feat: add desktop app release packaging
This commit is contained in:
lutc5
649
README.zh-CN.md
649
README.zh-CN.md
@@ -1,309 +1,442 @@
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# lingma-ipc-proxy
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# Lingma IPC Proxy
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[English](./README.md) | [简体中文](./README.zh-CN.md)
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`lingma-ipc-proxy` 是一个独立的 Go 后端，通过 Lingma 本地 pipe 或 websocket 传输与其通信，并对外暴露：
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**Lingma IPC Proxy** 是一个通义灵码 IDE 插件 API 适配层。它把 Lingma 插件的本地私有 IPC / WebSocket 能力转换成标准 **OpenAI 兼容接口** 和 **Anthropic 兼容接口**，让 Claude Code、Cline、Continue、OpenCode、自研 Agent 等第三方客户端可以直接调用 Lingma 后端模型。
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- `GET /v1/models`
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- `POST /v1/messages`
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- `POST /v1/chat/completions`
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项目同时提供两种使用方式：
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当前范围：
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- **CLI 代理服务**：适合后台常驻、脚本化和服务器式运行。
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- **跨平台桌面 App**：适合日常可视化管理，支持 macOS 和 Windows。
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- 支持非流式与流式响应
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- 单次只处理一个请求
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- 支持 Windows named pipe 传输，也支持本地 websocket 传输
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- 直接走 Lingma IPC，不依赖 DOM/CDP
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## 当前版本
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## 运行
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当前桌面端版本线：`v1.2.0`
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GitHub Actions 会在 Release 中产出：
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| 产物 | 平台 | 用途 |
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| --- | --- | --- |
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| `lingma-ipc-proxy_<tag>_darwin_arm64.tar.gz` | macOS | CLI 代理 |
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| `lingma-ipc-proxy_<tag>_windows_amd64.zip` | Windows | CLI 代理 |
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| `lingma-ipc-proxy-desktop_<tag>_darwin_arm64.zip` | macOS | 桌面 App |
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| `lingma-ipc-proxy-desktop_<tag>_windows_amd64.zip` | Windows | 桌面 App |
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| `lingma-ipc-proxy_<tag>_sha256.txt` | 全平台 | 校验文件 |
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## 功能概览
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| 能力 | 状态 |
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| --- | --- |
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| OpenAI Chat Completions | 支持流式 / 非流式 |
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| Anthropic Messages | 支持流式 / 非流式 |
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| `GET /v1/models` | 支持 |
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| Function Calling / Tools | 支持，使用工具调用模拟实现 |
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| 多轮 Agent 工具循环 | 支持 |
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| 图片输入 | 支持 base64、data URL、HTTP URL |
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| 请求 / 响应完整日志 | 桌面端支持完整查看和复制 |
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| macOS WebSocket 自动探测 | 支持 |
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| Windows Named Pipe / WebSocket 探测 | 支持 |
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| 日间 / 夜间 / 跟随系统主题 | 桌面端支持 |
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| macOS 窗口生命周期 | 关闭隐藏、Dock 重新打开、Cmd+W、Cmd+M、Cmd+Q |
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| GitHub Release 打包 | macOS + Windows，CLI + Desktop |
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## 桌面 App
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桌面端是一个 Wails + Vue 实现的本地控制台，用来管理代理进程和观察真实请求。
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主要页面：
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- **仪表盘**：代理状态、监听地址、启动 / 停止 / 重启、健康延迟、模型摘要、配置摘要、最近请求。
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- **请求流**：查看 OpenAI / Anthropic 兼容接口的请求记录，支持搜索、筛选、清空、完整请求体 / 响应体查看和复制。
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||||
- **模型**：探测 Lingma 插件暴露的可用模型，点击模型复制模型 ID。模型选择由调用方请求里的 `model` 字段决定，App 不再做无意义的全局切换。
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- **设置**：主机、端口、传输方式、超时、WebSocket 地址、Named Pipe、工作目录、当前文件、会话策略等。
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- **日志**：代理启动、模型同步、健康检查、配置保存、错误事件等。
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### 截图
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日间模式：
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夜间模式：
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窄窗口 / 小屏布局：
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## 支持的协议和接口
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### HTTP 端点
