[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-m1guelpf--chatgpt-telegram":3,"tool-m1guelpf--chatgpt-telegram":65},[4,17,27,35,48,57],{"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",156804,2,"2026-04-15T11:34:33",[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":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"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",[15,26,14,13],"图像",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":10,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"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":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":10,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"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。",85092,"2026-04-10T11:13:16",[26,43,44,45,14,46,15,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":54,"last_commit_at":55,"category_tags":56,"status":16},5784,"funNLP","fighting41love\u002FfunNLP","funNLP 是一个专为中文自然语言处理（NLP）打造的超级资源库，被誉为\"NLP 民工的乐园”。它并非单一的软件工具，而是一个汇集了海量开源项目、数据集、预训练模型和实用代码的综合性平台。\n\n面对中文 NLP 领域资源分散、入门门槛高以及特定场景数据匮乏的痛点，funNLP 提供了“一站式”解决方案。这里不仅涵盖了分词、命名实体识别、情感分析、文本摘要等基础任务的标准工具，还独特地收录了丰富的垂直领域资源，如法律、医疗、金融行业的专用词库与数据集，甚至包含古诗词生成、歌词创作等趣味应用。其核心亮点在于极高的全面性与实用性，从基础的字典词典到前沿的 BERT、GPT-2 模型代码，再到高质量的标注数据和竞赛方案，应有尽有。\n\n无论是刚刚踏入 NLP 领域的学生、需要快速验证想法的算法工程师，还是从事人工智能研究的学者，都能在这里找到急需的“武器弹药”。对于开发者而言，它能大幅减少寻找数据和复现模型的时间；对于研究者，它提供了丰富的基准测试资源和前沿技术参考。funNLP 以开放共享的精神，极大地降低了中文自然语言处理的开发与研究成本，是中文 AI 社区不可或缺的宝藏仓库。",79857,1,"2026-04-08T20:11:31",[15,43,46],{"id":58,"name":59,"github_repo":60,"description_zh":61,"stars":62,"difficulty_score":54,"last_commit_at":63,"category_tags":64,"status":16},6590,"gpt4all","nomic-ai\u002Fgpt4all","GPT4All 是一款让普通电脑也能轻松运行大型语言模型（LLM）的开源工具。它的核心目标是打破算力壁垒，让用户无需依赖昂贵的显卡（GPU）或云端 API，即可在普通的笔记本电脑和台式机上私密、离线地部署和使用大模型。\n\n对于担心数据隐私、希望完全掌控本地数据的企业用户、研究人员以及技术爱好者来说，GPT4All 提供了理想的解决方案。它解决了传统大模型必须联网调用或需要高端硬件才能运行的痛点，让日常设备也能成为强大的 AI 助手。无论是希望构建本地知识库的开发者，还是单纯想体验私有化 AI 聊天的普通用户，都能从中受益。\n\n技术上，GPT4All 基于高效的 `llama.cpp` 后端，支持多种主流模型架构（包括最新的 DeepSeek R1 蒸馏模型），并采用 GGUF 格式优化推理速度。它不仅提供界面友好的桌面客户端，支持 Windows、macOS 和 Linux 等多平台一键安装，还为开发者提供了便捷的 Python 库，可轻松集成到 LangChain 等生态中。通过简单的下载和配置，用户即可立即开始探索本地大模型的无限可能。",77307,"2026-04-11T06:52:37",[15,13],{"id":66,"github_repo":67,"name":68,"description_en":69,"description_zh":70,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":81,"owner_email":82,"owner_twitter":76,"owner_website":83,"owner_url":84,"languages":85,"stars":97,"forks":98,"last_commit_at":99,"license":100,"difficulty_score":10,"env_os":101,"env_gpu":102,"env_ram":102,"env_deps":103,"category_tags":106,"github_topics":107,"view_count":10,"oss_zip_url":82,"oss_zip_packed_at":82,"status":16,"created_at":112,"updated_at":113,"faqs":114,"releases":145},7830,"m1guelpf\u002Fchatgpt-telegram","chatgpt-telegram","Run your own GPTChat Telegram bot, with a single command!","chatgpt-telegram 是一款能让你通过一条命令，就在 Telegram 上拥有专属 ChatGPT 机器人的开源工具。它本质上是一个基于 Go 语言开发的命令行程序，旨在打通即时通讯软件与 OpenAI 大模型之间的连接，让你无需频繁切换网页或应用，直接在熟悉的聊天界面中即可与 AI 进行流畅对话。\n\n这款工具主要解决了用户希望将 AI 能力无缝集成到日常沟通场景中的需求，特别适合那些习惯使用 Telegram 的普通用户、技术爱好者以及希望快速搭建私人 AI 助手的开发者。无论是想随时查询信息、辅助写作，还是仅仅体验与 AI 聊天的乐趣，它都能提供便捷的入口。