2025-07-20 08:00:00
最近Claude Code爆火，很多人都说Cursor不香了。无奈原生的Claude Code使用对国人来说特别不便，我这里尝试了一些新的解决方案，希望对你流畅使用Claude Code有帮助。
Claude模型的母公司Anthropic，对国内用户使用限制特别多，我曾经注册或购买的几个号没多久就阵亡了。但人家的这个工具确实不错，我们没账号怎么办？
听说可以使用一些第三方模型了，比如最近国内月之暗面推出的Kimi-K2，它们机智的直接支持了Anthropic的API。我们可以简单配置一下，就可以在Claude Code中使用Kimi-K2模型了。 但是有时我们想使用其他更强大的模型，比如Gemini，怎么办？
我又继续寻找到了最近刚开源的一个解决方案，claude-code-router，它支持了多个模型，包括Gemini，DeepSeek，GPT等。这里又产生一个问题，可以使用原生Gemini模型，但Google家模型不能精确控制预算，哪天你哐哐用，金钱也哗哗出的时候，看到账单傻眼了怎么办？
以上各个问题，本文都会尝试给一个解决方案，如果对你有帮助，请帮我点个赞吧！
本文假定你会Claude Code的安装和使用，我们直接进入主题：如何优雅的让Claude Code使用第三方模型？
这块已经有不少文章介绍了，我简单说几个关键点：
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~/.claude.json 添加（你可能要先启动一次才会自动生成这个配置）：
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然后重启Claude Code，就可以使用Kimi-K2模型了。在里面似乎kimi做得足够兼容，你连模型都不用切换，直接就开箱即用了。我问了一句你是谁，看来Claude Code有被骗到：）
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我感觉Kimi-K2这次挺“鸡贼”的，借了一波Claude Code的东风，应该引了不少新进，现在它官网开始提示繁忙起来了呢：）
我试着用了一阵Kimi-K2，有时候反应较慢，我在想是否可能把Gemini家的和OpenAI家的模型一起集成进来呢？方法当然是有的。
在一两周前，我在寻找如何让Claude Code可使用更多种第三方模型。在搜索这个问题的解法，国外的Perplexity居然没有推荐这个项目，反倒是国内腾讯元宝给我介绍了有这样一个开源项目，claude-code-router（以下简称CCR）可能解决我的问题，一看到我甚为惊喜，我想莫不是这个项目是国人写的原因，咱离自己人更近。
A powerful tool to route Claude Code requests to different models and customize any request.
在GitHub仓库中也写了项目的实现原理。简单的说，作者经过逆向分析后，发现在Claude Code中它在调用模型时，各个参数都是通过环境变量获取的，作者想到开发一个中间件，将各个环境变量替换掉，这样可以实现调用第三方模型。同时因为Claude Code使用Anthropic API的规范，我们需要将对第三方模型的调用转换成Anthropic API的格式。
和Claude Code类似通过npm即可安装。
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你可以参考官方提供的示例，配置~/.claude-code-router/config.json：
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这里定义了不同的Provider，并且有一些模型可以有其设置。比如为了让DeepSeek模型更积极使用工具，有个tooluse的设置。比如为了转换Gemini模型，有个gemini的Transformer。 同时可看到，它还真是国人开发，很有本地化特色，比如显式支持PROXY设置方便你访问某些模型。
到这里配置好后，当你在使用Claude Code时，想切换模型时，可以输入/model命令，然后选择你想要的模型。比如：
不过有点遗憾的是，当前通过CCR中还不支持Web搜索和图片上传，这离我们想要的完整体还是有点距离，但官方已经在计划中，并且这个项目最近更新很频繁，Star也涨得非常快。
折腾到这里就结束了吗？这里发生了一件小事，让我觉得有必要继续折腾一下。我使用OpenRouter来调用Claude模型，为了省钱，我已经很勤俭地只用 claude-3.7-sonnet 了，但几轮对话下来，发现账单还是有点夸张。我在一个不算太大的项目中进行了/init和简要对话而已。虽然OpenRouter提供了对每个KEY的费用限制（Credit limit），但是如Google的Gemini等模型，它就没有可以限制额度，那就只能等收到账单才后知后觉了？
问题不大，我想起来之前折腾过LiteLLM，它不仅能聚合LLM接口，还能像个贴心管家一样帮你控制预算。就决定是你了，继续折腾！
很早前想写一篇LiteLLM+Librechat的教程，但一直没时间，今天就让LiteLLM先出场吧。我继续在k8s中部署它，如果你是容器或其它方式，请参考官方文档，部署过程都是简单的。
我们创建一个configmap定义了LiteLLM的配置文件config.yaml，大概内容如下：
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接着定义一个Deployment即可。
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要注意LiteLLM启动时，有时资源消耗会比较高，我的弱鸡k8s节点时不时会给搞得濒死，最好像上面限制一下资源。 我们可以测试一下LiteLLM对外的接口是否正常，比如：
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正常返回后，说明我们的LiteLLM服务工作正常。接下来我们就可以在claude-code-router中统一使用litellm作为唯一的Provider了。
现在，我们的config.json可以变得非常清爽，Providers里只留下litellm一个就行：
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这里要注意，如果直接对接官方的Gemini模型，只需要配置Gemini的Transformer即可。但这里咱们是通过LiteLLM调用的，还需要配置use: cleancache的Transformer。不然会报类似下面这样的错误：
