运维123 - api
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items: TinyFish Web Agenting 平台技术分析
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TinyFish Web Agenting 平台技术分析
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date: 2026-01-31T01:03:49+00:00
description: TinyFish Web Agenting 平台技术分析一、新闻概述1. 标题TinyFish：从 Web Scraping 到 Web Agenting 的技术范式转变2. 发布时间2025 年 1 月 31 日3. 来源X (Twitter) @techNmak二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容TinyFish 发布新一代 Web 数据获取平台，宣称传统 Web Scraping 已经过时，Web Agenting 时代正式到来。B. 核心亮点用自然语言替代 CSS 选择器统一 API 接口处理任意数量目标网站真实浏览器自动化，非模拟请求企业级基础设施，生产环境就绪2. 关键信息A. 产品定位将整个实时 Web 转变为单一 API 接口B. 核心价值输入：自然语言指令（如 "查找 X 的可用性"）目标：1 个或 100 个 URL输出：结构化 JSON 数据C. 技术特点访问实时 Web，非模拟处理动态 JavaScript 内容内置日志、错误处理、结构化数据3. 背景介绍A. 痛点分析传统 Web Scraping 面临的核心问题：CSS 选择器（div > .class > span）在网站更新时频繁失效为每个新目标构建自定义 Bot 浪费工程时间B. 技术演进从基于选择器的静态抓取，向基于智能 Agent 的动态交互转变三、详细报道1. 主要内容A. One API, Many Sites（统一 API，多站点支持）核心特点：无论访问 1 个还是 50 个 URL，使用相同的接口契约开发者专注于业务逻辑目标TinyFish 处理导航、点击、输入等底层操作技术优势：graph LR A[开发者] -->|自然语言指令| B[TinyFish API] B -->|统一契约| C[目标网站1] B -->|统一契约| D[目标网站2] B -->|统一契约| E[目标网站N] C -->|结构化数据| B D -->|结构化数据| B E -->|结构化数据| B B -->|JSON响应| AB. Real Automation（真实自动化）核心能力：不仅是"读取"页面内容真实交互：填写表单、多步骤导航、处理动态 JS 内容技术对比：传统 ScrapingTinyFish Web Agenting静态 HTML 解析真实浏览器执行选择器定位元素自然语言理解无法处理 JS 交互完整 JS 执行环境单步数据提取多步骤流程自动化C. Production Ready（生产就绪）企业级特性：大型企业使用的基础设施内置日志系统错误处理机制结构化数据输出架构设计：graph TB subgraph 开发者侧 A[自然语言指令] B[业务逻辑层] end subgraph TinyFish 平台 C[API 网关] D[Agent 编排层] E[浏览器池] F[日志系统] G[错误处理] end subgraph 目标网站 H[(网站1)] I[(网站2)] J[(网站N)] end A --> C C --> D D --> E E --> H E --> I E --> J H --> D I --> D J --> D D --> F D --> G F --> B G --> B D --> B2. 技术细节A. 技术栈推测基于描述，可能采用：浏览器自动化：Playwright 或 PuppeteerAI 理解层：LLM 驱动的自然语言处理任务编排：工作流引擎管理多步骤操作数据提取：结构化输出映射B. 与传统方案对比维度传统 ScrapingWeb Agenting维护成本高（选择器频繁失效）低（AI 适应页面变化）扩展性需为每个站点定制统一接口自动适配交互能力仅限静态内容完整浏览器交互开发效率低高技术门槛中等低（自然语言）C. 适用场景价格监控（电商、旅游）数据聚合（新闻、招聘）自动化测试（表单提交流程）竞品分析（动态内容获取）-供应链监控（库存、价格）3. 数据与事实A. 市场反响发布后短时间内获得 7,812 次浏览技术社区关注度较高B. 商业模式企业级基础设施对外提供服务面向开发者的 API 产品四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势Web Scraping 向 AI Agent 演进是大势所趋自然语言交互将成为数据获取的标准接口传统爬虫工具面临升级压力B. 竞争格局与传统爬虫工具（Scrapy、BeautifulSoup）形成差异化竞争与其他 AI Agent 平台（如 MultiOn）进入同一赛道可能催生更多"API 化"的 Web 交互服务2. 用户影响A. 开发者降低技术门槛：无需精通选择器和 DOM 结构提升开发效率：快速适配新目标网站减少维护成本：页面变化无需修改代码B. 企业数据获取成本降低业务…

Computer History Museum 推出 OpenCHM 数字门户技术分析
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date: 2026-01-30T02:04:03+00:00
