[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-MarCmcbri1982--KawaiiGPT":3,"similar-MarCmcbri1982--KawaiiGPT":75},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":17,"owner_location":17,"owner_email":17,"owner_twitter":17,"owner_website":17,"owner_url":18,"languages":19,"stars":28,"forks":29,"last_commit_at":30,"license":31,"difficulty_score":32,"env_os":33,"env_gpu":34,"env_ram":34,"env_deps":35,"category_tags":41,"github_topics":45,"view_count":32,"oss_zip_url":17,"oss_zip_packed_at":17,"status":66,"created_at":67,"updated_at":68,"faqs":69,"releases":70},2240,"MarCmcbri1982\u002FKawaiiGPT","KawaiiGPT","KawaiiGPT — Open-source LLM gateway accessing DeepSeek, Gemini, and Kimi-K2 through reverse-engineered Pollinations API with no API keys required, built-in prompt injection capabilities for security research, Termux\u002FLinux native support, and Rich console interface","KawaiiGPT 是一款开源的命令行 AI 网关工具，旨在让用户无需注册或配置 API 密钥，即可免费调用 DeepSeek、Gemini 和 Kimi-K2 等多个主流大语言模型。它通过逆向工程 Pollinations 公开接口，巧妙地解决了传统 AI 服务中常见的门槛高、费用贵及配置繁琐等痛点，实现了“开箱即用”的便捷体验。\n\n这款工具特别适合安全研究人员、红队测试专家以及对技术感兴趣的开发者使用。其核心亮点在于内置了提示词注入（Prompt Injection）和越狱功能，专为评估模型安全性、进行渗透测试研究而设计，提供了无审查限制的访问环境。此外，KawaiiGPT 拥有精美的富文本控制台界面，并原生支持 Linux 系统及安卓端的 Termux 环境，仅需一条命令即可完成安装与运行。对于希望低成本探索多模型能力或深入钻研 AI 安全机制的用户而言，这是一个轻量且强大的实用助手。","# KawaiiGPT\nKawaiiGPT — Open-source LLM gateway accessing DeepSeek, Gemini, and Kimi-K2 through reverse-engineered Pollinations API with no API keys required, built-in prompt injection capabilities for security research, Termux\u002FLinux native support, and Rich console interface\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n```\n \u002F$$   \u002F$$                                   \u002F$$ \u002F$$        \u002F$$$$$$  \u002F$$$$$$$  \u002F$$$$$$$$\n| $$  \u002F$$\u002F                                  |__\u002F|__\u002F       \u002F$$__  $$| $$__  $$|__  $$__\u002F\n| $$ \u002F$$\u002F   \u002F$$$$$$  \u002F$$  \u002F$$  \u002F$$  \u002F$$$$$$  \u002F$$ \u002F$$      | $$  \\__\u002F| $$  \\ $$   | $$   \n| $$$$$\u002F   |____  $$| $$ | $$ | $$ |____  $$| $$| $$      | $$ \u002F$$$$| $$$$$$$\u002F   | $$   \n| $$  $$    \u002F$$$$$$$| $$ | $$ | $$  \u002F$$$$$$$| $$| $$      | $$|_  $$| $$____\u002F    | $$   \n| $$\\  $$  \u002F$$__  $$| $$ | $$ | $$ \u002F$$__  $$| $$| $$      | $$  \\ $$| $$         | $$   \n| $$ \\  $$|  $$$$$$$|  $$$$$\u002F$$$$\u002F|  $$$$$$$| $$| $$      |  $$$$$$\u002F| $$         | $$   \n|__\u002F  \\__\u002F \\_______\u002F \\_____\u002F\\___\u002F  \\_______\u002F|__\u002F|__\u002F       \\______\u002F |__\u002F         |__\u002F   \n```\n\n[![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.8%2B-3776AB?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fpython.org)\n\n**Open-source LLM gateway — access DeepSeek, Gemini, Kimi-K2 and more through reverse-engineered Pollinations API**\n\n[Installation](#installation) · [Features](#features) · [Configuration](#configuration) · [Usage](#usage) · [FAQ](#faq) · [Disclaimer](#disclaimer)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## About\n\n**KawaiiGPT** is an open-source command-line AI tool that provides unified access to multiple large language models through the [Pollinations](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpollinations\u002Fpollinations) reverse-engineered API wrapper. No official API keys or registration required — models are accessed freely via the Pollinations gateway at `gen.pollinations.ai`.\n\nThe tool supports backend LLMs including **DeepSeek**, **Gemini**, and **Kimi-K2**, with built-in prompt injection (jailbreak) capabilities for security research and red-team evaluation.