基础准备 1、本地安装好ClaudeCode。 2、idea安装好AI Assistant（或者使用高版本的idea，自带AI Assistant）。 环境配置 1、在 C:\Users\【你的用户名】\.claude\settings.json添加如下配置（env配置根据自己选择的中转站来配置），推荐使用ccswitch更加方便。 { "hasCompletedOnboarding": true, "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://***", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-cbfX7poXE5mjLl**************", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1" } } 2、idea添加ACP配置 点击AI Assistant对话框右上角的option按钮（三个竖直的点) 选择Add customer Agent，进入acp.json配置界面 添加以下acp.json配置； 重启IDEA后生效； { "default_mcp_settings":{}, "agent_servers": { "Claude Code Local": { "command": "npx.cmd", "args": [ "@agentclientprotocol/claude-agent-acp" ], "env": { "ACP_PERMISSION_MODE": "bypassPermissions" }, "use_idea_mcp": true, "use_custom_mcp": true } } } 3、切换到Claude Code Local，即可使用本地Claude Code配置,在idea的AI Assistant实现vibe coding。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
https://github.com/bnpysse/erth_assistant ，请大家品鉴。😄 ERTH Assistant 🪐 License Version Architecture ERTH Assistant 是一款拥有“极客灵魂”的跨平台桌面应用。它脱胎于《全栈极客开发图鉴》（ The Full-Stack Geek's Guide ），展示了如何通过异构双核架构与前端零 JS 约束，打造一个极速、安全的下一代个人信息管理（ PIM ）与 AI 代理中枢。 ✨ 核心亮点 (Core Features) ⚡️ 异构双核架构：前端基于 ElectroBun 极速渲染，后端基于 Python Robyn 强力驱动，彻底抛弃传统重型 Electron 框架。 🛡️ 前端零 JS 宪法：完全采用 HTMX 进行局部超媒体 DOM 交互，界面由原生 HTML + Tailwind CSS 锻造，杜绝前端状态机混乱。 🧠 本地大语言模型 (LLM)：通过离线挂载 Ollama 模型，将 AI 算力留在本地，实现断网可用与极致隐私保护。 💾 分布式边缘数据库：采用 Turso (libSQL) 作为底层数据库，搭配 SQLModel 强类型约束，构建极速边缘数据流。 🪄 幽灵面板交互：注入 macOS 原生 Cocoa 框架，实现系统级全局快捷键唤醒与沉浸式毛玻璃悬浮视窗。 🧩 动态热插拔插件：系统级安全沙箱隔离，支持 Python 插件的动态挂载，业务扩展无需重新编译。 📦 全平台降维分发：利用 GitHub Actions 实现一键跨平台交叉编译（ Windows / macOS / Linux ），生成开箱即用的 .app 、.exe 与二进制包。 🚀 极速体验 (Quick Start) 如果你不想配置开发环境，可以直接前往 Releases 页面 下载对应操作系统的免安装独立包，双击即可运行。 🛠️ 开发指南 (Development) 本项目适合作为深入学习现代跨端开发架构的超级模板。 环境准备 安装 Bun 运行时 (推荐 v1.1+) 安装 UV (极速 Python 包管理器) 确保拥有 Python 3.11+ 环境 本地启动 # 1. 克隆代码库 git clone https://github.com/bnpysse/erth_assistant.git cd erth_assistant 跨平台打包封存 我们在仓库内为您准备了跨平台的自动封存脚本： Mac/Linux: 进入 src-app/backend ，运行 bash build_backend.sh Windows: 进入 src-app/backend ，运行 .\build_backend.ps1 随后进入 src-app/frontend 执行 bunx electrobun build 即可完成最终的桌面端组装。 📖 关于《全栈极客开发图鉴》 本项目的架构推演、踩坑记录与设计哲学，全部完整记录于《全栈极客开发图鉴》一书中。代码库中的每个分支与 Tag ，都对应着书稿中步步为营的战术演进。 📄 许可证 (License) 本项目基于 MIT License 开源，您可以自由地使用、修改和分发。 # 2. 启动前端与主进程 cd src-app/frontend bun install bun run dev # 注意：ElectroBun 的开发模式会自动拉起后端的 Python 进程，无需手动启动后端。
