[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-hanxiao--claudecode-telegram":3,"tool-hanxiao--claudecode-telegram":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},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",159267,2,"2026-04-17T11:29:14",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":74,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":81,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":84,"stars":93,"forks":94,"last_commit_at":95,"license":96,"difficulty_score":97,"env_os":98,"env_gpu":99,"env_ram":99,"env_deps":100,"category_tags":107,"github_topics":96,"view_count":32,"oss_zip_url":96,"oss_zip_packed_at":96,"status":17,"created_at":108,"updated_at":109,"faqs":110,"releases":111},8555,"hanxiao\u002Fclaudecode-telegram","claudecode-telegram","Telegram bridge for Claude Code","claudecode-telegram 是一个将强大的命令行 AI 编程助手 Claude Code 与即时通讯软件 Telegram 连接起来的开源桥梁。它让用户能够直接在手机或电脑上的 Telegram 聊天窗口中发送指令，即可远程操控本地运行的 Claude Code 进行代码编写、调试或系统操作，并实时接收执行结果。\n\n这一工具主要解决了开发者无法随时随地通过移动端便捷使用本地高阶 AI 编程能力的痛点，打破了终端环境的限制，实现了“消息即指令”的流畅交互体验。它特别适合需要频繁进行代码开发、自动化任务处理的技术人员、软件工程师及极客用户，让他们在通勤或外出时也能高效推进工作。\n\n其技术实现颇具巧思：利用 tmux 会话保持 Claude Code 持续运行，通过桥接服务将 Telegram 消息注入终端；更独特的是，它巧妙借助 Claude Code 的\"Stop Hook\"机制，在任务完成后自动读取对话记录并回传至 Telegram，确保了交互的完整性与自动化。配合 Cloudflare Tunnel，用户无需配置复杂公网 IP 即可安全暴露本地服务。此外，它还支持 `\u002Fs","claudecode-telegram 是一个将强大的命令行 AI 编程助手 Claude Code 与即时通讯软件 Telegram 连接起来的开源桥梁。它让用户能够直接在手机或电脑上的 Telegram 聊天窗口中发送指令，即可远程操控本地运行的 Claude Code 进行代码编写、调试或系统操作，并实时接收执行结果。\n\n这一工具主要解决了开发者无法随时随地通过移动端便捷使用本地高阶 AI 编程能力的痛点，打破了终端环境的限制，实现了“消息即指令”的流畅交互体验。它特别适合需要频繁进行代码开发、自动化任务处理的技术人员、软件工程师及极客用户，让他们在通勤或外出时也能高效推进工作。\n\n其技术实现颇具巧思：利用 tmux 会话保持 Claude Code 持续运行，通过桥接服务将 Telegram 消息注入终端；更独特的是，它巧妙借助 Claude Code 的\"Stop Hook\"机制，在任务完成后自动读取对话记录并回传至 Telegram，确保了交互的完整性与自动化。配合 Cloudflare Tunnel，用户无需配置复杂公网 IP 即可安全暴露本地服务。此外，它还支持 `\u002Fstatus`、`\u002Floop` 等丰富命令，让远程会话管理更加得心应手。","# claudecode-telegram\n\n![demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhanxiao_claudecode-telegram_readme_df16933d9159.gif)\n\nTelegram bot bridge for Claude Code. Send messages from Telegram, get responses back.\n\n## How it works\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    A[Telegram] --> B[Cloudflare Tunnel]\n    B --> C[Bridge Server]\n    C -->|tmux send-keys| D[Claude Code]\n    D -->|Stop Hook| E[Read Transcript]\n    E -->|Send Response| A\n```\n\n1. Bridge receives Telegram webhooks, injects messages into Claude Code via tmux\n2. Claude Code's Stop hook reads the transcript and sends response back to Telegram\n3. Only responds to Telegram-initiated messages (uses pending file as flag)\n\n## Install\n\n```bash\n# Prerequisites\nbrew install tmux cloudflared\n\n# Clone\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhanxiao\u002Fclaudecode-telegram\ncd claudecode-telegram\n\n# Setup Python env\nuv venv && source .venv\u002Fbin\u002Factivate\nuv pip install -e .\n```\n\n## Setup\n\n### 1. Create Telegram bot\n\nBot receives your messages and sends Claude's responses back.