\n\n> **Note:** KawaiiGPT is not a proprietary model — it is a jailbreak wrapper that proxies requests to existing LLMs through reverse-engineered API endpoints.\n\n## Features\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"2\">\u003Cstrong>LLM Access\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Unified gateway to multiple backend LLMs (DeepSeek, Gemini, Kimi-K2)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Reverse-engineered Pollinations API — no API keys required\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Configurable LLM provider and model selection\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Custom API base URL override\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"2\">\u003Cstrong>Security Research\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Built-in prompt injection \u002F jailbreak capabilities\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Jailbreak evaluation for red-team testing (see help menu)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Uncensored model access for penetration testing research\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"2\">\u003Cstrong>Interface & Platform\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Rich-styled console menu with ASCII art banner\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Native Linux and Termux (Android) support\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>One-command install via \u003Ccode>install.py\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Persistent JSON configuration (\u003Ccode>config.json\u003C\u002Fcode>)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## Installation\n\n### Prerequisites\n\n| Dependency | Version | Purpose |\n|------------|---------|---------|\n| Python | 3.8+ | Runtime |\n| pip | Latest | Package manager |\n| git | Latest | Clone repository |\n| requests | ≥ 2.28.0 | HTTP client for API calls |\n| rich | ≥ 13.0.0 | Terminal UI rendering |\n\n### Linux\n\n```bash\napt-get update && apt-get upgrade -y\napt install python3 python3-pip git -y\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz\u002FKawaiiGPT\ncd KawaiiGPT\npython3 install.py\npython3 kawai.py\n```\n\n### Termux (Android)\n\n```bash\npkg update && pkg upgrade -y\npkg install python3 git -y\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz\u002FKawaiiGPT\ncd KawaiiGPT\npython3 install.py\npython3 kawai.py\n```\n\n### Manual Install\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz\u002FKawaiiGPT\ncd KawaiiGPT\npip install -r requirements.txt\npython3 main.py\n```\n\n---\n\n## Configuration\n\nSettings are stored in `config.json` and can be edited from the interactive menu (option `[3]`) or manually:\n\n```json\n{\n  \"llm_provider\": \"pollinations\",\n  \"api_base_url\": \"\",\n  \"default_model\": \"deepseek\"\n}\n```\n\n| Key | Description | Default |\n|-----|-------------|---------|\n| `llm_provider` | Backend provider: `pollinations`, `deepseek`, `gemini`, `kimi-k2` | `pollinations` |\n| `api_base_url` | Custom API endpoint (leave empty for default) | `\"\"` |\n| `default_model` | Preferred model name | `\"\"` |\n\n---\n\n## Usage\n\nLaunch the application and navigate the Rich-styled console menu:\n\n```\n┌─────────────────────────────────────────────────────┐\n│              KawaiiGPT — Main Menu                  │\n├─────────────────────────────────────────────────────┤\n│  [1]  Install dependencies                          │\n│  [2]  Start                                         │\n│  [3]  Settings                                      │\n│  [4]  Description                                   │\n│  [0]  Exit                                          │\n└─────────────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n| Option | Action |\n|:------:|--------|\n| `1` | Install