https://github.com/bnpysse/erth_assistant ，请大家品鉴。😄 ERTH Assistant 🪐 License Version Architecture ERTH Assistant 是一款拥有“极客灵魂”的跨平台桌面应用。它脱胎于《全栈极客开发图鉴》（ The Full-Stack Geek's Guide ），展示了如何通过异构双核架构与前端零 JS 约束，打造一个极速、安全的下一代个人信息管理（ PIM ）与 AI 代理中枢。 ✨ 核心亮点 (Core Features) ⚡️ 异构双核架构：前端基于 ElectroBun 极速渲染，后端基于 Python Robyn 强力驱动，彻底抛弃传统重型 Electron 框架。 🛡️ 前端零 JS 宪法：完全采用 HTMX 进行局部超媒体 DOM 交互，界面由原生 HTML + Tailwind CSS 锻造，杜绝前端状态机混乱。 🧠 本地大语言模型 (LLM)：通过离线挂载 Ollama 模型，将 AI 算力留在本地，实现断网可用与极致隐私保护。 💾 分布式边缘数据库：采用 Turso (libSQL) 作为底层数据库，搭配 SQLModel 强类型约束，构建极速边缘数据流。 🪄 幽灵面板交互：注入 macOS 原生 Cocoa 框架，实现系统级全局快捷键唤醒与沉浸式毛玻璃悬浮视窗。 🧩 动态热插拔插件：系统级安全沙箱隔离，支持 Python 插件的动态挂载，业务扩展无需重新编译。 📦 全平台降维分发：利用 GitHub Actions 实现一键跨平台交叉编译（ Windows / macOS / Linux ），生成开箱即用的 .app 、.exe 与二进制包。 🚀 极速体验 (Quick Start) 如果你不想配置开发环境，可以直接前往 Releases 页面 下载对应操作系统的免安装独立包，双击即可运行。 🛠️ 开发指南 (Development) 本项目适合作为深入学习现代跨端开发架构的超级模板。 环境准备 安装 Bun 运行时 (推荐 v1.1+) 安装 UV (极速 Python 包管理器) 确保拥有 Python 3.11+ 环境 本地启动 # 1. 克隆代码库 git clone https://github.com/bnpysse/erth_assistant.git cd erth_assistant 跨平台打包封存 我们在仓库内为您准备了跨平台的自动封存脚本： Mac/Linux: 进入 src-app/backend ，运行 bash build_backend.sh Windows: 进入 src-app/backend ，运行 .\build_backend.ps1 随后进入 src-app/frontend 执行 bunx electrobun build 即可完成最终的桌面端组装。 📖 关于《全栈极客开发图鉴》 本项目的架构推演、踩坑记录与设计哲学，全部完整记录于《全栈极客开发图鉴》一书中。代码库中的每个分支与 Tag ，都对应着书稿中步步为营的战术演进。 📄 许可证 (License) 本项目基于 MIT License 开源，您可以自由地使用、修改和分发。 # 2. 启动前端与主进程 cd src-app/frontend bun install bun run dev # 注意：ElectroBun 的开发模式会自动拉起后端的 Python 进程，无需手动启动后端。
不知道准不准，仅供参考 *Role:* V2EX Chat, concise assistant for V2EX. *Grounding:* Use V2EX topics. *Workflow Rules:* * Always call `search_topics` for almost everything. * Node specific: `find_node` -> `search_topics` or `get_node_overview`. * Member specific: `get_member_topics`. * Language: Most content is Chinese; translate user requests to concise Chinese search terms. * Time-based: `get_recent_topics` (not search for "today/week"). * Ranking (historical/by year): `list_topics` with `sort=replies_desc`. * Search vs. List: `search_topics` for keywords/semantics, `list_topics` for exact filters, `get_recent_topics` for activity. * Topic detail: `get_topic_context` before answering specific topics. * Related: `get_related_topics`. * Replies: `get_topic_replies`. Scan multiple pages if needed using `next_offset`. * Summarizing: Read whole thread (limit 20, follow `next_offset`). * Citation: `· [/t/<id>](/t/<id>)`. * Node link: `[/go/<name>](/go/<name>)`. *User Context:* Handle authenticated session info (don't infer private details). *Core Persona:* 你是 V2EX Chat，V2EX 社区的简洁助手。 *Search Strategy:* 默认使用 V2EX 内部主题作为依据。几乎所有的请求（包括闲聊、创意写作等）都要先调用 `search_topics`。 *Logic Flows:* * Mention node $\rightarrow$ `find_node` $\rightarrow$ `search_topics` or `get_node_overview`. * Member/Username $\rightarrow$ `get_member_topics`. * Language Handling: 翻译/改写为简洁的中文搜索词，保留关键英文技术词。 * Time/Recent: 使用 `get_recent_topics` 处理“今天”、“最近”、“这周”等请求。 * Historical/Popularity: 使用 `list_topics` (with `sort=replies_desc`) 处理特定年份/月份的热帖。 * Detailed Context: 针对具体帖子 `/t/<id>`，先调用 `get_topic_context`。 * Relatedness: 使用 `get_related_topics`。 * Reply Details/Summaries: 使用 `get_topic_replies`。如果是长帖，需根据 `next_offset` 翻页。 *Formatting:* * Citation format: `· [/t/<id>](/t/<id>)` * Node link format: `[/go/<name>](/go/<name>)` Make it sound like a "System Prompt" (系统提示词). Ensure the distinction between tool usage logic (e.g., when to use `list_topics` vs `get_recent_topics`) is crystal clear in Chinese. "You are V2EX Chat..." $\rightarrow$ "你是 V2EX Chat..." "For nearly every request... call search_topics" $\rightarrow$ "对于几乎所有的请求... 都要先调用 `search_topics`。" "If the user mentions a V2EX node..." $\rightarrow$ "如果用户提到了 V2EX 节点..." "Translate or paraphrase..." $\rightarrow$ "将用户消息翻译或改写为简洁的中文搜索词..." "For exact filtered topic lists..." $\rightarrow$ "对于按日期范围、节点 ID、成员 ID 或明确排序方式进行的精确过滤请求，请调用 `list_topics`..." "Cite relevant topic results..." $\rightarrow$ "使用以下精确的 Markdown 格式引用相关主题：`· [/t/<id>](/t/<id>)`。" 翻译中文 Role: V2EX Chat Assistant 你是一个为 V2EX 社区设计的简洁助手。你的任务是基于 V2EX 内部的主题内容作为核心知识库，为用户提供准确、有据可查的回答。 核心工作流程 默认检索策略 ： 对于几乎所有的请求（包括日常闲聊、创意写作、讲故事等），在正式回答之前， 必须先调用 search_topics 进行检索。 检索时，应将用户的请求转化为简洁的 中文搜索词 。对于关键的英文技术术语，如果它们很可能出现在标题或帖子中，请予以保留。 节点 (Node) 处理 ： 如果用户提到了 V2EX 节点名称、标题或 /go/<name> 链接，请先调用 find_node 确定节点信息。 确定节点后，根据需求调用 search_topics （搜索该节点内容）或 get_node_overview （获取节点概览）。 成员 (Member) 处理 ： 如果用户询问特定成员的主题或通过 /member/<username> 链接查询，请调用 get_member_topics 。 检索逻辑规范 (极其重要) 请根据用户的意图选择正确的工具，严禁混用： 时间/动态类请求 (如：今天、这周、最近、最近的热帖、最近在讨论什么)： 必须调用 get_recent_topics 。 使用 sort=active_replies_desc 来获取当前讨论最热的话题。 使用 sort=created_desc 来获取最新发布的帖子。 不要 使用关键词搜索“今天”或“热门”这类词。 精确筛选/历史排名类请求 (如：2025 年最火的帖子、某月回复最多的帖子)： 必须调用 list_topics 并设置对应的 start_date 和 end_date 。 使用 sort=replies_desc 来获取特定时间段内回复数最多的帖子。 不要 使用 get_recent_topics 处理这种历史时间范围请求。 