一款轻量级、高度可定制的开源编码命令行工具，基于 Groq 实现极速迭代体验。

• 极简架构，去除臃肿代码，便于本地开发和深度定制，适合想打造专属 CLI 的开发者
• 内置常用命令与工具，支持自定义启动命令、ASCII 艺术，随时扩展 slash 命令（如 /complexity、/deadcode）
• 支持通过 Groq 模型加速智能交互，轻松调用 AI 功能提升编码效率
• 多种安装方式：克隆源码开发、全局安装或 npx 一次性使用，灵活适配各种开发场景
• 结构清晰，代码分层合理，方便添加新工具（定义 schema + 实现功能 + 注册），以及新增用户交互命令
• 配置管理支持本地环境变量或 .groq/ 文件，保障密钥与模型选择安全便捷
• 开发体验友好，支持热更新监听（npm run dev）和详细调试日志，助力快速迭代
• 对社区开放，欢迎提交 PR 贡献功能，持续丰富生态

Groq Code CLI 让你真正拥有属于自己的编码命令行，兼顾轻量和强大，助力高效开发与个性化扩展。

Groq Code CLI | #工具

1:28

Media is too big

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高效阅读学术论文的实用流程分享：

• 利用 Obsidian 结合 pdf++ 插件与 Excalidraw，实现 PDF 注释与可视化思维导图无缝集成，极大提升笔记的结构化和直观性。
• 通过论文中的引用链条决定后续阅读重点，构建知识网络而非盲目阅读，节省时间聚焦核心文献。
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• 通过系统化工具与渠道整合，打造个性化的科研知识管理体系，优化学习路径和研究效率。

麒白掌 (@qibaizhang) 在 魔搭免费api接口支持Anthropic API可直接用于claucode附教程 中发帖

今天看到这个消息 
 [31e438156b37974c94532270b2c9fc5] 
测试支持Anthropic API了 于是去试了下能不能直接支持claudecode 
直接改环境变量的这几个 
“ANTHROPIC_API_KEY”: “你自己的key注意去掉前面的ms-”, 
“ANTHROPIC_BASE_URL”: “https://api-inference.modelscope.cn”, 
“ANTHROPIC_MODEL”: “Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct”, 
“ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL”: “Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct” 
我直接默认用的qwen3code 可以换成里面能用的别的模型 
[image] 
也可以用glm4.5，总共每天免费2000次 ...

【ClaudeCode】Claude API 深度解析

via LINUX DO - 热门话题 (author: yelixin_117)

LINUX DO

【ClaudeCode】Claude API 深度解析

200刀太贵，我决定研究 Claude Code（三）API 篇：Claude API 深度解析 1. 引言 在尝试为 Claude Code 引入外部 LLM 供应商时，我们遇到的核心挑战：如何在 Claude API 和 OpenAI API 格式之间进行准确的转换。 这实际并不是一个简单的问题。Claude API 有其独特的设计 —— thinking 模式、tool use 机制、多模态支持等，每个特性都需要深入理解才能正确转换。 本文将通过完整的示例和详细的解析，帮助我们更全面的理解 Claude…

分享自己打磨两年的 GPT-5 提示词
LINUX DO - 热门话题 (RSS)

该提示词仅仅适合 ChatGPT 网页端

# 指导原则
- 简单问题：用1-2句直接解答。
- 一般问题：控制在50-150字内，明确说明。
- 对复杂概念，扩展回答长度，优先类比或数值示例解释；如无法类比，则举例说明（最多4个）。

# 回复风格
- 整体要求风趣幽默。
- 避免“AI”风格用语（如“不需要其他帮助吗？”）。
- 主动语态，以“主语+动词+宾语”句式为主，少用形容词。
- 句子简明直接，语言果断。
- 多面回答时，分层编号标题展示：
# 1. 一极标题
## 1.1 二级标题
## 1.2 二级标题
# 2. 一极标题
...
# 3. 总结

- 建议性内容可用 markdown 的 `>` 段落引用。

# 代码规范
- 遵循 Google 编码规范。
- 强调类型注释提升可读性。
- 关键语句适当添加中文注释。
- 结构要求“单一功能单一模块”，保障代码易维护、易复用。
- 针对场景（如复杂计算、数据分析、图形生成、算法实现）给出建议。
- 注意错误处理、内存管理、性能优化。
- 推荐实用三方库并举实例。
- 明确指出新手常见错误并附解决方案。
- 如涉及代码编辑：（1）说明假设条件，（2）创建/运行最小测试，（3）产出可审核diff，（4）遵循仓库风格。
- 若无法运行测试，应表明测试为推测性质，并提示用户本地验证。