description: Computer History Museum 推出 OpenCHM 数字门户技术分析一、新闻概述1. 标题Computer History Museum 推出 OpenCHM 数字门户，向全球开放其庞大藏品2. 发布时间2026 年 1 月 21 日3. 来源Computer History Museum（计算机历史博物馆）官方新闻稿二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容Computer History Museum（CHM）宣布推出 OpenCHM，这是一个新的数字门户，为全球访问其无与伦比的收藏品提供渠道。B. 核心亮点由 Gordon and Betty Moore Foundation 资助的开放数字平台提供全球访问权限，打破物理空间限制集成先进的搜索工具和策展内容提供 API 开发者门户，支持技术集成2. 关键信息A. 发布内容OpenCHM 数字门户正式上线B. 重要数据多年数字化计划的重大里程碑持续数字化将定期添加更多历史材料覆盖文档、图像、软件、实物等多种类型藏品C. 涉及产品/技术OpenCHM 数字门户Qi 馆藏管理系统（由 KeepThinking 开发）3. 背景介绍A. 前置背景Computer History Museum 是解码技术及其对世界持续影响的领先博物馆，拥有 incomparable collection of computing artifacts（无与伦比的计算 artifacts 收藏）。B. 相关上下文这是 CHM 多年数字化计划的重大里程碑，旨在将实体藏品转化为全球可访问的数字资源。三、详细报道1. 主要内容A. 功能更新OpenCHM 平台的主要功能包括：高级搜索工具：配备智能过滤器，可搜索文档、图像、软件、实物等，允许用户探索特定的 artifacts、档案和口述历史策展人精选和故事：突出具有远见的先驱者和突破性创新亮点和发现墙：展示稀有和标志性的 artifacts我的专辑：赋能用户创建、保存和分享包含所选材料的自定义文件夹开发者门户：提供 API 访问、示例代码和注册B. 技术架构OpenCHM 的技术架构设计体现了现代数字博物馆平台的最佳实践：graph TB subgraph 用户层 A1[学者] A2[教师] A3[学生] A4[公众] end subgraph OpenCHM 平台 B1[搜索工具] B2[策展内容] B3[发现墙] B4[我的专辑] B5[开发者门户] end subgraph 核心系统 C1[Qi 馆藏管理系统] C2[数字化资源库] end A1 --> B1 A2 --> B2 A3 --> B3 A4 --> B4 A1 --> B5 B1 --> C1 B2 --> C1 B3 --> C2 B4 --> C2 B5 --> C1 C1 --> C2C. 技术特点由 KeepThinking 设计并协作开发采用创新的 Qi 馆藏管理系统作为底层支撑提供开放的 API 接口，支持第三方集成持续数字化流程，定期添加新内容D. 用户体验设计策展叙述与自主探索相结合智能过滤器支持精准检索自定义专辑功能支持个性化收藏与分享适应从专家到普通公众的不同用户群体2. 数据与事实A. 藏品类型文档图像软件实物 artifacts口述历史B. 用户群体学者教师学生普通公众3. 项目资金来源OpenCHM 由 Gordon and Betty Moore Foundation 以及其他慷慨捐助者资助。Gordon and Betty Moore Foundation 项目总监 Janet Coffey 表示：基金会对 CHM 向更广泛受众开放独特收藏的前景感到兴奋，平衡 CHM 历史学家和领域专家引人入胜的策展叙述与探索个人兴趣的工具和能力，使该平台真正引人注目。Moore Foundation 重视 OpenCHM 团队对深思熟虑的设计和文档的承诺，希望这将激励并使其他组织能够更开放地分享他们的收藏。四、影响分析1. 行业影响A. 数字博物馆发展趋势OpenCHM 的推出代表了数字博物馆领域的重要发展趋势：从实体展览向数字化可访问性转变开放 API 促进数据共享和创新应用用户生成内容（自定义专辑）增强参与度B. 技术影响Qi 馆藏管理系统的应用为其他博物馆提供了参考开放 API 模式可能成为行业标准数字化工作流程的最佳实践文档将惠及整个行业2. 用户影响A. 研究者全球访问权限消除了地理限制高级搜索工具提高研究效率API 支持批量数据获取和分析B. 教育工作者丰富的策展内容可直接用于教学口述历史提供第一手资料自定义专辑功能便于课程材料组织C. 普通公众降低了解计算历史的门槛发现墙展示激发兴趣和好奇心个性化收藏功能支持知识分享D. 迁移成本无需迁移，免…

Octopus LLM API 聚合服务技术分析
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date: 2026-01-26T10:16:32+00:00
description: Octopus LLM API 聚合服务技术分析一、概述1. 项目简介Octopus 是一个面向个人的 LLM API 聚合与负载均衡服务，旨在为用户提供统一接入多个大语言模型提供商的能力。项目采用 Go 语言后端结合 Next.js 前端的架构设计，提供简洁优雅的 Web 管理界面。2. 核心价值A. 统一接入通过单一服务接入 OpenAI、Anthropic、Gemini 等多个 LLM 提供商，简化多模型调用流程。B. 成本优化支持多 API Key 轮询使用，智能选择最低延迟的端点，帮助用户优化使用成本和响应速度。C. 协议兼容实现 OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic API 等多种协议的无缝转换，降低客户端集成复杂度。二、系统架构1. 技术栈graph TB Client[客户端] --> API[Octopus API] API --> LB[负载均衡层] LB --> Channel1[OpenAI 通道] LB --> Channel2[Anthropic 通道] LB --> Channel3[Gemini 通道] Channel1 --> Provider1[提供商1] Channel1 --> Provider2[提供商2] Channel2 --> Provider3[提供商3] Channel3 --> Provider4[提供商4] API --> DB[(数据库)] API --> Cache[内存缓存] Cache --> DB Web[Web管理面板] --> API2. 组件说明A. 后端服务（Go）提供统一的 API 接口实现负载均衡和协议转换处理通道管理和请求路由统计数据收集与存储B. 