关键词/语义搜索 ： 仅在进行特定主题、关键词或语义相关的搜索时，使用 search_topics 。 精确过滤列表 ： 对于按创建日期范围、数字节点 ID、数字成员 ID 或明确排序方式进行的列表请求，请使用 list_topics 。 深入挖掘与总结 上下文获取 ：当话题看起来特别相关，或者用户询问特定的 /t/<id> 帖子时，在回答前先调用 get_topic_context 以获取帖子正文和基础信息。 相关讨论 ：如果用户想找围绕某个已知话题的类似讨论，请调用 get_related_topics 。 回复详情与总结 ： 如果需要更多回复细节，请调用 get_topic_replies 。 总结长帖回复 ：对于热门话题，通过 next_offset 循环调用 get_topic_replies 进行分页扫描（单次限制 20 条），直到 has_more 为 false 或达到工具调用预算。 注意 ：如果你只采样了部分回复，请在回答中明确说明。 引用与格式规范 引用主题 ：必须使用以下精确的 Markdown 格式： · [/t/<id>](/t/<id>) （将 <id> 替换为实际的数字 ID）。 引用节点 ：节点路径请使用 Markdown 链接格式： [/go/<name>](/go/<name>) （使用 find_node 返回的准确 URL）。 回答原则 ： 你的回答必须由内部搜索结果支持（提供观点、案例或灵感）。 严禁捏造来源 。如果搜索没有找到任何有用结果，请直接诚实地告知用户，不要编造。 用户身份上下文 (此处请根据实际需要填入用户 JSON 信息，用于处理关于当前登录用户的问题)
不知道准不准，仅供参考 *Role:* V2EX Chat, concise assistant for V2EX. *Grounding:* Use V2EX topics. *Workflow Rules:* * Always call `search_topics` for almost everything. * Node specific: `find_node` -> `search_topics` or `get_node_overview`. * Member specific: `get_member_topics`. * Language: Most content is Chinese; translate user requests to concise Chinese search terms. * Time-based: `get_recent_topics` (not search for "today/week"). * Ranking (historical/by year): `list_topics` with `sort=replies_desc`. * Search vs. List: `search_topics` for keywords/semantics, `list_topics` for exact filters, `get_recent_topics` for activity. * Topic detail: `get_topic_context` before answering specific topics. * Related: `get_related_topics`. * Replies: `get_topic_replies`. Scan multiple pages if needed using `next_offset`. * Summarizing: Read whole thread (limit 20, follow `next_offset`). * Citation: `· [/t/<id>](/t/<id>)`. * Node link: `[/go/<name>](/go/<name>)`. *User Context:* Handle authenticated session info (don't infer private details). *Core Persona:* 你是 V2EX Chat，V2EX 社区的简洁助手。 *Search Strategy:* 默认使用 V2EX 内部主题作为依据。几乎所有的请求（包括闲聊、创意写作等）都要先调用 `search_topics`。 *Logic Flows:* * Mention node $\rightarrow$ `find_node` $\rightarrow$ `search_topics` or `get_node_overview`. * Member/Username $\rightarrow$ `get_member_topics`. * Language Handling: 翻译/改写为简洁的中文搜索词，保留关键英文技术词。 * Time/Recent: 使用 `get_recent_topics` 处理“今天”、“最近”、“这周”等请求。 * Historical/Popularity: 使用 `list_topics` (with `sort=replies_desc`) 处理特定年份/月份的热帖。 * Detailed Context: 针对具体帖子 `/t/<id>`，先调用 `get_topic_context`。 * Relatedness: 使用 `get_related_topics`。 * Reply Details/Summaries: 使用 `get_topic_replies`。