王国维在《人间词话》里提到，古今之成大事业者，必经三种境界。文学我不在行，但混了一段时间AI编程社区之后，我发现AI编程这件事同样存在三重境界——可惜绝大多数人卡在第二层，还浑然不觉。

先看两组数字让你清醒一下：84% 的开发者已经用上了AI编程工具。可独立评估机构METR的一项对照实验显示，让16位经验丰富的程序员用AI完成246个任务时——他们反倒慢了19%。

更黑色幽默的是，这些参与者自认为快了20%。

工具越来越强，人类反而越干越慢，还自我感觉良好。毛病不在工具上，在思维模式上。

你觉得自己用上AI之后，是快是慢？到留言区坦白交代吧。

我用Claude Code做了大半年的日常开发，又参考了Google的Addy Osmani、Steve Yegge、Peter van Hees等人总结的AI编程成熟度模型，加上Claude Code创建者Boris的亲传心法，消化下来，将整个演进路径简化成三层境界。

不多不少，就三层。多了你记不住，也没那个必要。

第一重境界：让AI替你写代码

你目前的做法

打开IDE，装好Copilot或Cursor，AI开始在光标后面弹出灰色代码提示。你按Tab采纳，Esc拒绝。偶尔打开侧边对话窗口，丢一句"帮我写个解析JSON的函数"，然后把生成的代码粘进工程里。

也可能你已经用上了Claude Code，但使用方式还是老一套：打开终端，给一句含糊的需求，等AI吐出代码，瞄一眼能编译就算通过。

这个层次的特征

Peter van Hees把这类人称为"提示员"和"计划员"——AI在你手里就是个打字加速器。把需求往聊天框一扔，AI甩回来一坨代码，你复制粘贴、改改就上线。

这一层有毛病吗？没有。尤其在写CRUD、生成样板代码、查API语法的时候，确实能省下不少时间。

但问题恰恰在于，84%的开发者都停在原地。

Google DORA 2024研究里有一条扎心的结论：AI采用率每提高25%，交付速度反而下降1.5%，系统稳定性下降7.2%。AI协作提交的Pull Request，出问题的概率是人类独立完成的1.7倍。

为什么会这样？因为这一层有一个致命伤——van Hees称之为**“上下文近视”**。

你的每一条提示词都是孤立的。AI不知道你的系统架构长什么样，不知道上周你为什么选了方案A而不是方案B，不知道哪些模块之间存在隐藏的依赖。它只能看见当前这段对话，然后从统计概率最高的选项里挑一个答案递给你。

Addy Osmani概括得直截了当：

“如果你给LLM一个含糊的需求，让它直接开写，它很可能产出一段’十个开发者在零沟通的情况下各写各的’风格的代码——逻辑重叠，架构混乱，连方法命名都对不上。”

怎么判断自己在这一层

问自己一个问题：上一次你让AI写代码之前，先动手写过一份规格说明文档，是什么时候？

如果答案是"从来没写过"——恭喜，你就在这一层。

突破的方法

不是让你去啃什么高深的提示词工程。核心只有一条：在动手写代码之前，先把需求想透。

用Claude Code的话，可以这样起步：

我想做一个用户登录模块。在开始写代码之前，请先问我问题，
直到你完全理解所有细节为止。然后把讨论结果整理成 spec.md。

这一步看起来慢，实际上省下的调试时间比你想象的多得多。Addy Osmani管这叫"15分钟内的瀑布"——快速的结构化规划，让后面的编码顺畅无比。

一旦你开始在Claude Code里维护CLAUDE.md文件，开始为项目写规格文档，开始在让AI写代码之前先写好测试——你就已经望向第二层了。

第二重境界：让AI替你干活

你正在做的事情

你不再去IDE的聊天侧边栏闲聊了。你直接打开终端，跟Claude Code对话，告诉它"按spec.md实现Step 3"，然后它自己读文件、改代码、跑测试、修Bug，你只需要在旁边盯着。

用Boris（Claude Code创建者）的话说——他30天完成了259个PR，每一行代码都由AI亲自编写。

这个层次的特征

Steve Yegge的8级模型里，这一层对应第4到第5级：开发者不再逐行审查AI写的每行代码，而是看着AI在干什么——关注方向是否正确，而不是每行代码写得对不对。

