[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-justjavac--openai-proxy":3,"similar-justjavac--openai-proxy":82},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":9,"readme_en":10,"readme_zh":11,"quickstart_zh":12,"use_case_zh":13,"hero_image_url":14,"owner_login":15,"owner_name":16,"owner_avatar_url":17,"owner_bio":18,"owner_company":19,"owner_location":20,"owner_email":21,"owner_twitter":15,"owner_website":22,"owner_url":23,"languages":24,"stars":29,"forks":30,"last_commit_at":31,"license":19,"difficulty_score":32,"env_os":33,"env_gpu":34,"env_ram":33,"env_deps":35,"category_tags":40,"github_topics":19,"view_count":32,"oss_zip_url":19,"oss_zip_packed_at":19,"status":42,"created_at":43,"updated_at":44,"faqs":45,"releases":81},9505,"justjavac\u002Fopenai-proxy","openai-proxy","OpenAI\u002FChatGPT 免翻墙代理","openai-proxy 是一款专为国内开发者设计的轻量级代理工具，旨在解决直接访问 OpenAI\u002FChatGPT API 时因网络限制或区域检测导致的封号风险。由于 OpenAI 会对来自中国的请求进行严格拦截，许多用户无法正常调用其服务，而 openai-proxy 通过在国外服务器（如 Deno Deploy 或 Cloudflare Workers）搭建中转节点，让用户能够安全、稳定地绕过这些限制，顺畅使用官方 API。\n\n这款工具特别适合需要集成 ChatGPT 能力的开发者、研究人员以及技术爱好者。无论是构建智能客服、数据分析应用，还是进行 AI 模型实验，openai-proxy 都能提供可靠的支持。它的最大亮点在于部署极其简便：用户只需一键即可将代码部署到 Deno 平台，或轻松配置到 Cloudflare Workers 上，无需复杂的环境搭建。此外，它完美兼容 OpenAI 官方的 Python 和 Node.js SDK，仅需在代码中简单修改基础路径（basePath\u002Fapi_base），即可无缝切换至代理服务。对于希望低成本、高效率接入全球顶尖 AI 能力的技术","openai-proxy 是一款专为国内开发者设计的轻量级代理工具，旨在解决直接访问 OpenAI\u002FChatGPT API 时因网络限制或区域检测导致的封号风险。由于 OpenAI 会对来自中国的请求进行严格拦截，许多用户无法正常调用其服务，而 openai-proxy 通过在国外服务器（如 Deno Deploy 或 Cloudflare Workers）搭建中转节点，让用户能够安全、稳定地绕过这些限制，顺畅使用官方 API。\n\n这款工具特别适合需要集成 ChatGPT 能力的开发者、研究人员以及技术爱好者。无论是构建智能客服、数据分析应用，还是进行 AI 模型实验，openai-proxy 都能提供可靠的支持。它的最大亮点在于部署极其简便：用户只需一键即可将代码部署到 Deno 平台，或轻松配置到 Cloudflare Workers 上，无需复杂的环境搭建。此外，它完美兼容 OpenAI 官方的 Python 和 Node.js SDK，仅需在代码中简单修改基础路径（basePath\u002Fapi_base），即可无缝切换至代理服务。对于希望低成本、高效率接入全球顶尖 AI 能力的技术人群来说，openai-proxy 是一个实用且灵活的解决方案。","# OpenAI\u002FChatGPT 免翻墙代理\n\n据很多网友反应，**OpenAI 检测到中国的 API\n访问时，会直接封号**。所以我在国外的服务器上搭建了一个代理，用于访问\nOpenAI\u002FChatGPT 的 API。\n\n---\n\n**⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️\\\n由于 https:\u002F\u002Fcloseai.deno.dev 访问量巨大，已经超过了 Deno Deploy\n的额度，本代理暂时关闭，请大家参照教程自行部署。\\\n⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️**\n\n## 自己部署\n\n### Deno\n\n点击[这个链接][1]，可以快速一键部署到 Deno Deploy 上。\n\n然后在 Settings 选项卡里可以设置自定义二级域名，或者绑定自己的域名。\n\n或者，访问 https:\u002F\u002Fdeno.new 域名，把 deno.ts 复制到 Playground 中，点击 Play\n按钮。