[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-ChatBot-All--chatbot-app":3,"tool-ChatBot-All--chatbot-app":64},[4,17,26,36,44,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",142651,2,"2026-04-06T23:34:12",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":10,"last_commit_at":23,"category_tags":24,"status":16},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[25,13],"插件",{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,3,"2026-04-06T11:19:32",[15,35,14,13],"图像",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":10,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":10,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",85013,"2026-04-06T11:09:19",[35,52,53,25,14,54,15,13,55],"数据工具","视频","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":32,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 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iOS\n\n\u003Ctable>\n\n\u003Ctr>\n\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_526144d9de57.png\"  \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_c5aaad452743.png\"   \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_2a7f3d8bfa3f.png\"   \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\n\u003C\u002Ftr>\n\n\u003Ctr>\n\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_2fffe8cd6d1f.png\"  \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_e8f54a3736a4.png\" 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src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_b90f56777cbe.png\"   \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_bb32f8eed371.png\"   \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_8c8d7df524ee.png\"  \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_5a27941a12b4.png\" \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Ccenter>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_readme_0572a1c686ec.png\"  \u002F>\u003C\u002Fcenter>\u003C\u002Ftd>\n\n\u003C\u002Ftr>\n\n\u003C\u002Ftable>\n\n## 警告\n\n请勿从其他渠道下载，防止 API Key 被盗","# ChatBot-App 快速上手指南\n\nChatBot-App 是一款支持多模型（GPT、Gemini Pro、通义千问、智谱、Ollama 等）的跨平台 AI 客户端，主打隐私安全（数据本地存储），支持语音对话、图片生成及长上下文交互。\n\n## 环境准备\n\n本工具为原生应用程序，无需配置复杂的开发环境或依赖库，仅需满足以下系统要求即可：\n\n*   **iOS**: iOS 15.0 及以上版本 (iPhone\u002FiPad)\n*   **macOS**: macOS 12.0 (Monterey) 及以上版本 (支持 Apple Silicon 及 Intel 芯片)\n*   **Android**: Android 8.0 及以上版本\n*   **网络环境**: 需确保网络可访问所选大模型的服务接口（如使用国内模型如通义千问、智谱等，国内网络通常可直接连接；若使用 GPT\u002FGemini 需相应网络环境）。\n\n## 安装步骤\n\n请根据您的设备类型选择官方渠道下载，**切勿从非官方第三方渠道下载，以防 API Key 泄露**。\n\n### iOS & macOS 用户\n通过 Apple App Store 直接搜索 `ChatBot` 或点击链接安装：\n*   [App Store 下载链接](https:\u002F\u002Fapps.apple.com\u002Fapp\u002Fid6499505508)\n\n### Android 用户\n推荐通过 GitHub Releases 页面获取最新安装包 (APK)：\n1.  访问 [GitHub Releases 页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Freleases)。\n2.  下载最新的 `.apk` 文件。\n3.  在安卓设备上允许“安装未知应用”权限并运行安装。\n\n> **提示**: 国内用户若访问 GitHub 较慢，可尝试使用镜像加速服务或在 Telegram 官方频道 `@chatbot_all` 获取更新通知。\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，按照以下步骤即可开始使用：\n\n1.  **启动应用**：打开 ChatBot-App。\n2.  **配置模型**：\n    *   进入设置或模型选择界面。\n    *   选择您想要使用的模型（例如：`GPT-4`, `Gemini Pro`, `通义千问`, `智谱 GLM`, `Ollama` 等）。\n    *   输入对应的 **API Key**。\n        *   *注：所有密钥及对话数据仅存储在本地设备，不会上传至开发者服务器。*\n3.  **开始对话**：\n    *   返回主界面，在输入框中输入文本即可进行对话。\n    *   **语音模式**：点击麦克风图标即可进行语音交互。\n    *   **图片生成**：在支持的模型下，输入绘图指令即可生成图片。\n    *   **代码解释器**：若使用支持 Code Interpreter 的模型，可直接发送代码片段进行分析或运行。\n\n4.  **切换语言**：\n    *   应用内置 i18n 支持，可在设置中将界面语言切换为 `简体中文`。\n\n现在您可以享受安全、本地的多模型 AI 对话体验了。","一位跨国产品经理需要同时对比多家大模型对同一份需求文档的分析结果，并希望在通勤途中通过语音快速记录灵感。\n\n### 没有 chatbot-app 时\n- 需要在浏览器中分别打开 GPT、Gemini、通义千问等多个网页版，频繁切换账号且无法并排对比回答差异。\n- 敏感的产品规划数据必须上传至云端服务器，存在隐私泄露风险，不符合公司数据安全合规要求。\n- 在地铁或驾车场景下无法进行交互，只能手动打字输入，错失即时记录创意和修改需求的黄金时间。\n- 不同平台的对话历史分散各处，难以追溯长上下文中的关键决策点，导致信息碎片化严重。\n\n### 使用 chatbot-app 后\n- 在一个界面内即可配置并切换 GPT、Gemini、Ollama 等十几种模型，一键发送相同提示词，直观对比各模型输出的优劣。\n- 所有对话数据仅存储在本地设备，无需担心 API Key 被盗或核心业务逻辑上传至第三方云端，彻底保障隐私安全。\n- 利用语音对话功能，在通勤路上直接口述需求变更，系统自动转文字并与 AI 多轮探讨，大幅提升移动办公效率。\n- 支持超长上下文记忆，完整保留从立项到迭代的所有讨论细节，随时回溯历史脉络，确保项目逻辑连贯统一。\n\nchatbot-app 通过聚合多模型能力与本地化隐私保护，将分散的 AI 体验整合为安全、高效且全场景覆盖的个人智能工作流。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FChatBot-All_chatbot-app_65e3382d.png","ChatBot-All","ChatBot","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FChatBot-All_a2ee5565.png","",null,"https:\u002F\u002Fachatbot.top","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All",[83,87,91],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"CSS","#663399",62.4,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"JavaScript","#f1e05a",21.9,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"HTML","#e34c26",15.8,654,36,"2026-04-03T05:25:50",1,"macOS, iOS, Android","未说明",{"notes":102,"python":100,"dependencies":103},"该工具为客户端应用程序（非本地部署的模型服务），支持 iOS、Android 和 macOS 平台。主要依赖云端 API（如 GPT, Gemini Pro, Ollama 等）或本地网络访问 Ollama 服务。数据本地存储以保护隐私，无需配置 Python 环境、GPU 或安装特定依赖库。请勿从非官方渠道下载以防 API Key 被盗。",[],[25,15],[106,107,108,109],"chatgpt","chatgpt-api","gemini","gemini-api","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-07T16:49:58.751397",[113,118,123,128,133,138,143,148],{"id":114,"question_zh":115,"answer_zh":116,"source_url":117},22513,"如何配置第三方 API（如 BurnHair）的 Key 和服务器地址？","在设置页面填入从 OpenAI 官方或第三方获取到的 API Key。如果是第三方服务，还需要填写对应的 API Server 地址（例如 https:\u002F\u002Fburn.hair）。填写完成后，务必选中该地址，然后点击“验证”按钮以确保连接成功。如果报错“获取模型失败”，请检查 API Server 地址是否填写正确并已选中。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Fissues\u002F4",{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},22514,"使用新的 API Key 时报错\"Bad state: No element\"或无法获取模型列表怎么办？","如果同样的 Key 在其他平台正常但在此项目报错，可能是接口兼容性问题。建议尝试临时生成一个新的 Key 进行测试。如果问题依旧，可以将 API Key 和 API Server 地址发送至开发者邮箱 (newtab12138@gmail.com) 进行调试。此外，部分渠道的 Key 在验证支持的模型时可能无返回也不报错，需等待开发者兼容更新。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Fissues\u002F9",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},22515,"如何添加自定义模型名称（针对非标准模型名）？","应用已支持自定义模型功能。操作方法：在“服务商列表”页面，向左滑动对应的服务条目，会出现“新增模型”按钮，点击即可手动输入并添加自定义的模型名称。这适用于那些基于 OpenAI 类型接口但模型名称特殊的情况。