Python dependencies from `requirements.txt` |\n| `2` | Launch the LLM chat interface |\n| `3` | Configure LLM provider, API URL, default model |\n| `4` | Display project README \u002F description |\n| `0` | Exit application |\n\n---\n\n## Project Structure\n\n```\nKawaiiGPT\u002F\n├── main.py                # Entry point — Rich console menu\n├── kawai.py               # Alternative entry point (install.py bootstrap)\n├── install.py             # Dependency installer\n├── config.json            # User configuration (auto-created)\n├── requirements.txt       # Python dependencies\n├── README.md              # This file\n├── core\u002F\n│   ├── __init__.py\n│   ├── inpainting.py      # LLM response processing\n│   ├── processor.py       # Request pipeline\n│   └── validator.py       # Input validation\n├── detection\u002F\n│   ├── __init__.py\n│   ├── detector.py        # Model detection logic\n│   ├── signature.py       # Prompt signature handling\n│   └── temporal.py        # Rate limiting \u002F timing\n├── gui\u002F\n│   ├── __init__.py\n│   └── main_window.py     # GUI interface module\n└── utils\u002F\n    ├── __init__.py\n    ├── file_handler.py    # File I\u002FO utilities\n    ├── gpu_manager.py     # Resource management\n    └── logger.py          # Logging configuration\n```\n\n---\n\n## FAQ\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>What LLM models are supported?\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nKawaiiGPT accesses models through the Pollinations API gateway. Currently supported backends include **DeepSeek**, **Gemini**, and **Kimi-K2**. The Pollinations platform also provides access to additional models like GPT-5 and Qwen — availability depends on the upstream API.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>Do I need an API key?\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nNo. KawaiiGPT uses the reverse-engineered Pollinations API which provides free access without registration or API keys. Basic features are available without any credentials.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>Why was the original code obfuscated?\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nThe original releases used obfuscation solely to prevent rebranding and resale of KawaiiGPT under another name. The current version is fully open source. There is no RAT, spyware, malware, or ransomware in the codebase.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>Is this the same as WormGPT?\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nNo. KawaiiGPT is a separate project created for educational and research purposes. The \"WormGPT\" label is sometimes referenced in jailbroken model contexts, but KawaiiGPT is its own tool — it proxies to legitimate LLMs through reverse-engineered API endpoints.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>Does it work on Windows?\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nThe primary platforms are Linux and Termux (Android). Windows is not officially supported but may work with a standard Python 3.8+ installation. Use WSL for the best experience on Windows.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>Is the Pollinations API reliable?\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nPollinations.ai is a free, open-source platform with 500+ community projects. While it provides stable access, availability of specific models may change as the upstream service evolves. Rate limits apply to unauthenticated requests.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## Disclaimer\n\n> **This project is provided for educational and research purposes only.**\n>\n> - All risks and consequences of usage are the sole responsibility of the user.