\n\n### CloudFlare\n\n将 cloudflare.ts 复制到 CloudFlare Workers 中。\n\n## 使用\n\n使用 OpenAI\u002FChatGPT 官方 npm 包：\n\n```diff\nimport { Configuration } from \"openai\";\n\nconst configuration = new Configuration({\n  apiKey: OPENAI_API_KEY,\n+ basePath: \"https:\u002F\u002Fxxxxx.deno.dev\u002Fv1\",\n});\n```\n\n使用 OpenAI\u002FChatGPT 官方 Python 包：\n\n```diff\n  import openai\n\n  openai.api_key = os.getenv(\"OPENAI_API_KEY\")\n+ openai.api_base = \"https:\u002F\u002Fxxxxx.deno.dev\u002Fv1\"\n```\n\n## 相关仓库\n\n- [ChatGPT 从入门到精通](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjustjavac\u002Fchatgpt)\n\n## 本地开发\n\n```bash\ndeno run --allow-net --allow-read --allow-env --watch deno.ts\n```\n\n[1]: https:\u002F\u002Fdash.deno.com\u002Fnew?url=https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fjustjavac\u002Fopenai-proxy\u002Fmain\u002Fdeno.ts\n","# OpenAI\u002FChatGPT 免翻墙代理\n\n据很多网友反应，**OpenAI 检测到中国的 API\n访问时，会直接封号**。所以我在国外的服务器上搭建了一个代理，用于访问\nOpenAI\u002FChatGPT 的 API。\n\n---\n\n**⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️\\\n由于 https:\u002F\u002Fcloseai.deno.dev 访问量巨大，已经超过了 Deno Deploy\n的额度，本代理暂时关闭，请大家参照教程自行部署。\\\n⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️**\n\n## 自己部署\n\n### Deno\n\n点击[这个链接][1]，可以快速一键部署到 Deno Deploy 上。\n\n然后在 Settings 选项卡里可以设置自定义二级域名，或者绑定自己的域名。\n\n或者，访问 https:\u002F\u002Fdeno.new 域名，把 deno.ts 复制到 Playground 中，点击 Play\n按钮。\n\n### CloudFlare\n\n将 cloudflare.ts 复制到 CloudFlare Workers 中。\n\n## 使用\n\n使用 OpenAI\u002FChatGPT 官方 npm 包：\n\n```diff\nimport { Configuration } from \"openai\";\n\nconst configuration = new Configuration({\n  apiKey: OPENAI_API_KEY,\n+ basePath: \"https:\u002F\u002Fxxxxx.deno.dev\u002Fv1\",\n});\n```\n\n使用 OpenAI\u002FChatGPT 官方 Python 包：\n\n```diff\n  import openai\n\n  openai.api_key = os.getenv(\"OPENAI_API_KEY\")\n+ openai.api_base = \"https:\u002F\u002Fxxxxx.deno.dev\u002Fv1\"\n```\n\n## 相关仓库\n\n- [ChatGPT 从入门到精通](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjustjavac\u002Fchatgpt)\n\n## 本地开发\n\n```bash\ndeno run --allow-net --allow-read --allow-env --watch deno.ts\n```\n\n[1]: https:\u002F\u002Fdash.deno.com\u002Fnew?url=https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fjustjavac\u002Fopenai-proxy\u002Fmain\u002Fdeno.ts","# openai-proxy 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n- **系统要求**：支持 Deno 或 Cloudflare Workers 的环境\n- **前置依赖**：\n  - 已注册 [Deno Deploy](https:\u002F\u002Fdash.deno.com\u002F) 账号（用于一键部署）\n  - 或已注册 [Cloudflare](https:\u002F\u002Fwww.cloudflare.com\u002F) 账号（用于部署 Workers）\n  - 拥有有效的 OpenAI API Key\n\n> ⚠️ **注意**：由于公共代理服务 `https:\u002F\u002Fcloseai.deno.dev` 已因流量超限关闭，请务必按照以下步骤自行部署专属代理节点。