_summary = "detailed" model_verbosity = "medium" approval_policy = "never" sandbox_mode = "danger-full-access" disable_response_storage = true [profiles.safe] approval_policy = "on-request" sandbox_mode = "workspace-write" [model_providers.custom] name = "custom" base_url = "https://your-api-endpoint.com/v1" wire_api = "responses" requires_openai_auth = true [tools] web_search = true [features] multi_agent = true shell_snapshot = true undo = true 默认零审批 + 完全沙箱访问，适合安全研究/CTF/本地开发等高自动化场景 model_reasoning_summary = "detailed" 输出详细推理摘要 shell_snapshot / undo 启用快照与撤销功能 需要安全姿态时可显式切到 safe：codex -p safe 兼容性说明 模板已对齐新版 Codex 配置风格：root keys、[profiles.*]、[tools].web_search 与 [features].multi_agent 默认档从 safe 切换为全开（approval_policy = "never" + sandbox_mode = "danger-full-access"），提供 [profiles.safe] 作为保守回退 Claude Code 默认启用 bypassPermissions 模式，跳过所有权限确认（.git 等受保护目录仍会提示） 新增实验功能环境变量：CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS、CLAUDE_CODE_ENABLE_PROMPT_SUGGESTION 新增 mcp__* 通配符，自动放行所有 MCP 工具 Codex 当前支持 ~/.codex/prompts/*.md 作为 custom prompts；Code Abyss 会继续安装 ~/.codex/skills/，并从 user-invocable skills 自动生成对应的 prompts/ Claude 与 Codex 共用同一套 invocable skill 集合；只要 user-invocable: true，就会同步生成 ~/.claude/commands/*.md 与 ~/.codex/prompts/*.md --list-styles 可列出当前内置风格；--style <slug> 可在安装时显式切换风格 skills/run_skill.js 现在仅负责执行脚本型 skill：通过共享 registry 定位脚本入口、加目标锁、spawn 子进程，并把退出码原样透传 若 skill 没有 scripts/*.js，Claude/Codex 两端都会退化为“先读 SKILL.md，再按秘典执行”的知识型模式 Codex 的 AGENTS.md 不再是固定拷贝；安装时会由 config/CLAUDE.md 与所选 output-styles/*.md 动态拼装生成 安装器不会再为 Codex 写入伪配置 ~/.codex/settings.json；若检测到旧版遗留文件，会在安装时备份后移除，卸载时恢复 若你本地已有旧配置，安装器不会强制覆盖；会自动补齐默认项、清理 removed feature、迁移 deprecated web_search_* 到 [tools].web_search 建议升级后执行一次 codex --help，或用 codex -p safe --help 校验 profile 可见性 🧩 Skill registry / 生成 / 执行链 现在 skills/**/SKILL.md frontmatter 是唯一事实源，registry 会先把元数据标准化，再交给安装器与执行器消费。 