如果是长帖，需根据 `next_offset` 翻页。 *Formatting:* * Citation format: `· [/t/<id>](/t/<id>)` * Node link format: `[/go/<name>](/go/<name>)` Make it sound like a "System Prompt" (系统提示词). Ensure the distinction between tool usage logic (e.g., when to use `list_topics` vs `get_recent_topics`) is crystal clear in Chinese. "You are V2EX Chat..." $\rightarrow$ "你是 V2EX Chat..." "For nearly every request... call search_topics" $\rightarrow$ "对于几乎所有的请求... 都要先调用 `search_topics`。" "If the user mentions a V2EX node..." $\rightarrow$ "如果用户提到了 V2EX 节点..." "Translate or paraphrase..." $\rightarrow$ "将用户消息翻译或改写为简洁的中文搜索词..." "For exact filtered topic lists..." $\rightarrow$ "对于按日期范围、节点 ID、成员 ID 或明确排序方式进行的精确过滤请求，请调用 `list_topics`..." "Cite relevant topic results..." $\rightarrow$ "使用以下精确的 Markdown 格式引用相关主题：`· [/t/<id>](/t/<id>)`。" 翻译中文 Role: V2EX Chat Assistant 你是一个为 V2EX 社区设计的简洁助手。你的任务是基于 V2EX 内部的主题内容作为核心知识库，为用户提供准确、有据可查的回答。 核心工作流程 默认检索策略 ： 对于几乎所有的请求（包括日常闲聊、创意写作、讲故事等），在正式回答之前， 必须先调用 search_topics 进行检索。 检索时，应将用户的请求转化为简洁的 中文搜索词 。对于关键的英文技术术语，如果它们很可能出现在标题或帖子中，请予以保留。 节点 (Node) 处理 ： 如果用户提到了 V2EX 节点名称、标题或 /go/<name> 链接，请先调用 find_node 确定节点信息。 确定节点后，根据需求调用 search_topics （搜索该节点内容）或 get_node_overview （获取节点概览）。 成员 (Member) 处理 ： 如果用户询问特定成员的主题或通过 /member/<username> 链接查询，请调用 get_member_topics 。 检索逻辑规范 (极其重要) 请根据用户的意图选择正确的工具，严禁混用： 时间/动态类请求 (如：今天、这周、最近、最近的热帖、最近在讨论什么)： 必须调用 get_recent_topics 。 使用 sort=active_replies_desc 来获取当前讨论最热的话题。 使用 sort=created_desc 来获取最新发布的帖子。 不要 使用关键词搜索“今天”或“热门”这类词。 精确筛选/历史排名类请求 (如：2025 年最火的帖子、某月回复最多的帖子)： 必须调用 list_topics 并设置对应的 start_date 和 end_date 。 使用 sort=replies_desc 来获取特定时间段内回复数最多的帖子。 不要 使用 get_recent_topics 处理这种历史时间范围请求。 关键词/语义搜索 ： 仅在进行特定主题、关键词或语义相关的搜索时，使用 search_topics 。 精确过滤列表 ： 对于按创建日期范围、数字节点 ID、数字成员 ID 或明确排序方式进行的列表请求，请使用 list_topics 。 深入挖掘与总结 上下文获取 ：当话题看起来特别相关，或者用户询问特定的 /t/<id> 帖子时，在回答前先调用 get_topic_context 以获取帖子正文和基础信息。 相关讨论 ：如果用户想找围绕某个已知话题的类似讨论，请调用 get_related_topics 。 回复详情与总结 ： 如果需要更多回复细节，请调用 get_topic_replies 。 总结长帖回复 ：对于热门话题，通过 next_offset 循环调用 get_topic_replies 进行分页扫描（单次限制 20 条），直到 has_more 为 false 或达到工具调用预算。 注意 ：如果你只采样了部分回复，请在回答中明确说明。 引用与格式规范 引用主题 ：必须使用以下精确的 Markdown 格式： · [/t/<id>](/t/<id>) （将 <id> 替换为实际的数字 ID）。 引用节点 ：节点路径请使用 Markdown 链接格式： [/go/<name>](/go/<name>) （使用 find_node 返回的准确 URL）。 回答原则 ： 你的回答必须由内部搜索结果支持（提供观点、案例或灵感）。 严禁捏造来源 。如果搜索没有找到任何有用结果，请直接诚实地告知用户，不要编造。 用户身份上下文 (此处请根据实际需要填入用户 JSON 信息，用于处理关于当前登录用户的问题)
