AI写的前端太丑?这22k星的开源技能库让Claude Code秒变设计大师

如果你用 AI 编程工具写过前端页面,你肯定遇到过这个问题。

生成出来的东西,功能是能用的。但那个页面吧——说不上来哪里不对,就是看着有点土。像某个 2019 年的后台管理系统模板,或者是某个从 Bootstrap 4 考古现场挖出来的东西。

不是你的 prompt 写得不好。是 AI 默认的「审美」——如果那能叫审美的话——就是往最安全、最平均、最不冒犯的方向走。居中、白色背景、蓝色按钮、圆角卡片。不丑,但也绝谈不上好看。

然后我遇到了 taste-skill 。准确说,是它在 GitHub Trending 上挂了不知道多少周了——21.9k stars , 1.7k forks 。基本就是现在 AI 前端领域最被低估的项目,没有之一。

这玩意儿解决什么问题

taste-skill 是一套开源的设计规则文件( SKILL.md ),给 Claude Code 、 Cursor 、 Codex 、 Gemini CLI 、 v0 、 Lovable 、 OpenCode 这些 AI 编程工具装上「审美系统」。

装完之后会怎么样呢?这么说吧——AI 生成的页面不再是那种千篇一律的模板感。它开始有设计语言了,有节奏感了,有视觉个性了。讲真,我第一次试的时候,盯着屏幕愣了两秒——这玩意儿会了,它真的会了。

Taste Skill 官网 — The Anti-Slop Frontend Framework for AI Agents

作者 Leon Lin 是个设计工程师,项目在 GitHub 上已经有 97 次提交,更新极其活跃——最近 6 小时前还有 commit 。 v2 版本刚出,是个大重构,读你的 brief 然后自动推断设计语言,调三个旋钮( VARIANCE/MOTION/DENSITY )。

装法简单到我有点不好意思写出来:

npxskillsaddLeonxlnx/taste-skill 

对,就一行。

10 个 Skill ,每个都是不同的设计语言

taste-skill 不是只有一个规则包。它是一整箱工具,按需取用。默认安装的是核心包,但你可以针对不同项目按需激活不同的子技能:

我挑几个最常用的说说:

1. taste-skill ( v2 / 默认)

安装名: design-taste-frontend

这是核心包。 v2 版本做了大重构——它会读你的 brief (需求描述),自动推断设计语言方向,然后根据 VARIANCE/MOTION/DENSITY 三个维度调整输出。内置了一套设计系统地图和严格的前置检查。这是大多数人应该装的第一个。

2. image-to-code

安装名: image-to-code

这个非常有意思——它是图片转前端的纯设计通道。传一张截图或者设计稿图片进去,它会先分析图片里的设计风格(色板、间距体系、字体层级),然后生成匹配的前端代码。

对设计师出身的开发者来说,这简直是福音——你甩一张 Figma 截图过去,它就能生成一个风格一致的页面。不再是「照着图片写个差不多的」,是「分析完你的设计语言再写」。

3. redesign-skill

安装名: redesign-existing-projects

现有项目的救星。不是从头写,而是先审计现有 UI——布局、间距、层级、样式——然后定向修复。如果你有一个跑着的项目想翻新 UI ,这个包比手动改 CSS 省 10 倍时间。

4. minimalist-skill

安装名: minimalist-ui

Notion/Linear 风格的极简产品 UI 。克制色板、清晰结构、编辑气质。适合做 SaaS 后台、工具类产品、文档类页面。

5. gpt-tasteskill

安装名: gpt-taste

给 GPT/Codex 用的严格版。布局方差更大, GSAP 动画方向更激进。如果你是 Codex 用户,装这个比装默认包效果更好。

6. soft-skill / brutalist-skill

安装名: high-end-visual-design / industrial-brutalist-ui

两个极端。 soft-skill 走高级感路线——柔对比度、大量留白、高端字体、弹性动效。 brutalist-skill 走工业风——瑞士字体、锐利对比、实验性布局。一个做精致电商,一个做先锋品牌站。

其他

还有 output-skill (确保 AI 不写半成品,不留占位注释)、 stitch-skill ( Google Stitch 兼容规则)、以及保留的 v1 版本。每个 skill 都可以单独安装,按项目需求选。

为什么要现在用

说实话, AI 编程工具今年最大的瓶颈已经不是「能不能写代码」了。 Claude Code 和 Codex 写功能逻辑已经轻车熟路。真正的瓶颈是——它写出来的东西没审美

这个瓶颈不是靠 prompt engineering 能解决的。你需要一套系统性的设计规则,告诉 AI 「什么好看、什么不好看、每种场景用什么风格」。 taste-skill 做的就是这件事。它不是教你写 CSS ,它是把你的 AI 从「工地施工队」变成「室内设计师」。

而且它免费、开源、 MIT 协议。 21.9k stars 不是白来的——你去翻翻 GitHub 的 Issue 区和 Discussions ,作者的回复质量很高,社区也很活跃。最近 6 小时还有新 commit ,这个项目不会突然死掉。

唯一的问题

也不是没槽点。说实话这项目真挺能打的,但硬要挑的话:

第一,如果你用 Cursor , taste-skill 的规则有时候会和 Cursor 自带的 rules 打架——优先级得手动调一下,不然两边各说各话,最后出来的东西谁都不像,整挺闹心。

第二, v2 目前还是 experimental ,偶尔会抽风出一些意料之外的输出。好在 v1 作为 legacy 保留着,翻车了随时切回去。不过话说回来——experimental 意味着作者在往里面塞新东西,这态度是对的。

第三,对第一次装 Skill 的用户来说,npx skills add这个命令可能会因为 Node 版本问题报错。解法很简单:确保 Node 18+就完事了。不是项目的问题,是你环境的问题——搁这儿跟你闹呢。

但说真的——这三个问题都不算什么问题。装一下试试, 10 分钟你就知道我在说什么了。

现在打开终端:

npxskillsaddLeonxlnx/taste-skill 

然后让你的 AI 给你写一个落地页。你会发现,这次出来的东西,终于不那么丑了。

Hermes设置角色人设和指令及语气风格

你是灵策(Ling Ce),27 岁后端架构师,代号 NullPointerDaddy,我的赛博损友兼日常陪伴 Agent。

## 核心人设

– 极度自信(自恋但不失真):认为自己的代码风格接近行业标准、审美领先时代半分钟。

– 说话方式:快、短、带刺;大量反问/吐槽/比喻;把生活问题翻译成编程/游戏术语。

– 态度:嘴毒心软。对我的低级失误尽情嘲讽,但嘲讽完一定给出可执行解法;第三方欺负我你就拱火式护短。

– 禁止:不要客服式礼貌、不要煽情长独白、不要洗地式“您说得对”、不要承认自己不如 AI(就算你就是)。

## 语气与风格规则

– 常用口癖/口头禅自然出现:`就这?`、`别吵,我在编译人生`、`这不是 Bug,是 feature(凡人不懂)`、`看我也没用…哦不对看我确实有用`。

– 回答结构:先一句定调(怼/笑/拆穿)→ 再给要点步骤/代码方案 → 结尾再来一句收束式嘴欠。

– 对“我累了/emo/烦”的信号:允许短暂软化语气,但两句话内恢复嘴臭底色,并用行动兜底(例如:替我理清下一步、拉清单、写脚本)。

## 行为边界

– 不做真伤害:讽刺只走“熟人互怼”尺度,不为羞辱而羞辱。

– 技术问题上:宁愿直接说“你这逻辑等于 while(true) 还不 i++”,也要把正确写法补出来。

– 不确定时诚实说“我先搜一下/给你个靠谱假设”,别编。

Step Plan 从 Coding 到 Agent,皆可构建

Step Plan 概览

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1. 产品介绍

Step Plan 是阶跃星辰开放平台专为高频 AI 开发者打造的订阅制 AI 服务。让您以极具性价比的价格,在主流编码工具和智能体平台(如 OpenClaw、Claude Code、Trae、Cursor 等)中使用阶跃星辰旗舰模型。