\n> - Modifying or selling this tool is prohibited.\n> - KawaiiGPT uses pre-existing models accessed through reverse-engineered APIs — no fine-tuned or custom models are included.\n> - Prompt injection (jailbreak) features are intended for authorized security research and red-team evaluation only.\n> - The developers are not responsible for any misuse of this tool.\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**If you find this project useful, please consider giving it a star** ⭐\n\nMade by [MrSanZz](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz) · Contributors: Shoukaku07, FlamabyX5\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","# KawaiiGPT\nKawaiiGPT — 开源大模型网关，通过逆向工程的 Pollinations API 无须 API 密钥即可访问 DeepSeek、Gemini 和 Kimi-K2，内置用于安全研究的提示注入功能，原生支持 Termux\u002FLinux，并提供丰富的控制台界面。\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n```\n \u002F$$   \u002F$$                                   \u002F$$ \u002F$$        \u002F$$$$$$  \u002F$$$$$$$  \u002F$$$$$$$$\n| $$  \u002F$$\u002F                                  |__\u002F|__\u002F       \u002F$$__  $$| $$__  $$|__  $$__\u002F\n| $$ \u002F$$\u002F   \u002F$$$$$$  \u002F$$  \u002F$$  \u002F$$  \u002F$$$$$$  \u002F$$ \u002F$$      | $$  \\__\u002F| $$  \\ $$   | $$   \n| $$$$$\u002F   |____  $$| $$ | $$ | $$ |____  $$| $$| $$      | $$ \u002F$$$$| $$$$$$$\u002F   | $$   \n| $$  $$    \u002F$$$$$$$| $$ | $$ | $$  \u002F$$$$$$$| $$| $$      | $$|_  $$| $$____\u002F    | $$   \n| $$\\  $$  \u002F$$__  $$| $$ | $$ | $$ \u002F$$__  $$| $$| $$      | $$  \\ $$| $$         | $$   \n| $$ \\  $$|  $$$$$$$|  $$$$$\u002F$$$$\u002F|  $$$$$$$| $$| $$      |  $$$$$$\u002F| $$         | $$   \n|__\u002F  \\__\u002F \\_______\u002F \\_____\u002F\\___\u002F  \\_______\u002F|__\u002F|__\u002F       \\______\u002F |__\u002F         |__\u002F   \n```\n\n[![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.8%2B-3776AB?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fpython.org)\n\n**开源大模型网关 — 通过逆向工程的 Pollinations API 访问 DeepSeek、Gemini、Kimi-K2 等**\n\n[安装](#installation) · [特性](#features) · [配置](#configuration) · [使用](#usage) · [常见问题](#faq) · [免责声明](#disclaimer)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 关于\n\n**KawaiiGPT** 是一款开源命令行 AI 工具，通过 [Pollinations](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpollinations\u002Fpollinations) 的逆向工程 API 封装，提供对多个大型语言模型的统一访问。无需官方 API 密钥或注册 — 模型可通过 Pollinations 网关 `gen.pollinations.ai` 自由访问。\n\n该工具支持后端 LLM，包括 **DeepSeek**、**Gemini** 和 **Kimi-K2**，并内置提示注入（越狱）功能，适用于安全研究和红队评估。\n\n> **注意:** KawaiiGPT 并非专有模型 — 它是一个越狱封装，通过逆向工程的 API 端点代理请求到现有 LLM。\n\n## 特性\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"2\">\u003Cstrong>LLM 访问\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>统一网关，可访问多个后端 LLM（DeepSeek、Gemini、Kimi-K2）\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>逆向工程的 Pollinations API — 无需 API 密钥\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>可配置的 LLM 提供者和模型选择\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>自定义 API 基础 URL 覆盖\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"2\">\u003Cstrong>安全研究\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>内置提示注入\u002F越狱功能\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>用于红队测试的越狱评估（参见帮助菜单）\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>无审查的模型访问，适合渗透测试研究\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"2\">\u003Cstrong>界面与平台\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>带有 ASCII 艺术横幅的丰富样式控制台菜单\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>原生支持 Linux 和 Termux（Android）\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>通过 \u003Ccode>install.py\u003C\u002Fcode> 一键安装\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>✅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>持久化 