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| 端点 | 方法 | 说明 |
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| --- | --- | --- |
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| `/` | GET | 健康检查 |
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| `/health` | GET | 健康检查 |
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| `/v1/models` | GET | 获取 Lingma 可用模型列表 |
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| `/v1/chat/completions` | POST | OpenAI Chat Completions 兼容接口 |
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| `/v1/messages` | POST | Anthropic Messages 兼容接口 |
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## 我们自己增强的能力
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相对最初的协议验证版本，本仓库重点把它完善成一个可日常使用的本地代理产品：
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- **Function Calling / Tools 兼容**：同时兼容 OpenAI `tools/tool_choice` 和 Anthropic `tools/tool_choice`。
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- **工具结果接力**：支持多轮 Agent 工具调用，把工具结果继续回灌给 Lingma 生成最终回答。
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- **图片输入**：兼容 OpenAI `image_url` 和 Anthropic base64 image block。
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||||
- **更完整的参数兼容**：接收 `temperature`、`top_p`、`stop`、`max_tokens`、`response_format`、`reasoning_effort` 等客户端常用字段。
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||||
- **完整请求 / 响应观测**：桌面端可以查看完整请求体、响应体、状态码、耗时和错误日志，便于排查 Claude Code / Cline 里的 400、500 问题。
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||||
- **跨平台桌面 App**：提供启动、停止、重启、模型探测、设置、日志、主题、窗口生命周期等完整桌面能力。
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- **跨平台 Release**：GitHub Actions 同时打包 macOS / Windows 的 CLI 和桌面 App。
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### OpenAI 兼容内容
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支持常见 OpenAI 请求字段：
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- `model`
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- `messages`
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- `stream`
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- `temperature`
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- `top_p`
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- `stop`
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- `max_tokens`
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||||
- `max_completion_tokens`
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||||
- `presence_penalty`
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||||
- `frequency_penalty`
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- `tools`
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- `tool_choice`
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||||
- `parallel_tool_calls`
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- `response_format`
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- `seed`
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- `user`
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- `reasoning_effort`
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- `image_url`
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说明：部分生成参数取决于 Lingma 后端是否实际采纳，代理层会尽量接收、归一化并保持客户端兼容。
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### Anthropic 兼容内容
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支持常见 Anthropic 请求字段：
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- `model`
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- `system`
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||||
- `messages`
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||||
- `stream`
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- `temperature`
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||||
- `top_p`
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||||
- `top_k`
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||||
- `stop_sequences`
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||||
- `max_tokens`
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||||
- `metadata`
|
||||
- `tools`
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||||
- `tool_choice`
|
||||
- `tool_result`
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||||
- base64 图片块
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## 架构设计
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```mermaid
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flowchart LR
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||||
Client["第三方客户端<br/>Claude Code / Cline / Continue"] --> HTTP["HTTP API 层<br/>OpenAI / Anthropic"]
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||||
Desktop["桌面 App<br/>Wails + Vue"] --> Bridge["Wails Go Bridge"]
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||||
Bridge --> Service["代理服务层"]
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||||
HTTP --> Service
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Service --> Session["会话管理"]
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||||
Service --> Tooling["工具调用模拟"]
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||||