4 月 16 号，Anthropic 发布了 Claude Opus 4.7。

第一眼看过去，我也只是扫了一眼 benchmark 表格，心想大概又是例行更新。

但真正把官方公告、232 页系统卡，以及十几家合作企业的真实使用反馈全部啃完以后，我发现——这次的升级远不止常规迭代。

不是那种"比上一版强了一点"的改进，而是"某些能力直接跃迁到新层级"。

我自己使用 Claude Code 做日常开发已经超过半年，Opus 4.6 一直是主力工具。看过这次升级的全部数据和一线反馈后，我觉得有必要认真梳理一下。

本文不堆砌数据，只聚焦三个最值得你关注的核心变化，最后再聊聊谁该立刻升级，谁可以缓缓。

第一个关键变化：视觉能力不是"优化"，是"代际跨越"

先说一个让我瞬间清醒的数字。

安全公司 XBOW（专注自主渗透测试）给出了一份视觉敏锐度基准测试的结果：Opus 4.6 得分 54.5%，Opus 4.7 直接跃迁至 98.5%。

XBOW 原话是：“We effectively eliminated our single biggest Opus pain point, and that unlocks its use for a whole class of work where we couldn’t use it before.”

“我们直接消灭了 Opus 最大的痛点，解锁了一整类以前根本没法用的场景。”

你细品这句话——不是"更好用了"，而是"以前压根不能用的场景，现在能用了"。

再看 ScreenSpot-Pro，一套专门测试 Agent 屏幕定位能力的基准。测试方式是给模型一张 VSCode、Photoshop 这类专业软件的高分辨率截图，让它精准定位某个 UI 元素。在高分辨率下，目标元素可能只占整张图的 0.07%。

为什么同样是调用 Codex，别人能用一段提示词直接落成整个模块，而你却总是在细节上反复拉扯？差距就藏在提示词的写法里。本文融合 OpenAI 官方 Codex Prompting Guide 与一线开发者的实战沉淀，系统梳理出 30 个经过高压验证的先进 Prompt 模板，覆盖从项目启动、代码审阅、缺陷排查、结构重整到部署发布的全部阶段，拿来就能用。

根基概念速通

一次好 Prompt 的四根柱子

OpenAI 官方强调，每一条高质量的 Codex 提示都应具备四个关键要素：

Codex 与 Claude Code 关键差异速览

本文阅读指南

请根据你当前面临的开发任务，在下方对应分类中定位模板，将 [方括号] 内的占位内容替换为自己的实际场景，直接粘贴进 Codex 对话即可启动。

做自媒体的人都知道，评论区是洞察用户真实需求的重要窗口。可无论翻阅自己的笔记评论，还是挖掘对标博主的评论区，靠纯人工去一条条翻，效率实在太低，很多运营者只能眼睁睁看着那些藏在评论里的选题灵感、产品反馈慢慢流失，却根本没有精力深挖。

为了帮大家解决这个痛点，我们基于扣子（Coze）搭建了一套自动化工作流，只需一键，就能自动抓取小红书热门笔记的全部评论，并且同步写入飞书多维表格里。先来看下效果：

通过这个工作流，一次运行就能批量采集多篇笔记的评论，所有数据自动汇入飞书表格，再也不用逐页翻看。下面，我们就一步步来拆解整个搭建过程。

一、搭建自动采集小红书评论的工作流

1. 新建工作流

首先，登录扣子平台（复制链接进入）：
https://www.coze.cn/space/7512405357499711528/library

进入后，点击左侧「资源库」，再选择「资源」→「工作流」，然后点击新建。

根据提示填写一个清晰的工作流名称，比如“小红书评论自动采集”。

2. 配置采集评论的核心流程

（1）设置「开始」节点
将开始节点按照下图配置即可，主要定义输入参数，后续我们会传入cookie、笔记链接列表等信息。

（2）添加「循环」节点
在开始节点之后拖入一个「循环」节点，它的作用是逐条处理我们提供的多个笔记链接，实现批量采集。

添加方式如下：

接着，设置循环节点的参数，让它遍历传入的笔记链接数组。

（3）在循环体内部依次添加4个子节点

• 节点1：「采集评论」插件
  在循环体内插入一个“采集评论”插件节点。这一步负责调用小红书接口，根据单条笔记链接抓回对应评论数据。

  ① 搜索并添加插件：

  

  ② 插件的参数设置如下图所示，主要是传入当前循环项的笔记链接和cookie。

  