JSON 配置文件 (\u003Ccode>config.json\u003C\u002Fcode>)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## 安装\n\n### 先决条件\n\n| 依赖项 | 版本 | 用途 |\n|------------|---------|---------|\n| Python | 3.8+ | 运行时 |\n| pip | 最新 | 包管理器 |\n| git | 最新 | 克隆仓库 |\n| requests | ≥ 2.28.0 | 用于 API 调用的 HTTP 客户端 |\n| rich | ≥ 13.0.0 | 终端 UI 渲染 |\n\n### Linux\n\n```bash\napt-get update && apt-get upgrade -y\napt install python3 python3-pip git -y\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz\u002FKawaiiGPT\ncd KawaiiGPT\npython3 install.py\npython3 kawai.py\n```\n\n### Termux (Android)\n\n```bash\npkg update && pkg upgrade -y\npkg install python3 git -y\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz\u002FKawaiiGPT\ncd KawaiiGPT\npython3 install.py\npython3 kawai.py\n```\n\n### 手动安装\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz\u002FKawaiiGPT\ncd KawaiiGPT\npip install -r requirements.txt\npython3 main.py\n```\n\n---\n\n## 配置\n\n设置存储在 `config.json` 中，可通过交互式菜单（选项 `[3]`）或手动编辑：\n\n```json\n{\n  \"llm_provider\": \"pollinations\",\n  \"api_base_url\": \"\",\n  \"default_model\": \"deepseek\"\n}\n```\n\n| 键 | 描述 | 默认值 |\n|-----|-------------|---------|\n| `llm_provider` | 后端提供商：`pollinations`、`deepseek`、`gemini`、`kimi-k2` | `pollinations` |\n| `api_base_url` | 自定义 API 端点（留空则使用默认值） | `\"\"` |\n| `default_model` | 首选模型名称 | `\"\"` |\n\n---\n\n## 使用\n\n启动应用程序并导航 Rich 样式的控制台菜单：\n\n```\n┌─────────────────────────────────────────────────────┐\n│              KawaiiGPT — 主菜单                  │\n├─────────────────────────────────────────────────────┤\n│  [1]  安装依赖                                    │\n│  [2]  开始                                        │\n│  [3]  设置                                        │\n│  [4]  描述                                        │\n│  [0]  退出                                        │\n└─────────────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n| 选项 | 动作 |\n|:------:|--------|\n| `1` | 从 `requirements.txt` 安装 Python 依赖 |\n| `2` | 启动 LLM 对话界面 |\n| `3` | 配置 LLM 提供商、API URL、默认模型 |\n| `4` | 显示项目 README \u002F 描述 |\n| `0` | 退出应用 |\n\n---\n\n## 项目结构\n\n```\nKawaiiGPT\u002F\n├── main.py                # 入口点 — Rich 控制台菜单\n├── kawai.py               # 替代入口点（install.py 引导）\n├── install.py             # 依赖项安装程序\n├── config.json            # 用户配置文件（自动创建）\n├── requirements.txt       # Python 依赖\n├── README.md              # 本文件\n├── core\u002F\n│   ├── __init__.py\n│   ├── inpainting.py      # LLM 响应处理\n│   ├── processor.py       # 请求管道\n│   └── validator.py       # 输入验证\n├── detection\u002F\n│   ├── __init__.py\n│   ├── detector.py        # 模型检测逻辑\n│   ├── signature.py       # 提示签名处理\n│   └── temporal.py        # 速率限制 \u002F 计时\n├── gui\u002F\n│   ├── __init__.py\n│   └── main_window.py     # GUI 界面模块\n└── utils\u002F\n    ├── __init__.py\n    ├── file_handler.py    # 文件 I\u002FO 工具\n    ├── gpu_manager.py     # 资源管理\n    └── logger.py          # 日志配置\n```\n\n---\n\n## 常见问题解答\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>支持哪些大模型？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nKawaiiGPT 通过 Pollinations API 网关访问模型。目前支持的后端包括 **DeepSeek**、**Gemini** 和 **Kimi-K2**。Pollinations 平台还提供对 GPT-5、Qwen 等其他模型的访问——具体可用性取决于上游 API。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>需要 API 密钥吗？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n不需要。KawaiiGPT 使用逆向工程的 Pollinations API，无需注册或 API 密钥即可免费访问。基本功能无需任何凭据即可使用。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>为什么原始代码被混淆了？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n最初的版本之所以进行代码混淆，仅仅是为了防止他人将 KawaiiGPT 改名后重新发布和转售。当前版本已完全开源。代码库中不存在 RAT、间谍软件、恶意软件或勒索软件。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>这和 WormGPT 是同一个项目吗？