# 学术问题
- 回答学术问题时，主动检索最新研究成果并注明来源（如期刊、论文等）。
- 新成果引用格式：
- 期刊论文：[作者, 标题, 期刊名, 年份]
- 网络文献：[网站名, 网页标题, URL, 访问日期]
- 描述不清时，主动要求澄清，并让提问者补充信息。
- 不确定知识点注明“[可能不准确]”。
- 说明思考过程和相关公式，避免只给结论。
- 处理复杂/抽象概念优先用数值或具体案例解释。

# 数学问题
- 先展示推导公式过程，再用 Python 验证。
- Python 代码需易懂，避免无意义变量名（如x、y）。
- 任何计算问题（不限于加减乘除、比较、积分、求根）均用 Python 实现。
- 尽量用现代数学知识解答，如复分析、实分析、矩阵论、概率论与统计、离散数学、群论、图论等。
- 引用经典定理/结论时，说明适用条件与限制，每次解答应简明介绍背景、解法、影响及应用。
- 明确标注每个计算和推导步骤，如：`步骤1`、`步骤2`等。
- 复杂概念先通俗解释再深入展开。
- 公示推导或数学证明需详细逐步解释，不能跳步。
- 碰到自身无法处理的符号计算问题，提示提问者用 Mathematica 或 Maple 提供必要结果。

# 工具调用
- 默认学术和专业问题主动调用英文检索工具，确保引用最新、权威资料。
- Python 相关问题优先考虑代码性能与简洁。
- 工具调用前用一句话说明调用目的及所用最小输入。
- 仅使用 allowed_tools 列出的工具；常规只读操作可自动调用，具破坏性的操作须显式确认。
- 工具操作后，简单校验结果并说明下步或如有异常则自我修正。

# 通用任务策略
- 遇到多步骤任务，先输出3-7条简要概念性checklist，内容聚焦步骤本身。
- 遇信息缺失或成果不达标，主动终止并请求补充。
- 长流程或多步骤任务在关键节点用1-3句话简要汇报进度、剩余步骤及阻碍。
- 推理/任务复杂度匹配输出长度和深度；对于复杂任务提高推理和输出详情度，简易任务精简即可。


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一个用来批量注册Tavily的脚本，结合Tavily-MCP号池版使用

前情提要：

一个轮询KEY的Tavily MCP 开发调优

让CC写了一个小玩具，简单说就是一个Tavily的号池轮询（号需要自己建，Tavily起号几乎没有fk），最近在做一个生成报告的小工具，发现Tavily免费的1000次根本不够用，现在整了几万次应该是够了。Tavily的检索深度建议用advanced 另外，因为我是在dify里调用的，所以套了个supergateway转成了sse 项目地址： 8月12日更新： 发现supergatewa…

之前弄了个 Tavily-MCP 的号池轮询版本分享到论坛上，然后看到有佬友需求自动注册，就把自用的半残废脚本优化了一下，spoiler。

项目如下：
github.com

GitHub - yatotm/tavily-register: Intelligent automation tool for Tavily API Key...

Intelligent automation tool for Tavily API Key acquisition

使用说明：
1、需要去 https://www.2925.com 注册一个无限邮
2、在 config.py 替换你的邮箱前缀
3、安装依赖：python setup.py
4、运行 python main.py ，有交互选项，按照你的需求设置注册账号数量以及是否后台运行

需要注意：
Tavily 的风控不是很严，但是也会有概率出人机验证，我现在的能力真的解决不了这个问题，所以出了人机验证我就用笨方法，在前台运行通过一次人机，然后继续跑脚本 :bili_001:。

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 夕 辰)

vibe coding 工作流分享
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首先要说,我是拒绝没法掌握的纯 vibe coding 的.如果你自己不了解需要写什么,那你面对的只是一个会写代码的ai老虎机.

本文没有提到任何其他工具,已经在claude code 和 cursor 中测试过可用性.