Service --> Model["模型探测"]
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||||
Service --> Recorder["请求 / 日志记录"]
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||||
Service --> Transport["Lingma 传输层"]
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||||
Transport --> Pipe["Windows Named Pipe"]
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||||
Transport --> WS["WebSocket"]
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||||
Pipe --> Lingma["通义灵码 IDE 插件"]
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||||
WS --> Lingma
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```
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### 目录结构
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| 路径 | 职责 |
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| --- | --- |
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| `cmd/lingma-ipc-proxy` | CLI 入口，配置加载，HTTP 服务启动，系统信号处理 |
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| `internal/httpapi` | OpenAI / Anthropic 路由、请求解析、SSE 流式响应、请求记录 |
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||||
| `internal/service` | 业务编排、会话生命周期、模型探测、代理运行状态 |
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||||
| `internal/lingmaipc` | Lingma JSON-RPC 通信，Named Pipe / WebSocket 传输 |
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||||
| `internal/toolemulation` | 工具定义注入、动作块解析、工具结果回灌 |
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||||
| `desktop` | Wails 桌面壳、窗口命令、代理生命周期桥接 |
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||||
| `desktop/frontend` | Vue 前端页面，包含仪表盘、请求流、模型、设置、日志 |
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||||
| `docs/images` | README 截图素材 |
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| `.github/workflows/release.yml` | macOS / Windows CLI + Desktop release 打包 |
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### 请求链路
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1. 客户端请求 `http://127.0.0.1:8095/v1/chat/completions` 或 `/v1/messages`。
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2. HTTP 层识别 OpenAI / Anthropic 请求格式。
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||||
3. Service 层归一化消息、图片、工具定义和参数。
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||||
4. Session 管理层决定复用会话、创建新会话或使用自动策略。
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5. Transport 层连接 Lingma 插件的 Named Pipe 或 WebSocket。
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||||
6. Lingma 返回增量事件或最终响应。
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||||
7. HTTP 层转换成 OpenAI SSE、Anthropic SSE 或普通 JSON。
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8. 桌面端同步记录请求、响应、耗时、状态码和日志。
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## Lingma 路径自动探测
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| 平台 | 优先传输 | 探测方式 |
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| --- | --- | --- |
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||||
| macOS | WebSocket | 扫描用户目录下 Lingma `SharedClientCache` 配置 |
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||||
| Windows | Named Pipe / WebSocket | 扫描 Lingma 命名管道和共享缓存信息 |
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||||
| Linux | WebSocket | 建议手动指定 `--ws-url` |
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||||
如果自动探测失败，桌面端会提供兜底说明。可以在设置里手动填写：
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||||
- macOS WebSocket 示例：`ws://127.0.0.1:36510`
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||||
- Windows Named Pipe 示例：`\\.\pipe\lingma-ipc`
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||||
- 代理监听地址示例：`http://127.0.0.1:8095`
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||||
CLI 也可以手动指定：
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||||
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||||
```bash
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||||
lingma-ipc-proxy --transport websocket --ws-url ws://127.0.0.1:36510 --port 8095
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||||
lingma-ipc-proxy --transport pipe --pipe-name '\\.\pipe\lingma-ipc'
|
||||
```
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||||
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||||
## 快速开始
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||||
### 前置条件
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||||
1. 安装 VS Code。
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||||
2. 安装通义灵码插件：`Alibaba-Cloud.tongyi-lingma`。
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||||
3. 登录通义灵码账号。
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||||
4. 在 VS Code 中确认 Lingma 面板可以正常聊天。
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||||
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||||
### 使用桌面 App
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||||
1. 前往 [Releases](https://github.com/Lutiancheng1/lingma-ipc-proxy/releases) 下载桌面版。
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||||
2. macOS 解压后打开 `Lingma IPC Proxy.app`。
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||||
3. Windows 解压后运行桌面版 exe。