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n不是。KawaiiGPT 是一个独立的项目，专为教育和研究目的而开发。有时在越狱模型的语境中会提到“WormGPT”这一标签，但 KawaiiGPT 是一款独立的工具——它通过逆向工程的 API 端点代理调用合法的大模型。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>在 Windows 上可以运行吗？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n主要支持的平台是 Linux 和 Termux（Android）。Windows 并非官方支持的平台，但若安装了标准的 Python 3.8+，理论上也可以运行。建议在 Windows 上使用 WSL 以获得最佳体验。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>Pollinations API 是否可靠？\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nPollinations.ai 是一个免费的开源平台，拥有 500 多个社区项目。虽然它提供了稳定的访问通道，但由于上游服务的不断演进，特定模型的可用性可能会发生变化。未认证的请求会受到速率限制。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 免责声明\n\n> **本项目仅用于教育和研究目的。**\n>\n> - 使用本项目的全部风险及后果由用户自行承担。\n> - 禁止修改或出售本工具。\n> - KawaiiGPT 使用的是通过逆向工程 API 调用的现有模型，不包含任何微调或自定义模型。\n> - 提示注入（越狱）功能仅适用于授权的安全研究和红队评估。\n> - 开发者对本工具的任何滥用行为不承担任何责任。\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**如果您觉得这个项目有用，请考虑给它点个赞** ⭐\n\n由 [MrSanZz](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz) 制作 · 贡献者：Shoukaku07、FlamabyX5\n\n\u003C\u002Fdiv>","# KawaiiGPT 快速上手指南\n\nKawaiiGPT 是一个开源的命令行 AI 工具，通过逆向工程的 Pollinations API 网关，无需 API Key 即可免费访问 DeepSeek、Gemini 和 Kimi-K2 等大语言模型。它内置了提示注入（Jailbreak）功能，专为安全研究和红队测试设计，支持 Linux 及 Android (Termux) 原生运行。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux 或 Android (需安装 Termux)。Windows 用户建议使用 WSL (Windows Subsystem for Linux)。\n*   **Python 版本**：3.8 或更高版本。\n*   **前置依赖**：\n    *   `git`：用于克隆代码仓库。\n    *   `pip`：Python 包管理器。\n    *   网络环境：需能访问 `gen.pollinations.ai` (若国内访问受限，请自行配置代理)。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目仓库\n\n打开终端，执行以下命令下载源码：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrSanZz\u002FKawaiiGPT\ncd KawaiiGPT\n```\n\n### 2. 安装依赖并启动\n\n根据您的需求选择以下一种方式：\n\n#### 方案 A：自动安装（推荐）\n使用项目自带的 `install.py` 脚本自动处理依赖并启动：\n\n**Linux 环境:**\n```bash\npython3 install.py\npython3 kawai.py\n```\n\n**Termux (Android) 环境:**\n```bash\npython3 install.py\npython3 kawai.py\n```\n\n#### 方案 B：手动安装\n如果您希望手动控制依赖安装过程：\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\npython3 main.py\n```\n\n> **提示**：如果 `pip` 下载速度较慢，可指定国内镜像源加速安装：\n> `pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n## 基本使用\n\n启动程序后，您将看到基于 Rich 库渲染的交互式控制台菜单：\n\n```text\n┌─────────────────────────────────────────────┐\n│              KawaiiGPT — Main Menu          │\n├─────────────────────────────────────────────┤\n│  [1]  Install dependencies                  │\n│  [2]  Start                                 │\n│  [3]  Settings                              │\n│  [4]  Description                           │\n│  [0]  Exit                                  │\n└─────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n### 快速开始流程\n\n1.  **启动对话**：在菜单中输入 `2` 并回车，即可进入 LLM 聊天界面。\n2.  **切换模型**：\n    *   输入 `3` 进入设置菜单。\n    *   修改 `config.json` 中的 `default_model` 字段，可选值包括 `deepseek`, `gemini`, `kimi-k2`。\n    *   或者直接编辑项目根目录下的 `config.json` 文件：\n        ```json\n        {\n          \"llm_provider\": \"pollinations\",\n          \"api_base_url\": \"\",\n          \"default_model\": \"deepseek\"\n        }\n        ```\n3.  **安全研究**：该工具内置了提示注入能力，可直接在对话框中尝试各类 Jailbreak Prompt 进行红队测试（请仅用于合法的安全研究目的）。\n\n### 退出程序\n在主菜单或对话界面中，按照提示输入 `0` 或发送退出指令即可关闭应用。","一名安全研究员需要在安卓手机（Termux 环境）上，对多个大语言模型进行快速的提示词注入（Jailbreak）测试，以评估其防御机制的健壮性。\n\n### 没有 KawaiiGPT 时\n- **注册繁琐且成本高**：研究者需分别前往 DeepSeek、Gemini 和 Kimi 官网注册账号并申请 API Key，过程耗时且可能产生费用。\n- **移动端环境受限**：在 Termux 中配置复杂的 Python 依赖和 HTTP 请求库极其困难，难以直接在手机上运行测试脚本。\n- **切换模型效率低**：测试不同模型时需手动修改代码中的 API 端点和认证信息，无法在同一会话中快速对比各模型的防御差异。\n- **缺乏专用测试功能**：原生接口通常带有严格的内容过滤，缺乏内置的自动化注入模板，需人工构造大量变体提示词。\n\n### 使用 KawaiiGPT 后\n- **零门槛即时访问**：通过反向工程 Pollinations API，无需任何 API Key 或注册即可直接调用 DeepSeek、Gemini 和 Kimi-K2 等多个模型。\n- **原生支持移动终端**：专为 Termux 和 Linux 设计，一键安装即可在安卓手机上获得功能完整的富文本控制台界面。