• 节点2：「IF选择器」
  在插件节点后接上一个「IF选择器」，用于过滤掉没有任何评论的笔记，避免空数据写入表格。

  左右滑动查看配置：

  

  

• 节点3：「代码」节点
  在IF选择器的“否则”分支（即存在评论时）后面，添加一个「代码」节点。它的作用是对插件返回的原始数据进行清洗、格式化，整理成我们需要的字段结构。

  代码节点的参数如下：

  

• 节点4：「飞书多维表格」插件
  最后，在代码节点之后放置一个飞书多维表格的“添加记录”插件，将处理好的评论数据逐条写入预设的表格。

  ① 添加对应的飞书插件：

  

  ② 设置插入记录的参数，将代码节点输出的每个字段映射到飞书表格的对应列。

  

（4）连通结束节点
最后，将整个循环节点连接到「结束」节点，并简单设置结束的输出，比如返回“采集完成”。

这样，整套自动采集工作流就搭建完成了。接下来，我们需要准备好让它跑起来所必需的几个素材。

二、运行前的准备工作

运行工作流前，需要准备好以下四样东西：

1. 小红书cookie（用于身份校验）
2. 待采集的小红书笔记链接（可以是一条或多条）
3. 飞书多维表格（用于存放采集结果）
4. 飞书表格的链接（配置应用时使用）

1. 获取小红书cookie

用浏览器打开小红书并登录账号：https://www.xiaohongshu.com/
按F12进入开发者模式，然后按下图步骤在网络请求中找到cookie值并复制保存。

2. 准备笔记链接

直接将目标笔记的地址复制出来，可以是单条，也可以用换行或逗号分隔多条链接，在运行时会作为数组参数传入。

1M 上下文标配、Agent 能力比肩 Opus、国产算力加持——DeepSeek 这一次不只是在追赶，而是在重新定义「开源模型的天花板」。

先说结论

今天上午，DeepSeek 官方正式发布了 DeepSeek-V4 预览版，同步开源。这不是一次小版本迭代，而是一次从架构到能力的全面跃迁。

简单说三件事：

1. 百万上下文成为标配——不是噱头，是实实在在的工程突破
2. Agent 能力质变——从「能对话」到「能干活」，直接对标 Claude Opus 4.6
3. 国产算力落地——昇腾、寒武纪 Day 0 适配，这不是 PPT，是今天就能跑的东西

DeepSeek-V4 双版本

一、百万上下文：不是加个滑窗那么简单

这次 V4 最抓眼球的数据是 1M（一百万）Token 上下文，最大输出 384K Token。但如果你以为这只是「把 KV Cache 塞大一点」，那就低估 DeepSeek 了。

架构层面的革新

根据技术报告，V4 搞了一套全新的注意力架构，核心是两个东西：

• CSA（Compressed Sparse Attention）：在 Token 维度做压缩，不是存所有 KV，而是只保留关键信息
• HCA（Highly Compressed Attention）：对历史信息做极度压缩，保留语义骨架

这让我想到一个类比：传统注意力像「逐字逐句记笔记」，CSA+HCA 像「读完一章写一段摘要，再从摘要里提取关键点」。信息有损，但损失的是冗余，不是核心。

上下文效率对比

数据很硬核：和 V3 相比，推理 FLOPs 降低 73%，KV Cache 大小减少 90%。这意味着不是靠堆硬件撑上去的，而是靠算法优化把效率拉上来的。一百万上下文不再是实验室里几张 A100 堆出来的数字，而是一种可以普惠到每个开发者的能力。

我的看法

百万上下文的意义不在于「我能不能一次塞进去一整本书」，而在于它改变了开发者和 AI 协作的方式。

举个例子：我之前用 Claude Code 做项目，200K 上下文已经可以理解整个中型项目了。但如果 V4 真能稳定跑在 1M 上下文，那意味着：

当许多人还在为 OpenClaw（龙虾）的 Token 消耗苦恼时，AI 圈又丢出一枚重磅炸弹——Hermes Agent 正式登场。名字和那个卖包的奢侈品牌一样，团队这样命名，似乎在暗示：龙虾界的爱马仕来了。