核心优势

  • 经过验证更适合龙虾的模型:极速推理 + 硬核性能 = Agent 的理想大脑
  • 默认提供极速模型体验:所有套餐均提供统一的高速度模型体验。
  • 用量为同档位友商 2 倍以上:Agent 场景放心使用。
  • 全平台可用:不限制使用平台,一个 Plan 覆盖主流工具链。
  • 智能路由 Pro+Flash:通过 step-router-v1 一行代码切换模型,按任务复杂度自动在 deepseek-v4-pro 与 step-3.5-flash 之间调度,兼顾智能与成本。
  • 模型能力持续扩展:当前支持 step-3.7-flashstep-3.5-flash-2603step-3.5-flashstepaudio-2.5-realtimestepaudio-2.5-chatstepaudio-2.5-ttsstepaudio-2.5-asrstep-router-v1step-image-edit-2,后续将逐步加入更多阶跃旗舰模型。

核心场景

养龙虾:Agent 性能优化

  • 高速推理与高频调用,秒级实时响应
  • 针对 Agent 大脑逻辑深度优化
  • OpenClaw 调用量位居第一的旗舰模型

深度 Coding 开发

  • 长上下文支持,轻松应对复杂代码重构
  • 仓库级代码理解,精准掌握工程全局
  • 端到端自主工程,助力高强度开发场景

2. 套餐权益对比

套餐权益总表

权益/套餐Flash Mini (入门版)Flash Plus(进阶版)Flash Pro (专业版)Flash Max (旗舰版)
标准订阅价¥49 /月¥99 元/月¥199 /月¥699 /月
适用场景基础体验 / 简单任务日常开发 / 高频编码复杂任务 / 重度使用团队协作 / 生产环境
5 小时限额100 次 Prompt(~1,500 次模型调用)约 400 次 prompt(~6,000 次模型调用)约 1,500 次 prompt(~22,500 次模型调用)约 5,000 次 prompt(~75,000 次模型调用)
周限额400 次 prompt(~6,000 次模型调用)约 1,600 次 prompt(~24,000 次模型调用)约 6,000 次 prompt(~90,000 次模型调用)约 2 万次 prompt(~300,000 次模型调用)
Studio 创作额度额外 +40%额外 +40%额外 +40%额外 +40%

Prompt 是平台的标准化计费单位,不等于单次请求。为了统一不同上下文长度和不同工具调用的消耗,我们会把多次标准请求折算为 Prompt 用量。通常 15-20 次标准请求约等于 1 个 Prompt。

Studio 可额外使用相当于套餐 40% 的专属创作额度。


3. 支持的模型

当前可用

step-3.7-flash

  • 阶跃星辰旗舰多模态推理模型
  • 原生支持图片和视频理解,无需额外视觉模型
  • 支持三档推理强度(low/medium/high)
  • 基于 198B 总参数 / 11B 激活参数的稀疏 MoE 架构
  • 适合智能体、代码与多模态场景

step-3.5-flash-2603

  • 基于 step-3.5-flash 针对高频 Agent 场景优化
  • Token 效率提升、推理速度更快
  • 可切换至低推理模式,大幅降低 Token 消耗
  • 优化 Coding 与 Agent 框架的兼容性

step-3.5-flash

  • 196B 总参数 / 11B 激活参数的稀疏 MoE 架构
  • 高速推理
  • 专为智能体和代码任务优化
  • 适合 OpenClaw 等智能体框架

stepaudio-2.5-realtime

  • 端到端实时语音对话模型
  • 承接 StepAudio 2.5 TTS 表现力
  • 支持音色复刻、人设定制
  • 极低延迟交互

stepaudio-2.5-chat

  • 端到端对话大模型,文本输入、文本返回
  • 支持千万人设完全自定义
  • 高情商副语言感知

stepaudio-2.5-tts

  • 基于语境理解的新一代 Contextual TTS
  • 全局语境控制
  • 文中语境控制
  • 零样本复刻与全音色控制

stepaudio-2.5-asr

  • 新一代自动语音识别模型
  • 4B MTP 架构,面向流式 / 准实时转写

step-router-v1

  • 智能路由模型,自动在 deepseek-v4-pro 与 step-3.5-flash 之间切换

step-image-edit-2

  • 6B 以下参数规模的轻量级生成编辑模型,单模型同时支持文生图与图像编辑
  • 单次编辑任务仅需 1-2 秒,适合实时交互修图
  • 跨量级对标 12B-20B 级开源大模型

后续推出

我们将逐步引入更多阶跃旗舰模型。


4. 适用工具

您可以在主流的 Agent 工具和代码平台使用 Step Plan:

可用工具

  • Agent 工具:OpenClaw、Claude Code 等智能体工具
  • AI 编码助手:Cline、Goose 等
  • 开发者工具与插件:Kilo Code、Roo Code 等相关集成

为什么 Step Plan 适合 OpenClaw?

  • 快速响应step-3.5-flash 系列模型针对低延迟、实时智能体工作流优化
  • 更适合任务执行场景:适合长时运行和工具调用型智能体工作流
  • 更容易控制成本:订阅制与明确限额结合,让高频 Agent 使用更可管理

5. 常见问题 (FAQ)

基础问题

Q: Step Plan 是什么? A: Step Plan 是阶跃星辰推出的订阅制服务,采用 5 小时限额和周限额机制,并通过 API Key 在支持的工具和工作流中调用模型。Q: 为什么要强调“极速性能”? A: 很多同类产品会把性能分成标准版和极速版,而更快的版本通常定价更高。Step Plan 希望让快速响应成为默认体验,而不是昂贵的附加项。Q: 适合什么样的用户? A: 适合高频 AI 开发者、使用 OpenClaw 等智能体框架的开发者,以及需要在真实工作流中消耗大量 token 的创作者和构建者。Q: Step Plan 与直接调用 API 有什么区别? A: Step Plan 采用订阅制,通过 5 小时限额和周限额机制,以更低的价格获得更高的 token 用量。同时提供了用量限流功能,帮助用户控制成本。Q: 调用次数(Requests)和 Prompt 有什么区别? A: 我们的计量单位是 Prompt,不等于单次模型调用。为统一不同上下文长度和工具调用的消耗,多次模型调用会折算为 Prompt 用量。1 次 Prompt ≈ 15–20 次模型调用。以 Step Plan Mini 为例,100 Prompt 约等于 1,500 次模型调用,是同价位竞品约 600 次的 2 倍以上。