\n\n```bash\n# Message @BotFather on Telegram, create bot, get token\n```\n\n### 2. Configure Stop hook\n\nHook triggers when Claude finishes responding, reads transcript, sends to Telegram.\n\n```bash\ncp hooks\u002Fsend-to-telegram.sh ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002F\nnano ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh  # set your bot token\nchmod +x ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh\n```\n\nAdd to `~\u002F.claude\u002Fsettings.json`:\n```json\n{\n  \"hooks\": {\n    \"Stop\": [{\"hooks\": [{\"type\": \"command\", \"command\": \"~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh\"}]}]\n  }\n}\n```\n\n### 3. Start tmux + Claude\n\ntmux keeps Claude Code running persistently; bridge injects messages via `send-keys`.\n\n```bash\ntmux new -s claude\nclaude --dangerously-skip-permissions\n```\n\n### 4. Run bridge\n\nBridge receives Telegram webhooks and injects messages into Claude Code.\n\n```bash\nexport TELEGRAM_BOT_TOKEN=\"your_token\"\npython bridge.py\n```\n\n### 5. Expose via Cloudflare Tunnel\n\nTunnel exposes local bridge to the internet so Telegram can reach it.\n\n```bash\ncloudflared tunnel --url http:\u002F\u002Flocalhost:8080\n```\n\n### 6. Set webhook\n\nTells Telegram where to send message updates.\n\n```bash\ncurl \"https:\u002F\u002Fapi.telegram.org\u002Fbot${TELEGRAM_BOT_TOKEN}\u002FsetWebhook?url=https:\u002F\u002FYOUR-TUNNEL-URL.trycloudflare.com\"\n```\n\n## Bot Commands\n\n| Command | Description |\n|---------|-------------|\n| `\u002Fstatus` | Check tmux session |\n| `\u002Fclear` | Clear conversation |\n| `\u002Fresume` | Pick session to resume (inline keyboard) |\n| `\u002Fcontinue_` | Auto-continue most recent |\n| `\u002Floop \u003Cprompt>` | Start Ralph Loop (5 iterations) |\n| `\u002Fstop` | Interrupt Claude |\n\n## Environment Variables\n\n| Variable | Default | Description |\n|----------|---------|-------------|\n| `TELEGRAM_BOT_TOKEN` | required | Bot token from BotFather |\n| `TMUX_SESSION` | `claude` | tmux session name |\n| `PORT` | `8080` | Bridge port |\n","# claudecode-telegram\n\n![demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhanxiao_claudecode-telegram_readme_df16933d9159.gif)\n\nClaude Code 的 Telegram 机器人桥接。通过 Telegram 发送消息，获取回复。\n\n## 工作原理\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    A[Telegram] --> B[Cloudflare 隧道]\n    B --> C[桥接服务器]\n    C -->|tmux send-keys| D[Claude Code]\n    D -->|Stop Hook| E[读取对话记录]\n    E -->|发送回复| A\n```\n\n1. 桥接服务接收 Telegram Webhook，通过 tmux 将消息注入 Claude Code。\n2. Claude Code 的 Stop hook 读取对话记录，并将回复发送回 Telegram。\n3. 只响应由 Telegram 发起的消息（使用 pending 文件作为标志）。\n\n## 安装\n\n```bash\n# 先决条件\nbrew install tmux cloudflared\n\n# 克隆\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhanxiao\u002Fclaudecode-telegram\ncd claudecode-telegram\n\n# 设置 Python 环境\nuv venv && source .venv\u002Fbin\u002Factivate\nuv pip install -e .\n```\n\n## 配置\n\n### 1. 创建 Telegram 机器人\n\n机器人用于接收你的消息，并将 Claude 的回复发送回去。\n\n```bash\n# 在 Telegram 中联系 @BotFather，创建机器人并获取 token\n```\n\n### 2. 配置 Stop hook\n\nHook 在 Claude 完成响应时触发，读取对话记录并发送到 Telegram。