\n\n其技术亮点在于极简的部署方式和灵活的认证机制。用户只需下载对应系统的可执行文件，简单配置 Telegram 令牌即可完成设置。更贴心的是，针对服务器等无图形界面环境，它支持手动提取浏览器会话令牌（Session Token）进行认证，无需启动浏览器即可稳定运行。此外，项目还提供了 Docker 镜像支持，方便具备容器化经验的用户在服务器上快速部署。整体而言，这是一个轻量、高效且隐私可控的 AI 交互方案。","# ChatGPT-bot\n\n> Interact with ChatGPT\n\nGo CLI to fuels a Telegram bot that lets you interact with [ChatGPT](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fblog\u002Fchatgpt\u002F), a large language model trained by OpenAI.\n\n## Installation\nDownload the file corresponding to your OS in the [releases page](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Freleases\u002Flatest). \n- `chatgpt-telegram-Darwin-amd64`: macOS (Intel)\n- `chatgpt-telegram-Darwin-arm64`: macOS (M1)\n- `chatgpt-telegram-Linux-amd64`: Linux\n- `chatgpt-telegram-Linux-arm64`: Linux (ARM)\n- `chatgpt-telegram-Win-amd64`: Windows\n\nAfter you download the file, extract it into a folder and open the `env.example` file with a text editor and fill in your credentials. \n- `TELEGRAM_TOKEN`: Your Telegram Bot token\n  - Follow [this guide](https:\u002F\u002Fcore.telegram.org\u002Fbots\u002Ftutorial#obtain-your-bot-token) to create a bot and get the token.\n- `TELEGRAM_ID` (Optional): Your Telegram User ID\n  - If you set this, only you will be able to interact with the bot.\n  - To get your ID, message `@userinfobot` on Telegram.\n  - Multiple IDs can be provided, separated by commas.\n- `EDIT_WAIT_SECONDS` (Optional): Amount of seconds to wait between edits\n  - This is set to `1` by default, but you can increase if you start getting a lot of `Too Many Requests` errors.\n- Save the file, and rename it to `.env`.\n> **Note** Make sure you rename the file to _exactly_ `.env`! The program won't work otherwise.\n\nFinally, open the terminal in your computer (if you're on windows, look for `PowerShell`), navigate to the path you extracted the above file (you can use `cd dirname` to navigate to a directory, ask ChatGPT if you need more assistance 😉) and run `.\u002Fchatgpt-telegram`.\n\n### Running with Docker\n\nIf you're trying to run this on a server with an existing Docker setup, you might want to use our Docker image instead.\n\n```sh\ndocker pull ghcr.io\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\n```\n\nHere's how you'd set things up with `docker-compose`:\n\n```yaml\nservices:\n  chatgpt-telegram:\n    image: ghcr.io\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\n    container_name: chatgpt-telegram\n    volumes:\n      # your \".config\" local folder must include a \"chatgpt.json\" file\n      - .config\u002F:\u002Froot\u002F.config\n    environment:\n      - TELEGRAM_ID=\n      - TELEGRAM_TOKEN=\n```\n\n> **Note** The docker setup is optimized for the Browserless authentication mechanism, described below. Make sure you update the `.config\u002Fchatgpt.json` file in this repo with your session token before running.\n\n## Authentication\n\nBy default, the program will launch a browser for you to sign into your account, and close it once you're signed in. If this setup doesn't work for you (there are issues with the browser starting, you want to run this in a computer with no screen, etc.), you can manually extract your session from your browser instead.