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Fissues\u002F15",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},22516,"如何批量添加模型以及编辑\u002F删除已添加的模型？","在新版本（v1.4.1 及以上）中已优化此功能：\n1. 批量添加：在添加模型时，可以使用逗号隔开多个模型名称（例如：模型 1,模型 2）一次性导入。\n2. 编辑 URL：API 的 URL 添加后现在支持直接编辑，无需删除重建。\n3. 删除模型：在服务配置中，如果不小心添加了错误的模型，现在可以直接删除该模型，而不仅仅是新增。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Fissues\u002F18",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},22517,"清空聊天记录会导致对话标题重置吗？如何只清除上下文保留标题？","是的，执行“清空聊天记录”操作会重置对话标题。如果您希望保留自定义设置的标题，仅清除发送给服务器的历史上下文以节省 Token，请使用“清空上下文”功能。执行“清空上下文”后，本地的文字记录依然可见，标题不会改变，但后续发送请求时不再携带之前的历史对话内容。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Fissues\u002F19",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},22518,"为什么找不到最新的模型（如 gpt-4o, gpt-4o-mini）？","如果默认列表中未显示最新模型，首先尝试在服务商列表中左滑服务条目，使用“新增模型”功能手动输入模型名称（如 gpt-4o, gpt-4o-mini）进行添加。只要后端 API 支持该模型，手动添加后即可正常使用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Fissues\u002F23",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},22519,"安卓手机上感觉操作卡顿是故障吗？","这通常不是性能故障或掉帧。由于该应用的 UI 逻辑完全采用 iOS 风格设计，其动画过渡效果在安卓设备上可能会显得较慢，给用户造成“卡卡的”错觉。如果是真正的掉帧卡顿，建议录制视频反馈；若只是动画速度慢，则属于设计风格导致的正常现象。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Fissues\u002F10",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},22520,"是否支持 DeepSeek 或其他兼容 OpenAI 格式的第三方 API？","支持。对于 DeepSeek 或其他符合 ChatGPT API 规范的第三方服务，您只需在配置中将 API Server 地址填写为该服务的域名（例如 DeepSeek 的接口地址），并填入对应的 API Key 即可直接使用，无需等待专门的适配更新。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatBot-All\u002Fchatbot-app\u002Fissues\u002F12",[154,159,164,169,174,179,184,189],{"id":155,"version":156,"summary_zh":157,"released_at":158},136209,"v1.4.5","支持 Grok","2025-02-22T10:20:59",{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},136210,"v1.4.4","iOS端: https:\u002F\u002Fapps.apple.com\u002Fapp\u002Fid6499505508\r\n\r\n\r\n1. 修复 o1-mini 无法访问的 bug\r\n2. 使用 o1-mini 模型时，请手动将 temperature 设置为 1.0\r\n```\r\nhttps:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Freasoning\r\n\r\n官方说明: \r\n在测试阶段，聊天补全 API 的许多参数目前还不可用。其中最值得注意的是：\r\n其他：temperature 和 top_p 固定为 1，而 presence_penalty 和 frequency_penalty 则固定为 0。\r\n```","2024-11-20T07:07:56",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},136211,"1.4.2","1. 支持同时使用多个模型进行对话\n2. 最低 SDK 版本调整为 23（Android 6.0）","2024-10-31T08:57:51",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},136212,"1.4.1","1. 修复 bug\n2. 优化模型相关功能\n3. 未开启自动生成标题时，清空历史消息不会重置标题\n\niOS端下载地址: https:\u002F\u002Fapps.apple.com\u002Fapp\u002Fid6499505508\n","2024-09-04T09:09:04",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},136213,"1.4.0","支持 GitHub 模型","2024-08-28T03:09:32",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},136214,"v1.3.3","修复一些bug","2024-07-29T02:24:06",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},136215,"v1.3.2","1. 修复 bug\n2. 支持 Face ID","2024-07-26T05:23:09",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},136216,"1.3.0","1. 修复 bug\n2. 支持更多机型","2024-06-17T01:02:43"]