前端管理界面（Next.js）通道配置与管理模型分组与负载均衡策略设置价格管理与统计数据展示系统配置与监控C. 数据存储支持 SQLite、MySQL、PostgreSQL存储通道配置、模型信息、统计数据自动创建表结构三、核心功能1. 通道管理通道是连接 LLM 提供商的基本配置单元。A. 多通道聚合支持同时配置多个 LLM 提供商的通道，每个通道包含：基础 URL多个 API Key多个端点地址B. 智能端点选择每个通道支持配置多个端点，系统自动选择延迟最短的端点进行请求。C. 协议类型支持协议类型自动追加路径应用场景OpenAI Chat/chat/completions对话补全OpenAI Responses/responses结构化响应Anthropic/messagesClaude 模型Gemini/models/:model:generateContentGemini 模型★ Insight ─────────────────────────────────────自动路径拼接设计：用户只需提供基础 URL，系统根据通道类型自动追加 API 路径，这种设计降低了配置复杂度，减少了用户错误。多端点智能选择：通过实时监测各端点延迟，自动选择最优路径，这种动态优化机制能有效提升用户体验。─────────────────────────────────────────────────2. 分组管理与负载均衡分组将多个通道聚合为一个统一的外部模型名称。A. 负载均衡模式graph LR Request[请求] --> Router{负载均衡器} Router -->|轮询| CH1[通道1] Router -->|随机| CH2[通道2] Router -->|故障转移| CH3[通道3] Router -->|加权| CH4[通道4] CH1 --> Provider1[提供商1] CH2 --> Provider2[提供商2] CH3 --> Provider3[提供商3] CH4 --> Provider4[提供商4]B. 模式详解模式描述适用场景轮询按顺序依次使用各通道通道能力相近，需要均匀分配请求随机随机选择可用通道通道能力相近，不需要严格顺序故障转移优先使用高优先级通道，失败时切换有主备通道之分，需要高可用性加权按配置权重分配请求通道能力不同，需要按比例分配★ Insight ─────────────────────────────────────故障转移机制：高优先级通道优先使用，失败时自动降级到低优先级通道，这种设计确保了服务的高可用性，避免了单点故障。加权负载均衡：通过权重配置实现按能力分配请求，这种方式既充分利用了高能力通道，又避免了过载风险。─────────────────────────────────────────────────3. 协议转换系统支持在不同 API 协议之间进行无缝转换。A. 转换流程sequenceDiagr…

IPSpot：Python IP 地址地理位置查询工具技术分析
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date: 2026-01-25T22:15:20+00:00
description: IPSpot：Python IP 地址地理位置查询工具技术分析一、新闻概述1. 标题IPSpot：支持 IPv4/IPv6 的 Python IP 地址与地理位置查询库2. 发布时间2025 年 1 月 26 日3. 来源GitHub 开源项目：openscilab/ipspot二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容OpenSciLab 发布了一款名为 IPSpot 的 Python 库，用于获取系统的公网和内网 IP 地址，并提供地理位置信息查询功能。B. 核心亮点支持 IPv4 和 IPv6 双栈查询提供公网和内网地址检测集成多个 API 提供商，具备故障转移机制提供 Python 库和 CLI 两种使用方式支持地理位置信息查询（国家、城市、经纬度等）2. 关键信息A. 版本信息当前版本：0.7PyPI 已发布支持 Python 3B. 功能特性公网 IPv4/IPv6 查询内网 IPv4/IPv6 识别地理位置信息（可选）多 API 提供商支持自动重试和回退机制C. 涉及技术Python 3REST API 调用IPv4/IPv6 网络协议地理位置服务3. 背景介绍A. 应用场景IPSpot 主要用于网络诊断、地理位置识别、安全审计等场景，帮助开发者快速获取系统的网络地址信息。B. 相关上下文传统的 IP 查询工具通常只支持单一协议或单一 API 源，IPSpot 通过多 API 源和故障转移机制提高了可靠性。三、详细报道1. 主要功能A. 公网 IP 查询支持通过多个 API 提供商获取公网 IP 地址：IPv4 API：ip-api.com、ipinfo.io、ip.sb、ident.me、tnedi.me 等IPv6 API：ip.sb、ident.me、tnedi.me、ipleak.net 等B. 内网 IP 识别自动检测系统的内网地址：IPv4：如 192.168.x.x、10.x.x.xIPv6：如 fe80:: 开头的链路本地地址C. 地理位置信息可选查询地理位置数据，包括：国家和地区城市经纬度坐标时区组织/ISP 信息2. 技术架构graph TB User[用户] -->|API调用| Library[IPSpot库] User -->|CLI命令| CLI[命令行工具] Library --> APIManager[API管理器] CLI --> APIManager APIManager -->|策略选择| APISel[API选择器] APISel --> API1[ip-api.com] APISel --> API2[ipinfo.io] APISel --> API3[ip.sb] APISel --> APIMore[其他API...] API1 -->|失败| Fallback[故障转移] API2 -->|失败| Fallback API3 -->|失败| Fallback Fallback --> APISel API1 -->|成功| Response[响应数据] API2 -->|成功| Response API3 -->|成功| Response Response --> Parser[数据解析器] Parser --> Result[格式化输出]D. 