\n\n## 安装步骤\n\n### 方案一：一键部署到 Deno Deploy（推荐）\n\n1. 点击以下链接直接创建项目：\n   [https:\u002F\u002Fdash.deno.com\u002Fnew?url=https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fjustjavac\u002Fopenai-proxy\u002Fmain\u002Fdeno.ts](https:\u002F\u002Fdash.deno.com\u002Fnew?url=https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fjustjavac\u002Fopenai-proxy\u002Fmain\u002Fdeno.ts)\n\n2. 部署成功后，进入项目的 **Settings** 选项卡：\n   - 设置自定义二级域名，或绑定自己的独立域名。\n   - 记录下生成的访问地址（例如：`https:\u002F\u002Fyour-project.deno.dev`）。\n\n*(备选手动方式：访问 https:\u002F\u002Fdeno.new，将仓库中的 `deno.ts` 代码复制到 Playground，点击 Play 按钮运行)*\n\n### 方案二：部署到 Cloudflare Workers\n\n1. 登录 Cloudflare Dashboard，进入 **Workers & Pages**。\n2. 创建一个新的 Worker。\n3. 将仓库中的 `cloudflare.ts` 文件内容完整复制并替换 Worker 的默认代码。\n4. 保存并部署，记录下分配的 `*.workers.dev` 域名。\n\n## 基本使用\n\n部署完成后，只需在调用 OpenAI 官方 SDK 时，将请求基础地址（base URL）修改为你刚才部署的代理地址即可。\n\n### 使用 Node.js (npm 包)\n\n```diff\nimport { Configuration } from \"openai\";\n\nconst configuration = new Configuration({\n  apiKey: \"YOUR_OPENAI_API_KEY\",\n+ basePath: \"https:\u002F\u002Fyour-deployed-url.deno.dev\u002Fv1\", \u002F\u002F 替换为你的部署地址\n});\n```\n\n### 使用 Python (pip 包)\n\n```diff\nimport openai\nimport os\n\nopenai.api_key = os.getenv(\"OPENAI_API_KEY\")\n+ openai.api_base = \"https:\u002F\u002Fyour-deployed-url.deno.dev\u002Fv1\" # 替换为你的部署地址\n```\n\n> **提示**：请将上述代码中的 `https:\u002F\u002Fyour-deployed-url.deno.dev` 替换为你实际部署得到的域名地址。路径末尾需保留 `\u002Fv1`。","某国内初创团队正在开发一款基于 GPT-4 的智能客服系统，需要频繁调用 OpenAI API 进行功能测试与迭代。\n\n### 没有 openai-proxy 时\n- 开发服务器位于国内，直接请求 OpenAI 接口时因 IP 地域限制频繁遭遇连接超时或拒绝服务。\n- 团队担心直接使用非官方网络环境访问会导致 OpenAI 检测到异常流量，进而封禁宝贵的 API Key 甚至关联账号。\n- 每次测试前需手动切换复杂的网络代理配置，导致本地开发环境与生产部署环境不一致，排查问题困难。\n- 由于网络波动大，自动化测试脚本经常中途失败，严重拖慢了每日的持续集成（CI）进度。\n\n### 使用 openai-proxy 后\n- 团队将自建的 openai-proxy 部署在海外 Deno Deploy 节点，代码仅需修改一行 `basePath` 配置即可稳定连通 API。\n- 所有请求均通过自有海外代理转发，有效隐藏了国内源 IP，彻底消除了因直连导致的封号风险。\n- 开发人员无需在本地维护繁琐的全局代理设置，只需在代码中指定代理地址，实现了开发与生产环境的高度统一。\n- 自动化测试流程不再受网络抖动影响，接口响应速度显著提升，确保了 CI\u002FCD 流水线的高效运行。\n\nopenai-proxy 通过极简的代理转发方案，让国内开发者在合规安全的前提下，获得了如本地般丝滑的 OpenAI API 开发体验。