\n\nTo do this, first sign in to ChatGPT on your browser, then open the Developer Tools (right click anywhere in the page, then click \"Inspect\"), click on the Application tab and then on the Cookies section, and copy the value of the `__Secure-next-auth.session-token` cookie.\n\nYou will then have to create a config file in the following location depending on your OS (replace `YOUR_USERNAME_HERE` with your username:\n\n- `~\u002F.config\u002Fchatgpt.json`: Linux\n- `C:\\Users\\YOUR_USERNAME_HERE\\AppData\\Roaming\\chatgpt.json`: Windows\n- `\u002FUsers\u002FYOUR_USERNAME_HERE\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002Fchatgpt.json`: macOS\n\n> **Note** If you have already run the program, the file should exist but be empty. If it doesn't exist yet, you can either run the program or manually create it.\n\nFinally, add your cookie to the file and save it. It should look like this: `{ \"openaisession\": \"YOUR_COOKIE_HERE\" }`.\n\n## License\n\nThis repository is licensed under the [MIT License](LICENSE).\n","# ChatGPT-机器人\n\n> 与 ChatGPT 互动\n\nGo CLI 驱动的 Telegram 机器人，允许你与 OpenAI 训练的大型语言模型 [ChatGPT](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fblog\u002Fchatgpt\u002F) 进行交互。\n\n## 安装\n在 [发布页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Freleases\u002Flatest) 下载适用于你操作系统的文件。\n- `chatgpt-telegram-Darwin-amd64`: macOS (Intel)\n- `chatgpt-telegram-Darwin-arm64`: macOS (M1)\n- `chatgpt-telegram-Linux-amd64`: Linux\n- `chatgpt-telegram-Linux-arm64`: Linux (ARM)\n- `chatgpt-telegram-Win-amd64`: Windows\n\n下载文件后，将其解压到一个文件夹中，并用文本编辑器打开 `env.example` 文件，填写你的凭据。\n- `TELEGRAM_TOKEN`: 你的 Telegram Bot 令牌\n  - 按照[这篇指南](https:\u002F\u002Fcore.telegram.org\u002Fbots\u002Ftutorial#obtain-your-bot-token)创建一个机器人并获取令牌。\n- `TELEGRAM_ID`（可选）: 你的 Telegram 用户 ID\n  - 如果设置此项，只有你可以与机器人互动。\n  - 要获取你的 ID，在 Telegram 中发送消息给 `@userinfobot`。\n  - 可以提供多个 ID，用逗号分隔。\n- `EDIT_WAIT_SECONDS`（可选）: 编辑之间等待的秒数\n  - 默认值为 `1` 秒，但如果你开始收到大量 `Too Many Requests` 错误，可以增加此值。\n- 保存文件，并将其重命名为 `.env`。\n> **注意** 请确保将文件重命名为 _完全_ `.env`！否则程序将无法运行。\n\n最后，在你的计算机上打开终端（如果是 Windows，请查找 `PowerShell`），导航到你解压上述文件的路径（你可以使用 `cd dirname` 来切换目录，如果需要更多帮助，可以问问 ChatGPT 😉），然后运行 `.\u002Fchatgpt-telegram`。\n\n### 使用 Docker 运行\n如果你打算在已安装 Docker 的服务器上运行此程序，建议使用我们的 Docker 镜像。\n\n```sh\ndocker pull ghcr.io\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\n```\n\n以下是使用 `docker-compose` 设置的方法：\n\n```yaml\nservices:\n  chatgpt-telegram:\n    image: ghcr.io\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\n    container_name: chatgpt-telegram\n    volumes:\n      # 你的本地 \".config\" 文件夹必须包含 \"chatgpt.json\" 文件\n      - .config\u002F:\u002Froot\u002F.config\n    environment:\n      - TELEGRAM_ID=\n      - TELEGRAM_TOKEN=\n```\n\n> **注意** Docker 设置针对下方描述的无浏览器认证机制进行了优化。请务必在运行前更新此仓库中的 `.config\u002Fchatgpt.json` 文件，填入你的会话令牌。\n\n## 认证\n默认情况下，程序会启动一个浏览器供你登录账户，并在登录完成后自动关闭。如果这种设置对你不起作用（例如浏览器无法启动、你想在无屏幕的计算机上运行等），你可以手动从浏览器中提取会话信息。