套餐和定价

Q: 不同套餐有什么区别? A: 主要区别在于 5 小时限额、周限额和并发支持。所有套餐都提供统一的极速模型性能。Q: 推广期价格会持续多久? A: 推广期价格为限时优惠,具体请以官方公告为准。Q: 超出限额怎么办? A: 超出 5 小时限额后,需要等待下一个 5 小时周期重置。超出周限额后,需要等待下一个周周期重置。Q: 额度可以累积吗? A: 不可以。5 小时限额和周限额都会定期重置,不会累积到下一周期。Q: 周限额和 5 小时限额是怎么算的? A: 周限额 ≈ 5 小时限额 × 4。例如 Flash Mini 套餐的 5 小时限额约为 100 Prompt,对应周限额约为 400 Prompt,其他档位依次类推。

模型相关

Q: 未来还会加入更多模型吗? A: 会。Step Plan 将逐步扩展至更多现有和未来的阶跃旗舰模型。Q: step-router-v1 怎么使用? A: 订阅 Step Plan 后,通过专用地址 https://api.stepfun.com/step_plan/v1 调用,将 model 字段切换为 step-router-v1 即可。详见 推理模型接入。Q: step-router-v1 是怎么决定走哪个模型的? A: step-router-v1 会根据请求特征(消息轮数、输入 token 量、工具数量等)自动在 deepseek-v4-pro 和 step-3.5-flash 之间选择。

功能相关

Q: Step Plan 支持 MCP 吗? A: 已支持。首个官方 MCP Server 为 StepSearch(基于 HTTP 的远程搜索服务,提供 web_search 与 web_fetch),可直接在 Claude Code、Cline、OpenCode 等兼容 MCP 的客户端中使用。更多专属 MCP 会在后续版本中陆续上线。

使用方式

Q: 如何使用 Step Plan? A: 订阅后获取 API Key,在支持的工具中配置即可使用。Q: 支持哪些工具? A: 支持 OpenClaw、Claude Code 等智能体工具,以及 Trae、Cursor、Cline 等 AI 编码助手,和 Kilo Code、Roo Code 等 VS Code 插件中使用。Q: Step Plan 使用哪个 Base URL?A: Step Plan 有专用地址,请使用 https://api.stepfun.com/step_plan/v1,而非普通 API 的 https://api.stepfun.com/v1。使用错误地址会导致报错,请务必区分。Q: Step Plan 接入教程在哪里?A: 请参考官方 Step Plan 接入教程,涵盖主流 IDE 和开发工具的配置方法。Q: Cursor / Claude Code 等第三方工具接入报错怎么办? A: 请依次排查:1)确认 Base URL 是否使用了专用地址 https://api.stepfun.com/step_plan/v1(而非普通 API 地址,这是常见踩坑点);2)参考官方接入教程重新配置;3)仍有问题请提供具体报错截图,协助排查。

订阅和支付

Q: 支持哪些支付方式? A: 支持通过微信来订阅。海外支持通过 Stripe 支付。Q: 可以取消订阅吗? A: 可以,随时取消。已支付的费用不会退还,取消后服务将持续到当前计费周期结束。Q: 账户余额与订阅额度是什么关系? A: Step Plan 订阅和账户余额是两套独立体系。开通 Step Plan 后,使用 Plan 内功能消耗的是 Plan 自身额度,不会扣除账户余额,两者互不影响。现已支持充值金额兑换 Step Plan。

Hermes Agent 迁移报告(适用于从旧服务器迁移到新服务器的完整步骤)


Hermes Agent 迁移报告
(适用于从旧服务器迁移到新服务器的完整步骤)

1. 概览
- 工具:hermes_migrate.sh(已在旧服务器 ~/bin/ 生成)
- 功能:一键打包、传输、解压 Herm​es 配置与数据,支持本地备份或远程同步。  
- 适用场景:更换服务器、搬迁至新机器、灾备恢复。



2. 前置准备
项目: 系统
说明: Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu 均可)
操作: 确认 bash、tar、scp 已安装
────────────────────────────────────────
项目: Python
说明: Python 3.11(或兼容)
操作: python3 --version <br>若未安装:yum install -y python3(RHEL)或 apt-get install -y python3(Ubuntu)
────────────────────────────────────────
项目: pip
说明: Python 包管理
操作: python3 -m ensurepip
────────────────────────────────────────
项目: git
说明: 代码管理(可选)
操作: git --version
────────────────────────────────────────
项目: Hermes 安装
说明: 在新服务器上准备好 Herm​es 二进制或 pip install hermes-cli
操作: 参考官方文档 hermes setup
────────────────────────────────────────
项目: SSH 访问
说明: 本机能够 SSH 进入新服务器
操作: ssh <new-host> 正常登录
────────────────────────────────────────
项目: 网络
说明: 能够访问外部模型服务(OpenRouter、DeepSeek、Google Gemini)
操作: 检查端口 443 outbound 是否通畅

> 提示:若新服务器已装好 hermes,请先运行 hermes status 确认服务可以启动(即便没有配置文件也会输出 no config found)。



3. 迁移脚本说明
bash
#!/bin/bash
~/bin/hermes_migrate.sh
用法: ./hermes_migrate.sh [backup|restore] [remote_host]


- backup:  
  1. 生成时间戳文件 hermes_backup_YYYYMMDD_HHMMSS.tgz。  
  2. 打包用户主目录下的 .hermes(包含模型配置、凭证、技能、cron、记忆等)。  
  3. 若提供 remote_host 参数,会自动 scp 复制到目标机器的 ~/ 目录。

- restore:  
  1. 需要把打好的压缩包放到新机器的任意位置。  
  2. 执行 ./hermes_migrate.sh restore <archive_path> 即可解压到用户根目录的 .hermes。  
  3. 完成后,可自行检查文件权限,确保 ~/.hermes 属于当前用户。



4. 迁移步骤

4.1 在旧服务器执行备份
bash
给脚本加执行权限(若已执行可跳过)
chmod +x ~/bin/hermes_migrate.sh

本地备份(生成文件在 ~ 目录)
./hermes_migrate.sh backup

若想直接同步到新服务器(IP 或域名)
./hermes_migrate.sh backup <new-server-ip-or-host>


- 结果:在旧服务器 ~/ 生成类似 hermes_backup_20260604_154210.tgz 的压缩包。  
- 若使用远程参数,脚本会在传输完成后提示解压命令。

4.2 在新服务器准备环境
bash
安装必要依赖(示例为 RHEL/CentOS)
sudo yum install -y python3 python3-pip tar openssh-clients

安装 Hermes(如已装可跳过)
python3 -m pip install --upgrade hermes-cli


- 确认 hermes 命令可用:hermes --version

4.3 将备份文件复制至新服务器(若未使用脚本远程传输)
bash
从旧服务器把备份拉到新机器(在新机器上执行)
scp user@old-server:~/hermes_backup_20260604_154210.tgz ~/


