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API Key 与模型设置

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填写你想使用的 AI 服务的 Key。Key 只保存在你的浏览器里，不会上传任何服务器。

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Anthropic API Key
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申请地址：console.anthropic.com
最新模型：Sonnet 4.6（推荐）· Opus 4.7（最强）· Haiku 4.5（最快最便宜）
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OpenAI API Key
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申请地址：platform.openai.com
最新模型：GPT-5.4（旗舰）· GPT-5.4 Pro（最强推理）· GPT-5.4 mini（性价比）· GPT-5.3（快速）
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Google Gemini API Key
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申请地址：aistudio.google.com（免费额度较多）
最新模型：Gemini 3.1 Pro（最强推理）· Gemini 3 Flash（速度/能力平衡）· Gemini 2.5 Flash（稳定快速）
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DeepSeek API Key
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申请地址：platform.deepseek.com（国内直连，无需梯子，价格最低）
V3 = 快速模式 · R1 = 深度思考模式
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服务地址
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只填域名部分即可，例如 https://xxxx.ngrok-free.app，无需加 /api/... 后缀。
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访问密码
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密码和地址缺一不可，只保存在你自己的浏览器里。
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模型参数
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0 = 保守精确 · 1 = 均衡 · 2 = 创意发散
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👥 团队花费同步（可选）
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基于 JSONBin.io 免费存储，团队所有人花费实时可见。
① 在 jsonbin.io 注册并创建一个 Bin → ② 把 Bin ID 和 Master Key 发给团队成员

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Bin ID
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Master Key（用于写入，不会上传服务器）
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\n 团队预算\n $\n \n 美元\n \n
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API Key 与模型设置

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填写你想使用的 AI 服务的 Key。Key 只保存在你的浏览器里，不会上传任何服务器。