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||||
4. 点击启动代理。
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||||
5. 点击 `探测模型`。
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||||
6. 在 Claude Code / Cline / Continue 中配置本地地址。
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||||
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||||
### 使用 CLI
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||||
macOS：
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||||
```bash
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||||
git clone https://github.com/Lutiancheng1/lingma-ipc-proxy.git
|
||||
cd lingma-ipc-proxy
|
||||
go build -o ./dist/lingma-ipc-proxy ./cmd/lingma-ipc-proxy
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||||
./dist/lingma-ipc-proxy --host 127.0.0.1 --port 8095 --session-mode auto
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||||
```
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||||
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||||
Windows：
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||||
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||||
```powershell
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||||
cd C:\Workspace\Personal\lingma-ipc-proxy
|
||||
go run .\cmd\lingma-ipc-proxy
|
||||
git clone https://github.com/Lutiancheng1/lingma-ipc-proxy.git
|
||||
cd lingma-ipc-proxy
|
||||
.\scripts\build.ps1
|
||||
.\dist\lingma-ipc-proxy.exe --host 127.0.0.1 --port 8095 --session-mode auto
|
||||
```
|
||||
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||||
## 客户端配置
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||||
|
||||
### Claude Code
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||||
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||||
```bash
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||||
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:8095"
|
||||
export ANTHROPIC_API_KEY="any"
|
||||
```
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||||
|
||||
注意：`ANTHROPIC_BASE_URL` 不要带 `/v1`，Claude SDK 会自动追加。
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||||
|
||||
然后在 Claude Code 中选择模型：
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||||
|
||||
```text
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||||
/model Qwen3-Coder
|
||||
```
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||||
|
||||
### Cline
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||||
|
||||
选择 `OpenAI Compatible`：
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||||
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||||
- Base URL：`http://127.0.0.1:8095/v1`
|
||||
- API Key：`any`
|
||||
- Model ID：`Qwen3-Coder`
|
||||
|
||||
### Continue
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||||
|
||||
```json
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||||
{
|
||||
"models": [
|
||||
{
|
||||
"title": "Lingma Proxy",
|
||||
"provider": "openai",
|
||||
"model": "Qwen3-Coder",
|
||||
"apiKey": "any",
|
||||
"apiBase": "http://127.0.0.1:8095/v1"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 模型说明
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||||
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||||
模型列表来自 Lingma 插件，不是代理内置静态列表。桌面端仅负责展示和复制模型 ID，真正使用哪个模型由调用方请求里的 `model` 字段决定。
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||||
当前常见模型：
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| 模型 | 说明 |
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| --- | --- |
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| `Auto` | Lingma 自动路由模型，桌面端使用通用自动图标 |
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||||
| `Qwen3-Coder` | 代码和工具调用优先推荐 |
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||||
| `Qwen3-Max` | 通用能力较强 |
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||||
| `Qwen3-Thinking` | 推理类模型 |
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||||
| `Qwen3.6-Plus` | 通用模型 |
|
||||
| `Kimi-K2.6` | 长文本模型 |
|
||||
| `MiniMax-M2.7` | 通用模型 |
|
||||
|
||||
需要工具调用时，优先使用 `Qwen3-Coder`。
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||||
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||||
## 配置文件
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||||
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||||
代理现在支持 JSON 配置文件，这样就不用每次都带一长串启动参数。
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||||
|
||||
默认会尝试读取：
|
||||
默认读取：
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||||
|
||||
```text
|
||||
./lingma-ipc-proxy.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
也可以显式指定：
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
.\dist\lingma-ipc-proxy.exe --config .\config.example.json
|
||||
```
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||||
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||||
参数解析优先级：
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||||
|
||||
- 内置默认值
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||||
- JSON 配置文件
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||||
- 环境变量
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||||