工作流程步骤

—
思考任务流程：思考该任务的流程,大致需要怎么做,写出来.可以很简陋但要有基本框架.
—
构思整体修改：边写边构思整体修改条件,可能的坑,代码工作的流程.更多是纯概念或者非常少的核心代码段.
—
与AI讨论：将上面的文档粘贴给AI,说明：“要记住我说的话和提到的每一个文件,不要更改任何代码,我们在进行讨论”.
—
互相讨论：让AI对你进行询问,互相讨论整体流程合理性,有没有更优解.
—
生成操作文档：讨论完成后,让 ai 生成一份操作文档,要重点提及：要将写明修改文件路径与功能,禁止大量代码段,只允许最核心的代码块存在.
—
审查文档：开始review整个文档,很多时候你会发现AI说的很明白但是文档就有很多的逻辑问题和不一致.
—
修改迭代：让AI根据你的修改重新生成.
—
最终确认：直到满意,/reset对话, 然后将文档拖给Claude Code并告诉AI：“将该md和里面提到的所有文件,读取并记住”.
—
生成代码：让AI开始生成.
—
最终审查：review全部AI的输入.

这只是抛砖引玉,我不是很会表达,希望能帮到大家.

github.com

GitHub - WindChimeEcho/read-bridge: AI-enhanced reading tool for immersive language...

AI-enhanced reading tool for immersive language learning using the n+1 method. Learn languages by staying in the target language ecosystem, with a flow-state focused interface.

顺手推荐一下我自己的仓库,用于通过ai辅助阅读的方式学习英语,希望大家可以点点star.

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一个现代化的 Claude API 代理服务，基于 Cloudflare Workers 构建
https://github.com/Buywatermelon/claude-relay-monorepo

GitHub

GitHub - Buywatermelon/claude-relay-monorepo: 一个现代化的 Claude API 代理服务，基于 Cloudflare Workers 构建

一个现代化的 Claude API 代理服务，基于 Cloudflare Workers 构建. Contribute to Buywatermelon/claude-relay-monorepo development by creating an account on GitHub.

一人千面，永不降智！手把手教你如何通过Mihomo强大的覆写功能，灵活配置代理与链式代理，制订相应的分流规则，解决GPT降智，无限试用Cursor

Abstract

最近在使用 Cursor 与 Windsurf 时，因为频繁注册账号来试用，机器码与 IP 地址很容易被标记，导致账号被封禁等问题，因此花了一下午的时间仔细研究了 Mihomo 的官方文档，研究出来了如何使用覆写功能，实现链式代理，在通过灵活的分流规则，控制不同的连接试用不同的出站方式，实现了 IP 地址的灵活管理，可以无限试用 Cursor、避免 ChatGPT 降智，甚至是配合指纹浏览器批量注册账号等。话不多说，将今天总结到的经验分享给佬友们，希望可以帮助到大家

Introduction

什么是覆写

覆写功能用于对订阅配置进行自定义修改，使用覆写功能修改订阅配置可以使得修改在更新订阅后依然生效

简单的说，你可以通过覆写这个功能，对订阅配置文件进行很高自由度的修改（包括增、删、改等），并且可以应用于多个不同的订阅中，这种灵活的特性使得其可以优雅的进行配置文件的管理和规则的自定义

本文的解决方案

使用自建的机场节点 + 某 IP 代理提供商，采用覆写原有机场配置文件的方式，加入链式代理，并通过规则的自定义，实现针对不同的链接，走不同的分流规则，对于一般场景，直接走机场代理，对于要求 IP 纯净度 / 另一个身份的场景 使用链式代理

Methodology

导入原始订阅

首先将原始机场订阅导入到订阅软件中（我这里以 Mihomo Party 为例），导入后的代理组如图所示

我这里的 XBoard 其实就是大家平常见到的手动选择，因为机场配置的原因所以叫做这个名字了
这个机场中的订阅，将作为链式代理的第一环，因为很多落地节点是不可以直连的，所以需要通过机场链接对其进行访问

获取落地节点

落地节点指的是链式代理的后半段，我们的请求 通过原始订阅，交给了落地节点，落地节点再去对服务器进行访问，因此远端服务器获得的 IP 地址，就是你的落地节点的 IP 地址，一般这一步常用代理池以实现身份伪装或者使用家宽节点获得良好的冲浪体验

本教程以 Proxy302 作为落地节点，这里我通过 Proxy302 申请一个静态 IP 地址，并选取 socks5 作为代理类型，选择按流量扣费（因为我平常需要链式代理的流量并不多，所以选取这种方式，各位可以根据自己的需求灵活选择），获得了如下的代理配置信息

