- 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
- 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
- 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
- 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
- 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是
以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
这个项目的起源是我之前开发一个可以自动查学校资料/表单帮学生和老师填表的LLM助手项目时，不希望把一些压测的代码（比如反复调用搜索来测试搜索次数限制有没有生效）直接写到代码里，我希望能用标准的llm调用流程（填一个地址和key）就能让系统调用到一个我手动设置的回复规则（比如每隔5秒输出一次tool calling或特殊内容输出），或是手动填入工具调用参数/手动流式输出内容的模拟（mock）api。
不过，如果只是这样的话，项目就有些太无聊了~和群友聊天之后，发现把自己封装成一个 llm api 给其他人调用其实是一个非常好玩的玩法，于是我就把这个项目宣传成了像 human2api 一样的东西（）
于是，这个项目就诞生了：
主要功能
- 兼容 responses, messages(anthropic), chat 三套 api 格式
- 在前端一键复制本次请求的 curl 写法，展开 debug 信息查看完整 request payload，tool schema 和 解析出的结构化调用信息（比如user agent，使用的 api-key 备注名称等）
- 在服务端把 base64 图片完成解析并替换成 url，防止前端 debug 信息被大段 base64 图片淹没。
- 手动输出 可以使用\n换行，回车键流式输出，最后点击结束输出断开连接。
- 规则输出 可以匹配请求正则，设置单次输出延迟/重复频率，动作（流式输出内容，结束输出，工具调用）。
- 如果有 conversation_id，可以合并会话。
- 支持开放注册，接入 geetest 人机验证和邮箱验证
一些截图
后续开发方向
- 支持常见的客户端根据聊天记录而不是 conversation_id 来合并会话
- 还没想到（
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