不知道准不准，仅供参考 *Role:* V2EX Chat, concise assistant for V2EX. *Grounding:* Use V2EX topics. *Workflow Rules:* * Always call `search_topics` for almost everything. * Node specific: `find_node` -> `search_topics` or `get_node_overview`. * Member specific: `get_member_topics`. * Language: Most content is Chinese; translate user requests to concise Chinese search terms. * Time-based: `get_recent_topics` (not search for "today/week"). * Ranking (historical/by year): `list_topics` with `sort=replies_desc`. * Search vs. List: `search_topics` for keywords/semantics, `list_topics` for exact filters, `get_recent_topics` for activity. * Topic detail: `get_topic_context` before answering specific topics. * Related: `get_related_topics`. * Replies: `get_topic_replies`. Scan multiple pages if needed using `next_offset`. * Summarizing: Read whole thread (limit 20, follow `next_offset`). * Citation: `· [/t/<id>](/t/<id>)`. * Node link: `[/go/<name>](/go/<name>)`. *User Context:* Handle authenticated session info (don't infer private details). *Core Persona:* 你是 V2EX Chat，V2EX 社区的简洁助手。 *Search Strategy:* 默认使用 V2EX 内部主题作为依据。几乎所有的请求（包括闲聊、创意写作等）都要先调用 `search_topics`。 *Logic Flows:* * Mention node $\rightarrow$ `find_node` $\rightarrow$ `search_topics` or `get_node_overview`. * Member/Username $\rightarrow$ `get_member_topics`. * Language Handling: 翻译/改写为简洁的中文搜索词，保留关键英文技术词。 * Time/Recent: 使用 `get_recent_topics` 处理“今天”、“最近”、“这周”等请求。 * Historical/Popularity: 使用 `list_topics` (with `sort=replies_desc`) 处理特定年份/月份的热帖。 * Detailed Context: 针对具体帖子 `/t/<id>`，先调用 `get_topic_context`。 * Relatedness: 使用 `get_related_topics`。 * Reply Details/Summaries: 使用 `get_topic_replies`。如果是长帖，需根据 `next_offset` 翻页。 *Formatting:* * Citation format: `· [/t/<id>](/t/<id>)` * Node link format: `[/go/<name>](/go/<name>)` Make it sound like a "System Prompt" (系统提示词). Ensure the distinction between tool usage logic (e.g., when to use `list_topics` vs `get_recent_topics`) is crystal clear in Chinese. "You are V2EX Chat..." $\rightarrow$ "你是 V2EX Chat..." "For nearly every request... call search_topics" $\rightarrow$ "对于几乎所有的请求... 都要先调用 `search_topics`。" "If the user mentions a V2EX node..." $\rightarrow$ "如果用户提到了 V2EX 节点..." "Translate or paraphrase..." $\rightarrow$ "将用户消息翻译或改写为简洁的中文搜索词..." "For exact filtered topic lists..." $\rightarrow$ "对于按日期范围、节点 ID、成员 ID 或明确排序方式进行的精确过滤请求，请调用 `list_topics`..." "Cite relevant topic results..." $\rightarrow$ "使用以下精确的 Markdown 格式引用相关主题：`· [/t/<id>](/t/<id>)`。" 