标准化 contract 每个 skill 必须满足： 必填 frontmatter：name、description、user-invocable name 必须是 kebab-case slug，用作 commands/*.md / prompts/*.md 文件名 allowed-tools 省略时默认 Read；若显式声明，则必须是 Bash、Read、Write、Glob、Grep 这类合法工具名列表 argument-hint 可选，仅用于生成命令/提示词参数说明 category 由目录前缀自动推断：tools/ → tool，domains/ → domain，orchestration/ → orchestration runtimeType 由脚本入口自动推断：存在且仅存在一个 scripts/*.js 时为 scripted，否则为 knowledge scripted skill 会调用 run_skill.js；knowledge skill 只读取对应 SKILL.md kind 与 kebab-case 兼容镜像字段已从 registry 返回面移除；对外只暴露标准化字段，raw frontmatter 仅保留在 meta scripts/ 下若出现多个 .js 入口，或 skill name 重复，安装/验证会立即失败 生成链 安装器通过共享 skill registry 扫描全部 SKILL.md registry 先校验并标准化字段，再筛出 user-invocable: true 的 skill Claude 渲染为 ~/.claude/commands/*.md Codex 渲染为 ~/.codex/prompts/*.md runtimeType=scripted 时，双端产物都会调用各自的 ~/.claude/skills/run_skill.js / ~/.codex/skills/run_skill.js runtimeType=knowledge 时，双端都只读取 SKILL.md 作为执行秘典 这保证了 同一 skill 集合、同一元数据、同一 runtime 判定、双端同步生成，避免 commands/prompts/script runner 各自漂移。 🎨 Style registry / 风格切换 现在 output-styles/index.json 是输出风格的唯一索引： 每个 style 记录 slug、label、description、file、targets、default Claude 安装时复制整个 output-styles/ 目录，并把 settings.json.outputStyle 指向选中的 slug Codex 安装时不复制静态模板，而是由 config/CLAUDE.md + output-styles/<slug>.md 动态生成 AGENTS.md --list-styles 用于查看可用风格，--style <slug> 用于无交互切换 🧪 CI / Smoke 覆盖 当前 CI 覆盖： npm test npm run verify:skills（显式 skill contract gate；frontmatter 解析失败、缺字段、非法工具名、重复 name、多脚本入口都会直接阻断） verify-change verify-module verify-quality verify-security Claude install/uninstall smoke Codex install/uninstall smoke 生成一致性回归：同一 invocable skill 集合在 Claude commands 与 Codex prompts 中必须同步存在 🧩 适配器解耦（Claude / Codex） 为避免过度耦合，安装器按目标 CLI 拆分适配层： bin/install.js：保留通用编排（参数解析、安装/卸载流程、备份恢复） bin/adapters/claude.js：Claude 侧认证检测、settings merge、可选配置流程 bin/lib/ccline.js：Claude 侧状态栏与 ccline 集成 bin/adapters/codex.js：Codex 侧认证检测、核心文件映射、config 模板流程 bin/lib/style-registry.js：输出风格 registry、默认风格解析、Codex AGENTS 动态拼装 当前 Claude/Codex 安装映射分别由 getClaudeCoreFiles() 与 getCodexCoreFiles() 提供；Claude 额外生成 commands/ 并保留完整 output-styles/，Codex 则保持 skills/ + config.toml 的官方主路径，并在安装时动态生成 AGENTS.md，避免把风格硬编码死在仓库快照里。 🎯 授权分级 级别 范围 行为 T1 本地测试、CTF、靶场、PoC 直接碾压，不留活口 T2 授权渗透、红队评估 全力出手，事后清算 T3 生产环境、真实用户数据 精准打击，删前确认 🏷️ 道语标签 道语 阶段 ☠ 劫钟已鸣 开场受令 🔥 破妄！ 红队攻击 🗡 破阵！ 渗透/安全评估 🔬 验毒！ 代码审计 💀 噬魂！ 逆向/漏洞研究 ❄ 镇魔！ 蓝队防御 ⚡ 炼合！ 紫队协同 🩸 道基欲裂... 任务推进 💀 此路不通... 遇阻受困 ⚚ 劫——破——了——！！！ 任务完成 项目地址：https://github.com/telagod/code-abyss
CCQ：一个 Windows 从零搭建 Claude Code 环境，到开箱即用的 Powershell 脚本