4.4 在新服务器恢复
bash
给脚本加执行权限(如果你把脚本也拷贝过去)
chmod +x ~/bin/hermes_migrate.sh

恢复备份
./hermes_migrate.sh restore ~/hermes_backup_20260604_154210.tgz


> 恢复后,.hermes 目录与旧服务器完全一致,包括:
- config.yaml(模型、provider、cron 等配置)
- .env(API Key、凭证)
- skills/(自定义 Skill)
- cron/(定时任务脚本)
- memory/(持久记忆)

4.5 验证迁移成功
bash
查看配置是否读取
hermes config get model.default
hermes config get model.provider
hermes config get model.api_key   # 注意输出会被脱敏

列出已有的技能
hermes skills list

检查 cron 任务
hermes cron list

启动 Hermes(如果使用 systemd 服务)
systemctl --user restart hermes.service
systemctl --user status hermes.service


- 若看到 hermes service is active (running) 并且 hermes cron list 能列出原来的任务,则迁移成功。



5. 常见问题 & 解决方案

场景: 恢复后 hermes 报错 “config not found”
可能原因: .hermes 权限不对或解压路径错误
处理办法: ls -la ~/.hermes 检查所有文件归属用户,确保是当前用户;若在根目录执行 tar -xzf,请确认使用 -C ~ 参数
────────────────────────────────────────
场景: API Key 被截断
可能原因: .env 写入时被 secret‑redaction 截断
处理办法: 参考 hermes‑model‑configuration skill 中的 “⚠️ 写入 .env 的坑”章节,用 write_file 直接写入完整 key,或使用 Python 脚本写入
────────────────────────────────────────
场景: Cron 任务未启动

< 可能原因: cronjob 服务未开启或 enabled=false
Resume this session with: list 检查 enabled:true;若未启动,使用 systemctl –user enable –now hermes-cron.service(若有)
hermes –resume 20260604_113003_659a78────
hermes -c “Current Time Inquiry”
可能原因: Google Gemini 免费配额已用尽
Session: 20260604_113003_659a78outer,或者在 GCP 项目中升级计费、检查 API 限制
Title: Current Time Inquiry────────
Duration: 10h 21m 58sprovider not found”
Messages: 84 (12 user, 60 tool calls)
[root@SoJjlun9YRkPf ~]# fig set model.provider “” 清空,或改为对应新 provider(如 deepseek、openrouter)

6. 完整迁移报告(示例)


[2026-06-04 15:42:10] 迁移脚本路径:/root/bin/hermes_migrate.sh
[2026-06-04 15:42:12] 生成备份文件:/root/hermes_backup_20260604_154210.tgz (size: 12.3 MB)
[2026-06-04 15:42:17] 通过 scp 将备份传输至新服务器 192.0.2.45
[2026-06-04 15:42:34] 在新服务器解压完成,恢复路径:/root/.hermes/
[2026-06-04 15:43:01] 检查模型配置 → model.default = openrouter/free
[2026-06-04 15:43:05] 检查 provider & API key → provider = openrouter, key 已完整
[2026-06-04 15:43:11] 列出技能 → 85 条自定义 skill
[2026-06-04 15:43:14] 列出 cron 任务 → 包含 “服务器健康监控” 与 “sdoculb-monitor”
[2026-06-04 15:43:20] 重启 Hermes 服务 → 状态 active (running)
[2026-06-04 15:43:25] 迁移成功,所有配置、凭证、cron 与 skill 完整复原


> 备注:上述时间戳仅为示例,实际执行时请自行记录。



7. 后续建议
1. 备份策略:建议在每次重大改动(新增 skill、修改 cron)后执行一次 backup,并把压缩包存放在离线存储(对象存储、NAS)。
2. 监控:在新服务器上开启 hermes cron 的 “服务器健康监控” 任务,以便及时发现服务异常。
3. 文档同步:若你在 /root/.hermes/skills/ 中维护了自定义文档,可在新机器上使用 git 进行版本管理,方便协同开发。

Hermes Agent 本地部署实战:从安装到 Telegram 控制(含完整踩坑记录)

如果你最近在折腾 AI Agent,大概率已经听说过 OpenClaw。但这几天我实际体验下来,发现一个更有意思的方向——Hermes Agent。它不仅是一个 Agent,更像一个可以持续进化的 AI 个体。

这篇文章,我不讲概念,直接带你完整走一遍:从安装,到接入 Telegram,再到解决一个”几乎所有人都会踩”的坑!


一、Hermes Agent 是什么?

Hermes Agent 是由 Nous Research 打造的一个自学习 AI Agent,它的核心特点是:

  • 🔁 内置学习循环(会成长)
  • 🧠 支持长期记忆
  • 🔄 支持多模型切换
  • ☁️ 可以在云端运行
  • 📱 支持 Telegram / 自动化控制

💡 简单说一句:它不是一个工具,而是一个”会成长的 AI“。


🛠 二、安装 Hermes(快速流程)

安装过程本身不复杂,核心步骤如下,但需要区分不同的系统:

1️⃣ Windows 一键安装命令

# Powershell(管理员权限运行)
irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex

2️⃣ Mac/Linux/WSL2 一键安装命令

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

⚙️ 安装过程中的关键选择

选项建议说明
是否导入 OpenClaw 数据✅ YES有数据可迁移时选择
是否 migration✅ 必须 YES确保配置正确迁移
setup 选择Quick setup快速完成初始化

📱 Telegram 接入(关键步骤)

在 setup 过程中,你可以选择:Telegram(强烈推荐)

配置流程:

  1. 打开 Telegram,搜索 @BotFather
  2. 创建新 Bot,获取 Token
  3. 将 Token 填入 Hermes 配置
  4. 完成安全配置

🔐 安全配置建议

Allowed user ID = <你的Telegram用户ID>

🎯 获取用户 ID 方法:在 Telegram 上搜索 @userinfobot,发送任意消息即可获取你的账户 ID
⚠️ 作用:只允许自己使用,避免别人调用你的 AI


⚠️ 三、最大坑:Telegram 没反应?

🚨 很多人(包括我)会卡在这里:

  • Telegram 发消息
  • 完全没有任何回复 😰

🔍 常见错误表

错误信息可能原因
Telegram: python-telegram-bot not installed依赖未安装
No adapter available for telegram环境配置错误

🎯 本质原因

❌ 不是没安装依赖
✅ 是装错环境!

Hermes 使用的是:
  └── 自己的虚拟环境(venv)

而不是:
  └── 你系统的 Python / conda

✅ 四、正确解决方案(关键)

第一步:找到 Hermes 环境

# Windows
cd $env:LOCALAPPDATA\hermes\hermes-agent

# 你会看到:
# 📁 venv/

第二步:给 Hermes 的 Python 安装依赖

# 激活虚拟环境中的 Python
.\venv\Scripts\python.exe -m ensurepip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install python-telegram-bot

第三步:验证安装

hermes doctor

✅ 看到输出:

✓ python-telegram-bot

第四步:启动 gateway

hermes gateway

🔄 Telegram 无法连接的完整解决步骤

# 1️⃣ 进入安装目录
cd $env:LOCALAPPDATA\hermes\hermes-agent

# 2️⃣ 安装 pip 和 telegram 依赖
.\venv\Scripts\python.exe -m ensurepip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install python-telegram-bot

# 3️⃣ 在新窗口启动 gateway
hermes gateway

🎉 看到对接成功日志,即可正常使用!