\n\n```bash\ncp hooks\u002Fsend-to-telegram.sh ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002F\nnano ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh  # 设置你的机器人 token\nchmod +x ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh\n```\n\n添加到 `~\u002F.claude\u002Fsettings.json`：\n```json\n{\n  \"hooks\": {\n    \"Stop\": [{\"hooks\": [{\"type\": \"command\", \"command\": \"~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh\"}]}]\n  }\n}\n```\n\n### 3. 启动 tmux + Claude\n\ntmux 使 Claude Code 持续运行；桥接服务通过 `send-keys` 注入消息。\n\n```bash\ntmux new -s claude\nclaude --dangerously-skip-permissions\n```\n\n### 4. 运行桥接服务\n\n桥接服务接收 Telegram Webhook，并将消息注入 Claude Code。\n\n```bash\nexport TELEGRAM_BOT_TOKEN=\"your_token\"\npython bridge.py\n```\n\n### 5. 使用 Cloudflare 隧道暴露服务\n\n隧道将本地桥接服务暴露到互联网，以便 Telegram 能够访问。\n\n```bash\ncloudflared tunnel --url http:\u002F\u002Flocalhost:8080\n```\n\n### 6. 设置 Webhook\n\n告知 Telegram 将消息更新发送到哪里。\n\n```bash\ncurl \"https:\u002F\u002Fapi.telegram.org\u002Fbot${TELEGRAM_BOT_TOKEN}\u002FsetWebhook?url=https:\u002F\u002FYOUR-TUNNEL-URL.trycloudflare.com\"\n```\n\n## 机器人命令\n\n| 命令 | 描述 |\n|---------|-------------|\n| `\u002Fstatus` | 检查 tmux 会话 |\n| `\u002Fclear` | 清除对话 |\n| `\u002Fresume` | 选择要恢复的会话（内联键盘） |\n| `\u002Fcontinue_` | 自动继续最近的对话 |\n| `\u002Floop \u003Cprompt>` | 启动 Ralph Loop（5 次迭代） |\n| `\u002Fstop` | 中断 Claude |\n\n## 环境变量\n\n| 变量 | 默认值 | 描述 |\n|----------|---------|-------------|\n| `TELEGRAM_BOT_TOKEN` | 必填 | 来自 BotFather 的机器人 token |\n| `TMUX_SESSION` | `claude` | tmux 会话名称 |\n| `PORT` | `8080` | 桥接服务端口 |","# claudecode-telegram 快速上手指南\n\n将 Claude Code 接入 Telegram，实现通过聊天机器人发送指令并获取代码生成结果。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：macOS 或 Linux（需支持 `tmux`）\n*   **前置依赖**：\n    *   `tmux`：用于保持 Claude Code 会话持久运行\n    *   `cloudflared`：用于将本地服务暴露到公网以接收 Telegram 回调\n    *   `Python` (推荐 3.10+) 及 `uv`：用于管理虚拟环境和依赖\n    *   `Claude Code` CLI：已安装并配置好 API Key\n\n**安装依赖命令 (macOS):**\n```bash\nbrew install tmux cloudflared\n```\n\n## 安装步骤\n\n1.  **克隆项目**\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhanxiao\u002Fclaudecode-telegram\n    cd claudecode-telegram\n    ```\n\n2.  **配置 Python 环境**\n    使用 `uv` 创建虚拟环境并安装依赖：\n    ```bash\n    uv venv && source .venv\u002Fbin\u002Factivate\n    uv pip install -e .\n    ```\n    > **国内加速提示**：如果下载缓慢，可指定国内源：\n    > `uv pip install -e . --index-url https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n3.  **创建 Telegram Bot**\n    *   在 Telegram 中搜索并打开 **@BotFather**。\n    *   发送 `\u002Fnewbot` 按提示创建机器人。\n    *   复制生成的 **API Token** 备用。\n\n4.  **配置 Stop Hook (关键步骤)**\n    该脚本会在 Claude 回答结束时自动将结果发回 Telegram。\n\n    *   复制脚本模板：\n        ```bash\n        cp hooks\u002Fsend-to-telegram.sh ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002F\n        ```\n    *   编辑脚本，填入你的 Bot Token：\n        ```bash\n        nano ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh\n        # 找到 TELEGRAM_BOT_TOKEN 变量并填入你的 token\n        ```\n    *   赋予执行权限：\n        ```bash\n        chmod +x ~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh\n        ```\n    *   注册 Hook 到 Claude 配置：\n        编辑 `~\u002F.claude\u002Fsettings.json`，添加以下内容：\n        ```json\n        {\n          \"hooks\": {\n            \"Stop\": [{\"hooks\": [{\"type\": \"command\", \"command\": \"~\u002F.claude\u002Fhooks\u002Fsend-to-telegram.sh\"}]}]\n          }\n        }\n        ```\n\n## 基本使用\n\n完成以下四个终端操作即可启动服务：\n\n### 1. 