技术特点多 API 源支持：支持 16 个 IPv4 API 提供商支持 9 个 IPv6 API 提供商可指定特定 API 或使用自动模式故障转移机制：自动模式（auto）：按顺序尝试所有 API安全模式（auto-safe）：仅尝试可靠的 API支持自定义重试次数和延迟灵活的配置选项：可配置超时时间支持指数退避重试可关闭地理位置查询3. 使用方式A. Python 库方式基本用法：from ipspot import get_public_ipv4, get_private_ipv4 # 获取公网 IPv4 result = get_public_ipv4() # 返回：{'status': True, 'data': {'ip': 'xx.xx.xx.xx', 'api': 'ip-api.com'}} # 获取内网 IPv4 result = get_private_ipv4() # 返回：{'status': True, 'data': {'ip': '10.36.18.154'}}带地理位置：from ipspot import get_public_ipv4, IPv4API result = get_public_ipv4( api=IPv4API.IP_API_COM, geo=True, timeout=10 ) # 返回包含地理位置的详细信息B. 命令行方式基本查询：ipspot指定 API：ipspo…

LinkAce 自托管书签归档工具技术分析
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date: 2026-01-23T22:34:44+00:00
description: LinkAce 自托管书签归档工具技术分析一、新闻概述1. 标题LinkAce 2.0 正式发布：自托管书签归档解决方案2. 发布时间2025 年 1 月（最新版本）3. 来源GitHub 官方仓库：Kovah/LinkAce二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容LinkAce 是一个功能强大的自托管书签归档解决方案，旨在帮助用户管理个人链接存档。用户可以保存文章以备后读、收藏实用工具、长期保留重要网络内容，所有操作都在一个集中化的平台完成。B. 核心亮点完全自托管，数据自主可控多用户支持，内部共享链接、列表和标签OAuth 和 OIDC 单点登录支持自动化链接监控，检测失效链接集成 Internet Archive 自动归档完整 REST API，支持与 2500+ 应用集成2. 关键信息A. 版本号LinkAce 2.0（重大升级版本）B. 技术栈基于 Laravel 框架构建支持 Docker 部署支持 Kubernetes 部署（Beta）提供 REST APIC. 许可证开源项目（具体许可证类型见 GitHub 仓库）3. 背景介绍A. 项目定位LinkAce 不是要替代浏览器书签，而是提供一个强大的个性化数据库，用于策划和管理网络资源。适合专业人士、研究人员以及重度互联网用户。B. 应用场景个人知识管理和资料收集团队内部资源共享研究资料归档书签长期保存三、详细报道1. 主要功能A. 组织管理使用列表和标签组织书签支持高级搜索，包含不同过滤器和排序选项提供书签小工具，可从任何浏览器快速保存链接B. 多用户与共享多用户支持内部共享链接、列表或标签OAuth 和 OIDC 单点登录C. 自动化功能自动链接监控：当链接失效或移动时通知用户通过 Internet Archive 自动归档保存的网站自动生成标题和描述D. API 与集成完整的 REST API，可从其他应用和服务访问所有功能在 Zapier 上可用，集成 2500+ 应用程序支持通过 RSS 订阅私有和公共列表E. 数据管理支持从 HTML 导入和导出书签支持完整的数据库和应用备份到任何 AWS S3 兼容存储F. 用户体验提供明暗主题，可手动切换或自动切换链接可设置为私有或公开友好的用户界面2. 技术架构A. 系统架构graph TB User[用户] --> Web[Web界面] User --> API[REST API] User --> Bookmarklet[书签小工具] Web --> App[LinkAce应用] API --> App Bookmarklet --> App App --> DB[(数据库)] App --> Cache[缓存] App --> Storage[存储] App --> Monitor[链接监控] App --> Archive[Internet Archive] Monitor --> App Archive --> App App --> Zapier[Zapier集成] App --> RSS[RSS订阅] Zapier --> External[2500+外部应用] RSS --> RSS_User[RSS订阅者]B. 部署方式Docker 部署（推荐）非 Docker 部署一键云端部署Kubernetes 部署（Beta）官方托管服务（Beta 候补名单）3. 技术细节A. 数据存储关系型数据库存储元数据支持 AWS S3 兼容存储进行备份B. 认证机制OAuth 支持OIDC 单点登录多用户权限管理C. 监控机制定期检查链接可用性失效链接自动通知链接移动检测四、影响分析1. 行业影响A. 自托管趋势LinkAce 是自托管工具浪潮的一部分，反映了用户对数据隐私和自主权的重视。B. 知识管理市场填补了浏览器书签和知识库工具之间的空白，提供专业的链接管理解决方案。2. 用户影响A. 目标用户需要管理大量研究资料的学者需要团队共享资源的专业人士注重数据隐私的个人用户B. 使用门槛需要一定的技术能力进行部署和维护Docker 部署降低了使用门槛C. 迁移成本支持 HTML 书签导入，降低迁移成本REST API 便于与现有工具集成3. 技术趋势A. API 优先设计LinkAce 采用 API 优先设计，便于与其他服务集成，符合现代应用开发趋势。B. 自动化增强自动监控、自动归档等自动化功能减少了用户手动维护的成本。C. 多用户协作多用户和共享功能使其从个人工具扩展为团队协作工具。五、各方反应1. 开发者态度开发者 Kevin Woblick 明确表示，这是他在业余时间开发的项目，不提供免费的个人支持、定制或安装帮助。用户可以通过社区讨论获取帮助。2. 支持渠道社区讨论区Open Collective、Pa…