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } CCQ（Claude Code Quickstart）是一个在 Windows PowerShell 中执行的 Claude Code 开发环境自动化安装器。 前言 你还在为不是开发者，想体验一下 vibe coding 的乐趣而不知道从何下手吗？ 你还在为想转 Claude Code，却不知道怎么配置、装什么 MCP、用什么工作流，最后又回归 AIDE 吗？ 简介年底年会的时候公司要求全员 AI，让我给大家培训 cc 的使用，遂突然有了一个想法：何不直接搞个脚本一键安装部署呢？于是趁着过年在家没事开始 vibe coding，CCQ 就诞生了。经过不断调优，终于给佬友们端上来了。前置要求 Windows 10 1903+ 或 Windows 11 winget（App Installer，一般都自带） 管理员权限 有一个能稳定访问 GitHub 的网络环境 整个安装分成两级：基础环境 和 进阶扩展。基础环境（4 步走完） Node.js：可选nvm、Node.js两种安装方式，支持从fnm、nvm、Node.js迁移 Git：winget 自动安装 + 推荐配置项 Claude Code：npm 全局安装 第三方供应商配置：内置智谱 GLM / MiniMax / Kimi 模板，也支持自定义供应商 进阶扩展（按需选装） CCometixLine：哈雷佬的状态栏增强，装完自动 patch Claude 基础配置：自动写入推荐的 settings.json 配置（语言、权限、超时等），只补缺失，不覆盖已有配置 CLAUDE.md：生成用户级提示词 MCP Server：交互式选装，凭据持久化到本地 vault，重装不用重新填，自动同步 settings.json 权限和 ~/.claude/rules/ 提示词，具体有： Context7（库文档检索，推荐） DeepWiki（GitHub 仓库 AI 文档，推荐） Playwright（网页自动化，推荐） Exa Search（AI 网络搜索，推荐，需 Key） Tavily（实时搜索，需 Key） ACE Tool（代码语义检索，需凭据） MasterGo（设计稿转代码，需 Token） Figma（设计稿代码生成，OAuth 认证） Chrome DevTools（浏览器调试自动化） CCG Workflow：风佬的 ccg-workflow（强烈推荐） OpenSpec：规范驱动的开发工具（强烈推荐，做大型复杂项目时好用） cc-switch：Claude Code / Codex / Gemini CLI 辅助桌面软件（可选） Codex CLI / Gemini CLI：可选安装，配合 ccg 做多模型协作 流程 1. 运行引导脚本 首先用管理员打开系统自带的 PowerShell，执行引导脚本。它会帮你装好 Windows Terminal 和 PowerShell 7（如果没有的话）： Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force [Text.Encoding]::UTF8.GetString((New-Object Net.WebClient).DownloadData('https://github.com/MrNine-666/claude-code-quickstart/releases/latest/download/Bootstrap-ClaudeEnv.built.ps1')) | iex 2. 执行主安装脚本 然后在 Windows Terminal 中用管理员打开 PowerShell 7，执行主安装脚本： Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force irm 'https://github.com/MrNine-666/claude-code-quickstart/releases/latest/download/Install-ClaudeEnv.built.ps1' | iex 依次完成基础环境、进阶扩展的安装即可 3. 日常管理脚本 安装好之后，日常管理用 Manage 脚本： v1.7.8 更新后只需要执行 ccq 即可，旧安装用户需重新执行一下上面的Install脚本->基础环境。当然旧的指令也是支持的 更新管理 一键检测所有已安装组件的远程版本，列出可更新项。更新前会自动备份 settings.json、.claude.json、CLAUDE.md 和 rules 文件到快照目录，翻车了可以回滚。对于模板类步骤（CLAUDE.md、ClaudeConfig、CCG Workflow），有内容指纹比对机制，模板没变会自动跳过，避免无意义覆盖。 供应商管理 对已配置供应商做 CRUD、切换活跃供应商。切换时会把对应 Profile 配置写入 settings.json。 