工具类 on 神马中转API_低价稳定中转API推荐

Raycast插件教程

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Raycast 插件 ChatGPT 使用指南（推荐使用） #

Raycast 是一款高效的快捷启动与工作流管理工具，可以替代 Spotlight，更快地打开应用、执行脚本、调用 API、管理工作效率插件。它不仅适合开发者，也适合日常办公、学习场景。

一、Raycast基础功能与特点 #

一、Raycast 基础功能

应用启动
- 按 ⌘ + 空格或自定义快捷键呼出 Raycast
- 输入应用名称即可快速打开
文件与文件夹搜索
- 输入文件名、文件夹名即可快速定位
- 支持预览、复制路径
系统控制
- 快速调整音量、亮度
- 切换 Wi-Fi、蓝牙等
工作流与插件（Extensions）
- Raycast 内置商店（Store）
- 可以安装各类生产力工具（如 GitHub、Jira、Notion、ChatGPT 等插件）

二、Raycast 的特点

快速启动：几乎零延迟的搜索和应用启动体验。
可扩展性强：内置插件市场，开发者可以编写并分享自己的插件。
快捷命令：支持自定义脚本（Shell、Python、JavaScript），快速执行。
工作流整合：支持与 GitHub、Notion、Jira、Linear 等工具无缝结合。
美观 & 极简：界面清爽、交互直观，键盘操作流畅无比。
免费为主：核心功能免费，Pro 版提供团队协作和更强的个性化功能。

二、安装与配置 Raycast #

下载安装
- 官网：https://www.raycast.com
- 支持 macOS
初始设置
- 设置全局快捷键（推荐：⌘ + 空格替换 Spotlight）
- 登录账号（方便同步插件和配置）
安装插件
- 打开 Raycast → 输入 Store → 搜索需要的插件 → 一键安装

Dify教程

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的工作流，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

一、为什么使用 Dify？ #

你或许可以把 LangChain 这类的开发库（Library）想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。重要的是，Dify 是开源的，它由一个专业的全职团队和社区共同打造。你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力，在灵活和安全的基础上，同时保持对数据的完全控制。

二、你能用 Dify 做什么 #

快速搭建问答机器人（基于企业文档的 RAG）
构建会调用工具（搜索、调用 API、生成图片等）的 Agent（自动化任务）
在可视化画布上用“节点 + 触发 + 条件”编排复杂流程（Workflow）
通过 REST API 将这些能力嵌入现有业务系统（后端代理调用）

（上面功能点与细节可在官方产品文档与代码库查看）。

三、准备工作（最小环境 & 工具） #

最低硬件（参考仓库说明）：CPU ≥ 2 core，RAM ≥ 4 GiB（用于快速试验）。生产部署请按负载规划。

OpenClaw配置教程

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

如果你已经开始折腾 OpenClaw，那你大概率很快会遇到一个现实问题：
👉 模型多、API 多、配置杂，越用越乱。

这时候，强烈推荐你直接上 神马中转API（api.whatai.cc），用它来配置 OpenClaw，真的会省掉一大半精力。

为什么用「神马中转API」来配 OpenClaw？ #

一句话总结：少折腾、多稳定、好维护。

✅ 统一入口：不管你用的是哪家大模型，只需要在 OpenClaw 里配一次中转地址
✅ API Key 更清爽：不用在 OpenClaw 里塞一堆厂商 Key，一个中转 Key 搞定
✅ 切模型不改代码：今天用 A，明天换 B，只改中转配置，不动 OpenClaw
✅ 更适合长期运行：对 Agent / Gateway 场景非常友好

对 OpenClaw 这种「长期在线、持续调用模型」的 AI Agent 网关来说，中转 API 几乎是刚需。

用起来到底有多简单？ #

配置逻辑非常清晰：

在 神马中转API 获取一个 API Key
在 OpenClaw 里把模型地址指向中转 API
统一通过中转调用各类大模型

不需要关心不同厂商的参数差异，也不用反复改配置文件，一次配置，长期省心。

适合哪些人？ #

🧠 想认真玩 OpenClaw，而不是只跑 Demo
🧩 同时接入多个模型 / 多个环境
🔧 不想每次换模型都重新折腾配置
🚀 想把 OpenClaw 稳定跑在本地或服务器上