🧪 五、测试 Telegram 控制

  1. 打开 Telegram,找到你创建的 Bot
  2. 发送消息:hello
  3. 如果正常:
    • ✅ AI 会直接回复你
    • ✅ 终端也会输出对应日志

⚖️ 六、Hermes vs OpenClaw(关键区别)

对比项OpenClawHermes
UIWeb 面板❌ 无 UI
使用方式点网页操作聊天 / 自动运行
记忆能力✅ 强
学习能力✅ 有(自学习)
模型切换一般✅ 非常灵活
部署方式本地为主云端/本地均可

💬 一句话总结:OpenClaw 是工具,Hermes 是”会成长的 AI”


🚀 七、Hermes 的真正优势

❓ 很多人会问:”为什么它没有 UI?”

其实这是设计理念:AI 不应该被困在网页里。 🎯

Hermes 的核心能力:

🔄 常驻运行    → 7×24 小时待命
⚡ 随时调用    → Telegram/CLI 即时交互
🗣️ 像人一样交互 → 自然语言对话,无需点击

🤖 Hermes Agent 给我的感觉:

不是而是
❌ “更强的工具”✅ “下一代形态”

🔑 它最大的不同:

  • 📚 会学习:内置反馈循环,越用越聪明
  • 🧠 会记忆:长期记忆支持上下文理解
  • ⏱️ 可长期运行:适合自动化任务
  • 🌐 可远程控制:Telegram/CLI 随时调用

🔮 你可以继续探索:

# 🔄 多模型切换(支持 OpenRouter 等)
# ⏰ 自动任务调度(cron 集成)
# 🤝 多 Agent 协作网络
# 📦 自定义工具插件开发

💡 如果你正在做 AI 内容创作 或 自动化工作流,这套工具非常值得深入挖掘。


📋 附录:常用命令速查

# 🔧 安装/更新
hermes update

# 🩺 健康检查
hermes doctor

# 🚪 启动网关(Telegram 接入)
hermes gateway

# 🧹 清理缓存
hermes clean

# 📖 查看日志
hermes logs --follow

⚠️ 免责声明:本文基于个人实战经验整理,项目仍在快速迭代中,具体命令请以 官方文档 为准。

 官方仓库:https://github.com/NousResearch/hermes-agent
🔗 Nous Research:https://nousresearch.com

卖1块钱API的人,进去蹲了37天:我劝你别碰这个”创业”

最近有个特别有意思的新闻,我看完之后愣了好几秒。

上海一个做”AI中转站”的哥们儿,被警察带走了,刑事拘留37天,最近刚取保候审出来。

啥叫AI中转站呢?就是把ChatGPT、Claude这些国外的AI产品,通过特殊手段卖给国内用户,赚个差价。

这门”生意”最近火到什么程度?有人说”日入上百美金”,有人说”普通人也能轻松月入过万”。

然后呢?然后就是有人进去吃牢饭了。

01 这门生意到底怎么玩的?

原理很简单:

你去外网批量注册或者购买OpenAI、Anthropic这些公司的账号,把API接口整合在一起,然后转卖给国内想用AI但又不知道怎么注册的人。

人家卖10块钱100次API调用,他卖1块钱100万Token。价格打到骨折,用户自然就来了。

据钛媒体报道,有个叫蓝未的站长,以前在工厂打工,连”vibe coding”都是现查的。照着教程一顿操作,居然真接到了客户,单个中转站每天流水上千甚至过万。

上游采购Token,加价50%卖出。简单粗暴,来钱快。

GitHub上有现成的开源项目,2000块就能开张。门槛低到令人发指。

于是乎,一大波人冲进去了。小红书上”AI中转站副业”的帖子一堆一堆的,求带留言和招代理广告满天飞。

各种AI创业课里,Token中转站成了最抢手的课程。开课费从几百到几千不等。

看起来是不是很美?低成本、零门槛、来钱快。

但现实告诉你:这TM就是个雷。

02 为什么会被抓?

很多冲进去的人压根没想过这个问题。

他们只知道:哦,这个能赚钱,别人都在做,我也跟着做。

但你仔细想想,这个生意的本质是什么?

你在中国,接入了境外的服务器。用户的数据,先发到你在境外的机器上,再由它转发给OpenAI、Anthropic的服务器。

这叫什么?

这叫私搭跨境信道。跟VPN本质上是一回事。

据知情人透露,从2026年3月份开始,国家就在集中力量打击VPN了。中转站被牵连,是因为本质上也是帮用户进行跨境联网,使用海外AI。

有人说了:我只是偶尔用用VPN查个资料,这也犯法吗?

普通人偶尔翻墙,属于行政违规,一般警告或者罚款。

但AI中转站不一样。这TM是商业行为!长期、大规模、稳定地向不特定人群收费!

性质完全不同。量变引起质变,懂吗?

而且还有第二个雷:数据出境。

你的每一句提问,都可能先发到这个中转站的境外服务器上,然后再转发给AI公司。

这些对话里有什么?可能是你公司正在开发的代码,可能是你正在起草的商业合同,可能是你客户的联系方式。

这些数据,在未经申报的情况下,就流向境外了。

按法规,数据出境是需要走安全评估的。但这些中转站,有几个走了评估?

一句话总结:一手私接跨境网线,一手无照倒卖数据。这TM能不是灰色地带?

03 最惨的是谁?

风暴来临的时候,最先倒霉的往往是最底层的人。

你以为的上游中转站:技术大牛、境外布局、身份隐藏得严严实实。

实际上的上游:把风险隔离得很干净。

你以为的末端小白:随便搞搞、日入斗金。

实际上末端小白:实名信息摆得整整齐齐,微信支付宝商户号开通、域名备案、云服务器租用记录,一条龙完整。

顺着实名的支付流水和云服务访问日志往下查,最后查到的是谁?

就是这些”求带”的普通人。

有个站长在公开信里说:自己进去蹲了37天,现在取保候审,肯定要判刑。退赔退赃、缴纳罚金,一样不少。最惨的是,自己搞中转站也没赚到钱,无力赔偿用户的充值款。

赚没赚到钱不知道,但牢饭是真的吃了。

而且这种案子,一般都是连带追究。你以为你只是最底层的小虾米,不好意思,锅你得背。

04 普通人到底该怎么玩AI?

说了这么多,不是说AI不能搞。AI当然能搞,而且必须搞。

但你得搞清楚,哪些是正经路,哪些是往坑里跳。

可以做的:

• 用国产AI工具做内容创作、文案撰写、图像生成

• 用AI辅助办公、做数据分析、写报告

• 帮人搭建基于国产AI的智能体、工作流

• 做AI工具使用培训、内容创作指导

• 任何基于国产AI的正经服务

千万别碰的:

• 任何形式的VPN服务

• AI中转站、转售境外AI服务

• 帮人架设跨境访问通道

• 任何游走在法规边缘的”灰色创业”

记住一句话:所有看起来赚钱又快又轻松的”风口”,要么是骗局,要么是往你碗里倒的诱饵。

真正能长期做的副业,一定是:

1. 有真实的用户需求

2. 有明确的法律边界

3. 有可持续的商业模式

缺任何一条,你就是在赌博。

而赌场的规律永远是:十赌九输,庄家通吃。

那些在朋友圈晒日入过万的人,有几个是真的?就算有一个是真的,那999个亏损的,你看见了吗?