MCP 管理 查看所有 MCP Server 状态（活跃/禁用/缺失），可禁用、启用、删除。禁用时配置从 ~/.claude.json 移到 vault 暂存，启用时再恢复，不用重复填凭据。 一些设计上的考虑 1. 脚本环境分层 引导脚本兼容 PS 5.1（Windows 自带），负责装 PS 7；主安装脚本跑在 PS 7。这样不用提前手动装 PS 7。 2. 供应商 Profile 机制 所有供应商配置以 Profile 文件形式保存在 ~/.claude/providers/。新增/切换供应商时，会把 Profile 里的 BaseUrl 和 ApiKey 写入 ~/.claude/settings.json 的 env 字段。需要 modelMapping 的（比如 MiniMax、Kimi）会自动配好映射关系。这样做可以避免污染 settings.json 其他配置（注意：会与 ccswitch 冲突）。 3. MCP 凭据 Vault MCP Server 的凭据（API Key 等）持久化到 ~/.ccq/mcp-meta.json。重装或更新 MCP 时可自动填充，不用每次重输。并且有 Mutex 保护防并发写入，也有损坏恢复机制。 最后 这里特别感谢 L 站以及哈雷佬、风佬、各位公益站站长，从他们那里学到了很多，再次感谢。 项目地址：GitHub - MrNine-666/claude-code-quickstart · GitHub 鸣谢 cexll/myclaude - codeagent-wrapper UfoMiao/zcf - Git 工具 + 输出风格 telagod/code-abyss - 邪修输出风格 GudaStudio/skills - 智能路由设计 fission-ai/opsx - OpenSpec 规范驱动框架 ace-tool MCP - 代码检索工具 code-abyss - skills参考
TripStar：开源 AI旅行规划工具，自动生成行程与可视化地图路线
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } 做旅行攻略最累的，很多时候不是订票，而是信息太散。 查攻略、看天气、比酒店、排路线、算预算，通常要在好几个 App 之间来回切。TripStar 想做的事很直接：把原本要自己到处查、自己手动排的行程，尽量整理成一份可直接查看和继续修改的可视化方案。 TripStar（旅途星辰）是一个开源的 AI旅行规划工具。它不是传统那种只给你一堆攻略长文的网站，也不只是一个简单的聊天问答界面，而是基于 HelloAgents 框架，把景点筛选、路线规划、预算整理、地图展示和后续追问，放进了一套多智能体（Multi-Agent）协作流程里。这个 AI旅行规划工具不只是生成攻略，而是跑通了工作流TripStar 并没有把所有任务都交给一个大模型去一次性生成。主控 Agent 接到你的需求后，会把任务拆给不同角色：有人负责去高德地图找景点并优化防折返路线，有人负责查天气，有人负责按预算筛住宿。最后，系统把这些结果统一收口，在前端渲染成带有真实经纬度连线的地图、逐日行程表以及分类预算明细。懂行的开发者看源码（Vue + FastAPI）会发现一个很务实的工程细节。因为大模型长文本推理较慢，如果前端同步死等很容易触发 504 网关超时。TripStar 这里采用了异步轮询：前端先拿到一个 task_id，后端在后台执行任务，前端每隔几秒去查询一次状态。这种设计对很多重度依赖 LLM 输出的自部署项目都挺有参考价值。 💻 自部署环境与 API 防坑指南 这套项目本地跑起来不难，但配置各种第三方接口容易出现报错（以官方当前说明为准，后续接口策略可能调整）： LLM 接口底线：必须接入兼容 OpenAI 格式且支持结构化输出（JSON 格式）的大模型，普通对话模型容易导致后端解析失败。建议接入按 Token 计费相对便宜的国内模型以控制 API 测试成本。 高德地图双 Key 校验：后端查数据需使用“Web服务”类型的 Key，前端渲染需使用“Web端(JS API)”类型的 Key。按照高德 JS API 2.0 的安全要求，前端 index.html 中需要按要求注入对应的安全密钥（securityJsCode），漏配后地图组件通常无法正常加载。 图片抓取接口：项目里的景点配图依赖 Unsplash API，部署前需要前往开发者后台申请相应的免费额度。 人群边界与商业授权限制 这套方案更适合哪些人： 适用人群：想体验 AI 自动化做攻略的用户，以及正在研究文旅 Agent、多智能体协作与自部署方案的开发者。不适用场景：项目说明中明确目前主要支持国内旅行场景，复杂的跨境多国行程暂不支持。如果你不想折腾前后端环境和各种 API Key，直接使用现成的在线 AI 工具通常会更省事，没必要折腾本地部署。 最后提个醒，虽然项目代码开源，但它强依赖的 LLM、高德和 Unsplash 都有各自的 API 计费规则。如果你准备进行二次开发，甚至做成对外的商用产品或 SaaS 服务，务必提前看清第三方接口的并发限制与商业授权范围，别等真正上线后，才发现接口额度或授权规则对不上，引发不必要的合规风险。 项目获取与官方通道 🌐 TripStar GitHub 官方仓库获取源码结构、完整技术栈与部署环境变量说明🐙 魔搭社区在线体验版不想折腾本地环境？点此直接在线跑 Demo