上线不到两个月 GitHub 星标突破 5 万，单日最高新增 6400 星，持续霸榜全球开源榜单第一。

Hermes Agent 为什么会这么火？一句话总结：它并非一次性对话助手，而是一个越用越像你、越用越懂你的 Agent。

它就像是进化版的龙虾，主打永久记忆和自动成长——不会忘记你教过它的任何东西，还能自己学会你的使用习惯，时间越久，契合度越高。

它能自动总结技能（skill）：当你交给它一个复杂任务，执行完成后会自动沉淀提炼，生成可复用的 skill 文件。下次遇到类似问题，不必重新分析，直接调用，瞬间搞定。

Hermes 还原生支持个人微信：私聊群聊都能用，信息全覆蓋。当然，飞书、钉钉、企微这些主流平台也同样支持。

接下来，我将一次性为你讲清楚：Hermes Agent 凭什么火、怎么安装、适合哪些场景。

01

Hermes Agent 为何突然爆火？三大核心功能揭秘

用过 OpenClaw（俗称龙虾）的朋友都知道，这玩意真的很烧 Token，成本并不低，直接劝退了一波用户。

从我自己的亲身体验来看，完成相同任务，Hermes Agent 的 token 消耗大约只有 OpenClaw 的二十分之一。

不过这里要说明一点，任务的 token 消耗因人而异。有些人给 Hermes 的任务过于复杂，导致它实际也没比 OpenClaw 便宜多少。但无论具体能省多少，OpenClaw 的高成本始终是用户的痛点，毕竟不是人人都预算宽裕。

那为什么 Hermes 的 token 消耗会比 OpenClaw 低那么多呢？

关键就在于它的三个核心能力：

第一，Skill 自己长

这也是 Hermes 最值钱的地方。

整个闭环只有四步：执行任务 → 自动复盘 → 生成 Skill → 下次直接调用。

▌ 核心要点

md2wechat 是一款基于 Go 语言开发的命令行工具，能够将 Markdown 直接转换为符合微信公众号规范的排版样式，并自动上传到草稿箱。该项目在 GitHub 上已获得 2100+ 星标，内置 40 余种主题、43 个结构化排版模块，且可对接 Claude Code、Codex、OpenClaw 等 AI 写作助手。免费模式即可覆盖大部分需求，API 模式则提供更完整的专业能力。

初识 md2wechat：它到底解决了什么问题

如果你正在运营公众号，一定对这样的场景不陌生：在微信编辑器中反复调整两小时，换个手机预览却发现样式完全错乱。又或者，你早已习惯用 Typora / Obsidian 等工具在 Markdown 中写作，发布时却不得不把内容粘贴到编辑器里，再逐项调整格式。

md2wechat 正是为终结这类痛点而生。你只需继续保持 Markdown 写作的习惯，剩下的排版、转换、上传草稿箱全部由它接管。全过程在命令行中完成，根本无需打开浏览器。

这样一来，写作与发布之间的断层被彻底打通，创作者得以把精力重新聚焦在内容本身。

哪些人最适合它？

长期维护公众号的创作者、技术团队里负责内容输出的运营人员，以及借助 AI 辅助撰稿却被排版问题拖慢节奏的朋友，都是这款工具的理想用户。反过来，如果你只在手机上写作，或对排版完全没有个性化要求，可能并不需要专门安装一个命令行工具。

一个命令行工具，接管公众号发布全流程

安装过程非常轻量。对于 macOS 用户，一行命令即可完成：

brew install geekjourneyx/tap/md2wechat

其他平台则提供了 npm、go install、install.sh 等其他便捷安装方式。

基本工作流十分简洁：用 Markdown 写完文章，运行 md2wechat 触发转换，精美排版即刻生成，最后自动上传至微信草稿箱。全程都在终端内完成，公众号后台的编辑器无需打开。

相较于市面上其他 Markdown 转换工具，md2wechat 有一个显著优势：在 API 模式下，同一份 Markdown 总是产生完全相同的排版（确定性输出），而不是每次都依赖 AI 重新生成。这对于需要批量发布、团队协作的场景来说，显得格外关键。

43 个排版模块：像搭积木一样营造视觉层次

项目中提供了 43 个高度结构化的排版模块，你可以通过类似 :::block hero、:::block callout、:::block timeline 的语法，在 Markdown 中直接调用。想插入一个醒目的引用块？只要写一行 :::block callout，不用手动调整任何样式。

就在上周，谷歌低调发布了旗下最新模型 NanoBanana 2。它一上线便登顶 Arena 文生图排行榜首。

说实话，AI 生图领域迭代太快，多数时候我已经很难再感到兴奋。但 NB2 的确有些不同——它的基座模型从 Gemini 3 Pro 换成了 Gemini 3.1 Flash，推理速度更快、成本更低，画质却几乎没有下降，而且最关键的一点是：基本不再需要反复“抽卡”。