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Anthropic API Key
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申请地址：console.anthropic.com
最新模型：Sonnet 4.6（推荐）· Opus 4.7（最强）· Haiku 4.5（最快最便宜）
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OpenAI API Key
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申请地址：platform.openai.com
最新模型：GPT-5.4（旗舰）· GPT-5.4 Pro（最强推理）· GPT-5.4 mini（性价比）· GPT-5.3（快速）
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Google Gemini API Key
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申请地址：aistudio.google.com（免费额度较多）
最新模型：Gemini 3.1 Pro（最强推理）· Gemini 3 Flash（速度/能力平衡）· Gemini 2.5 Flash（稳定快速）
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DeepSeek API Key
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申请地址：platform.deepseek.com（国内直连，无需梯子，价格最低）
V3 = 快速模式 · R1 = 深度思考模式
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服务地址
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填写服务提供者给你的地址（每次服务重启地址可能变化）。
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模型参数
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👥 团队花费同步（可选）
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基于 JSONBin.io 免费存储，团队所有人花费实时可见。
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📁 处理上传的文件\n saved_filenames = []\n for idx, file_info in enumerate(files_data):\n orig_name = file_info.get('name', f'upload_{idx}')\n ext = os.path.splitext(orig_name)[1] if '.' in orig_name else '.bin'\n safe_filename = f\"temp_upload_{int(time.time())}_{idx}{ext}\"\n file_b64 = file_info.get('data', '')\n if file_b64:\n with open(safe_filename, \"wb\") as f_out:\n f_out.write(base64.b64decode(file_b64))\n saved_filenames.append(safe_filename)\n\n my_env = os.environ.copy()\n my_env['HTTP_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:10808'\n my_env['HTTPS_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:10808'\n\n file_instruction = (\n f\"用户上传了以下文件，已保存在当前目录：{', '.join(saved_filenames)}。请使用文件读取工具读取并分析它们。\"\n if saved_filenames else \"\"\n )\n\n search_instruction = (\n \"如有需要，可以使用 web_search 工具搜索最新信息。\"\n if search_enabled else \"本次任务无需联网搜索。\"\n )\n\n # 📂 准备专用输出目录：每次请求前清空，确保只收集本次生成的文件\n output_dir = os.path.join(os.getcwd(), \"claude_output\")\n history_dir = os.path.join(os.getcwd(), \"claude_history\")\n for d in [output_dir, history_dir]:\n os.makedirs(d, exist_ok=True)\n # 清空上次残留（正常情况下应已被归档，但作为保险）\n for f in os.listdir(output_dir):\n os.remove(os.path.join(output_dir, f))\n\n agent_command = (\n f\"请读取当前目录下的 chat_history.txt，其中包含用户的对话历史。\"\n f\"{file_instruction} \"\n f\"{search_instruction} \"\n f\"根据对话历史，回答用户最后提出的问题。\"\n f\"【文件生成规则】如果用户要求生成文件，请遵守以下规则：\"\n f\"1. 所有生成的文件必须保存到 ./claude_output/ 目录，文件名要有意义，不要保存到其他位置。\"\n f\"2. 生成 .docx 时：使用 python-docx 库，设置中文字体（如宋体/黑体），\"\n f\" 合理使用标题样式（Heading 1/2/3）、正文段落、表格，段落间距适当，内容详尽专业。\"\n f\"3. 生成 .pptx 时：使用 python-pptx 库，每页有清晰标题，内容条理分明，\"\n f\" 设置合适的字体大小和颜色，幻灯片数量不少于8页。\"\n f\"4. 生成 .xlsx 时：使用 openpyxl 库，设置列宽、表头加粗，数据格式规范。\"\n f\"5. 生成代码文件时：代码完整可运行，有必要的注释。\"\n ).strip()\n\n result = subprocess.run(\n ['claude.cmd', '--dangerously-skip-permissions', '-p'],\n input=agent_command,\n capture_output=True,\n text=True,\n timeout=600, # 10分钟，支持复杂文档生成\n encoding='utf-8',\n errors='ignore',\n env=my_env\n )\n\n # 🧹 清理上传的临时文件\n for f_name in saved_filenames:\n if os.path.exists(f_name):\n os.remove(f_name)\n\n # 📦 读取 claude_output/ 里的文件，文本用 标签，二进制 base64 回传\n file_tags = \"\"\n binary_files = []\n timestamp = time.strftime(\"%Y%m%d_%H%M%S\")\n BINARY_EXTS = {'.docx', '.xlsx', '.pptx', '.pdf', '.zip', '.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif'}\n\n for fname in sorted(os.listdir(output_dir)):\n fpath = os.path.join(output_dir, fname)\n if not os.path.isfile(fpath):\n continue\n ext = os.path.splitext(fname)[1].lower()\n\n if ext in BINARY_EXTS:\n # 二进制文件：base64 编码后单独回传\n try:\n with open(fpath, 'rb') as fh:\n b64 = base64.b64encode(fh.read()).decode('utf-8')\n binary_files.append({'name': fname, 'data': b64})\n except Exception:\n pass\n else:\n # 文本文件：拼成 标签嵌入回复\n try:\n with open(fpath, 'r', encoding='utf-8', errors='replace') as fh:\n fc = fh.read()\n file_tags += f'\\n\\n{fc}\\n\\n'\n except Exception:\n pass\n\n # 📁 归档到 claude_history/，文件名加时间戳前缀防重名\n name_base, name_ext = os.path.splitext(fname)\n archive_path = os.path.join(history_dir, f\"{timestamp}_{name_base}{name_ext}\")\n counter = 1\n while os.path.exists(archive_path):\n archive_path = os.path.join(history_dir, f\"{timestamp}_{name_base}_{counter}{name_ext}\")\n counter += 1\n shutil.move(fpath, archive_path)\n\n output = (result.stdout or result.stderr or \"\").strip()\n if not output:\n output = f\"[调试] 无输出。退出码={result.returncode}\\nSTDOUT={result.stdout!r}\\nSTDERR={result.stderr!r}\"\n\n return jsonify({\"response\": output.strip() + file_tags, \"binary_files\": binary_files})\n\n except Exception as e:\n return jsonify({\"error\": f\"系统错误: {str(e)}\"}), 500\n\nif __name__ == '__main__':\n app.run(host='127.0.0.1', port=5000)\n"}, "971b598f251fb8c7499552a2d73feca920a2c652": {"t": 1785772892.9161859, "n": 84230, "h": "bb8e5efeae039df0", "c": "\n\n\n\n\n407AI（界面还在测试）\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
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Google Gemini API Key
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最新模型：Gemini 3.1 Pro（最强推理）· Gemini 3 Flash（速度/能力平衡）· Gemini 2.5 Flash（稳定快速）
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DeepSeek API Key
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V3 = 快速模式 · R1 = 深度思考模式
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👥 团队花费同步（可选）
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① 在 jsonbin.io 注册并创建一个 Bin → ② 把 Bin ID 和 Master Key 发给团队成员

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407AI（界面还在测试）
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💰 花费分析

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填写你想使用的 AI 服务的 Key。Key 只保存在你的浏览器里，不会上传任何服务器。

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Anthropic API Key
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最新模型：Sonnet 4.6（推荐）· Opus 4.6（最强）· Haiku 4.5（最快最便宜）
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OpenAI API Key
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