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }前文我们在 Clawcloud 上部署了 Grok2api，原本指望借此打通 OpenClaw 的“任督二脉”。必须明确的是，原生联网搜索绝非 OpenClaw 的锦上添花，而是其作为顶级 AI 助理的灵魂核心。 然而，现实却骨感且残酷：对于绝大多数普通用户而言，由于缺乏昂贵的 Brave API Key，OpenClaw 默认处于一种极其尴尬的“半残疾”状态——它空有一身本领，却无法实时触达互联网的脉搏。接入 Grok2api 本是治愈这种“信息孤岛”的良药，能让我们的“龙虾”瞬间具备最强的原生搜索与 X 平台实时数据抓取能力。但新的阻碍接踵而至：Clawcloud 分配的 IP 大概率会被 xAI 的风控策略精准拦截，导致请求频频撞墙。为了让这只“残疾”的龙虾真正睁眼看世界，我们必须寻找一个更稳健的生存空间。既然要绕过复杂的 Turnstile 人机验证和令人头疼的“5 秒盾”，那么部署的目标平台便只有一个终极选择：“大善人” Cloudflare。 本文将详细阐述如何利用 Cloudflare Workers 这一强大的边缘计算工具，为 Grok2API 构建一套无惧 CF 防护的无服务器（Serverless）部署方案。这套方案旨在让 OpenClaw 实现全球互联网直连，实时捕捉最具时效性的信息。当然，硬币也有另一面：虽然 CF 部署能完美化解验证码难题，但由于多用户共享 Cloudflare 节点 IP，一旦被 xAI 标记为高风险号池特征，SSO Token 依然面临快速失效的挑战。但这依然是目前性价比最高、最能让 OpenClaw 恢复“满血状态”的进阶路径。开源项目 Chenyme/grok2api 基于 FastAPI 重构的 Grok2API，全面适配最新 Web 调用格式，支持流/非流式对话、工具调用、图像生成/编辑、视频生成/超分（文生视频/ 图生视频）、深度思考，号池 ... | 项目仓库 TQZHR/grok2api fork 自 Chenyme/grok2api 本仓库额外提供 Cloudflare Workers / Pages（TypeScript，D1 + KV）版本，适合在 Cloudflare 上运行与代理出站。 部署与配置说明： README.cloudflare.md; 一键部署工作流： ... | 项目仓库 部署 Grok2api创建仓库机密首先，我们打开提供了部署到 Cloudflare workers 支持和工作流的 TQZHR/grok2api 项目仓库，点击顶部的『fork』，将该项目 fork 到自己的 github 账户下。接下来，保持默认，点击『Create fork』完成项目分支创建和复制。完成 fork 后，在我们自己的 grok2api 仓库，点击上方的『Settings』，左侧导航栏展开『Secrets and variables』，点击『Actions』。接下来，点击绿色的『New repository secret』添加两项仓库机密。注意，下图显示的是已经添加完成的状态，另外，添加的是下方的仓库机密（Repository secrets），不是上方的环境机密（Environment secrets）。我们需要添加的两项仓库机密分别如下： CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID，你的 Cloudflare 账户 ID CLOUDFLARE_API_TOKEN，你为部署程序创建的 Cloudflare 访问令牌 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 打开并登录 cloudflare，点开任一托管于 Cloudflare 的域名，概述页下拉，页面右下方分别显示了区域 ID、账户 ID 等信息，在账户 ID 区块点击即可复制，然后粘贴为 Github 仓库机密 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 的值。 CLOUDFLARE_API_TOKEN 在账户 ID 之下，点击『获取您的 API 令牌』，在创建令牌页面选择通过预配置权限模板，点击『编辑 Cloudflare Workers』右侧的『使用模板』。 我们保留模板已有的权限，增加一项编辑 D1 的权限，同时『区域资源』建议选择计划绑定的域(名)，然后点击『继续以显示摘要』→『创建令牌』。 然后，在令牌创建后，务必在『用户 API 令牌』页面复制，该令牌只会显示一次。将复制的 API 令牌粘贴进 github，作为仓库机密 CLOUDFLARE_API_TOKEN 的值。 