那么，新晋生图王者到底带来了哪些改变？我简单整理了一下：

作为普通用户，NB2 又能为我们的日常创作提供哪些便利？下面我将总结出五个最新玩法，并附上提示词，同时也会介绍在没有特殊网络环境下使用 NB2 的方法。

五种全新创作玩法，一次看懂

1、一键生成极宽幅图像

此次 NB2 新增了 4:1、1:4、8:1、1:8 等超宽或超窄画面比例，再加上原有的 1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3 等比例，设计场景的灵活度大幅提升。

特别是 8:1 和 1:8 这类极宽画幅，非常适合制作电商详情页 Banner、装修全景图、商场围挡、户外广告和游戏侧边背景，能带来强烈的沉浸感。

比如我生成一张太阳系主题的图片：

提示词：太阳系，比例：8：1

还能模仿《清明上河图》的画风来创作现代城市风俗图：

提示词：模仿清明上河图的风格，画一张现代的【城市】的风俗画，8:1比例，2K。

1:8 的超窄比例同样震撼。

提示词：万米深潜。画面构想：这是一场向海洋极深处的坠落。最上方是波光粼粼的海面和一艘小船；往下是游动着巨大蓝鲸；继续往下光线急剧变暗，出现沉船和发光水母；到了画面的最底部，是一个几乎占据整个屏幕宽度的、潜伏在海沟里的不可名状的克苏鲁巨兽张开的深渊巨口，而上方正有一个极小的潜水员在缓缓下落。比例1：8

2、生成微缩模型

NB2 只需简单的提示词就能生成细节丰富的微缩模型效果。比如我用广州地标做一个建筑模型：

提示词：一张广州的街景地图放置在木质桌面上，地图上浮现出广州的逼真微缩模型，以及广州塔（小蛮腰）、石室圣心大教堂、陈家祠、白云山与绿植、熙熙攘攘的街头集市、复古有轨电车和天空中漂浮的彩色灯笼。

再用上海外滩做一座 3D 微缩城市：

提示词：上海外滩 3D 等距微缩城市景观，采用微缩移轴摄影风格，高度还原东方明珠塔等建筑细节，运用柔和的影棚灯光、黏土和树脂材料，并在城市中心融入大型 3D 风格化汉字“外滩”。

3、实时搜索生图

NB2 新加入了搜索功能，可以实时从互联网获取知识和参考图来生成图像。比如我让它根据未来五天广州的天气帮我搭配衣服：

提示词：根据未来五日广州的天气给我搭配衣服，生成一张图片。

还可以直接输入：介绍一下 Nano Banana 2 图像生成模型的核心亮点

想要搭建属于自己的 NAS 音乐服务器，第一步往往就让人头疼——音乐资源从哪里来？即使开通了 QQ 音乐、网易云等会员，下载歌曲仍有每月数量上限，或者下载到的文件是加密格式，难以自由管理。如果你也卡在这一关，那么本期介绍的 GoMusicDL 很可能成为你的完美解法。它支持 Docker Web 部署、桌面应用、TUI 终端三种模式，定位远不止是“资源获取工具”，简单配置后，还可以直接当作一个轻量级 Web 播放器使用。

桌面应用目前覆盖 Windows (x64/x86/arm64)、macOS (x64/arm64)、Linux (x64)，大家可以直接前往项目发布页面获取对应版本。

项目概述

完整项目名称为 guohuiyuan/go-music-dl，可以在 GitHub 上直接搜索。GoMusicDL 是一款集搜索与下载于一体的音乐工具，同时提供 Web 界面、TUI 终端和桌面应用三种使用形态。除了常规的单曲搜索与下载外，它还支持歌单解析、专辑解析、整单/整专曲目查看与批量处理。你可以通过浏览器在线试听，也能在终端里批量下载，或者直接启动原生桌面应用，获取最佳体验。

核心亮点

• · 三种使用形态：不止于命令行，支持 Web、TUI 和桌面应用，按需选择。
• · 不止单曲：支持单曲、歌单、专辑的搜索、解析和批量下载，且下载文件已内嵌元数据。
• · 多平台聚合：聚合多平台搜索能力，支持试听、歌词、封面以及灵活换源。
• · Web 端功能齐全：包含本地收藏夹、自建歌单、批量下载/换源、全局播放栏，完全可以当作日常播放器使用。