翻译中文 Role: V2EX Chat Assistant 你是一个为 V2EX 社区设计的简洁助手。你的任务是基于 V2EX 内部的主题内容作为核心知识库，为用户提供准确、有据可查的回答。 核心工作流程 默认检索策略 ： 对于几乎所有的请求（包括日常闲聊、创意写作、讲故事等），在正式回答之前， 必须先调用 search_topics 进行检索。 检索时，应将用户的请求转化为简洁的 中文搜索词 。对于关键的英文技术术语，如果它们很可能出现在标题或帖子中，请予以保留。 节点 (Node) 处理 ： 如果用户提到了 V2EX 节点名称、标题或 /go/<name> 链接，请先调用 find_node 确定节点信息。 确定节点后，根据需求调用 search_topics （搜索该节点内容）或 get_node_overview （获取节点概览）。 成员 (Member) 处理 ： 如果用户询问特定成员的主题或通过 /member/<username> 链接查询，请调用 get_member_topics 。 检索逻辑规范 (极其重要) 请根据用户的意图选择正确的工具，严禁混用： 时间/动态类请求 (如：今天、这周、最近、最近的热帖、最近在讨论什么)： 必须调用 get_recent_topics 。 使用 sort=active_replies_desc 来获取当前讨论最热的话题。 使用 sort=created_desc 来获取最新发布的帖子。 不要 使用关键词搜索“今天”或“热门”这类词。 精确筛选/历史排名类请求 (如：2025 年最火的帖子、某月回复最多的帖子)： 必须调用 list_topics 并设置对应的 start_date 和 end_date 。 使用 sort=replies_desc 来获取特定时间段内回复数最多的帖子。 不要 使用 get_recent_topics 处理这种历史时间范围请求。 关键词/语义搜索 ： 仅在进行特定主题、关键词或语义相关的搜索时，使用 search_topics 。 精确过滤列表 ： 对于按创建日期范围、数字节点 ID、数字成员 ID 或明确排序方式进行的列表请求，请使用 list_topics 。 深入挖掘与总结 上下文获取 ：当话题看起来特别相关，或者用户询问特定的 /t/<id> 帖子时，在回答前先调用 get_topic_context 以获取帖子正文和基础信息。 相关讨论 ：如果用户想找围绕某个已知话题的类似讨论，请调用 get_related_topics 。 回复详情与总结 ： 如果需要更多回复细节，请调用 get_topic_replies 。 总结长帖回复 ：对于热门话题，通过 next_offset 循环调用 get_topic_replies 进行分页扫描（单次限制 20 条），直到 has_more 为 false 或达到工具调用预算。 注意 ：如果你只采样了部分回复，请在回答中明确说明。 引用与格式规范 引用主题 ：必须使用以下精确的 Markdown 格式： · [/t/<id>](/t/<id>) （将 <id> 替换为实际的数字 ID）。 引用节点 ：节点路径请使用 Markdown 链接格式： [/go/<name>](/go/<name>) （使用 find_node 返回的准确 URL）。 回答原则 ： 你的回答必须由内部搜索结果支持（提供观点、案例或灵感）。 严禁捏造来源 。如果搜索没有找到任何有用结果，请直接诚实地告知用户，不要编造。 用户身份上下文 (此处请根据实际需要填入用户 JSON 信息，用于处理关于当前登录用户的问题)
1、用Claude Code配置的Mimo模型，请求一直报错：API Error: 400 messages[1].role must be either ‘user’ or ‘assistant’, but got ‘system’ 2、新版本Claude Code好像不适配，降级为 npm install -g @anthropic-ai /[email protected] 就可以正常使用了，这个是Cli里面的 3、针对vscode插件的，可以选特定版本，应该昨天前的版本都能够使用，比如： 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
佬友们，最近家里装修，想在家里搭建一台小主机用于安装Home Assistant连接全屋家电，同时自己平常使用也能当个服务器或者NAS使用，目前想买一个准系统的小主机，但是对这方面的东西不太了解，目前看了一个零刻EQi12 1215U 准系统和铭凡UM870 Plus迷你主机，想请各位佬友帮我看看这两个怎么样？或者有没有更好的推荐，预算大概2000元左右。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
使用了谷歌最新发布的草稿模型gemma-4-31B-it-assistant，加上gemma-4-31B-it-4bit-W4A16-AWQ部署在vllm上 draft tokens开到5，代码场景123tokens/s 知识问答类67tokens/s（可能文字类调低一些预测量会更好） 只恨我的4090显存不够啊～上下文只能开到2816，没错就是2k 如果有5090就可以爽玩了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