⎿ API Error: 400 {“error”:{“message”:“Error from provider: {"error":{"message":"litellm.BadRequestError: VertexAIException BadRequestError - {\n \"error\": {\n \"code\": 400,\n \"message\": \"* GenerateContentRequest.contents: contents is not specified\\n\",\n \"status\": \"INVALID_ARGUMENT\"\n }\n}\n. Received Model Group=gemini/gemini-2.5-pro\nAvailable Model Group Fallbacks=None","type":null,"param":null,"code":"400"}}”,“type”:“api_error”,“code”:“provider_response_error”}}
还好LiteLLM的日志相当给力，我通过排查请求体，很快就定位到问题出在 “cache_control” 这个字段上——删掉它就一切正常了。最后我们可以在LiteLLM的管理端看到每次Claude Code发出了哪些请求，使用了多少Token，花费了多少钱等。
我们也可以在LiteLLM中创建的API_KEY中定义它的额度，这样避免我们不小心超支。
现在，让我们开心的在Claude Code中使用各种模型吧！
本文介绍了三种方式让你更好的基于第三方大语言模型来使用Claude Code，希望对你有所帮助。我们除了直接使用Kimi-K2外，还可以使用CCR来扩展模型库，最后通过LiteLLM来统一LLM的调用，这样也能让我们更精细化的观察Token的使用以及控制费用。
三种方案对比：
| 特性 | 方案一：Kimi 直连 | 方案二：CCR | 方案三：CCR + LiteLLM |
|---|---|---|---|
| 设置简易度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (极简) | ⭐⭐⭐⭐ (简单) | ⭐⭐ (较复杂) |
| 模型丰富度 | ⭐ (仅 Kimi) | ⭐⭐⭐⭐ (丰富) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (最丰富) |
| 费用控制力 | ⭐⭐ (依赖 Kimi 平台) | ⭐⭐ (依赖上游) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (精准控制) |
| 折腾系数 | ⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
以上便是最近关于Claude Code的一点折腾经验，希望对你有帮助。欢迎点赞、收藏、分享，更欢迎分享你的使用经验。我们下篇文章见。
我是个爱折腾技术的工程师，也乐于分享。欢迎点赞、关注、分享，更欢迎一起探讨技术问题，共同学习，共同进步。为了获得更及时的文章推送，欢迎关注我的公众号：爱折腾的风
2025-07-12 08:00:00
经常从图书馆借一些书来给孩子看，有一些是他们感兴趣的可以反复阅读的，无奈借书终有归期，如何解决这个问题呢？作为一个程序员爸爸，何不将它“保留”下来，并且让老父亲可以给他们朗读呢？
孩子的天性，对于喜欢的绘本，可以反复阅读，一遍又一遍。我还记得有一次带女儿去图书馆还书，有几本她不舍得还，于是我们在一个楼梯边上坐下，一起再读了一遍。之后才恋恋不舍地将书交给“机器人”（自动分检）。我也颇遗憾的是记忆中有几本书，每次读起来，娃们都笑逐颜开。于是我打算“留住”这些特别的书，那是他们的美妙回忆。
原本打算写个微信小程序，但想着优先把核心功能跑起来，还是以网站呈现比较简单些。花了一些闲暇时间，借助于 VideCoding 有个初步可用的版本了。
以下简要介绍一下我的一些探索和实现过程，代码没整理暂时没打算开源。如果你想看看效果，我已经部署在vercel了，可以访问：https://audiobook-web-brown.vercel.app 查看。
显然我们这个网站有几个基本功能要支持一下，比如绘本管理、绘本语音生成、绘本阅读体验等基本功能，多用户管理也可以考虑。 在绘本管理上，比如：
在绘本语音生成上，我们之前也试过多种声音复刻了，今天会推荐另一个简单便宜的渠道（后文），我考虑这样：
在绘本阅读过程中，希望能提供沉浸式的阅读UI，同时需要支持：
用户管理等就是区分不同的用户和阅读进度等啦，这个就不细说了。我们首先面临的是，绘本从何而来？
我们需要将纸质书迁移到线上，最直接的莫过于拿起手机直接对着绘本拍照了，这里有一点小技巧要注意。为了便于后续照片的处理，我们尽量让书本放在一个比较纯净的背景色下，比如下面垫一张大白纸等。之后是将我们拍的照片处理，这里涉及到一些图像校正，透视校正等，如果可以，一些锐化或超分技术也可以使用上。我尝试了几种方式，最后选择了一个简单的方式，但或许不是最终解：
当然如果花一些时间仔细研究算法和以书本来定制化识别方案，或许是可以调好的。文本图像增强（Text Image Enhancement）是面向文档类图片提供的图像增强处理能力，包括切边增强、图像矫正、阴影去除、摩尔纹去除等；可以有效优化文档类的图片质量，提升文字的清晰度。 它的效果整体还不错，不过对于一些需要先旋转再裁剪的图片，它不会智能处理，所以交给它前最好先预处理一下。
以上，对于希望免费使用，推荐使用 Lens来处理。而如果希望批量自动化处理，或许调用 API 是更便捷的。
当我们已经准备好图片或绘本的 PDF 后，如何将绘本内的文字提取出来便是个问题。我试过传统的 OCR，老实说可读性和进一步处理都比较麻烦。幸运的是现在各种视觉模型都支持图像识别了，所以我们只需要借助他们之力便可以轻松实现目标。考虑到不同模型可能的识别的差异，这里我做了一个测试，使用如下Prompt:
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比如有如下这张图：
📊 各模型结果对比:
| 模型 | 状态 | 识别结果 |
|---|---|---|
| minimax-io/MiniMax-Text-01 | ✅ 主模型 | 蓝色还是有点怀疑： “天空这么大，要不就留在这里？” 山谷中， 有歌声轻轻响起， 洒在她身上的， 是橘色的晨曦。 |
| gemini/gemini-2.5-flash | ❌ 备用模型 | 蓝色还是有点怀疑： 山谷中， 有歌声轻轻响起， 洒在她身上的， 是橘色的晨曦。 |
| doubao/doubao-seed-1.6-flash | ✅ 备用模型 | 蓝色还是有点怀疑：“天空这么大，要不就留在这里？” 山谷中， 有歌声轻轻响起， 洒在她身上的， 是橘色的晨曦。 |