- 命令行参数
|
||||
|
||||
仓库里附带了一份示例配置：
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||||
|
||||
- `config.example.json`
|
||||
|
||||
比较实用的方式是先复制成 `lingma-ipc-proxy.json`，改好一次，后面直接启动代理，不再重复拼长参数。
|
||||
|
||||
推荐结构：
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||||
完整示例：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"host": "127.0.0.1",
|
||||
"port": 8095,
|
||||
"transport": "auto",
|
||||
"mode": "chat",
|
||||
"session_mode": "reuse",
|
||||
"mode": "agent",
|
||||
"shell_type": "zsh",
|
||||
"session_mode": "auto",
|
||||
"timeout": 120,
|
||||
"cwd": "C:/Workspace/Personal/lingma-ipc-proxy",
|
||||
"shell_type": "powershell",
|
||||
"current_file_path": "",
|
||||
"pipe": "",
|
||||
"websocket_url": ""
|
||||
"cwd": "/Users/tiancheng/project",
|
||||
"current_file_path": ""
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 构建
|
||||
配置优先级从低到高：
|
||||
|
||||
构建 Windows 可执行文件：
|
||||
1. 内置默认值
|
||||
2. JSON 配置文件
|
||||
3. 环境变量
|
||||
4. 命令行参数
|
||||
5. 桌面端设置页保存的配置
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
cd C:\Workspace\Personal\lingma-ipc-proxy
|
||||
.\scripts\build.ps1
|
||||
## 工具调用实现
|
||||
|
||||
Lingma 插件本身没有公开标准 OpenAI / Anthropic Tools 协议，所以本项目使用 **Tool Emulation**：
|
||||
|
||||
1. 接收 OpenAI `tools` / Anthropic `tools`。
|
||||
2. 将工具定义转成 Lingma 可理解的提示词上下文。
|
||||
3. 引导模型输出结构化 action block。
|
||||
4. 解析 action block。
|
||||
5. 重新编码成 OpenAI `tool_calls` 或 Anthropic `tool_use`。
|
||||
6. 将工具执行结果回灌给 Lingma，继续生成最终回答。
|
||||
|
||||
该方案依赖模型配合，目前 `Qwen3-Coder` 最稳定。
|
||||
|
||||
## 请求和日志观测
|
||||
|
||||
桌面端会记录：
|
||||
|
||||
- 请求时间
|
||||
- HTTP 方法
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||||
- 路径
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||||
- 状态码
|
||||
- 耗时
|
||||
- 请求体
|
||||
- 响应体
|
||||
- 错误原因
|
||||
- 代理运行日志
|
||||
|
||||
请求体和响应体不会再用无意义的展开 / 收起按钮截断展示；内容过长时会在详情区域内部滚动，并隐藏滚动条，便于小窗口下查看完整内容。
|
||||
|
||||
## 本地构建桌面端
|
||||
|
||||
安装 Wails：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
go install github.com/wailsapp/wails/v2/cmd/wails@v2.12.0
|
||||
```
|
||||
|
||||
默认输出：
|
||||
macOS：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
npm ci --prefix desktop/frontend
|
||||
cd desktop
|
||||
wails build -platform darwin/arm64 -clean
|
||||
```
|
||||
|
||||
Windows：
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
npm ci --prefix desktop/frontend
|
||||
cd desktop
|
||||
wails build -platform windows/amd64 -clean
|
||||
```
|
||||
|
||||
桌面端最终 App 名称统一为：
|
||||
|
||||
```text
|
||||
dist\lingma-ipc-proxy.exe
|
||||
Lingma IPC Proxy
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 发布
|
||||
不会再生成 `lingma-proxy-desktop` 旧包名。
|
||||
|
||||
GitHub Actions 可以自动发布 GitHub Release。
|
||||
## GitHub Actions Release
|
||||
|
||||
触发方式：
|
||||
发布方式：
|
||||
|
||||
- 推送匹配 `v*` 的 tag，例如 `v0.1.0`
|
||||
- 或手动运行 `Release` workflow，并传入一个 tag
|
||||
|
||||
示例：
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
git tag v0.1.0
|
||||
git push origin v0.1.0
|
||||
```bash
|
||||
git tag v1.2.0
|
||||
git push origin v1.2.0
|
||||
```
|
||||
|
||||
发布产物：
|
||||
也可以在 GitHub Actions 页面手动运行 `Release` workflow，并输入 tag。
|
||||
|
||||
- `lingma-ipc-proxy_<tag>_windows_amd64.exe`
|
||||
- `lingma-ipc-proxy_<tag>_windows_amd64.zip`
|
||||
- `lingma-ipc-proxy_<tag>_sha256.txt`
|
||||
Release workflow 会执行：
|
||||
|
||||
等价的 Go 构建命令：
|
||||
1. `go test ./...`
|
||||
2. 构建 macOS CLI
|
||||
3. 构建 Windows CLI
|
||||
4. 构建 macOS 桌面 App
|
||||
5. 构建 Windows 桌面 App
|
||||
6. 生成 SHA256 校验文件
|
||||
7. 上传到 GitHub Release
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
$env:CGO_ENABLED = "0"
|
||||
$env:GOOS = "windows"
|
||||
$env:GOARCH = "amd64"
|
||||
go build -trimpath -ldflags "-s -w" -o .\dist\lingma-ipc-proxy.exe .\cmd\lingma-ipc-proxy
|
||||
```
|
||||
## 与上游项目的关系
|
||||
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运行构建后的二进制：
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我对比了上游仓库 [coolxll/lingma-ipc-proxy](https://github.com/coolxll/lingma-ipc-proxy)。上游项目的核心贡献是发现并验证了 Lingma 本地私有 IPC 协议可以被代理成标准 HTTP API，这是本项目的基础思路来源。
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```powershell
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.\dist\lingma-ipc-proxy.exe --host 127.0.0.1 --port 8095 --session-mode auto
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.\dist\lingma-ipc-proxy.exe --transport websocket --ws-url ws://127.0.0.1:36510 --port 8095
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```
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本项目在这个思路上继续扩展了：
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## Windows 服务
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- 更完整的 OpenAI / Anthropic 参数兼容
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- Tools / Function Calling 模拟
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- 图片输入处理
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- 会话策略和多轮工具调用
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- macOS / Windows 自动探测兜底
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- Wails 桌面 App