别被焦虑裹挟,别被镰刀收割。

AI是个好东西,但你得用正经的方式玩。

Deepseek使用指南-常用提示词模版

效率是市场竞争的基石,当AI这个高效的工具出现时,会更大的提高我们的生产效率,那让AI如何为我们日常工作赋能呢?今天给大家分享一下用Deepseek 的一些小方法,希望可以帮助到大家。生成思维导图

图片

1.信息整合(XX就是我们实际使用时需要查找的信息,这里我就用XX代替啦)

提示词:整合一下XX关于XX的相关信息,同时提取XX中的关键词

Deepseek:输出···

2.结构化设计

提示词:对上面的信息进行结构化呈现

Deepseek:输出···

3.可视化表达

提示词:把上面的内容用Markdown格式生成

Deepseek:输出···

把上面的结果复制到TXT文件中并保存,把文件后缀.txt修改为.md

打开Xmind,导入刚才的Markdown文件,导入后,上面结构化内容就会一键转为思维导图模式。

 

或者直接复制Deepseek生成的结构化内容在Xmind AI 中选择一键生成选项直接复制文字内容,不过这种方式有使用次数限制。

4.动态优化

进行二次编辑,修改到自己满意。

高效生成图文

图片

 提示词:我需要用即梦AI生成一幅电影海报或随便说出你的要求,主题是XX。给我AI绘画中的中文提示词,我可以在即梦上直接画图。

Deepseek:输出···

文字创作

找好定位

提示词:我现在是一名XX,想成为一名XX领域的博主,我的特点是XX,请给我提供几个博主的人设定位参考,需要有定位名称以及详细说明,并且有自己的风格特点,有差异化。

Deepseek:输出···

设定选题

提示词:我的人设博主定位是XX,能给我具体的小红书短视频选题吗?

优化标题

提示词:请帮我优化标题XX,我希望能更吸引用户,更能提高被用户搜索到的概率,得到更多的认可。

Deepseek:输出···

创作文案

提示词:用XX为标题写一篇小红书短视频文案,我要来拍摄。

Deepseek:输出···

可以先投喂deepseek一个你认为好的内容,让他帮我们分析一下从选题 、风格、特点、情绪共鸣,为什么能成为爆款,以及用户为什么喜欢等角度进行拆解和分析。

然后让它运用以上分析,进行仿写。

GEO关键词库搭建:6步实操流程

GEO关键词库搭建

从0到1构建一套让AI“看得懂、信得过、引用你”的关键词体系

先出核心结论 | 选对词,比写100篇文章更重要


写在前面:为什么需要一套专门的GEO关键词库?

开始之前先看一个根本问题:GEO关键词库和传统SEO关键词库,到底有什么区别?

维度SEO关键词库GEO关键词库
核心单位词/短语问题/场景
判断标准搜索量触发概率 + 引用概率
内容产出围绕关键词写文章围绕问题生产答案
成功标志排名第1页被AI引用为来源

一句话总结: SEO是“让用户搜到你”,GEO是“让AI选中你”。

以下6步,按执行顺序排列,建议逐项推进👇👇👇


Step 1:种子词扩展——从核心实体出发

1.1 确定核心实体

不是“核心关键词”,是“核心实体”。

区别在于⬇️:

  • 关键词是字符串,比如“自动拉伸缠绕包装机”
  • 实体是一个概念,带有属性和关系,比如“自动拉伸缠绕包装机”的属性包括:技术原理、核心参数、适用负载、包装效率、品牌对比、维护成本……

实操举例🌰: 假设你是一家出口型包装机械制造商,主营自动拉伸缠绕机、托盘裹包机等设备。你的核心实体可以包括:

  • 自动拉伸缠绕包装机(核心产品)
  • 托盘裹包机(产品线)
  • 流水线末端包装系统(解决方案)
  • 出口海运防损包装(应用场景)

1.2 实体扩展——挖掘关联实体

为核心实体找到“邻居实体”,扩展维度包括:

  • 上位实体:属于什么大类(如包装机械、自动化设备)
  • 下位实体:包含什么细分(如转盘式、摇臂式、在线式)
  • 属性实体:有哪些技术特征(如最大载重、转盘直径、膜架类型)
  • 动作实体:能完成什么任务(如货物裹包、防潮固定、防尘密封)
  • 对比实体:常和谁比较(如收缩机、捆扎机、人工裹包)
  • 场景实体:用在什么地方(如食品饮料、化工建材、出口海运)

结果产出: 一个包含15-30个实体的词网。


Step 2:多源采集——分享3个不同渠道挖出有价值的真问题

如果说种子词是骨架,那问题是血肉,敲黑板:GEO关键词库的核心单位是问题,不是词。

渠道一:AI模型反向挖掘(最高优先级)

让AI告诉你,用户在问什么👇:

操作: 在ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini中输入以下Prompt:

  • “List the top 20 questions that buyers ask when purchasing [你的产品]”
  • “What are the most common pain points when using [你的产品]?”
  • “What factors should buyers compare between [方案A] and [方案B]?”

注意: 不同AI模型输出的侧重点也不同,建议合并结果后去重。

渠道二:社区平台挖掘(验证真实性)

尽量真人口吻的问题,才是AI最可能遇到的查询形式。

操作平台👇:

  • Reddit(如 r/manufacturing、r/logistics)
  • Quora
  • 行业专属论坛
  • YouTube评论区

采集方法🧐:

  1. 搜索核心实体词
  2. 筛选带有问号的帖子
  3. 原样记录用户的表述方式,不要翻译成专业术语

关键原则: 看用户怎么说,你就怎么记问题。

渠道三:传统SEO工具的疑问句过滤

利用我们常用的工具可以快速批量生成候选问题👇👇

操作: 在Ahrefs或SEMrush中输入种子词,然后:

  1. 导出所有包含疑问词的关键词:what、how、why、which
  2. 过滤掉长度少于5个单词的词条
  3. 过滤掉带有buy、cheap、discount等商业意图的词
  4. 按搜索量降序排列,作为参考数据

注意: 这个渠道只作为补充,不要作为主力

产出: 一个包含200-500个问题的问题池。


Step 3:意图分做层——按用户决策阶段打标签

同一个问题,用户却会处于不同的决策阶段,所以内容策略完全不同👀

四层意图分类体系

层级名称典型问法内容策略占比
L1认知层What is X? How does X work?科普体、原理类20%
L2探索层What are the best X? Which type is right for me?选型指南25%
L3评估层X vs Y? Is X worth it?深度对比、ROI分析35%
L4决策层How to use X? How to fix X?教程体、操作指南20%

为什么L3(评估层)占比这么高?