\n\n具体操作如下：首先在浏览器中登录 ChatGPT，然后打开开发者工具（右键点击页面任意位置，选择“检查”），切换到“Application”选项卡，再进入“Cookies”部分，复制 `__Secure-next-auth.session-token` cookie 的值。\n\n接下来，根据你的操作系统，在以下路径创建配置文件（将 `YOUR_USERNAME_HERE` 替换为你的用户名）：\n- `~\u002F.config\u002Fchatgpt.json`: Linux\n- `C:\\Users\\YOUR_USERNAME_HERE\\AppData\\Roaming\\chatgpt.json`: Windows\n- `\u002FUsers\u002FYOUR_USERNAME_HERE\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002Fchatgpt.json`: macOS\n\n> **注意** 如果你已经运行过该程序，文件应该已经存在但为空。如果文件尚未存在，你可以先运行程序，或者手动创建它。\n\n最后，将你的 cookie 添加到文件中并保存。文件内容应如下所示：`{ \"openaisession\": \"YOUR_COOKIE_HERE\" }`。\n\n## 许可证\n本仓库采用 [MIT 许可证](LICENSE) 许可。","# ChatGPT-Telegram 快速上手指南\n\n## 环境准备\n- **操作系统**：支持 macOS (Intel\u002FM1)、Linux (x86\u002FARM) 或 Windows。\n- **前置依赖**：\n  - 拥有一个 Telegram Bot Token（通过 [@BotFather](https:\u002F\u002Ft.me\u002FBotFather) 创建）。\n  - 拥有一个有效的 ChatGPT 账号。\n  - （可选）获取你的 Telegram User ID（通过向 `@userinfobot` 发送消息获取），用于限制仅特定用户访问。\n\n## 安装步骤\n\n### 方式一：直接下载二进制文件（推荐）\n1. 前往 [Releases 页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Freleases\u002Flatest) 下载对应系统的文件：\n   - macOS (Intel): `chatgpt-telegram-Darwin-amd64`\n   - macOS (M1): `chatgpt-telegram-Darwin-arm64`\n   - Linux: `chatgpt-telegram-Linux-amd64` 或 `chatgpt-telegram-Linux-arm64`\n   - Windows: `chatgpt-telegram-Win-amd64`\n2. 解压文件到任意文件夹。\n3. 将文件夹内的 `env.example` 重命名为 `.env`（注意文件名必须严格为 `.env`）。\n4. 使用文本编辑器打开 `.env` 文件，填入以下信息：\n   ```bash\n   TELEGRAM_TOKEN=你的_Bot_Token\n   TELEGRAM_ID=你的_User_ID (可选，多用户用逗号分隔)\n   EDIT_WAIT_SECONDS=1 (可选，遇到请求过多错误时可增大此值)\n   ```\n5. 打开终端（Windows 用户使用 PowerShell），进入该文件夹并运行：\n   ```bash\n   .\u002Fchatgpt-telegram\n   ```\n   > Windows 用户请直接运行 `.\u002Fchatgpt-telegram.exe` 或双击可执行文件（需确保 `.env` 配置正确）。\n\n### 方式二：使用 Docker\n如果你已有 Docker 环境，可使用以下 `docker-compose.yml` 部署：\n```yaml\nservices:\n  chatgpt-telegram:\n    image: ghcr.io\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\n    container_name: chatgpt-telegram\n    volumes:\n      - .config\u002F:\u002Froot\u002F.config\n    environment:\n      - TELEGRAM_ID=你的_User_ID\n      - TELEGRAM_TOKEN=你的_Bot_Token\n```\n启动前请确保本地 `.config\u002Fchatgpt.json` 已配置会话令牌（见下文认证部分），然后运行：\n```sh\ndocker compose up -d\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 身份认证\n程序首次运行时会自动唤起浏览器登录 ChatGPT。若在无界面服务器运行或自动登录失败，请手动配置会话：\n1. 在浏览器登录 ChatGPT，按 `F12` 打开开发者工具。\n2. 进入 **Application** > **Cookies**，复制 `__Secure-next-auth.session-token` 的值。\n3. 在以下路径创建或编辑 `chatgpt.json` 文件：\n   - Linux: `~\u002F.config\u002Fchatgpt.json`\n   - Windows: `C:\\Users\\你的用户名\\AppData\\Roaming\\chatgpt.json`\n   - macOS: `\u002FUsers\u002F你的用户名\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002Fchatgpt.json`\n4. 写入以下内容（替换 `YOUR_COOKIE_HERE`）：\n   ```json\n   { \"openaisession\": \"YOUR_COOKIE_HERE\" }\n   ```\n\n### 2. 开始对话\n完成上述配置并启动程序后，在 Telegram 中向你创建的 Bot 发送任意消息，即可开始与 ChatGPT 对话。","一位远程运维工程师需要在服务器故障时，随时随地通过手机获取 ChatGPT 的技术支持以快速排查问题。\n\n### 没有 chatgpt-telegram 时\n- **响应延迟严重**：遇到紧急报错时，工程师必须打开电脑浏览器登录网页版 ChatGPT，无法在移动端即时获得解答。\n- **操作环境受限**：在无图形界面（Headless）的 Linux 服务器上，无法直接运行需要浏览器交互的认证流程，导致 AI 助手“失联”。\n- **信息割裂低效**：需要将服务器日志手动复制粘贴到网页对话框，再将生成的方案复制回终端执行，流程繁琐且易出错。\n- **权限管理缺失**：若将账号借给团队成员使用，缺乏简单的白名单机制来限制访问者，存在账号安全风险。