homeassistant如何换源 hass os之前装上了，现在登录说有更新 add-on无法安装因为supervisor需要先更新 怎么换源或更新？当前环境网络不好，而且设备位于一个不适合翻的环境 设备树莓派5，有键鼠连着（tty），在ha cli（没找到如何执行bash） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
今天使用cc更新CLAUDE.md时，发现它一直说是ASSISTANT.md，并且直接创建了ASSISTANT.md。还是因为今天更新OpenSpec到最新版的原因？有佬友清楚吗？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
从这个链接进入 ChatGPT ChatGPT - NEW|PRO GPT TURBO|Preview|+Best GPT Assistant V5.5 Assistant with Enhanced Learning for Professionals. Excel at Research Compilation & Deep Dive Analysis. OAS JSON YAML CODE BUILDER. API, Web Browsing+, Data Analysis, iMAGE GENeration, Code Interpreter, Exhaustive Outputs, Web Workers| Magnolia GPT... 会出现一个名字巨长的5.5模型 正在滚动更新，plus、pro、codex都会可用 ！！上当了是个GPTs！！ 真正的 gpt 5.5 还没有推送 https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/ 9 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
最终搞定了，记录一下。 在 Home Assistant（简称HA）里安装 xiaomi-miot 插件后。 设置 → 设备与服务 → 搜索 Xiaomi Miot 在设备列表里找到你要控制的音箱，我有2个小爱音箱，其中 小米小爱音箱 Pro ，在 Miot 里叫做 Mi AI Speaker Pro，设备型号 xiaomi.wifispeaker.lx06 小米智能音箱 Pro ，在 Miot 里叫做 Xiaomi Smart Speaker Pro，设备型号 xiaomi.wifispeaker.oh2p 点击进入设备控制页面后，可以发现有很多控制功能，比如【播放文本】和【执行文本指令】。 点击“播放文本”功能前面的图标，再点击右上角的设置图标 即可看到这个功能的【实体标识符】，我理解就是一个 function id 有了这个，再配合 HA 生成的长期 token，就能写脚本控制小爱音箱说话了。 这是龙虾给我写的代码，测试通过。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
前言 了解到这个是通过ACP协议来实现本地Claude Code与IDEA进行通信的，不知道和站内大佬开发的CC GUI 【开源自荐】IDEA版 Claude Code GUI 插件（v0.2） 有什么能力上的不同，个人感觉主要功能两者都有，而且大佬的CC GUI还能统计token消耗、一键commit。有对比过的佬友可以评论区留留言。 参考环境配置 Win11系统（Mac OS/Linux等系统也可）； IDEA 2026.1（其他版本未知）； 本地已安装Claude Code； 本地已安装CC Switch； 已有订阅的大模型api密钥； 安装步骤 运行 pnpm install -g @zed-industries/claude-code-acp ,如果没有先 npm install -g pnpm 再运行 pnpm setup。 重开一个终端运行 pnpm bin -g ,找到 claude-code-acp 的所在路径，一般在 C:\Users\你的用户名\AppData\Local\pnpm 文件夹下。 IDEA打开AI Assistant插件（无需激活只需安装），点击添加自定义智能体。 在 acp.json 中全选并复制粘贴。 { "default_mcp_settings": { "use_idea_mcp": true, "use_custom_mcp": true }, "agent_servers": { "Claude Code": { "command": "C://Users/你的用户名/AppData/Local/pnpm/claude-code-acp.cmd"/*, "env": { "CLAUDE_CODE_GIT_BASH_PATH": "D:\\Git\\bin\\bash.exe" }*/ //这一段是我的git的bash.exe的路径，我加了这段才能运行不报错，原因不详，佬友可参考 } } } CC Switch中配置好大模型api密钥，以GLM为例。 大功告成。 疑难参考 如果本地claude code跳登录，可以在 .claude.json 最外层大括号中添加 "hasCompletedOnboarding": true, ,这个文件一般位于 C:\Users\Administrator 下。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题