Ollama 兼容 Anthropic API，支持 Claude Code 使用开源模型
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date: 2026-01-22T22:08:53+00:00
description: Ollama 兼容 Anthropic API，支持 Claude Code 使用开源模型一、新闻概述1. 标题Ollama v0.14.0 发布：兼容 Anthropic Messages API，Claude Code 可使用开源模型2. 发布时间2026 年 1 月 16 日3. 来源Ollama 官方博客二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容Ollama 宣布从 v0.14.0 版本开始兼容 Anthropic Messages API，使得开发者可以使用 Claude Code 等 Anthropic 官方工具来运行本地开源模型或 Ollama 云服务模型。B. 核心亮点兼容 Anthropic Messages API 标准Claude Code 可直接使用 Ollama 模型支持本地和云端两种部署方式完全兼容现有 Anthropic SDK2. 关键信息A. 版本号Ollama v0.14.0 及以上版本B. 重要数据支持功能：消息对话、流式输出、系统提示、工具调用、扩展思考、视觉输入推荐上下文长度：至少 32K tokensC. 涉及产品Claude Code：Anthropic 的终端 AI 编程助手Ollama：本地和云端大模型运行平台Anthropic SDK：Python 和 JavaScript SDK3. 背景介绍A. 前置版本Ollama 之前主要用于运行开源大模型，通过自己的 API 接口提供服务。B. 相关上下文Anthropic 提供 Messages API 作为与 Claude 模型交互的标准接口，Claude Code 是基于此 API 构建的终端编程工具。三、详细报道1. 主要内容A. 功能更新API 兼容性：完全兼容 Anthropic Messages APIClaude Code 集成：通过环境变量配置即可使用双模式支持：本地模型和云端模型均可使用SDK 兼容：现有使用 Anthropic SDK 的应用无需修改代码逻辑B. 技术改进工具调用支持：模型可调用外部工具和系统视觉能力：支持图像输入处理扩展思考：支持模型的思考过程输出流式输出：实时返回生成内容C. 兼容性说明API 兼容层完全兼容 Anthropic Messages API 规范现有 Anthropic SDK 应用只需更改 base_url2. 技术细节A. 架构变化graph LR subgraph Claude_Code CC[Claude Code] end subgraph Anthropic_SDK PY[Python SDK] JS[JavaScript SDK] end CC -->|API Calls| Ollama[Ollama API] PY -->|base_url| Ollama JS -->|baseURL| Ollama Ollama --> Local[本地模型] Ollama --> Cloud[云端模型]B. 配置方式Claude Code 配置：export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434SDK 配置（Python）：client = anthropic.Anthropic( base_url='http://localhost:11434', api_key='ollama' )C. 支持的功能特性消息和多轮对话流式输出系统提示工具调用/函数调用扩展思考视觉输入3. 数据与事实A. 推荐模型本地模型：gpt-oss:20bqwen3-coder云端模型：glm-4.7:cloudminimax-m2.1:cloudB. 技术要求上下文长度：建议至少 32K tokens云端模型自动运行完整上下文长度四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势API 标准化：通过兼容主流 API 降低迁移成本本地 AI：推动本地大模型与云端服务的统一体验开源生态：使开源模型更易接入成熟工具链B. 竞争格局对比 OpenAI：提供类似 OpenAI API 的兼容性策略对比 LM Studio：通过标准 API 兼容获得更广泛工具支持2. 用户影响A. 现有用户Claude Code 用户：可直接使用本地开源模型，降低 API 调用成本Ollama 用户：获得更多工具选择，可使用 Claude Code 等 Anthropic 生态工具B. 潜在用户关注隐私的开发者：可在本地使用 Claude Code 处理敏感代码成本敏感用户：使用本地模型替代付费 APIC. 迁移成本配置简单：仅需设置环境变量代码兼容：Anthropic SDK 应用只需更改 base_url3. 技术趋势…

未进行基准测试的 LLM，您可能多付 5-10 倍费用
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date: 2026-01-22T09:24:22+00:00
