在CodeBuddy中使用自定义AI接口,轻松对接GPT5-Code等大模型,实现AI编程自由!

使用过CodeBuddy的朋友都知道,新用户赠送的大模型使用额度太少了,跑一天就没了,根本就支撑不住我们的Vibe Coding!

比如痴狂哥最近做的项目,没到半天额度就满了:不写一行代码!我用 AI 打造了一款 AI 客户端!(开源)

所以,今天痴狂哥就给大家公布一个自用的方法,让CodeBuddy编辑器能够使用我们自定义的AI接口和大模型,能够无限地愉快自动化编程!实现真正的AI编程自由!

实现效果

  1. 让CodeBuddy使用自定义大模型接口,轻松对接如GPT5-Codex等大模型
  2. 不消耗用户的使用量,无限免费Vibe Coding!

好了,我们开始吧!

准备工作

  1. CodeBuddy海外版(截至至文章发布日期的最新版本0.2.4)
  2. Python3(脚本环境)
  3. Reqable(抓包工具)

以上软件自行前往官网下载安装。

第一步:重定向大模型接口

将CodeBuddy请求大模型的接口地址,重定向到我们自己的任意大模型API!

安装完毕之后,我们首先打开Reqable,初始化配置,装好证书后启动代理

启动Reqable


然后打开CodeBuddy,对话框里随便输入提交:

CodeBuddy

<

Read more

解放双手,让 AI 帮咱审查代码——GitLab 智能审查实战指南

unsetunset一、题记unsetunset 你是不是有如下这些困扰? 困惑1:代码审查效率低下。 团队成员提交的 MR(Merge Request)堆积如山,人工审查耗时耗力,经常因为时间紧迫而草草通过? 困惑2:代码质量参差不齐。 新人代码风格不统一,老手也难免疏忽,潜在的安全风险和性能问题常常在上线后才暴露?  曾几何时,13年前作为新入职员工,每隔几个月都要参加公司的代码规范考试,考不过要补考。补考不过再补考,直到考过为止...... 困惑3:审查标准难以统一。 不同审查者的关注点不同,缺乏统一的审查标准,导致代码质量波动较大? 如果你深受以上痛点困扰,那么本文将为你带来一套完整的解决方案——通过 GitLab 与 Coco AI 的深度集成,实现智能化、自动化的代码审查流程。 让 AI 助手在每次代码提交时自动检测代码风格问题、安全漏洞和潜在 bug,为你的代码质量把好第一道关。 unsetunset二、完整实现步骤unsetunset 2.0 前置条件 * 1、

By Ne0inhk

保姆级教程:Windows本地部署Ollama+OpenClaw,打造你的AI赚钱系统(APP开发/量化/小说/剪辑)

摘要:想用AI搞钱但卡在技术门槛?本文手把手教你用一台Windows电脑,零成本本地部署Ollama大模型+OpenClaw智能中枢,赋予AI开发APP、量化分析、编写小说、剪辑辅助等“赚钱技能”。全程无需编程基础,跟着鼠标点、照着命令敲,即可拥有24小时待命的AI员工。 一、写在前面 很多朋友对AI变现跃跃欲试,却常被这些问题劝退: * 云端部署太贵,API调用怕浪费钱 * 技术文档看不懂,不知道从哪下手 * 数据隐私担忧,不敢把敏感资料上传 其实,你手头那台Windows电脑完全能胜任!本文将带你搭建一套完全本地化、免费、可扩展的AI生产力系统,让AI帮你写代码、分析表格、生成文案、处理视频,真正把AI变成你的“赚钱工具”。 系统架构: * 本地大脑:Ollama + DeepSeek模型,负责理解任务、生成内容 * 智能中枢:OpenClaw(原名OpenClaude),负责调用各类工具(Skill) * 赚钱技能:通过安装Skill包,让AI具备特定领域的实操能力 适用人群:

By Ne0inhk
openJiuwen集成蓝耘AI模型深度解析:从架构设计到企业级Agent实战部署

openJiuwen集成蓝耘AI模型深度解析:从架构设计到企业级Agent实战部署

前言 在人工智能技术从单纯的感知智能向认知智能演进的浪潮中,大语言模型(LLM)的成熟催生了AI Agent(人工智能体)这一全新的应用形态。AI Agent不再局限于传统的单指令执行,而是演进为具备自主感知、推理规划、决策执行能力的智能实体。在这一技术变革背景下,openJiuwen作为一个致力于提供灵活、强大且易用能力的开源Agent平台应运而生。本文将深度剖析openJiuwen的技术架构、核心优势,并基于真实的服务器部署环境,详细拆解从底层环境搭建到上层复杂智能体构建的全过程。 一、 Agentic AI时代的基础设施:openJiuwen概览 openJiuwen的定位不仅是一个开发工具,而是面向生产级应用的Agent全生命周期管理平台。它旨在解决当前大模型应用落地过程中面临的开发门槛高、协同调度难、运行稳定性差等痛点。通过提供标准化的开发框架与高可靠的运行引擎,openJiuwen支持开发者快速构建能够处理各类简单或复杂任务的AI Agent,并实现多Agent间的协同交互。 作为核心代码资产的入口,开发者能在这里查看项目的 Readme 文档、分支管理和最新提交

By Ne0inhk
免费开源AI工具:CoPaw与OpenFang整理

免费开源AI工具:CoPaw与OpenFang整理

CoPaw 和 OpenFang,两者软件本体都免费开源,但模型 API 可能产生费用。 CoPaw(阿里云) * 软件本身:完全免费开源(Apache 2.0),无会员、无广告、无功能限制 * 本地部署:免费,仅需 Python 环境,可跑本地模型(Ollama 等),零 API 费用 * 云端部署:魔搭创空间有免费测试额度;长期使用按云资源(CPU/GPU/ 存储)计费 * 模型 API:调用通义千问、OpenAI、DeepSeek 等按官方标准按量付费  CoPaw GitHub 地址 https://github.com/agentscope-ai/CoPaw OpenFang(

By Ne0inhk