| moonshot/moonshot-v1-8k-vision-preview | ✅ 备用模型 | 蓝色还是有点怀疑： “天空这么大，要不就留在这里？” 山谷中， 有歌声轻轻响起， 洒在她身上的， 是橘色的晨曦。 |
| azure/gpt-4o | ✅ 备用模型 | 蓝色还是有点怀疑： “天空这么大，要不就留在这里？” 山谷中， 有歌声轻轻响起， 落在她身上的， 是橘色的晨曦。 |
| tencent/hunyuan-turbos-vision | ✅ 备用模型 | 蓝色还是有点怀疑: “天空这么大，要不就留在这里?” 山谷中， 有歌声轻轻响起， 洒在她身上的， 是橘色的晨曦。 |
最终结果: 蓝色还是有点怀疑： “天空这么大，要不就留在这里？” 山谷中， 有歌声轻轻响起， 洒在她身上的， 是橘色的晨曦。
上面是写文章时再跑了一次数据，这次 gpt-4o正确了，过往它的错误率也很高。整体的模型测试挺有意思，发现gpt系列没那么准确时，我试了一下gemini 系列，准确性上升不少，但也有出错时。考虑到我是中文绘本的场景，我换成国内的豆包，居然正确率一下提高更多，豆包出错的地方，我就尝试了一下moonshot的模型，又一次给我惊喜，最后是minimax家模型，在我的几个绘本的识别中，准确率是最高的。咱国内模型在这块也是挺能打的嘛！！
我借用多个模型提取出结果，然后有一个模型来判断哪一个是更大概率正确的内容，这样避免单模型的问题，整体上提升识别成功率。 至此，绘本的文字已经准备好，我们开始着手给它配置语音吧。
没有声音，再好的戏也出不来：） 小朋友需要一些声音来辅助读绘本。我在之前的让你的小智AI机器人起飞一文中介绍过如何在腾讯云平台复刻声音并且使用，还有豆包平台也有不少音色可选并且也支持声音复刻。但，等等……我找到一个相对更物美价廉的方案，使用 MiniMax 平台进行 TTS以及复刻。MiniMax平台国内注册即有 15 元可以体验，普通的通过 TTS 生成语音可以花一阵子。复刻一个声音只要 9.9 元，这比豆包和腾讯云上似乎便宜得多。同时我发现它的国际版本 minimax.io 可以申请开发者体验计划，我简单填写了一个表格，很快就到账 50刀，这绝对是很大方了，强烈推荐。 推荐它的原因不光是咱可能免费褥到羊毛，更重要的是它的效果很不错。
MiniMax 这家公司还很早提供了 MCP server，可以直接借助 MCP server测试一下它的能力，使用各种声音（复刻）来从文本生成语音（TTS）。我们甚至都不用写一行代码就可以玩起来了。除了使用 MCP 来复刻，也可以简单的使用几行curl命令来完成。
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返回：
{“file”:{“file_id”:281211669533090,“bytes”:259501,“created_at”:1750210557,“filename”:“output.m4a”,“purpose”:“voice_clone”},“base_resp”:{“status_code”:0,“status_msg”:“success”}}
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返回：
{“input_sensitive”:false,“input_sensitive_type”:0,“demo_audio”:"",“base_resp”:{“status_code”:0,“status_msg”:“success”}}
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注意，在没有使用此音色时，上面查询不到这个，只有在首次使用后才扣费和能够被查询到
欲查询音色类型，支持以下取值：
“system”（系统音色），
“voice_cloning”（快速复刻的音色），
“voice_generation”（文生音色接口生成的音色），
“music_generation”（音乐生成产生的人声或者伴奏音色），
“all”（以上全部）。
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这样这个复刻的音色就可以后面随时使用了。它在你第一次使用时会扣除 9.9 元（国内）或 3 刀（国际）费用。
在我和 Gemini 探讨如何更好的设计这个绘本功能时，它提出了一个很不错的建议：
在准备配音文案时，我建议你创建一个“配音脚本”，不仅仅是抄录文字，而是像一个导演一样，设计整个声音的蓝图。你可以按照这个格式来整理：
| 页面 | 角色/旁白 | 文字内容 | 声音特效/拟声词 | 背景音乐建议 |
| P1-2 | 旁白 | 在一个安静的小镇上，住着一只名叫乐乐的小狗。 | (远处几声狗叫) (风轻轻吹过的声音) | 舒缓、宁静的钢琴曲 |
| P3 | 旁白 | 一天早上，他被一阵“叩叩叩”的声音吵醒了。 | 叩叩叩 (清晰有力的敲门声) | 音乐暂停或减弱 |
| P3 | 乐乐 | “是谁呀？” | (乐乐迷糊的、带点奶气的声音) | (无) |
总结一下，要成为声音的东西，不仅仅是“文字”，而是整个“故事场景”。你需要从一个“阅读者”转变为一个“声音导演”。在看每一页图画时，都可以问自己这几个问题：
通过这样的思考和准备，你最终创作出的有声绘本，将不仅仅是“读”出来的故事，而是一个生动、立体、能让孩子沉浸其中的声音世界。
如果我们可以在绘本期间追加一些声效，以及控制各个角色的声音情绪表现，那必然是更沉浸的体验。这块我寻找了一些方案：
ElevenLabs
Stability AI
测试效果两者效果差不多，从费用上来说，似乎ElevenLabs 更便宜一些。暂时因为时间问题，我还没有将这块和上面 TTS 整合。它需要重新编排识别到的文本，在恰到好处的地方插入音效。未来有时间，我会尝试将这块整合到一起。
这个应用是前后端分离设计的，前端基于 Vue 3 + TypeScript + Vite 构建，提供沉浸式阅读体验和智能用户管理。后端使用 golang来开发，同时将数据保存在对象存储中，这样我们的一些图片音频等可以借助对象存储的 CDN 有更快的响应速度。
我试着让 AI 帮我将前端对接到 Vercel 上，它帮我生成了一个 vercel.json 文件，我试着将它部署到 Vercel 上，结果居然一次成功咯，可以开心的用免费服务了。
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后端就自己将程序打包为镜像，部署在我原来的k8s集群上了。