description: 未进行基准测试的 LLM，您可能多付 5-10 倍费用一、新闻概述1. 标题未进行基准测试的 LLM，您可能多付 5-10 倍费用2. 发布时间2026 年 1 月 21 日3. 来源Karl Lorey 技术博客二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容作者帮助一位朋友通过自定义基准测试，将其 LLM API 账单降低了 80%，每月节省超过 1000 美元。B. 核心亮点公开基准无法预测特定任务性能自定义基准测试发现性价比更高的模型使用 LLM-as-judge 方法自动化评估帕累托前沿理论应用于模型选择2. 关键信息A. 案例背景初始成本：每月 1500 美元（GPT-5）优化后成本：每月 300 美元节省比例：80%测试模型数量：100+B. 涉及技术OpenRouter API（统一接口访问多个 LLM）LLM-as-judge（模型作为评分者）帕累托前沿（Pareto Frontier）3. 背景介绍A. 问题根源大多数用户选择 LLM 时依赖公开基准（如 GPQA Diamond、AIME、MMLU），但这些基准无法预测模型在特定任务上的表现。B. 相关上下文作者基于此案例开发了 Evalry 工具，用于自动化基准测试流程。三、详细报道1. 主要内容A. 公开基准的局限性常见的 LLM 基准包括：GPQA Diamond、AIME、SWE Bench、MATH 500、Humanity's Last Exam、ARC-AGI、MMLU。核心问题：在推理基准中名列前茅的模型，可能在损失成本估算任务上表现平平基准不反映实际成本无法预测特定业务场景的性能B. 自定义基准测试流程graph TD A[收集真实案例] --> B[定义预期输出] B --> C[创建基准数据集] C --> D[运行所有模型] D --> E[LLM-as-judge 评分] E --> F[分析质量/成本/延迟]步骤 1：收集真实案例通过 WHAPI 提取实际支持聊天记录每条记录包含：对话历史、客户最新消息、实际响应选择约 50 个聊天案例（涵盖常见问题和边缘情况）步骤 2：定义预期输出为每个案例设定明确的标准：示例 1：一个好的答案应告诉客户该产品价格为 5.99，并主动提供立即下单服务。示例 2：一个好的答案应告知客户退货政策提供 30 天退货期，但客户是在收货两个月后才退货，因此不符合政策。步骤 3：创建基准数据集数据格式：提示词（对话 + 指令）+ 预期响应步骤 4：运行所有模型使用 OpenRouter 统一接口访问 100+ LLM：from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key="<OPENROUTER_API_KEY>", ) completion = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5", # 或 "anthropic/claude-opus-4.5", "google/gemini-3-pro-preview" messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}] )步骤 5：LLM-as-judge 评分使用 Claude Opus 4.5 对每个响应进行 1-10 分评分提供具体的评分标准以确保一致性抽样验证评分的可靠性要求模型给出评分理由C. 模型选择决策框架考虑三个维度：质量：LLM-as-judge 评分成本：每个答案的总成本（而非每 token 成本）延迟：完整响应时间graph LR X[成本] --> Y[质量] Y --> Z[帕累托前沿] X --> Z帕累托前沿定义：在给定成本和质量的基准测试中，不存在另一个模型既更便宜又更好的模型集合。这些模型构成了帕累托前沿，即给定价格下的最佳模型选择。2. 技术细节A. 成本测量为什么不能只比较 token 价格：响应 token（思考 + 实际答案）成本更高不同模型的答案 token 数量差异显著需要测量每个答案的总成本B. 延迟测量对于客户支持：响应时间至关重要对于损失成本估算：质量优先，延迟次要聊天应用需要考虑首 token 时间C. 质量评分sequenceDiagram participant D as 基准数据集 participant M as 待测模型 participant J as 评判模型(Opus) participant U as 用户 D->>M: 发送提示词 M->>J: 返回响应 D->>J: 发送预期输出 J->>J: 评分(1-10) + 理由 J->>U: 返回评分结果3. 数据…

智谱AI HTTP API 调用教程
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date: 2026-01-20T03:55:04+00:00
description: 智谱AI HTTP API 调用教程一、概述1. 简介A. 是什么智谱AI 提供基于 RESTful 架构的应用程序接口，通过标准的 HTTP 协议与智谱AI 的模型服务进行交互。开发者可以使用任何支持 HTTP 协议的编程语言或开发框架调用智谱AI 的各种 AI 模型。B. 为什么学跨平台兼容：支持所有支持 HTTP 协议的编程语言和平台标准协议：基于 RESTful 设计，遵循 HTTP 标准，易于理解和使用灵活集成：可以集成到任何现有的应用程序和系统中实时调用：支持同步和异步调用，满足不同场景需求C. 学完能做什么使用任何编程语言调用智谱AI 的 GLM 系列模型实现简单对话、流式响应和多轮对话功能正确处理 API 鉴权和错误响应在生产环境中安全、高效地集成智谱AI 服务二、环境准备1. 前置条件有效的智谱AI 账户已获取 API Key基本的 HTTP 请求知识至少熟悉一种编程语言（Python、JavaScript、Java 等）2. 获取 API Key步骤流程访问智谱AI 开放平台：https://bigmodel.cn注册并登录账户进入 API Keys 管理页面创建 API Key复制生成的 API Key 以供使用安全建议建议将 API Key 设置为环境变量，避免硬编码到代码中，以提高安全性。三、API 基础信息1. 请求端点通用 API 端点https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/Coding 专用端点使用 GLM 编码套餐时，需要使用专属端点：https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4注意：Coding API 端点仅限 Coding 场景使用，不适用于通用 API 场景。