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fjustjavac_openai-proxy_dada8088.png","justjavac","迷渡","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fjustjavac_982c632f.jpg","Creator of vscode-deno. Currently a contributor to Deno.",null,"Tianjin, China","justjavac@gmail.com","https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fjustjavac","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjustjavac",[25],{"name":26,"color":27,"percentage":28},"TypeScript","#3178c6",100,940,759,"2026-04-07T00:47:40",2,"未说明","无需求",{"notes":36,"python":33,"dependencies":37},"该工具为轻量级 API 代理，主要部署在 Deno Deploy 或 Cloudflare Workers 等无服务器平台，无需本地安装重型依赖。本地开发需安装 Deno 运行时。支持通过修改官方 Python 或 Node.js SDK 的 basePath\u002Fbase_url 配置来使用代理。",[38,39],"Deno","Cloudflare Workers",[41],"插件","ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-19T15:38:07.354952",[46,51,56,61,66,71,76],{"id":47,"question_zh":48,"answer_zh":49,"source_url":50},42646,"服务突然报错 502 Bad Gateway 或 CONNECTION_BROKEN 怎么办？","这通常是因为官方提供的演示服务流量超额或代码已更新。维护者建议：1. 尝试移除 URL 末尾的 '\u002Fv1'，直接使用根域名（例如将 'https:\u002F\u002Fxxx.deno.dev\u002Fv1' 改为 'https:\u002F\u002Fxxx.deno.dev'）；2. 如果自行部署，请拉取最新代码，因为维护者可能已经修复了导致 502 的错误（参考更新后的 deno.ts 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部署的地址，从而绕过直接的域名验证限制。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjustjavac\u002Fopenai-proxy\u002Fissues\u002F19",[],[83,93,103,111,124,132],{"id":84,"name":85,"github_repo":86,"description_zh":87,"stars":88,"difficulty_score":89,"last_commit_at":90,"category_tags":91,"status":42},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 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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",[41,102],{"id":112,"name":113,"github_repo":114,"description_zh":115,"stars":116,"difficulty_score":32,"last_commit_at":117,"category_tags":118,"status":42},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。",85267,"2026-04-18T11:00:28",[101,119,120,41,92,121,122,102,123],"数据工具","视频","其他","语言模型","音频",{"id":125,"name":126,"github_repo":127,"description_zh":128,"stars":129,"difficulty_score":32,"last_commit_at":130,"category_tags":131,"status":42},51,"gstack","garrytan\u002Fgstack","gstack 是 Y Combinator CEO Garry Tan 亲自开源的一套 AI 工程化配置，旨在将 Claude Code 升级为你的虚拟工程团队。面对单人开发难以兼顾产品战略、架构设计、代码审查及质量测试的挑战，gstack 提供了一套标准化解决方案，帮助开发者实现堪比二十人团队的高效产出。\n\n这套配置特别适合希望提升交付效率的创始人、技术负责人，以及初次尝试 Claude Code 的开发者。gstack 的核心亮点在于内置了 15 个具有明确职责的 AI 角色工具，涵盖 CEO、设计师、工程经理、QA 等职能。用户只需通过简单的斜杠命令（如 `\u002Freview` 进行代码审查、`\u002Fqa` 执行测试、`\u002Fplan-ceo-review` 规划功能），即可自动化处理从需求分析到部署上线的全链路任务。\n\n所有操作基于 Markdown 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