在初步完成后，我给孩子试用了几次，效果还不错，他们惊讶于识别到这是爸爸的声音，这是他自己的声音等，也能认真的听完一本又一本绘本，作为老父亲，几个晚上的熬夜也没有白费了。 我突然想起来，有几本英文绘本，碍于我自己的英文水平和发音，都没怎么给孩子读，那真是误自己子弟了：）不过，现在有这个玩意，我可算找到救星了！文字就搞个双语吧，那发音到底是英式还是美式好呢？
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2025-06-01 08:00:00
我对现今的前端技术几乎完全不懂，但借助于AI，几乎不需要什么背景知识就可以轻松构建这样一个还不错的应用。本文除了简要介绍一下这个网站的功能外，同时也谈谈开发过程的一些经验感悟，希望对你有所帮助，更期待一起交流经验。
在医院看到不少爸妈都很认真负责地记录着孩子的各项检测数值，我也曾经将一些数据记录在笔记本中。那些牵动家长们内心的数值，一旦离开了纸质记录本，就很难说清楚，也不便于和医生沟通交流，更难发现其中的变化规律。某天在从医院回家的路上，灵机一动：何不构建一个血常规追踪应用，让整个治疗过程清晰直观呢？
本文会简单介绍一下这个网站，更重要的会分享一下在使用Lovable平台和Cursor中的一些独家的感受。
我的Lovable会员每个月有100次AI对话额度，打算物尽其用，“强行”让它值回票价，便计划用它来搭建网站雏形。经历了几天的迭代、趟过一些坑、也用光了Cursor的次数后，我总算以网站的形式，捣鼓出了一个比较完整的血常规追踪功能。先来看看基础功能，后面再谈谈开发过程中的一些经验。
我们可以快速预览到最近一次检测有哪些指标异常：
也可以通过单指标或多指标的选择进一步分析变化趋势，同时可以结合期间的治疗及手术情况，分析指标变化的原因：
然后可以通过医疗日历，查看到每天的用药情况等：
在检测数据的录入中，除了传统的手术填表外，借助于AI识图，可以通过上传图片，系统会自动识别出检测数据，包括采样时间等以及各项指标的数值，并自动填充到表单中：
我们可以添加期间的用药及手术类型，针对不同的病种，可以自定义自己的用药以及手术，可以用不同颜色区分：
同时也提供了一些预设，可以选择性导入：
同时，除了单个日期的添加记录，支持批量选择日期，通过Shift等常用区间选择的交互方式，可以快速添加一整段时间的记录，这样对于一些需要长期用药，这会更便捷一些。
有时找医生沟通，我们需要一个表格呈现一些数据，网站提供了将选定区间的信息导出的功能，同时会标注期间的一些关键事项。
做完这些后，为了让初次使用的人可以快速上手，我们可能还需要一个使用指南，借助于现在便捷的网页生成能力，一个简洁美观的说明页也快速生成了：
尽管头脑中已经有不少这个应用的功能点，但在让AI开始正式编码前，我们还需要细化一些东西，于是我和Gemini 2.5 Pro聊了起来。像一个倾诉对象一样，我和它谈我的目标，也让它反过来询问我一些事项，最后我们敲定了方案，Gemini 2.5 Pro 在我得到有首肯后，很快就帮我生成了一份需求文档。这期间，AI会帮助我们完善一些可能欠考虑的细节，比如数据的隐私性，它强调：
数据安全：对病人的血常规数据进行加密存储，确保数据库中的数据没有明文可读内容。加密算法建议采用行业常用的对称加密算法如AES（高级加密标准），以保障数据在存储过程中的安全性。
最终形成了一个初版的提示词，它将交给Lovable平台：
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虽然作为开发者，手上有不少编程工具可以使用，我这次还是选择了Lovable平台，除了我恰好有会员外，还有几个因素也是比较重要的：
和Lovable寒暄几句（你好）后便开始制造我们应用的初始版本，没一会，几个页面便出来了，整体雏形便有了。页面美观程度嘛，也还不错？
但在和Lovable深入接触后（也就是真正开始开发），我有几点不太爽的感受：
这让我像一个渣男，打算"移情别恋"转投Cursor的怀抱。但更渣的是，我时不时还得回来蹭一下它的发布能力——毕竟人家有打通GitHub一键部署的神通。
我早前写过一篇Cursor的开发技巧及思考，感兴趣可以翻看过往文章，也可以在我博客找到：AI编程之Cursor使用技巧及一些思考。在Lovable那儿碰了几鼻子灰后，我不得不把代码克隆下来，开始进行“真刀真枪”的开发。
借助于Cursor，我们可以这样更有效的推进工作。为了让它知道我在干啥，也为了它不要反复乱改一些设定，我们先让Cursor通读一下整个项目，并生成Cursor rules。没一会就生成了好几个文件，看起来满满当当，也有模有样的，为了更好的使用，你可别全信，咱继续定制：
Always规则，使每次沟通可以带上。反正Cursor又不会基于Token计费（不过Max版本说会收费，你要更小心），这里规则三五百行是没问题的。注意上面默认生成的里面，一般是不会给你设定Always规则的。你每次得自己主动添加上相关文件，这对擅长遗忘的我们容易造成伤害。
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还有一些规则，我们要一边开发，根据AI的表现为它量身定制。比如我们已经npm run dev启动了项目，它每次提交完又想运行一次，你知道这显然不必，咱已经能动态热更新，所以得限制它。有时我们会沉迷于Vibe Coding的便捷，执着于像个甲方一样反复让它修改实现，就是不想思考如何优化规则，这时AI就会反复提醒你：）所以我感觉，在一个较复杂的项目上，想要快，必须得慢下来，琢磨一下如何去定义适合自己的规则。
在不断的调整和修改下，Cursor的月次数告急。我观察了一下Cursor的计数规则，它不是以你每次的交互多少来计数，而是差不多按完成一项工作来计算。于是假如你是想一出是一出，让它把东边修缮一下，西边再改改，那次数就哗哗的没了。可以考虑以一次将要修改的任务整理好，甚至一些关联的地方也提醒它注意修改，这样可以更充分的利用好次数。比如我这里的用药管理和手术管理经常是类似的逻辑，我就让它修改用药管理界面的A、B、C处，同时在手术管理中也需要类似的逻辑。这次只需要消耗一次计数，哗啦啦一大堆代码和功能就完善了。不过这招也别滥用，不建议一次性塞给它太多不相关的修改任务。我的经验是，把类似的功能打包一次性修改，独立的功能分开处理。改完一部分，自己确认没问题了就赶紧提交到版本库，免得一次改太多，到头来想挑挑拣拣哪些要哪些不要的时候，那叫一个尴尬！虽然Cursor和Cline等都有Checkpoint，其实都不好解决这个问题，我们得自己规范流程。