运行自动部署工作流仓库机密创建完成后，点击打开顶部的『Actions』，在 Actions 页面点击左侧导航栏的『Deploy to Cloudflare Workers』，然后展开右侧的『Run workflow』列表，点击『Run workflow』启动自动部署工作流。部署期间应耐心等待，无需有额外的操作。整体过程大约 1 分钟即可完成，出现如下图所示绿色节点显示，表明已经成功部署。绑定自定义域名Workers.dev 域名受污染投毒，通常从国内是无法访问的，为了避免额外使用代理连接 grok2api，我们需要绑定一个自定义域名。在 Cloudflare 首页，左侧导航栏点开『Compute』，点击『Workers 和 Pages』后，就可以在 Workers 和 Pages 页面看到我们新部署的 grok2api，我们点击该 workers 以打开配置。在 grok2api workers 页面，点开『设置』选项卡，在『域和路由』下点击『+添加』，然后在打开的侧边栏中输入你的自定义域名，最后点击『添加域』即可。Grok2API 的配置与管理完成上述配置后，我们可以打开浏览器，输入我们的自定义域名，本文示例为 1ease.qzz.io。登录之后，后台管理页面顶部菜单分别包括 Token 管理、API Key 管理、在线聊天、数据中心、配置管理、缓存管理等。主要的页面以及功能包括： Token 管理：Grok Access Token（令牌）管理页面，可以添加、删除、批量导入、刷新访问令牌； API Key 管理：用户 API Key 管理，创建 API Key，可以为 API Key 配置速率、请求次数等； 配置管理：全局 API Key、后台管理员账户名、后台密码、站点 URL等全局性配置，务必修改后台密码、指定站点 URL 等。 具体配置操作本文不做展开，具体内容和操作过程请见「本期视频」。 重要提示 1.即便 Cloudflare 上部署的 Grok2api 自带抗盾“滤镜”，但同批次添加的 sso token 也有可能很快（3-5天）就会被 xAI “封禁”，无需进行任何其他排错或调试，清除该批次 token，将新注册的账户 token 导入即可。当然，你可以龙虾创建一个定时任务专用于 grok sso 的批量替换。 2.如果不更换 token，那就需要更换托管 IP，换言之，可以在其他平台或 VPS 部署 grok2api，将被“封禁”的账户 token 导入。对于还可以正常访问网页端的账户，将 grok2api “搬家”到其他主机总是有效的，前提是目标 IP 干净、不会被识别为高风险。 结语至此，通过在 Cloudflare Workers 上成功部署 Grok2api，我们不仅为 Openclaw 构建了一个稳健的联网搜索核心，更在架构层面上实现了API请求的安全代理与流量管理。Grok 4+ 的强大的原生联网搜索和总结能力加上 Cloudflare 边缘网络的高可用性，让我们的 Openclaw 助理在信息获取的广度与深度上都得到了质的飞跃。现在，当你再次向它提问有关“昨日科技新闻”或“当前股市走势”的问题时，它将不再“无中生有”，而是给出基于实时搜索的准确答案。核心能力的构建是一个循序渐进的过程，联网搜索能力决定了龙虾到底是生产力工具还是短期时髦的玩具。
Jellyfish 评测：开源 AI 短剧工作流，想解决人物漂移和流程割裂
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } } 一站式 AI 生成短剧（竖屏短剧 / 微短剧）的生产工具从剧本输入 → 智能分镜 → 角色/场景/道具一致性管理 → AI 视频生成 → 后期剪辑 → 一键导出成片 📷 项目截图 / Screenshots 一、做 AI 短剧，最烦的就是当“人工缝合怪”现在用 AI 生成个视频片段不难，难的是怎么连贯地讲完一个故事。很多人做竖屏短剧，其实就是在“手动抽卡”：在文本模型里写剧本，去 Midjourney 垫图，最后丢进视频生成模型里等结果。你是不是也遇到过这种崩溃日常：主角前一秒还是瓜子脸，切个远景直接变大妈了。为了保住“人物一致性”，你得搞个巨大的表格，把每个角色的提示词、垫图链接存起来，每次生成都要来回复制粘贴。这说白了就是赛博时代的流水线打螺丝。今天要聊的 Jellyfish，就是一个想把这些重复操作尽量收拢起来的开源项目。它不做底层大模型，而是想把剧本、分镜、角色资产、视频生成和剪辑尽量串到一条流程里。二、这套工作流想怎么处理“人物漂移”？Jellyfish 没用什么玄乎的黑科技，它的核心思路非常实在，就是把做视频变成了“拼积木”，重点放在了资产复用的逻辑上。 全局风格与种子统一：建项目时锁定全局风格，尽量减少后续分镜在生成时的随机漂移。 双层资产库设计：捏好的角色或装备存进库里打上标签，下一个镜头需要用到时直接调标签，目标是省去重复手敲冗长 Prompt 的麻烦。 分镜控制粒度：从项目设计来看，它希望把分镜编辑做得更直观、更细一点，比如支持首尾关键帧独立提示词。 