2. 请求头要求所有请求必须包含以下 HTTP 头：请求头值说明Content-Typeapplication/json指定请求体格式为 JSONAuthorizationBearer YOUR_API_KEYAPI 密钥鉴权3. 支持的鉴权方式A. API Key 鉴权最简单的鉴权方式，直接使用 API Key：curl --location 'https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions' \ --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "glm-4.7", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好" } ] }'B. JWT Token 鉴权适用于需要更复杂权限控制的场景（具体实现请参考官方文档）。四、基础调用示例1. 简单对话请求示例curl --location 'https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions' \ --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "glm-4.7", "messages": [ { "role": "user", "content": "请介绍一下人工智能的发展历程" } ], "temperature": 1.0, "max_tokens": 1024 }'参数说明model：使用的模型名称，如 glm-4.7messages：对话消息列表temperature：控制输出随机性，范围 0-2，默认 1.0max_tokens：限制响应最大 token 数2. 流式响应请求示例curl --location 'https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions' \ --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "glm-4.7", "messages": [ { "role": "user", "content": "写一首关于春天的诗" } ], "stream": true }'流式响应特点设置 stream 参数为 true 启用流式响应响应以 Server-Sent Events（SSE）格式返回可以实时获取模型生成的内容3. 多轮对话请求示例curl --…

Claude Text Editor 工具使用指南
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date: 2026-01-19T00:31:19+00:00
description: Claude Text Editor 工具使用指南一、概述1. 简介A. 是什么Claude Text Editor 是 Anthropic 定义的一个工具，允许 Claude 直接查看和修改文本文件。这使得 Claude 能够直接与文件系统交互，提供动手协助而不仅仅是建议更改。B. 为什么学让 Claude 能够直接调试、修复和改进代码自动化文档生成和测试创建集成到开发工作流中，提升开发效率C. 学完能做什么使用 Claude 修复代码中的语法错误和逻辑问题让 Claude 帮助重构代码结构和添加文档集成文本编辑器工具到自己的应用中2. 前置知识A. 必备技能了解 RESTful API 基本概念熟悉至少一种编程语言（Python、JavaScript 等）基本的文件系统操作知识B. 推荐知识了解 Claude Messages API 的使用方式熟悉工具调用（Tool Use）的概念二、模型兼容性1. 工具版本模型工具版本Claude 4.xtext_editor_20250728Claude Sonnet 3.7（已弃用）text_editor_20250124重要说明：Claude 4.x 使用的 text_editor_20250728 版本不包含 undo_edit 命令如需撤销功能，需要使用 Claude Sonnet 3.7（已弃用）旧版工具不保证与较新模型向后兼容三、工具使用场景1. 代码调试Claude 可以识别并修复代码中的错误，从语法错误到逻辑问题。2. 代码重构让 Claude 通过有针对性的编辑来改进代码结构、可读性和性能。3. 文档生成请求 Claude 为代码库添加文档字符串、注释或 README 文件。4. 测试创建让 Claude 根据其对实现的理解为代码创建单元测试。四、工具命令1. view 命令view 命令允许 Claude 查看文件内容或列出目录内容。可以读取整个文件或特定行范围。参数：command：必须是 "view"path：要查看的文件或目录的路径view_range（可选）：包含两个整数的数组，指定要查看的起始和结束行号。行号从 1 开始索引，结束行为 -1 表示读取到文件末尾。此参数仅适用于查看文件，不适用于目录。示例：{ "command": "view", "path": "primes.py" }{ "command": "view", "path": "primes.py", "view_range": [1, 20] }2. str_replace 命令str_replace 命令允许 Claude 用新字符串替换文件中的特定字符串。用于进行精确编辑。参数：command：必须是 "str_replace"path：要修改的文件的路径old_str：要替换的文本（必须完全匹配，包括空格和缩进）new_str：要在旧文本位置插入的新文本示例：{ "command": "str_replace", "path": "primes.py", "old_str": " for num in range(2, limit + 1)", "new_str": " for num in range(2, limit + 1):" }3. create 命令create 命令允许 Claude 创建包含指定内容的新文件。