在使用Cursor过程中，过往我对模型的选择没有太在意，但这次我特意观察了一下，发现不同模型在Cursor中的表现还是有些差异的。比如在Cursor中，我试着用了一段时间那传说中被各大自媒体吹爆的Gemini 2.5 Pro，结果发现这家伙有点“高冷范儿”——思维链一开始还好好说中文，搞着搞着就中英混杂，甚至直接飙英文了，跟它沟通像在考六级。同时感觉它可能太过思维活跃了，动不动自我否定又来推敲一次，导致产出效率其实不高。而当我切换到Claude 3.5 Sonnet模型时，它甚至都表现更好一些，这或许和不少人的感知略有不同，我不确定是否Cursor未对它调教好（默认Prompt未能很好适配？）。但也不要迷恋Claude 3.5 Sonnet，在一次调整中，它也陷入了无尽的自我怀疑与纠结中，还是多花一倍代价（2x）切换到它哥（Claude 3.7 Sonnet）后问题很快得以解决。这告诉我一个道理，必要时启用最强大模型有时是更经济的事情。这个道理很快又被证明也不靠谱，因为没几天Claude 4 Sonnet出来了，号称更强大的编码能力，同时在Cursor中更便宜(0.5x)。我赶紧用上，没想到它似乎还是一匹没有驯服的野马，时有脱缰的时候。事后我在想为啥Cursor给这些优惠呢，在几天后费用升到0.75x时，它渐渐好了起来，或许前面就是鼓励我们使用，有足够数据偷偷调教呢？
我是在使用Lovable才知道有Supabase这个数据库的。最开始惊讶于原来居然可以在保障安全性的同时，不需要借助后端，前端直接就可以和DB交互。它借助了Postgresql的RLS机制，用户的权限被严格限制了。在开发期间，我有一次需要调整和迁移DB。最开始我频繁将DB Schema以及现有数据等截图贴给它，然后Cursor又为我生成一些SQL语句，说可以让我在Supabase平台SQL Editor中执行。我意识到这不是我想要的方式，作为一个现代化的BaaS服务（后端即服务），它也提供了mcp server，果断添加到Cursor中，然后就可以在Cursor中直接操作数据库了。
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如下图，对于DB的修改及查询，甚至迁移等工作，都可以借助这个MCP工具完全在Cursor中完成，我终于不用当搬运工了。
整体网站的功能基本就绪后，要是想给其他人用，我寻思着得给它配个好记的网址才行。在NameCheap上找了一个并不太Cheap的com域名: blood-track.com。然后在Lovable平台直接绑定这个域名就可以通过新的自有域名访问啦。我看了一下，域名解析到了一个IPv4地址，应该是Lovable的接入层，因为我在平台登记了项目的自有域名，请求中header又有这个域名信息，故让Lovable路由到它所部署的代码实例上并不困难。
开发的初衷嘛，主要是想解决自己记录、整理和洞察（或‘分析’）这些医疗数据时遇到的一些麻烦。因为所知有限，不一定适配于其它病种，虽然基础完备，但也有一些工作后续有空会继续考虑完善：
本站提供的是公益免费的服务，域名、开发维护等成本较低，包括AI的识别等，整体花费不多暂时能够承担。（话说大模型识别一次检查数据费用不到一分钱，感谢这个时代。）
如果你完整看完，不知道期间的感触你是否也有共鸣？如何在AI时代更高效的开发，这是现今乃至未来几年传统开发者都需要面临和思考的问题。 你可能有疑问为什么不开发一个微信小程序等，其实我也有此意。所以期间也尝试用全新的开发范式来建立微信小程序，比如从UI的设计开始，借助AI来设计交互图，然后我也试着回归VSCode + Cline看整体开发一个微信小程序的成本如何，初步完成一个Demo来看，成本尚可接受。未来有空会进一步聊一聊。有Cline后咱最新的模型或免费的渠道羊毛都可以褥一下，成本可能更低（注意也可能时间成本高得多）。
本篇文章就先到这里，感谢你的耐心阅读。期待未来有更多的成果和经验可以继续和你聊聊，欢迎一起交流探讨。这一块领域，全世界都还在探索，我们保持在路上。
我是个爱折腾技术的工程师，也乐于分享。欢迎点赞、关注、分享，更欢迎一起探讨技术问题，共同学习，共同进步。为了获得更及时的文章推送，欢迎关注我的公众号：爱折腾的风
2025-05-10 08:00:00
有一天，我突然发现无法从外部连接家里的NAS了。我开始慌了，预感到不妙。莫非是公网IP被运营商回收了？我也成为一个大内网用户了。所幸已经有不少成熟的方案，而FRP就是其中之一。它开源免费，易上手，并且支持的协议还比较多（当然，部署服务器的费用得另算）。晚上回到家，我决定面对现实，好好折腾一番。虽然网上现有的FRP教程多数只完成了‘能用’的第一步，但距离‘好用易用’还有点距离。
本文简要描述一下我使用FRP的过程，并且看一下我们如何给FRP套上坚固的盾牌，配上易用的武器。我假定你已经知道FRP是什么，并且最基本的FRP使用已经了解。不了解也没关系，继续看你也大概能懂。
虽然咱数据或许对别人而言也没那么重要，但自我保护意识也不可松懈。
frp 是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理应用，支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多种协议，且支持 P2P 通信。可以将内网服务以安全、便捷的方式通过具有公网 IP 节点的中转暴露到公网。
为了方便迁移和管理，在使用FRP时我首推容器化方案。不过似乎没看到官方的镜像，但dockerhub上有一个社区广泛使用且下载量很高的镜像，大抵错不了：snowdreamtech/frpc和snowdreamtech/frps。
FRP是分客户端和服务端的，需要在不同的机器分别配置。frpc一般部署在内网，用于将内部需要对外暴露的服务定义出来。而frps一般部署在有公网IP的服务器上，用于接收外部连接并转发到内部服务。这里有几个安全事项需要关注：
很多分享的方案里基本不启用TLS，也对暴露的端口没有进一步的限制，这其实是不安全的。秉承这些目标，我们开始行动吧。
这里我直接使用docker-compose部署，并使用snowdreamtech/frpc镜像。
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这里需要的TLS证书一会我们再生成。这里的.env文件内容如下：
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为了方便修改和对齐，我们将frpc.toml文件中的一部分配置放在.env文件中定义。而frpc.toml文件内容如下：
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我们的服务端一般是部署在一台有公网IP的服务器上，用于我们从任何地方通过它连接回家里内网。这个服务器可以从国内国外各种云上买一台或者找机会白嫖一台。我是在腾讯云上有一台机器，安装好docker以及docker-compose后，使用snowdreamtech/frps镜像部署。部署在公网的服务，基于安全性考虑，我们希望即使frps被攻击，其它服务也是安全的，所以除了放在容器中，把网络也隔离出来。这里便不再使用network_mode: host，而是使用默认的network_mode: bridge，同时预留一些端口用于后续我们的服务暴露。