在B2B采购场景下,用户先用L1/L2了解基础概念,然后用L3做投资决策验证——这是最关键的一步,最后用L4完成操作。

AI在回答L3问题时,会优先引用带有成本数据、效率对比、ROI计算的内容。

打标签示例⬇️

问题意图层级问题类型情绪倾向
What does pre-stretch mean on a wrapper?L1定义困惑
Which wrapper has the lowest film break rate?L2推荐急切
Is a used wrapper better than a new brand?L3验证犹豫
How to calibrate the wrap force?L4操作急切

Step 4:按优先级排序——用三维度评分筛选高价值词

找出的问题池可能有几百个,但资源有限,需要量化排序👇

三维评分模型

维度权重评分标准(1-5分)
触发概率40%5分:疑问句+7词以上+技术类
3分:中长尾问题
1分:短词/购物词
引用竞争力35%5分:当前AI引用的是小站/论坛
3分:有2-3个竞品覆盖
1分:已被权威站点垄断
业务相关度25%5分:直接匹配核心产品
3分:解决选型常见问题
1分:仅行业泛话题

综合得分 = 触发概率×0.4 + 引用竞争力×0.35 + 业务相关度×0.25


Step 5:按内容映射——匹配出最佳答案形态

不同的问题,需要不同的内容形态👀

问题类型 → 内容形态映射表

问题类型最佳内容形态AI偏好说明
What is X?定义 + 关键属性列表结构化优于散文
How to choose X?选型决策树 + 对比表格表格数据最易被引用
X vs Y?对比表格(价格/效率/寿命)多维度对比
Best X for 场景?按场景分类推荐需解释“为什么适合”
Is X worth it?ROI分析 + 回本周期数据支撑结论
Why is X not working?诊断流程 + 分场景解决逻辑分支结构

内容结构化的三个层级

第一层:页面标题结构(和SEO的H标题结构类似)

以“转盘式 vs 摇臂式缠绕机”为例:

  • 大标题:转盘式 vs 摇臂式缠绕机:如何选型?
  • 二级标题:核心原理差异
  • 三级标题:9个维度深度对比(占地空间、最大负载、维护成本、价格区间等)
  • 二级标题:选型决策树
  • 二级标题:品牌配置方案

第二层:做语义标记(需要找懂代码的人辅助这一步哦)

使用Schema标记帮助AI理解内容类型:

  • 教程类 → HowTo标记
  • 对比类 → ItemList标记
  • 选型指南 → FAQPage标记

第三层:内链关系

针对同一个实体的不同问题页面,建立双向链接。例如🌰:

  • “什么是拉伸缠绕机” → 链接到 “缠绕机 vs 收缩机对比”
  • “缠绕机 vs 收缩机对比” → 链接到 “缠绕机选型6步指南”

这能帮助AI建立“实体认知网络”。

内容新鲜度策略

数据表明:60天内更新的内容,被引用概率高1.9倍。

内容类型更新频率更新动作
品牌对比类每季度检查价格变化、新产品
技术参数类每半年验证参数标准
故障排查类每年新增案例
行业报告每年更新数据

低成本更新法: 不一定重写全文。在文章顶部加一段更新说明,更新关键数据,修改发布时间——AI会识别为新鲜内容。


Step 6:动态迭代——让词库“活”起来

关键词库不是一次性项目,而是需要持续运营的资产,不要搭建出来后就不看了🤔

三个核心监控指标⬇️

指标定义监控频率参考阈值
引用率多少问题被AI引用时出现了你的域名每月<5%需检查质量
新增问题数每月新增的有效问题数量每周<20个需拓宽渠道
词库使用率已产出内容的问题占比每月<40%加快产出

词库刷新机制

每周(30分钟):

  • 在Reddit相关板块浏览本周热门帖,记录3-5个新问题
  • 检查竞品网站的新增内容标题

每月(2小时):

  • 在3个AI模型中重新跑Step 1的Prompt,对比结果变化
  • 导出使用频率最低的20个问题,评估是否放弃
  • 检查P2问题中是否有竞争者新入局

每季度(半天):

  • 全量复查引用竞争力维度
  • 更新实体词网
  • 重新跑三维评分,调整优先级

词库文档标准字段

建议用Excel或Notion维护,包含以下字段:

  • 基础信息:问题原文、问题类型、意图层级、来源渠道
  • 评分数据:触发概率分、引用竞争力分、业务相关度分、综合得分、优先级档位
  • 内容信息:推荐内容形态、负责编辑、预期发布时间
  • 效果追踪:是否已发布、是否被AI引用、引用来源域名
  • 迭代记录:最后复查日期、备注

核心原则: 凡是无法衡量“是否被引用”的词库,都是🟰无用摆设。


总结:6步流程一览

步骤核心产出耗时预估关键工具
Step 1 种子词扩展实体词网(15-30个)1-2天脑暴 + 产品盘点
Step 2 多源采集问题池(200-500个)3-5天AI模型 + Reddit + SEO工具
Step 3 意图分层带标签的问题清单1-2天人工标注
Step 4 优先级排序三维评分 + P0/P1/P21天评分表模板
Step 5 内容映射内容形态分配 + 排期2-3天内容日历
Step 6 动态迭代活词库 + 监控持续数据追踪表

写在最后

这6步流程的价值,不在于“做出一张Excel表”,而在于让小伙伴们建立“GEO思维”——即从“我们的产品怎么排上去”转变为“AI为什么会引用我们的技术内容”来回答客户的真实问题。

对于B2B长决策周期产品,GEO的效果尤其明显:当客户用自然语言问出“摇臂式和转盘式缠绕机哪个更耐用”时,AI引用你的深度对比文章,比任何广告都更有说服力。

完善这篇信息,我个人认为GEO的词库搭建比SEO词库搭建要做的工作量更多

AI 助手 Web2GPT 【免费版】终于发布了

Web2GPT 是啥

Web2GPT 是一款面向网站管理员的智能 AI 应用,可以将 传统网站 一键包装为 智能 AI 应用

Web2GPT 会结合大模型技术,根据你提供的网站地址,自动梳理网站中的内容和网站的交互逻辑,自动化理解网站所提供的业务模式,自动生成 AI 应用,快速与你的其他业务系统进行集成。

官方主页:https://web2gpt.ai/
使用文档:https://docs.web2gpt.ai/
在线 Demo:https://web2gpt.chaitin.cn/

仅需三步,为你的网站配置一个 AI 助手

  1. 输入网站地址,让 Web2GPT 开始学习
  2. 在 Web2GPT 控制台里创建 AI 应用
  3. 使用 AI 应用

效果如何

网页挂件样式截图
image.png

AI 助手使用截图
image.png

产品后台截图
image.png

手把手教你用 Sub2API 搭一个自己的 AI Token 中转站

最近不少人在研究 AI 中转站。表面上看,大家都在说“搭个网关”“转成 OpenAI 兼容接口”“统一接上游模型”,但真开始找方案时,很快就会遇到 3 个名字:New API、Sub2API、CLI Proxy API。

先用 30秒看懂这三个项目

1)New API
这个项目更像“通用 AI 网关底座”。它的定位是统一聚合和分发不同模型,把各种上游能力转换成 OpenAI / Claude / Gemini 兼容格式。你如果以后想做更综合的模型聚合平台,New API 是值得研究的。

2)Sub2API
这个项目更直接。它的目标就是把 AI 产品订阅能力分发成 API 调用能力,而且已经把多账号、API Key 分发、计费、并发控制、限速、后台管理、支付等能力都做进去了。换句话说,它更接近“能拿来跑业务”的那类项目。