\n\n### 使用 chatgpt-telegram 后\n- **即时移动响应**：工程师只需在 Telegram 中发送错误日志，chatgpt-telegram 即刻调用 ChatGPT 返回修复建议，实现秒级响应。\n- **无缝服务端部署**：通过 Docker 或提取 Session Cookie 的方式，chatgpt-telegram 可轻松部署在无屏幕的后台服务器上，确保持续在线。\n- **流式交互体验**：直接在聊天窗口中完成“提问 - 分析 - 执行”闭环，chatgpt-telegram 支持流式输出，阅读长代码方案更流畅。\n- **精准访问控制**：配置 `TELEGRAM_ID` 后，chatgpt-telegram 仅允许指定管理员账号交互，既保障了团队协作又杜绝了未授权访问。\n\nchatgpt-telegram 将强大的 ChatGPT 能力无缝嵌入日常通讯工具，让技术支援突破设备与环境限制，真正实现随时随地的智能运维。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fm1guelpf_chatgpt-telegram_6b08dfe8.png","m1guelpf","Miguel Piedrafita","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fm1guelpf_4a3d8861.jpg","friendly ambitious nerd, purple-haired dev @worldcoin, serial builder.","@worldcoin","Lisbon, Portugal",null,"https:\u002F\u002Fmiguel.build","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf",[86,90,93],{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Go","#00ADD8",98.6,{"name":91,"color":92,"percentage":54},"Dockerfile","#384d54",{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Makefile","#427819",0.5,3886,553,"2026-04-10T11:54:36","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":104,"python":102,"dependencies":105},"该工具为预编译的二进制文件（Go 语言编写），无需安装 Python 或配置深度学习环境。支持通过 Docker 运行。认证方式默认需要启动浏览器登录 ChatGPT 获取会话令牌，若无图形界面需手动提取 Cookie 并配置到特定路径的 chatgpt.json 文件中。运行前需配置 Telegram Bot Token。",[],[15],[108,109,110,111],"gpt-3","openai","telegram-bot","gptchat","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-16T02:03:21.545831",[115,120,125,130,135,140],{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},35071,"遇到 'Couldn't get access token' 或 'invalid character' 错误怎么办？","这通常是因为 OpenAI 启用了 Cloudflare 防护或长文本输出限制导致的网络错误。目前该问题已被合并到相关议题中讨论。部分用户建议尝试使用 Puppeteer-extra 等工具绕过 Cloudflare，但根本原因往往是响应格式不完整（incomplete chunked read）。请查看项目最新的 README 或关注官方修复进度。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fissues\u002F71",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},35072,"使用 Google 单点登录（SSO）注册 OpenAI 账号后无法登录机器人怎么办？","如果通过 Google 登录导致无法获取邮箱密码凭证，可以尝试将默认的 Chromium 浏览器替换为 Safari (WebKit) 进行认证。具体修改方法：在 `playwright.RunOptions` 中设置 `Browsers: []string{\"webkit\"}`，并在 `launchBrowser` 函数中将启动代码改为 `browser, err := pw.WebKit`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fissues\u002F4",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},35073,"为什么必须使用 Cookie 登录，不支持直接使用邮箱和密码吗？","当前版本主要依赖 Cookie 模拟登录。虽然社区有支持邮箱密码登录的 Python 实现（如 acheong08\u002FChatGPT），但本项目尚未原生支持。若觉得获取 Cookie 困难，可以考虑使用 OpenAI 官方 API（需付费），文档地址为 https:\u002F\u002Fbeta.openai.com\u002Fdocs\u002Fapi-reference\u002Fintroduction，通过 Python 的 openai 包即可调用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fissues\u002F70",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},35074,"在 Ubuntu 上运行时报错 'Failing to Launch Headless Browser' 或缺少 X server 怎么办？","在 Ubuntu 无界面环境下运行头模式浏览器可能会失败。解决方案包括：1. 参考 README 中的 'Browserless Authentication'（无浏览器认证）章节配置；2. 