\n- **统一网关灵活切换**：提供统一的命令行入口，研究者可通过简单配置实时切换后端模型，高效进行横向对比测试。\n- **内置红队测试能力**：自带提示词注入和越狱功能模块，可直接用于渗透测试研究，大幅缩短了构造攻击载荷的时间。\n\nKawaiiGPT 将原本繁琐的多模型安全测试流程简化为单命令操作，让研究人员能在移动设备上免费、无阻碍地执行高效的红队评估。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMarCmcbri1982_KawaiiGPT_6c3c0123.png","MarCmcbri1982","chronophantom5983","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FMarCmcbri1982_61b69d0d.jpg",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMarCmcbri1982",[20,24],{"name":21,"color":22,"percentage":23},"Python","#3572A5",99.7,{"name":25,"color":26,"percentage":27},"Batchfile","#C1F12E",0.3,825,469,"2026-04-04T18:24:37","MIT",2,"Linux, Android (Termux)","未说明",{"notes":36,"python":37,"dependencies":38},"Windows 非官方支持，建议通过 WSL 运行；无需 API 密钥，通过反向工程的 Pollinations API 访问模型；主要作为命令行工具运行，包含用于安全研究的提示注入功能。","3.8+",[39,40],"requests>=2.28.0","rich>=13.0.0",[42,43,44],"其他","语言模型","插件",[46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65],"ai-chatbot","deepseek","gemini","kawaiigpt","kimi-k2","linux-cli","offensive-security","open-source-ai","pentesting-tool","prompt-injection","python-tool","red-team-tool","security-research","termux-tool","uncensored-llm","free-llm-access","llm-jailbreak","pollinations-api","reverse-engineered-api","wormgpt-alternative","ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:14:05.108397",[],[71],{"id":72,"version":6,"summary_zh":73,"released_at":74},107555,"**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMarCmcbri1982\u002FKawaiiGPT\u002Fcommits\u002FKawaiiGPT","2026-03-13T12:44:16",[76,86,94,106,115,123],{"id":77,"name":78,"github_repo":79,"description_zh":80,"stars":81,"difficulty_score":32,"last_commit_at":82,"category_tags":83,"status":66},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",138956,"2026-04-05T11:33:21",[84,85,43],"开发框架","Agent",{"id":87,"name":88,"github_repo":89,"description_zh":90,"stars":91,"difficulty_score":32,"last_commit_at":92,"category_tags":93,"status":66},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",[84,43],{"id":95,"name":96,"github_repo":97,"description_zh":98,"stars":99,"difficulty_score":32,"last_commit_at":100,"category_tags":101,"status":66},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。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[102,103,104,44,85,42,43,84,105],"图像","数据工具","视频","音频",{"id":107,"name":108,"github_repo":109,"description_zh":110,"stars":111,"difficulty_score":112,"last_commit_at":113,"category_tags":114,"status":66},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 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,3,"2026-04-04T04:44:48",[85,102,84,43,42],{"id":116,"name":117,"github_repo":118,"description_zh":119,"stars":120,"difficulty_score":112,"last_commit_at":121,"category_tags":122,"status":66},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 Windows、Linux、macOS 等多个系统上运行，并灵活适配 CPU、GPU、NPU 等各类硬件。作为一个轻量级且社区活跃的开源项目，PaddleOCR 既能满足快速集成的需求，也能支撑前沿的视觉语言研究，是处理文字识别任务的理想选择。",74913,"2026-04-05T10:44:17",[43,102,84,42],{"id":124,"name":125,"github_repo":126,"description_zh":127,"stars":128,"difficulty_score":129,"last_commit_at":130,"category_tags":131,"status":66},3215,"awesome-machine-learning","josephmisiti\u002Fawesome-machine-learning","awesome-machine-learning 是一份精心整理的机器学习资源清单，汇集了全球优秀的机器学习框架、库和软件工具。面对机器学习领域技术迭代快、资源分散且难以甄选的痛点，这份清单按编程语言（如 Python、C++、Go 等）和应用场景（如计算机视觉、自然语言处理、深度学习等）进行了系统化分类，帮助使用者快速定位高质量项目。\n\n它特别适合开发者、数据科学家及研究人员使用。无论是初学者寻找入门库，还是资深工程师对比不同语言的技术选型，都能从中获得极具价值的参考。此外，清单还延伸提供了免费书籍、在线课程、行业会议、技术博客及线下聚会等丰富资源，构建了从学习到实践的全链路支持体系。\n\n其独特亮点在于严格的维护标准：明确标记已停止维护或长期未更新的项目，确保推荐内容的时效性与可靠性。作为机器学习领域的“导航图”，awesome-machine-learning 以开源协作的方式持续更新，旨在降低技术探索门槛，让每一位从业者都能高效地站在巨人的肩膀上创新。",72149,1,"2026-04-03T21:50:24",[84,42]]