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同样的，为了配置修改方便，我们将frps.toml文件中的一部分配置放在.env文件中定义:
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而frps.toml文件内容如下：
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为了让FRP的连接更安全，我们使用TLS证书来加密连接。它确保我们的frpc和frps之间的连接是安全的，并且防止中间人攻击。我们使用自签名证书来生成TLS证书。以下提供了一段脚本，方便一键生成我们需要的证书。
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使用方式：
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这样我们的服务器与客户端双向认证，谁都不可被冒充。
到这里，你的FRP连接已经通过TLS和双向认证得到了很好的保护，即使token不慎泄露，没有匹配的证书也无法建立连接。接下来，我们在此基础上更进一步，结合云主机的防火墙（安全组）策略，实现更精细的访问控制。我们希望达成：
相信很多人都明白这个道理，但手动操作实在繁琐，所以我们需要一个工具来帮忙。在我看来，最便捷的莫过于再次祭出alfred workflow来实现。于是我抽空写了一个，并开源在github上，感兴趣的可以看这里：alfred-workflow-sg-manager。
我们基于frpc.toml中的一部分配置[[proxies]]，来动态开启与关闭相关的端口。一点点前置工作还需要你做的，便是将你的服务器绑定一个安全组，至于安全组后续规则添加维护等就交给这个工具了。
比如先查看一下当前列表：
你上面可以看到这些内网服务还未开放，我们选择一个，比如想从外部访问家里的Mac mini了，我们在alfred框中输入frp open可以看到可开放的列表：
选中Mac mini，然后回车，这个通路便打开了。再次查看可以看到它开放并且绑定了本机的出口IP：
现在你可以开心的从外部VNC到你家内网的Mac mini了，并且安全得多了。
用过之后想关闭的一些端口，比如Mac mini的VNC端口，我们输入frp close，然后选择对应的要关闭的服务回车即可：
现在咱是不是对于FRP的安全使用更有信心了。有些人可能会说：何苦呢，有谁会看中咱攻击咱呢？或许可能Maybe：我们就是控制欲作祟而已：）
还有两个小窍门我也想让你知道，看在这么认真的份上小手点点赞不过份吧！
第一：如上面截图出现了external-http，我们可以借助于将内网服务统一在一个ingress服务(反向代理)下，然后通过这个ingress服务进一步路由，这样我们只需要穿透一个端口即可访问内网的各种服务，免去了配置FRP的手续。也通过让ingress服务走TLS，或者后端服务对接OAuth2等更安全的认证方式，可以进一步保护我们的内网服务。
第二：FRPS除了默认有Dashboard外，还支持Prometheus。我们可以复用这种生态。Prometheus用于收集监控数据，Grafana用于可视化数据和配置告警。比如我们可监控FRP的连接访问情况，并且添加告警，这样某个敏感服务有连接，我们便可以及时收到通知。
本文整体到这里就结束了。我们尝试用docker来部署了FRP的客户端和服务端，并且基于安全的考虑，我们启用了TLS和创建了一个便捷的工具来快速修改云上的安全策略。这犹如一块坚固的盾牌，避免我们可能受到的攻击。
当我折腾好FRP，并且安全地将它保护起来后。有一天，我查看我家的外网IP，发现它居然是一个公网IP。我的天啦，我这折腾一番可是为了啥！我要不要重新回归到公网IP的路线呢？可是我却放不下这份安全了呢。
注：题图来自于互联网，我觉得画得挺棒，若有侵权请联系我删除。
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2025-05-04 08:00:00
前阵子B站刷到小智AI机器人，入手了一个玩玩，官方的服务器显然不足以满足我的幻想，于是搭建了第三方服务器，顺便给它功能扩展了一下，到底做了点啥呢，似乎有一点意思了。
这个机器人似乎前阵子比较火，有不少硬件形态，有比较小巧可爱的，也有硬核直接的，但内核是不变的，如果你从来没玩过，好像长什么样，可以B站看看或淘宝啥的搜索一下。我家的比较抽象，长得像这样：
跟着电路图或者引脚说明接线，这步不是有手就行，还得有力气：）因为ESP32的针脚和面包板孔不完全匹配，需要用力强行按进去。看过B站有个哥们用锤子敲，也真是乐坏我了。供电的话我们可以随便拿个充电宝，倒也是很容易搞定、也有一定移动性。
最开始体验时，参考官方的DIY教程将设备刷好官方固件后，整体响应较快，对话流畅，不过模型数量有限，声音复刻收费，特别是如果这个不能联网做点啥，光和模型过时的数据聊天略有点无聊啊。结合当前较火的MCP功能，于是有了两个扩展目标：
消耗了一点闲暇时间，目前已经跑起来咯，下面简要分享一下过程。如果你也想折腾或者有好点子，欢迎一起交流。
小智官方并没有把服务器开源，但提供了交互协议等，有第三方开源服务器实现 xiaozhi-esp32-server，可供使用。要完成可以使用第三方服务器，我们做两件事：
其实都很简单，我们需要动脑的机会不多，像我这样一步步来即可。
参考xiaozhi-esp32-server的Docker运行全模块教程。我推荐使用docker部署，主要是为了保持本地的干净。
准备配置文件.config.yaml，在这个服务器中，使用了多层config来互相覆盖，我们定义的.config.yaml会覆盖默认的config.yaml。
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这里的配置不用太多，因为它的配置还有一层可以动态通过manager-api来下发更新，所以这里我们只需要配置一个manager-api的地址和secret即可。
然后我们使用docker-compose部署，在此之前你需要自行下载语音识别模型文件到models/SenseVoiceSmall/model.pt，这些细节上面链接都有提，不啰嗦了，最终yaml如下：
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使用命令启动：
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等服务起来了之后，我们可以使用仓库自带的test页面测试，浏览器打开main/xiaozhi-server/test/test_page.html，可以看到如下页面：