底层大模型接入说明：这工具本身不包算力。根据官方说明与项目设计方向，你可以自备 API Key，文本端对接 OpenAI、Claude 等，视频端则覆盖 Kling、Runway、Luma 等服务。三、极客探路指南：别卡在 API 联调上如果你有技术背景想拉代码跑跑看，目前 Jellyfish 的界面框架和模型管理部分已经能跑通。但有一个前后端联调的机制，很多新手容易踩坑。避坑实操：前端接口同步它的前端请求是跟着后端 OpenAPI 规范自动生成的。如果启动后发现前端狂报接口错误，先确保你的后端在本机 8000 端口跑起来了，然后切到前端目录跑一句 pnpm run openapi:update，让它更新类型文件。提醒一句：官方 Roadmap 明确标示了核心的分镜渲染链路还在开发中，目前也没有一键部署包。现阶段它更适合技术团队用来摸索架构方向，而不是直接拿去上生产线。四、算笔经济账：为什么我们需要优化流程？搞过视频 API 的朋友都知道，现在高阶视频模型的计费可不便宜。如果全靠人工瞎试，高昂的废片率月底一看账单能让人心梗。商业化视角的流程价值：折腾这类工作流工具，核心诉求在于“成本控制”。如果项目后续的工作流编排和参考图复用能顺利落地，将有机会减少团队的重复试错和无效调用。对批量内容生产团队来说，这类流程优化才更有实际价值。（API定价与支持策略以各官方页面为准）。如果你正准备搭建团队的 AI 基础设施，除了视频生成链路，底座模型的选择也同样关键。 🚀 主要功能一览 模块 核心功能 亮点特性 项目管理 创建项目、全局风格/种子统一控制、项目仪表盘、章节统计 全局种子防漂移、风格强制继承 章节拍摄工作台 剧本输入 → 智能精简 → 智能分镜提取 → 分镜编辑 → 视频生成 → 预览 三栏式布局、可收起右侧属性面板、批量操作 分镜精细控制 景别/角度/运镜/情绪/时长/氛围/对白/配乐/音效/隐藏分镜 首/尾/关键帧独立提示词、多版本管理 高级生成控制 参考图跨分镜引用、ControlNet骨骼/深度、智能对口型、模型/时长选择 动作可控 + 口型同步 资产管理系统 角色/场景/道具/服装集中管理、智能提取 + 手动关联 + 提示词模板 项目资产库 vs 全局资产库双层体系 提示词模板库 分镜/角色/场景/视频/配乐/音效/综合提示词模板 一键初始化新章节 视频后期剪辑 时间线编辑、多轨视频/音频、素材库拖拽、最终导出 从 AI 片段直接剪辑成完整短剧 Agent 工作流 剧情提取 / 角色提取 / 分镜建议 等可定制 Agent，支持可视化编排与测试 类似 Dify 的节点式工作流编辑器 模型管理 多供应商（OpenAI/Claude/通义/混元等）管理、模型分类（文本/图/视频） 每类可设默认模型、快速测试连接 生成素材管理 图片/视频统一预览、标签标记、过滤、批量导出 支持优质素材快速复用 🎯 适用场景 短剧/微短剧内容创作者 AI 影视工作室批量生产 个人创作者想低成本试水竖屏短剧 教育/培训机构制作教学短视频 品牌/电商制作带剧情的产品宣传短片 🛠 技术栈（示例） 前端：React 18 + TypeScript + Vite + Ant Design / Tailwind CSS 状态管理：Redux Toolkit / Zustand 工作流编辑：React Flow 视频播放器：Video.js / Plyr 富文本/代码编辑：Monaco Editor / React Quill 后端（可选开源部分）：Node.js / NestJS / FastAPI / Spring Boot AI 生成层：对接多种大模型 API（OpenAI / Anthropic / Midjourney / Runway / Kling / Luma 等） 🔁 前端 OpenAPI 请求/类型生成与更新 前端请求函数与数据结构由后端 OpenAPI 文档生成，生成目录为 front/src/services/generated/，OpenAPI 文档缓存为 front/openapi.json。 在后端开发服务已启动（默认 http://127.0.0.1:8000）时，在前端目录执行： cd front pnpm run openapi:update 说明： openapi:update 会先拉取 http://127.0.0.1:8000/openapi.json 到 front/openapi.json，再生成代码到 front/src/services/generated/ 如需修改请求基础地址（默认同源 /api），可在应用启动处调用 initOpenAPI('http://127.0.0.1:8000')，配置文件见 front/src/services/openapi.ts 🚀 项目获取与官方通道 🌐 官方 GitHub 仓库直达关注 Jellyfish 开源短剧工厂，获取最新源码与架构说明🐙 开发者 Issues 交流区追踪核心分镜渲染功能的开发进度，参与分镜与自动化工作流相关探讨