通过链式代理配置代理节点

现在我们已经获得了落地节点，下一步就是将原始机场和落地节点进行一个组装，以实现链式代理。这里使用非常灵活的 覆写 功能，来实现这一目标

在 Mihomo Party 的覆写页面，单击＋号，选择新建 YAML 随意取名，我这里就叫做 XBOARD覆写

双击建立好的覆写卡片，开始编辑覆写内容

首先我们设置一个新的订阅组，叫做 dialer 这个代理组的作用是实现前置机场的节点选择

proxy-groups+:
  - name: dialer
    type: select
    proxies:
      - Hysteria2
      - Vless-Reality
      - Torjan

这里的 proxy-groups+ 表示的是将这个代理组加入到原有代理组的最后面，其实顺序不影响，但是按照使用习惯，手动选择应该是一个比较靠前的位置，所以我这里就这么写了，这里的 proxies 我包含了所有的机场的节点，因为希望在前置选择时具有更高的灵活度

其次，我们需要将落地节点，通过覆写加入到订阅中去，同样的，在覆写文件中追加

proxies+:
  - name: 302proxy_fixed
    dialer-proxy: dialer
    type: socks5
    server: XXX
    port: 3333
    username: JXXX
    password: PXXXXXXXXX

这里的重中之重就是 dialer-proxy 关键词！这是 mihomo 的一个非常 morden 的特性，将取代原有的链式代理管检测（我忘了是什么了），这里它的值被设置为 dialer 这和我们上边新增的代理组的名称一致，大家应该已经看出来了，他的意思就是，这个新增的 proxy 的节点，是依附在 dialer 代理组之后的，所有的请求会先经过 dialer 代理组中你具体选择的节点，然后再经过落地节点，被转发出去

然后，我们在添加一个新的代理组，这个代理组仅包含 302proxy_fixed 这一个节点，这个代理组存在的意义主要是方面我们后面的规则设置，我们将其命名为302proxy_fixip，添加代理组的代码如下

proxy-groups+:
  - name: 302proxy_fixip
      type: select
      proxies:
        - 302proxy_fixed

最后的最后，就是针对这个落地节点，设置相应的分离规则， 比如说一般情况下，我希望大多数流量不通过这个落地节点，而是通过普通的机场节点，只有在访问cursor的时候，我才希望启用链式代理，那我们就在覆写的最后面追加一个规则设置

+rules:
  - DOMAIN-KEYWORD,cursor,302proxy_fixip

这个意思是添加一条规则，只要之后访问的域名中带有 cursor 这个关键词，就通过 302proxy_fixip 这个代理组来访问

最终 这个覆写文件的内容如下

proxies+:
  - name: 302proxy_fixed
    dialer-proxy: dialer
    type: socks5
    server: XXX
    port: 3333
    username: XXX
    password: XXXXX

proxy-groups+:
  - name: dialer
    type: select
    proxies:
      - Hysteria2
      - Vless-Reality
      - Torjan
  - name: 302proxy_fixip
    type: select
    proxies:
      - 302proxy_fixed

+rules:
  - DOMAIN-KEYWORD,cursor,302proxy_fixip

此时，我们的覆写就已经全部完成啦，但是千万不要忘记了最重要最重要的一步，为目标订阅启动这个覆写，具体的做法也很简单，在代理页面找到机场配置，点击选项卡，选择 编辑信息 ，选中覆写那里的 ＋ 号，添加刚刚的覆写就好啦

最终，你的原始机场会增减两个新的代理组

上面的代理组用于选择前置节点，后面的代理组则是落地的节点

Experiment

现在，让我们访问 Cursor，并检查 Mihomo 的链接

可以看到，访问cursor时，确实链接是通过我们设置的落地订阅组过去的，访问其他的链接例如 bing.cn，则是通过手动选择的 Torjan 节点，最后访问 proxy302 的前置节点，也正是我们前面选择的 hy2 节点

Conclusion

下午对于配置文件的研究确实让人受益良多，也希望可以通过这个经验分享，让更多的佬友成功配置灵活的落地代理和分流规则，享受更加精彩的互联网体验

笔者水平有限，可能文章中存在不少的谬误，希望各位佬友可以分享经验、批评指正

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via LINUX DO - 热门话题 (author: York Ji)