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- 请求流、日志、设置、模型页面
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- 日间 / 夜间 / 跟随系统主题
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- App 图标和模型图标
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- macOS / Windows CLI + Desktop release 打包
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这个项目正确的部署形态是本机进程，不是 Docker。原因很直接：代理需要通过本地 pipe 或 websocket 与 Lingma 通信，所以必须和 Lingma 跑在同一台主机上。
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## 后续计划
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### NSSM
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- macOS 签名与 notarization
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- Windows installer 安装包
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- 请求日志导出
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- 日志保留时长配置
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- 更丰富的模型元数据
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- 桌面端自动更新
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- Linux 桌面版可行性验证
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先构建：
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## 致谢
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```powershell
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.\scripts\build.ps1
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```
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再用 NSSM 安装：
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```powershell
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.\scripts\install-nssm-service.ps1 -NssmPath C:\Tools\nssm\nssm.exe
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```
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它等价于执行：
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```powershell
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nssm.exe install LingmaIpcProxy C:\Workspace\Personal\lingma-ipc-proxy\dist\lingma-ipc-proxy.exe --host 127.0.0.1 --port 8095 --session-mode auto
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nssm.exe set LingmaIpcProxy AppDirectory C:\Workspace\Personal\lingma-ipc-proxy
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nssm.exe start LingmaIpcProxy
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```
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### WinSW
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先准备可执行文件：
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```powershell
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.\scripts\build.ps1
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```
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把 WinSW 二进制放到：
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```text
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dist\WinSW-x64.exe
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```
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然后生成服务包装文件：
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```powershell
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.\scripts\install-winsw-service.ps1
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```
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脚本会生成：
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- `LingmaIpcProxy.exe`
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- `LingmaIpcProxy.xml`
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然后安装并启动：
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```powershell
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.\LingmaIpcProxy.exe install
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.\LingmaIpcProxy.exe start
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```
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WinSW 模板文件位置：
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- `scripts\lingma-ipc-proxy.xml.template`
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## 启动参数
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```powershell
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go run .\cmd\lingma-ipc-proxy --port 8095 --session-mode auto
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```
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- `--host`
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- `--port`
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- `--transport`
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- `--pipe`
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- `--ws-url`
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||||
- `--cwd`
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||||
- `--current-file-path`
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||||
- `--mode`
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- `--shell-type`
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- `--session-mode`
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||||
- `reuse`：持续复用 sticky Lingma 会话
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- `fresh`：为本次请求创建临时会话，结束后自动删除
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||||