你最好是在这个网页测试通过，聊天、语音等都符合你的预期，再进行下一步。话说这个页面也是调试利器了，效率高不少。
这里还有个小技巧，因为我们接下来需要将ota/websocket地址烧录在固件上，如果你不确定服务未来会部署在哪台机器上，可以通过一个反向代理来转发。给个示意了解一下即可：
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上面我将api-xiaozhi和web-xiaozhi都指向了我的本地IP，这样我就可以通过api-xiaozhi.mrlin.cc和web-xiaozhi.mrlin.cc来访问了，未来迁移到其他机器上，只需要修改这个yaml文件即可。你不搞这一步一点问题也没有，继续用IP，注意那样就使用http/ws协议。
这里我们要进入到官方固件仓库来继续我们的操作。并且编译烧录等需要你在Windows下进行了。 我们可以参考这篇文章Windows搭建 ESP IDF 5.3.3开发环境以及编译小智大概了解整个过程；接着看这里简要而关键的固件构建过程。
简单来说，当前最新版本我们仅需要修改OTA_URL地址即可，以往要修改websocket地址，现在它已经通过OTA下发了。
当天我正在照着教程编译，发现不找到websocket的定义了，定睛一看刚好有提交重构了这一块，于是顺便向server那边也提了个PR，居然很快就被合并了。不过当时字段名取得不太好，我延用了固件那边的
websocket_url，后面又被修改为server.websocket，这确实更符合项目的命名规范一些。
之后构建就几个命令：
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之后是烧录，将你的小智AI设备通过串口连接到电脑，然后使用idf.py build构建，接着使用idf.py -p PORT flash烧录。
这里的PORT根据你连接的设备不同，可能有所不同，在电脑中我的设备查看串口，我的是COM4。如果嫌烧录慢，可以添加参数-b 2000000来加速。
一切成功后，同时也在上一步骤的服务器的server.websocket中填入wss://api-xiaozhi.mrlin.cc/xiaozhi/v1/，然后就可以打开设备连接自己的服务器开玩了。
现在你可能发现有了更多的LLM选择，有了更多的TTS（声音）等，似乎是更开放了，或许可以玩得更嗨了。
之前在玩火山引擎时，送了几次声音复刻给我，体验了一下，当我想用在小智上时，发现已经过期了，居然只有十天有效期，这也太抠了。我去腾讯云找了一下，也有免费的额度，申请下来有3个月，那么就玩玩吧。不像火山引擎的声音复刻在网页上提交声音即可，腾讯云的复刻要原始得多，需要自己使用API，所幸相关功能也在它的tccli中，那么也就是敲命令的事，也不可能难倒我们。
我们可以参考文档声音复刻相关接口，使用命令行来把过程体验一下。至于如何安装tccli，可以参考腾讯云命令行工具。
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这一步要我们根据提供的文本来提供一段音频，我盲猜是不是要规避用别人的声音来复刻呢？
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这一步看名称感觉多余，但是下一步创建任务需要这个AudioId，所以还是得来一下。
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我们得到了一个任务ID。原因或许是这一步是异步的，服务器训练这个声音也需要时间。
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查到的结果里有几个比较关键的，VoiceType、FastVoiceType，前者是音色ID，后者是快速复刻时使用的音色ID，请用小本本记录下来备用。
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这一步可能真没啥用了，我们要的信息前面也有了，说有用的话，你大概知道这是一个男人名叫kevin的声音。
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返回的内容包括base64后的音频数据，我们使用jq来提取并保存到文件：
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播放来听听吧，感受一下自己声音的魔力或者惊吓。
当我使用复刻声音时，发现小智server并不支持，于是我给它添加了支持，并提交了PRfeat: 支持腾讯TTS声音一句话复刻后的合成，这次没有很快被合并，因为官方说某个字段要废弃了，又没说最新用什么方式，明儿就就腾讯云提工单。
如PR的修改所见，仅是增加了上述fast_voice_type参数的传递即可。不管上游合不合修改，反正我本地已经用上了。有个小发现，这里server中处理不同语音合成模型的参数，UI是基于fields的字段及其定义动态生成展示的，这还不错。顺手update一个DB，对应的UI就有新字段出来了。
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不知道当你发现你自己在和自己说话时是什么感受，反正我挺惊奇的，感觉自己像个神经病。明儿我还是复刻一个我孩子的声音吧，我就可以随时亲子教育了：D
在这个第三方服务器的实现中，它支持了一部分MCP的能力，也即stdio模式的mcp server。这会因为使用容器的模式，限制了它的使用。容器内可没有npx/uvx啥的，更没有chrome了。我就一个小小愿望，问它谁是最美丽的人，不对，问它昨天曼联输了个几比几，它不能实时联网找到正确答案我就不满意了。
同样的，让我们扩展它，只需要几行代码的修改就可以啦，详见PRfeat: MCP server支持使用sse模式。一般来说宿主机上使用npx/uvx/chrome等，容器内我们通过http协议使用mcp-server还是更简单的。可是有一些mcp server人家就没实现sse咋办？一点都不困难，比如我们借助supergateway就可以让几个模式互转。
Supergateway runs MCP stdio-based servers over SSE (Server-Sent Events) or WebSockets (WS) with one command. This is useful for remote access, debugging, or connecting to clients when your MCP server only supports stdio.