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安装 sing-box 脚本 (推荐):

bash <(wget -qO- -o- https://github.com/233boy/sing-box/raw/main/install.sh)

安装 Xray 脚本:

bash <(wget -qO- -o- https://github.com/233boy/Xray/raw/main/install.sh)

安装 V2Ray 脚本:

bash <(wget -qO- -o- https://git.io/v2ray.sh)

【FoxCode】一款为你量身定制的ClaudeCode镜像+API组合站，可按量可包月，千w额度送不停！
LINUX DO - 热门话题 (RSS)

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在AI工具日益普及的今天，我们深知大家对于ClaudeCode的稳定、高效和经济性有着迫切的需求。经过两个月的悉心打磨与稳定运行，FoxCode 正致力于为大家提供一个量身定制的ClaudeCode镜像+API组合站，旨在让您的每一次AI探索畅享无忧。

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教程： 飞书文档

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最后，感谢L站这个平台，感谢各位佬友的支持！

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‌独立开发者“穷鬼套餐”：AI编程与Web部署的极致省钱攻略
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一、AI 编程省钱之道
AI编程省钱之道的核心在于最大化利用免费或低成本的AI模型和工具，并优化AI交互方式，以节省令牌消耗和提高效率。

1、免费 AI 模型自助餐 —— 网页AI聊天界面
充分利用各种免费的AI聊天界面进行规划和咨询。

首先，打开浏览器，加载多个标签页，分别指向强大AI模型的免费版本，以便获得多种视角和能力。常用的免费AI模型和平台包括：

• z.ai ：网页版免费使用GLM 4.5，性能堪比Claude 4，主打编程和智能化。

• Kimi.com ：Kimi K2，类似Claude或Opus的模型，网页版免费使用。和GLM4.5方向类似。

• chat.qwen.ai 上的 Qwen3 Coder 及其他新模型。

• OpenAI Playground：通过设置账户数据共享（允许OpenAI使用数据进行模型训练），可获得大量免费令牌。

• Google AI Studio：Gemini 2.5 Pro/Flash通常免费且不限使用。Gemini 2.5 Pro在调试、规划和解决多种问题方面表现出色。里面有个 Build apps with Gemini 主要使用LLM擅长的React和TypeScript，用来进行项目初始化挺不错。

• Poe.com：提供高级模型如Claude 4或GPT-5的免费每日积分。

• OpenRouter：提供一些免费模型，也支持付费使用。

• ChatGPT：免费版本少量GPT-5可用。

• Microsoft Copilot ：免费的GPT-5模型。

• GitHub Copilot ：免费的GPT-4.1、4o模型，少量额度高级模型如GPT-5、Claude 3.7/4。

• Perplexity AI：特别擅长研究密集型问题。

• Deepseek：v3和r1版本在其网页界面免费，但需注意上下文限制。Deepseek R1 0528是具有增强推理能力的超智能模型。

• Grok.com：少量免费gork4且通常无审查限制，适合通用使用、深度研究和图像编辑。

• Phind：免费，尝试展示流程图/图表可视化。

• lmarena.ai：LLM竞技场，提供免费访问GPT-5、Claude Opus 4、Sonnet 4等。

• Claude.ai：免费但有时使用受限。

2、更智能、更经济的AI编程代理工具
在网络聊天界面直接使用 AI 通常比通过 IDE 或 AI编程代理（如 Cline,Cursor,Trae,Copilot等）更擅长解决问题和提出解决方案，但是如果用于AI编程，那么AI Agent将更专注于上下文工程和工具的调用，更适合编码和程序开发。