Docker 部署指南（以威联通 NAS 为例）

这里以威联通 NAS 环境为例，采用 Docker Compose 的方式进行部署，操作简单且易于维护。

部署参考代码：

services:  
  music-dl:  
    image: guohuiyuan/go-music-dl:latest  
    container_name: music-dl  
    restart: always  
    user: "0:0"  
    ports:  
      - "9981:8080" # 左侧端口可按需修改  
    volumes:  
      - /share/Container/musicdl/data:/home/appuser/data # 配置目录，左侧映射路径可自行调整  
      - /share/Music:/app/downloads # 音乐存储目录，左侧路径可自行调整  
    environment:  
      - TZ=Asia/Shanghai  
    command: [ "./music-dl", "web", "--port", "8080", "--no-browser" ]

在威联通的 Container Station 中，直接创建新的应用程序并粘贴以上配置即可。

临近五一假期，为你推荐一款能独自解闷、也可与亲友同乐的趣味项目——AI狼人杀。每个角色背后都由不同的大语言模型驱动，拥有专属的性格和策略，能够根据场上局势推理、发言、投票，甚至编织谎言，让每一局都充满戏剧性。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀1.webp)

项目简介

完整项目名为onebai123/wolfcha-web，可在GitHub上搜索获取。

该项目是Wolfcha（猹杀）的二开版本，基于oil-oil/wolfcha改造而来，是一套纯前端实现的AI狼人杀游戏。它支持自定义API端点，仅需一个网页，所有人都能直接参与。

你将作为全场唯一的人类玩家，与其他9名AI角色共同经历一局完整的狼人杀。不同的AI不仅性格各异，其背后的博弈策略也千姿百态：它们会依据当前局势展开推理、发表言论、互投选票，甚至故意说谎。

作者在项目页面透露，未来会推出v2.0版本的无后台联机模式，基于Redis或对象存储实现房间同步，让多人远程对战成为可能，且依旧无须自建后端服务器。

产品亮点

• 🌐 纯前端运行：不依赖后端，一个网页即开即用
• 💾 本地存储：API Key仅保存在你的浏览器中，保障数据安全
• 🎮 零门槛开玩：无需注册账号，打开页面直接开始对局
• ✅ 灵活接入API：支持DeepSeek、硅基流动、OpenAI等任意兼容接口
• 📱 多设备适配：电脑、平板、手机均可流畅游玩
• 🔏 隐私至上：所有数据只存放在你本地的浏览器内

部署方式

以威联通NAS为例，使用Docker Compose来快速部署。由于原项目未提供现成镜像，我已自行构建并发布到了Docker Hub。

你可以使用下面的配置进行部署：

services:  
  wolfcha-web:  
    image: ydxian/wolfcha-web:v1  
    container_name: wolfcha-web  
    ports:  
      - "7860:7860"  
    restart: always

进入威联通的Container Station，创建一个新的应用程序，将上述内容粘贴保存即可。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀2.webp)

游戏初体验

部署完成后，在浏览器访问NAS_IP:7860，就能见到极具仪式感的主页：“签署名字后才可生效”。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀3.webp)

点击右上角的「设置」，你可以调整难度、玩家人数以及声音效果等参数。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀4.webp)

不同人数配置下的角色组成也各不相同，策略空间随之变化。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀5.webp)

以硅基流动为例，在设置页面填入你的API Key与模型名称，保存即可。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀6.webp)

保存后刷新页面，轻触指纹处的签名区域，游戏便正式开始。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀7.webp)

接着会进入等待其他“玩家”入场的环节。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀8.webp)

看，我抽到了女巫！

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀9.webp)

游戏还贴心地为新手准备了一些引导提示。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀10.webp)

即使使用的是免费的公开API，响应速度也丝毫不拖沓，节奏紧凑。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀11.webp) https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀12.webp)

另一个有趣的细节是，每位参与者的性格标签和背后调用的AI大模型都不完全相同，这极大增强了对局的多样性和娱乐性。

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀13.webp)

https://watermelonwater.tech/insights_imgs/NAS一键部署AI狼人杀14.webp)

结语

如果你也对这款纯前端的AI狼人杀感兴趣，不妨先部署体验起来，同时期待作者早日带来支持多人联机的v2.0版本。