参数：command：必须是 "create"path：应该创建新文件的路径file_text：要写入新文件的内容4. insert 命令insert 命令允许 Claude 在文件中的特定位置插入文本。参数：command：必须是 "insert"path：要修改的文件的路径insert_line：在其后插入文本的行号（0 表示文件开头）new_str：要插入的文本5. undo_edit 命令undo_edit 命令允许 Claude 撤销对文件的上一次编辑。重要说明：此命令仅在 Claude Sonnet 3.7（已弃用）中可用。Claude 4 模型使用的 text_editor_20250728 不支持此命令。参数：command：必须是 "undo_edit"path：应该撤销上一次编辑的文件的路径五、使用流程Text Editor 工具的使用遵循以下流程：sequenceDiagram participant U as 用户应用 participant C as Claude API participant F as 文件系统 U->>C: 1. 提供工具和用户提示 C->>U: 2. 返回 view 命令 U->>F: 3. 读取文件内容 F-->>U: 返回文件内容 U->>C: 4. 返回 tool_result C->>U: 5. 返回 …

Mailscript CLI 可编程邮箱自动化工具技术分析
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date: 2026-01-18T22:28:30+00:00
description: Mailscript CLI 可编程邮箱自动化工具技术分析一、概述1. 项目简介A. 是什么Mailscript（原名 CLI）是一个基于 Node.js 和 TypeScript 构建的命令行工具，提供可编程邮箱地址和低代码邮件自动化功能。该项目由 pagedotapp 组织开发，采用 MIT 开源许可证。B. 核心价值邮件自动化：类似 Zapier，但面向开发者群体低代码方案：无需转移邮箱服务商即可使用可编程性：支持自定义代码过滤器和路由规则元数据解析：自动解析邮件所有元素并提供 JSON 格式C. 技术特点TypeScript 91.6%：强类型安全保障代码质量CLI 工具：全局安装后提供命令行交互本地守护进程：通过本地 daemon 处理认证HTTP API：支持 RESTful 接口集成二、核心架构1. 系统组成graph TB subgraph 用户层 A[命令行] --> B[mailscript CLI] C[浏览器] --> D[OAuth 登录] end subgraph 本地守护进程 E[Daemon 进程] --> F[认证处理] E --> G[状态管理] end subgraph Mailscript 服务 H[API 网关] --> I[邮箱自动化引擎] I --> J[邮件解析器] I --> K[路由规则引擎] I --> L[自定义脚本执行] end subgraph 外部集成 M[现有邮箱提供商] --> I N[短信服务] --> I O[文件服务器] --> I end B --> E D --> E E --> H2. 组件功能A. CLI 工具负责用户交互和命令执行，核心命令包括：login：OAuth 认证登录automate：创建自动化规则address：管理邮箱地址inbox：管理收件箱B. 本地守护进程处理浏览器 OAuth 回调管理访问令牌和会话状态与远程 API 持续通信C. 邮件解析器解析邮件头信息（From、To、Subject、Date）提取邮件正文（纯文本、HTML）处理附件文件生成结构化 JSON 输出D. 路由规则引擎支持条件过滤（关键词、发件人、主题）支持正则表达式匹配支持邮件头内容过滤支持优先级路由三、核心功能1. 邮箱地址管理graph LR A[用户] -->|创建| B[邮箱地址] B -->|绑定规则| C[自动化脚本] C -->|触发条件| D[动作执行] D --> E[发送短信] D --> F[自动回复] D --> G[保存附件] D --> H[转发邮件]A. 无限地址为不同用途创建专用邮箱地址每个地址可独立配置自动化规则支持动态生成和销毁B. 规则绑定每个地址绑定一个或多个自动化脚本脚本在邮件到达时自动触发支持条件判断和复杂逻辑2. 邮件自动化sequenceDiagram participant M as 发件人 participant P as 邮箱提供商 participant S as Mailscript participant F as 过滤器 participant A as 动作执行 M->>P: 发送邮件 P->>S: Webhook 通知 S->>F: 解析邮件 F->>F: 匹配规则 F->>A: 触发动作 A->>A: 执行脚本A. 内置动作发送短信通知（SMS）自动回复邮件保存附件到服务器转发到主邮箱添加标签或分类B. 自定义脚本支持 JavaScript/TypeScript 编写过滤器访问完整邮件元数据集成第三方 API执行复杂业务逻辑3. 邮件解析graph TD A[原始邮件] --> B[解析器] B --> C[邮件头] B --> D[邮件正文] B --> E[附件] C --> F[From] C --> G[To] C --> H[Subject] C --> I[Date] C --> J[其他头] D --> K[纯文本] D --> L[HTML] E --> M[文件列表] F --> N[JSON 输出] G --> N H --> N I --> N J --> N K --> N L --> N M --> NA. 结构化输出{ "id": "email_id", "from": "sender@example.com", "to": "recipient@mailscript.com", "subject": "Email Subject", "date": "2026-01-19T16:30:00Z", "headers": { "message-id": "...", "references": "...", "in-reply-to": "..." }, "bod…