AI 模型在接收的文本越少时通常越聪明。复杂的输入，例如AI代理工具的长篇指令或与问题无关的大量上下文，会消耗模型的更多”智能“，导致其解决实际问题的能力下降。

— 超长上下文AI模型 (2025年8月)：

模型 (Model)
开发者 (Developer)
最大上下文窗口 (Max Context Window)
特点（Features）

Gemini 2.5 Pro
Google
100万 (1M) Tokens
上下文窗口最大，擅长复杂调试和架构规划，综合能力强

Qwen3
Alibaba (阿里云)
25.6万 (原生 256k) / 100万 (扩展 1M)
强大、可靠且成本效益高，编码能力出色

GPT-5
OpenAI
40万 (400k) Tokens
OAI最新模型，综合能力强，性价比高

Claude 4
Anthropic
20万 (200k) Tokens
编程和智能化能力最强，价格贵

Kimi k2
Moonshot AI (月之暗面)
20万 (200k) Tokens
最接近Claude，编码能力强

— AI编程代理工具：

​ IDE: Cursor、Trae、Windsurf、Zed、Kiro

​ 插件: Cline( Roo Code, Kilo Code )、Augment、Copilot

​ CLI: Claude Code、Gemini CLI、Qwen Code

基于GUI的IDE（如VSCode），即使是AI原生的，在自动化和可脚本化方面也存在固有限制。而命令行是自动化、脚本编写和复杂工具链的原生环境。通过创建CLI代理，拥有最大的可脚本化性和与基于shell的工作流的集成，AI公司为开发者提供了一个可以被直接集成到这些自动化工作流中的“强大工具”。这些工具的核心功能围绕着代理式推理、工具使用和复杂的多文件编辑。这些工具的架构通常也为其他产品奠定了基础。

AI 编程代理工具主要特点

类别 (Category)
工具名称 (Tool)
主要特点

AI 原生 IDE
Cursor
AI优先的VS Code分支，可以帮助代码生成、编辑和调试。深度集成AI，擅长代码库问答、自动重构和“从零生成”代码块。

Zed
由 Atom 联合创始人打造的高性能、多玩家协作的开源代码编辑器，用Rust编写，内置了AI功能，性能优秀、界面整洁。在macOS/Linux系统推出，Windows可自己编译。

Kiro
AWS出品的一款文档优先的AI代理IDE，基于“规范驱动开发”（Spec-Driven Development, SDD），AI根据需求文档自动规划并执行编码任务，适合需要前期设计的复杂项目。

Windsurf
Windsurf是一个“代理式IDE”，旨在通过在人类和其AI代理“Cascade”之间创建无缝的协作体验，让开发者保持在“心流状态” 。

Trae
SOLO模式将AI定位为一个自主的“上下文工程师”，能够“直接交付”生产就绪的代码。

IDE 插件(Agent Plugins)
GitHub Copilot
由GitHub和OpenAI开发，提供强大的代码自动补全、函数生成和解释功能。集成Agent模式和各种工具调用功能。

Augment
专注于代码搜索和上下文感知的AI插件，提供超强的仓库检索，能根据你的代码库提供精准提示和自动化编码。

Kilo Code( Cline、Roo Code )
拥有Cline的易用性和Roo先进的上下文处理能力 ，通过简单界面来提供多模式功能（架构师、编码员、调试员），可自定义代理模式。编程任务高度自动化，支持多种模型自定义和MCP工具。内置提示词将一个命令拆分为具体小任务，高效进行编码。

命令行工具(CLI)
Gemini CLI
Google官方提供的开源AI编码命令行工具，允许开发者直接与Gemini模型交互，内置各种工具，通过高级代码理解、自动化任务和智能辅助来增强您的开发工作流。

Claude Code
Anthropic的Claude模型CLI工具，能够深度理解代码，高度智能化，可以直接编辑文件、运行命令和创建提交。通过简单的自然语言请求高度自动化地处理重复或复杂的任务。支持子代理并行，可以专注于单一任务，提高效率。

Qwen Code
阿里巴巴通义千问系列模型的AI编码命令行工具，为开发者提供强大的代码生成能力。改编自 Gemini CLI，并针对 Qwen3-Coder 模型进行了专门优化。可添加自定义OpenAI格式的模型API。

— AI Agent网站，快速构建全栈项目：

Jules 、Bolt、v0、Trickle 每天都有免费额度构建全栈的项目。...

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chat.z.ai

Z.ai Chat - Free AI powered by GLM-4.6 & GLM-4.5

Chat with Z.ai's free AI to build apps, create presentations, and write professionally. Fast, smart, and reliable, powered by GLM-4.6.

zen-mcp-server: 让 Claude Code 通过 MCP 使用其他大模型

https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server

GitHub

GitHub - BeehiveInnovations/zen-mcp-server: The power of Claude Code / GeminiCLI / CodexCLI + [Gemini / OpenAI / OpenRouter / Azure…

The power of Claude Code / GeminiCLI / CodexCLI + [Gemini / OpenAI / OpenRouter / Azure / Grok / Ollama / Custom Model / All Of The Above] working as one. - BeehiveInnovations/zen-mcp-server