- `auto`：单轮请求复用会话；带 system/history 的请求走临时 fresh 会话并在结束后自动删除
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- `--timeout`
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## 环境变量
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- `LINGMA_PROXY_TRANSPORT`
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- `LINGMA_IPC_PIPE`
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- `LINGMA_PROXY_WS_URL`
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||||
- `LINGMA_PROXY_HOST`
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||||
- `LINGMA_PROXY_PORT`
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||||
- `LINGMA_PROXY_CWD`
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||||
- `LINGMA_PROXY_CURRENT_FILE_PATH`
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||||
- `LINGMA_PROXY_MODE`
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||||
- `LINGMA_PROXY_SHELL_TYPE`
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||||
- `LINGMA_PROXY_SESSION_MODE`
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||||
- `LINGMA_PROXY_TIMEOUT_SECONDS`
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||||
## 示例
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Anthropic 非流式：
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```powershell
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||||
$body = @{
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||||
model = "dashscope_qwen3_coder"
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||||
messages = @(
|
||||
@{ role = "user"; content = "请只回复：ANTHROPIC_OK" }
|
||||
)
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||||
stream = $false
|
||||
} | ConvertTo-Json -Depth 8
|
||||
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||||
Invoke-RestMethod `
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||||
-Method Post `
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||||
-Uri http://127.0.0.1:8095/v1/messages `
|
||||
-ContentType "application/json" `
|
||||
-Body $body
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||||
```
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||||
Anthropic 流式：
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||||
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||||
```powershell
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||||
$body = @{
|
||||
model = "dashscope_qwen3_coder"
|
||||
messages = @(
|
||||
@{ role = "user"; content = "请只回复：ANTHROPIC_STREAM_OK" }
|
||||
)
|
||||
stream = $true
|
||||
} | ConvertTo-Json -Depth 8
|
||||
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||||
curl.exe -N `
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||||
-H "Content-Type: application/json" `
|
||||
-d $body `
|
||||
http://127.0.0.1:8095/v1/messages
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```
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||||
OpenAI 非流式：
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||||
```powershell
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||||
$body = @{
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||||
model = "dashscope_qwen3_coder"
|
||||
messages = @(
|
||||
@{ role = "user"; content = "请只回复：OPENAI_OK" }
|
||||
)
|
||||
stream = $false
|
||||
} | ConvertTo-Json -Depth 8
|
||||
|
||||
Invoke-RestMethod `
|
||||
-Method Post `
|
||||
-Uri http://127.0.0.1:8095/v1/chat/completions `
|
||||
-ContentType "application/json" `
|
||||
-Body $body
|
||||
```
|
||||
|
||||
OpenAI 流式：
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
$body = @{
|
||||
model = "dashscope_qwen3_coder"
|
||||
messages = @(
|
||||
@{ role = "user"; content = "请只回复：OPENAI_STREAM_OK" }
|
||||
)
|
||||
stream = $true
|
||||
} | ConvertTo-Json -Depth 8
|
||||
|
||||
curl.exe -N `
|
||||
-H "Content-Type: application/json" `
|
||||
-d $body `
|
||||
http://127.0.0.1:8095/v1/chat/completions
|
||||
```
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||||
## 流式返回形状
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Anthropic 流式响应会输出与 `messages` API 兼容的 SSE 事件：
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- `message_start`
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- `content_block_start`
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||||
- `content_block_delta`
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- `content_block_stop`
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||||
- `message_delta`
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||||
- `message_stop`
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||||
OpenAI 流式响应会输出 `chat.completion.chunk` 形状的 `data:` 行，并以：
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- `data: [DONE]`
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结束。
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本项目的协议实现思路参考并继承自 [coolxll/lingma-ipc-proxy](https://github.com/coolxll/lingma-ipc-proxy) 的协议发现工作。Lingma 私有本地 IPC 可以被转换为标准 OpenAI / Anthropic API 这一核心思想是该项目首先验证出来的；本项目在此基础上补充了更完整的协议兼容、工具调用、图片处理、桌面 App、请求 / 日志观测、跨平台打包和 release 自动化。
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