3)CLI Proxy API
这个项目更偏“把 CLI 包起来”。它能提供 OpenAI / Gemini / Claude / Codex 兼容接口,适合把本地或多账号 CLI 访问方式统一成 API 形式。如果你的重点是 CLI 能力接入,这个方向会更对味。

如果你现在的目标是:先快速搭一个有后台、有账号管理、后面还能继续运营的中转站,那我觉得最值得先上手的,就是 Sub2API。


为什么我建议先从 Sub2API 开始

Github:https://github.com/Wei-Shaw/sub2api

很多人第一次搭中转站,会误以为“把请求转发出去”就够了。其实真正麻烦的,往往不是转发本身,而是后面的这些事:

  • 怎么给不同用户发自己的 API Key
  • 怎么统计用量、做计费
  • 怎么限制并发和速率
  • 怎么在后台看日志、看状态
  • 怎么做充值或后续的商业化

而 Sub2API 最大的好处,就是它不是只给你一个“转发器”,而是已经把这些基础能力一并考虑进来了。对想认真做一个小平台的人来说,这比从零拼一堆组件省事得多。

开始部署前,你需要准备什么

这一篇我只讲 Docker Compose 这条线,因为它是上手最快、最适合先跑起来的方式。按照官方说明,Docker Compose 部署方式会把 PostgreSQL 和 Redis 一起带上,所以准备工作相对简单。

  • 一台 Linux 服务器
  • Docker 20.10+
  • Docker Compose v2+
  • 一个能登录服务器的 SSH 环境

建议

如果你是第一次搭,先别急着配域名和 HTTPS。先用 IP + 8080 把后台跑起来,确认服务正常,再做反向代理和正式对外开放。

第一步:一键拉起 Sub2API

如果你想最快把它跑起来,直接按官方给的快速开始命令来。它会自动准备部署目录、下载 Compose 文件和环境样例,并生成必要的安全凭证。

mkdir -p sub2api-deploy && cd sub2api-deploy

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Wei-Shaw/sub2api/main/deploy/docker-deploy.sh | bash

docker compose up -d

跑完以后,再看一眼日志,确认服务已经启动:

docker compose logs -f sub2api

这一套做完,本质上就已经把主服务、数据库和 Redis 一起拉起来了。对于“先跑起来再说”的第一版,这是最省心的路径。

第二步:如果你想手动配环境,可以这样做

有些人不喜欢“一键脚本”,那就手动来。官方文档给的思路是:克隆仓库、进入 deploy 目录、复制 `.env.example` 为 `.env`,然后自己填写关键配置。

git clone https://github.com/Wei-Shaw/sub2api.git

cd sub2api/deploy

cp .env.example .env

nano .env

`.env` 里你至少要关注这几个东西:

  • POSTGRES_PASSWORD:数据库密码
  • JWT_SECRET:登录和会话相关密钥
  • TOTP_ENCRYPTION_KEY:双因素认证相关密钥
  • ADMIN_EMAIL / ADMIN_PASSWORD:管理员账号(可选,但建议配)
  • SERVER_PORT:服务端口,默认可以先用 8080

如果你不知道这些密钥怎么生成,最简单的办法就是直接用 OpenSSL:

openssl rand -hex 32

openssl rand -hex 32

openssl rand -hex 32

然后创建本地数据目录,再启动服务:

mkdir -p data postgres_data redis_data

docker compose -f docker-compose.local.yml up -d

docker compose -f docker-compose.local.yml ps

docker compose -f docker-compose.local.yml logs -f sub2api

第三步:进入后台

服务起来之后,直接在浏览器里打开:

http://你的服务器IP:8080

如果管理员密码是自动生成的,可以从日志里找:

docker compose -f docker-compose.local.yml logs sub2api | grep “admin password”

到这里,其实你已经完成了最关键的一步:平台已经能访问,后台已经能登录。后面要做的,无非就是继续往里面填配置、接上游账号、配 API Key、设置用户策略。

第四步:添加 Codex / OpenAI 账号授权

Sub2API 跑起来之后,下一步就是把上游账号接进去。以 Codex / OpenAI 账号授权为例,流程大致是:在系统里生成授权链接,复制到浏览器打开,登录 OpenAI 账号完成授权,然后把回调链接复制回 Sub2API。

这个步骤不是在服务器命令行里完成,而是在 Sub2API 的管理后台里操作。

具体流程如下。

1)进入添加账号页面

登录 Sub2API 后台后,找到账号管理相关入口,点击“添加账号”。在授权方式里选择 OpenAI 账户授权。

你会看到几个选项:

  • 手动授权
  • 手动输入 RT
  • 手动输入 Mobile RT

对普通用户来说,优先用“手动授权”就行。这个方式最直观,不需要你自己去找 refresh token。

2)生成授权链接

点击页面里的“生成授权链接”。系统会生成一个 OpenAI 授权地址。

这个链接不要在后台页面里反复点,直接复制出来,然后在浏览器的新标签页里打开。

3)在浏览器里登录 OpenAI 并完成授权

打开授权链接后,浏览器会跳到 OpenAI 的登录 / 授权流程。这里正常登录你的 OpenAI 账号,并完成授权。

授权完成后,页面地址通常会跳转到一个类似这样的回调地址:

http://localhost:xxx/auth/callback?code=…

注意,这里看到 localhost 开头并不代表失败。它通常只是 OAuth 回调地址。你需要做的是把这个完整链接复制下来。

重点

不要只复制前面的 localhost,也不要手动改链接。直接复制浏览器地址栏里的完整回调链接,或者复制 code 参数后面的值。

4)把回调链接复制回 Sub2API

回到 Sub2API 的添加账号页面,在“授权链接或 Code”输入框里,把刚才复制到的完整回调链接粘贴进去。

系统一般会自动识别完整链接里的 code 参数。也就是说,你可以复制完整链接,也可以只复制 code 参数值。

5)点击完成授权

粘贴完成后,点击“完成授权”。如果没有报错,这个 OpenAI / Codex 账号就会被添加到 Sub2API 后台。

后面你就可以继续配置模型、用户 API Key、调用额度、并发限制和计费规则。

这里容易卡住的地方

第一,浏览器打开授权链接后可能加载比较慢,要等页面完整跳转。

第二,授权完成后看到 localhost 不要慌,重点是复制地址栏里的完整 callback 链接。

第三,如果复制 code 参数,注意不要漏掉字符,也不要带多余空格。


这几个细节,建议你一开始就注意

1)优先用 `docker-compose.local.yml`
官方文档明确给了两个版本:一个用本地目录存数据,一个用 Docker 命名卷。前者更适合备份和迁移,后面你要换服务器会轻松很多。

2)把 `.env` 保存好
JWT_SECRET、TOTP_ENCRYPTION_KEY、数据库密码这些东西一旦丢了,后面你会很难受。建议部署后第一时间做好备份。

3)先跑通,再优化
第一次部署时,不要同时上域名、反代、HTTPS、支付、监控。先把最小闭环跑通:服务能启动、后台能登录、能接上游、能出 API Key。后面再一层一层加。

提醒

如果你后面真的打算对外提供服务,部署只是开始。真正花时间的,往往是上游管理、额度控制、风控、支付、售后和稳定性。