如果你希望 OpenClaw 用起来像“基础设施”，而不是“实验项目”，那中转 API 几乎是必选项。

n8n教程

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

【超详细】N8N教程：通过神马中转API稳定调用各大模型 #

n8n是一个开源（source-available）的工作流程自动化平台，它融合了“无代码/低代码”与“可编写代码扩展”的特点，让个人和技术团队都能创建复杂的自动化流程。

核心理念是让用户通过直观的“节点（Node）”串联来自动执行任务，而不是手动重复操作。它既可以自托管（部署到自己的服务器），也可以使用官方云服务。

n8n主要特色与功能 #

1. 可视化工作流编辑器

n8n 提供图形化拖拽编辑界面，用户可以像搭积木一样把“触发器 → 函数节点 → 应用集成 → 条件逻辑”连接成自动化流程。无需写大量程序，就能构建复杂逻辑。

2. 超过 400+ 原生集成

支持与大量常见服务和应用程序直接对接，例如 GitHub、Google Sheets、Notion、Slack、数据库、Webhook 等。通过这些集成节点，可以轻松完成数据同步、消息推送、事件触发等自动化操作。

3. 代码灵活性强

当可视化方案无法满足需求时，n8n 允许你在节点内编写自定义 JavaScript 或者 Python 代码，也可以安装 npm 包扩展功能，使自动化流程具有更强的逻辑能力。

4. 原生 AI 支持

n8n 平台本身已开始整合大量 AI 能力，可以将各种 AI 模型（如 LLM/Chat API）融入工作流，实现智能分析、文本生成、分类与推荐等功能。

5. 自托管 & 完全控制

不同于许多 SaaS 自动化工具，n8n 支持完全自托管部署，你可以在自己的服务器/容器中运行，这样保证数据安全、灵活调度和可审计性。也可选择官方云托管方案。

** 企业级功能**

除社区版之外，n8n 还提供企业级功能，例如访问权限管理、SSO（单点登录）、增强安全部署等，可以满足公司级规模自动化需求。

活跃社区与模板库

n8n 拥有强大的开发者和用户社区，提供大量现成工作流程模板，可以快速复制/修改使用，大大降低自动化上手门槛。

n8n核心优势 #

维度	n8n 特点
自由度	无代码拖拽 + 可写代码
扩展性	支持自定义节点、嵌入 JS/Python
集成能力	400+ 内建应用节点
部署方式	云端 & 自托管
数据控制	使用者完全掌控
AI 支持	原生 AI 工作流能力
社区资源	大量模板与教程

n8n是什么 #

n8n 是一款兼具“可视化自动化”与“可扩展开发能力”的工作流程自动化平台，适合从非技术用户到高级开发者使用。通过它你可以把日常重复任务转成自动运行的流程，同时还能保持对执行逻辑和数据的完全掌控。

Coze教程

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Coze 是什么？为什么现在很多人都在学它？

Coze（扣子编程） 是一个面向 AI 应用开发的低代码/无代码平台。

它的核心目标非常明确：让不会写代码的人，也能通过自然语言 + 可视化编排，快速搭建 AI 智能体、工作流和应用。

根据官方文档，Coze 提供的是一个 AI 驱动的应用开发平台，支持多种开发范式，帮助用户构建并交付生产级别的全栈 AI 应用；同时它也支持通过自然语言描述需求来生成工作流或项目骨架。

Coze到底能做什么？ #

如果你刚接触 Coze，可以先把它理解成这 3 层能力：

1）智能体（Bot / Agent） #

适合做：

AI 客服
AI 助手
文案生成助手
学习辅导助手
资料问答机器人
公众号排版助手
小红书/短视频脚本助手

你可以给它设置：

人设（System Prompt）
回复风格
工具调用
知识库
工作流能力
发布渠道

2）工作流（Workflow） #

适合做：

多步骤内容生成
审核 + 改写 + 输出
RAG 检索问答
分类路由
表单处理
数据清洗
批量文本分析
多模型协同

Coze 官方把工作流定义为：

一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑或完成特定任务，并提供可视化画布，通过拖拽节点来快速搭建。

3）AI 编程 / 生成式工作流 #

这是最近很火的一块。