启动 Claude Code 会话\n在一个终端窗口中创建名为 `claude` 的 tmux 会话并启动 Claude（跳过权限确认以便自动化）：\n```bash\ntmux new -s claude\nclaude --dangerously-skip-permissions\n```\n*保持此窗口运行，不要关闭。*\n\n### 2. 运行桥接服务\n新建一个终端窗口，激活虚拟环境并启动桥接程序：\n```bash\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\nexport TELEGRAM_BOT_TOKEN=\"你的_Bot_Token\"\npython bridge.py\n```\n*默认监听端口为 8080。*\n\n### 3. 暴露公网地址\n新建一个终端窗口，使用 Cloudflare Tunnel 将本地服务暴露给互联网：\n```bash\ncloudflared tunnel --url http:\u002F\u002Flocalhost:8080\n```\n等待输出中出现类似 `https:\u002F\u002Fxxxx-xxxx.trycloudflare.com` 的网址，**复制该网址**。\n\n### 4. 设置 Telegram Webhook\n告诉 Telegram 将消息转发到你的公网地址：\n```bash\ncurl \"https:\u002F\u002Fapi.telegram.org\u002Fbot${TELEGRAM_BOT_TOKEN}\u002FsetWebhook?url=https:\u002F\u002F你的-TUNNEL-网址.trycloudflare.com\"\n```\n若返回 `\"ok\": true` 则表示设置成功。\n\n### 开始对话\n现在，直接在 Telegram 中向你创建的机器人发送消息，它将自动输入到 tmux 中的 Claude Code，并在生成完毕后回复你。\n\n**常用指令：**\n*   `\u002Fstatus`：检查 tmux 会话状态\n*   `\u002Fclear`：清空当前对话上下文\n*   `\u002Fstop`：中断 Claude 当前的生成","一位全栈开发者在通勤途中需要紧急修复线上服务的数据库迁移脚本，并希望利用本地强大的 Claude Code 环境进行复杂逻辑推演。\n\n### 没有 claudecode-telegram 时\n- **环境割裂严重**：开发者无法在手机端直接调用本地运行的 Claude Code，只能依赖功能受限的网页版或被迫中断工作直到回到电脑前。\n- **上下文丢失风险**：若尝试通过复制粘贴代码片段到手机聊天窗口，极易丢失本地项目完整的文件结构和历史对话上下文，导致 AI 分析不准确。\n- **操作反馈滞后**：无法实时监控本地终端中代码生成的进度，也不能在发现生成方向错误时及时发送指令中断（Stop）或调整参数。\n- **协作流程繁琐**：若需将本地调试结果同步给团队成员，必须手动截图或导出日志文件，无法实现“提问 - 生成 - 转发”的一站式流转。\n\n### 使用 claudecode-telegram 后\n- **无缝远程操控**：开发者直接在 Telegram 发送自然语言指令，工具通过 Cloudflare Tunnel 安全穿透，将请求注入本地 tmux 会话中的 Claude Code，如同坐在电脑前一样操作。\n- **完整上下文保留**：所有交互均基于本地真实项目环境，AI 能读取完整的代码库和之前的对话记录，确保生成的迁移脚本精准匹配当前项目状态。\n- **实时双向交互**：Claude Code 的执行结果、中间思考过程及最终代码自动回传至 Telegram；遇到异常时，开发者可立即发送 `\u002Fstop` 命令中断进程或发送新提示词修正方向。\n- **高效移动协作**：生成的解决方案可直接在聊天窗口中预览，并一键转发给运维同事，同时支持 `\u002Fresume` 快速恢复会话，极大提升了移动端处理复杂任务的效率。\n\nclaudecode-telegram 成功打破了本地高性能 AI 编程环境与移动办公场景之间的壁垒，让开发者随时随地都能掌控完整的本地开发能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhanxiao_claudecode-telegram_df16933d.gif","hanxiao","Han Xiao","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fhanxiao_97bb3efe.jpg","VP, AI @elastic\r\nPrev: founder & ceo @jina-ai ","@elastic","Mountain View, CA","han.xiao@jina.ai","hxiao","hanxiao.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhanxiao",[85,89],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",77.7,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Shell","#89e051",22.3,583,81,"2026-04-15T12:46:58",null,4,"macOS, Linux","未说明",{"notes":101,"python":102,"dependencies":103},"该工具是一个桥接服务，本身不运行大模型，而是通过 tmux 控制本地已安装的 Claude Code CLI。必须预先配置好 Claude Code 环境及 API Key。需要安装 tmux 和 cloudflared（macOS 可通过 brew 安装）。需设置 Telegram Bot Token 并配置 Claude Code 的 Stop hook 脚本。服务通过 Cloudflare Tunnel 暴露本地端口以供 Telegram 回调。","未说明 (需支持 uv 工具)",[104,105,106],"tmux","cloudflared","uv",[35,13,45],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T00:45:42.891466",[],[]]