比如我有这样一个perplexity-ask的mcp server，它只支持stdio模式，那么我就可以使用supergateway来让它支持sse模式：
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使用supergateway来启动：
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于是我们给小智server的mcp config就可以这么简单了：
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现在你的小智就可以更好的使用MCP server了，我试着问了一下，它说曼联最近欧联13场不败！
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像上面这样，它需要依赖机器安装相关的服务，换一台机器就歇菜了，并且为了转换为sse还是比较麻烦。前阵子在试用阿里云百炼平台时，发现有个有意思的扩展，对于它不支持的mcp server，可以通过云函数来自定义扩展它。我想何不借助于它来包装一下mcp server，这样就可以在任何地方使用它了。
我们可以打开https://cap.console.aliyun.com/explore?lang=MCP+Server，这里以高德地图为例，我们只要在云端部署它之后。
本地只需要一个url（填上面公网访问地址）即可使用这个mcp server了，它自动提供了sse接口。至此，你居然就将mcp server “上云”了：）审计和日志也一应俱全呢。现在你可以试一下再和小智聊天，对于地图信息，它比我们还清楚了。小声的说，地图API都提供了天气查询能力，咱也不用再找一个天气服务了呢。
这个机器人应该还有不少待开发的东西，无论软件还是硬件上。比如如果能再添加几个外设，预期会更有意思了。它本身也支持如Home Assistant等智能家居平台，可以实现如开关灯、开关窗帘等操作。 技术上也有不少地方可以进一步聊聊，比如MCP的使用姿势问题等，以及如何进一步提升对话的响应速度等。 记录一张图留念，本想放视频的，第一不好录制，第二声音这东西，你懂的。
考虑到篇幅问题，今天就到这里吧。如果你对某些地方感兴趣，欢迎留言讨论。如果你没什么想说的，点赞、分享、关注，都是对我最好的鼓励。我努力创作有价值的内容，期待未来与你再会。
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2025-04-24 08:00:00
在ChatGPT出现后，聊天相关的开源工具多如牛毛，但是一直以来没找到一个能集成多平台绘图能力的开源项目。有时为了给博客文章配一个图，辗转于多个平台，这也太难受了。于是闲暇时间我在lovable.dev平台上搭建了一个集成式网页。
今天恰逢强大到令人瞠目的gpt-image-1模型发布，我想是时候把这个小小项目给介绍一下，方便大家填上API就可以直接使用。使用它你不需要安装任何软件，即用即走，我保证。但你不妨点个赞再走，我感谢：）
这个叫PaintBot Hub的项目，旨在提供一个统一的操作界面，集成多个AI绘画平台的API，让你的创意更加触手可及。当前算是个小Demo，但未来会持续添加更多平台，并增加图片编辑、图生图、提示词辅助等功能。
我们看一下它长得什么样：
还是挺简洁的是不？当前支持的AI平台：
你可以直接使用在线版本，只需要配置自己的API密钥（安全存储在本地浏览器中），即可立即开始创作。
访问链接：https://paintbot-hub.lovable.app/。
为了解决使用者的后顾之忧，所有的交互都在你本地浏览器完成的，数据不会上传到任何地方。当然你的文生图提供商可能是知道的：） 你需要填上自己使用对应平台的API密钥等信息，这只能你自己去申请了。抱歉，这个我帮不了你呢：）
好消息是智谱AI CogView3模型生图还免费呢，不妨一试，更好一点的模型就要收钱啦。作为用户，每张图大概多少钱，UI中都给你标注了，作为参考咯。我可是太贴心了，会不会是我成本意识太强，说人话（太抠了哇）。
或许访问上面链接还不够快，又或者你更喜欢折腾可控，项目提供了私有化部署方案。私有化部署版本也提供了额外的好处：
你只需要在本地安装Docker，然后执行以下命令：
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接着打开浏览器访问 http://localhost:8080 即可。
你可以本地编辑一个这样的文件，或者直接打开Github代码仓库中的docker-compose.yml文件并复制过来。
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然后执行命令docker-compose up -d，接着打开浏览器访问 http://localhost:8080 即可。
更多的使用以及未来可能的更新，可以参考Github项目。
PaintBot Hub是一个开源项目，欢迎大家参与共建，让这个工具变得更加强大和完善。如果你有好用的类似工具，不妨推荐给我，感谢啦～
这个项目最开始是基于lovable.dev平台创建和开发的，不过随着功能变多，似乎lovable不容易驾驭，我都生气了，仿佛会员白充了，那些吹这个平台有多厉害的人，你们到底有没有深度用过啊（假装发怒）。最后更多的功能还是在Cursor指导下开发完成。但不得不说平台提供免费的托管和一键的发布，这还是很方便的。上面公开的网站就是平台托管的，我没有额外成本付出。
最后，因为个人时间和精力有限，这个项目当前只支持了三四个平台，未来希望能将主流平台都集成进来。
GitHub项目源码，千万别给我Star哦。啊哈～～～
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