如果必须使用浏览器，尝试设置 DISPLAY 环境变量，例如执行命令：`export DISPLAY=$(cat \u002Fetc\u002Fresolv.conf | grep nameserver | awk '{print $2; exit;}'):0.0`（注意此方法在某些环境下可能仍无效，推荐优先使用无浏览器认证模式）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fissues\u002F7",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":139},35075,"收到 'Too Many Requests' 或编辑消息频率受限的错误如何解决？","这是因为机器人通过频繁编辑同一条消息来流式输出内容，触发了 Telegram 的速率限制。解决方法是修改代码逻辑，将“编辑消息”改为发送多条普通消息，或者增加编辑操作之间的延迟时间。社区已有 PR 实现了可自定义延迟秒数的功能，建议等待合并或手动应用相关补丁。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fissues\u002F22",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":144},35076,"如何配置机器人允许多个 Telegram 用户使用？","默认配置可能只允许单个用户。要支持多用户，可以修改源代码中的授权检查逻辑：找到验证用户 ID 的部分，注释掉拒绝非授权用户的代码行（如 `msg.Text = \"You are not authorized...\"` 及后续的 `continue` 语句）。更完善的方案是提交 PR 支持在配置中填入多个用逗号分隔的 Telegram ID，程序将其解析为数组进行校验。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fissues\u002F41",[146,151,156,161,166,171,176],{"id":147,"version":148,"summary_zh":149,"released_at":150},274823,"v0.2.5","## 变更内容\n* 由 @wisdom-yzh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F60 中修复了 EDIT_TIME_SECONDS 的时间单位问题\n\n## 新贡献者\n* @wisdom-yzh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F60 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fcompare\u002Fv0.2.4...v0.2.5","2022-12-12T17:03:15",{"id":152,"version":153,"summary_zh":154,"released_at":155},274824,"v0.2.4","## 变更内容\n* 功能：支持多个 Telegram ID，由 @dhilman 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F52 中实现\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fcompare\u002Fv0.2.3...v0.2.4","2022-12-11T02:14:02",{"id":157,"version":158,"summary_zh":159,"released_at":160},274825,"v0.2.3","## 变更内容\n* 功能：新增 Docker 镜像，由 @sebaplaza 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F46 中实现\n\n## 新贡献者\n* @sebaplaza 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F46 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fcompare\u002Fv0.2.2...v0.2.3","2022-12-10T17:07:05",{"id":162,"version":163,"summary_zh":164,"released_at":165},274826,"v0.2.2","## 变更内容\n* 从 chatgpt.SendMessage 中发送错误信息，添加 tgbot 包，由 @dhilman 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F43 中实现 ChatGPT 对话管理。\n* 新特性：支持自定义 tgbot API 端点，由 @Mystery00 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F39 中实现。\n\n## 新贡献者\n* @dhilman 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F43 中完成了首次贡献。\n* @Mystery00 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F39 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fcompare\u002Fv0.2.1...v0.2.2","2022-12-10T00:55:15",{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},274827,"v0.2.1","## 变更内容\n* 功能：新增防抖秒数配置，用于控制编辑频率，由 @lxy1992 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F28 中实现。\n\n## 新贡献者\n* @lxy1992 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fpull\u002F28 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fcompare\u002Fv0.2...v0.2.1","2022-12-09T16:42:32",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},274828,"v0.2","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fcompare\u002Fv0.1...v0.2","2022-12-06T06:47:17",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},274829,"v0.1","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fm1guelpf\u002Fchatgpt-telegram\u002Fcommits\u002Fv0.1","2022-12-04T04:54:47"]