[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-pythops--tenere":3,"tool-pythops--tenere":61},[4,18,26,36,44,53],{"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",142651,2,"2026-04-06T23:34:12",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"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。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},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",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},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,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":90,"forks":91,"last_commit_at":92,"license":93,"difficulty_score":32,"env_os":94,"env_gpu":95,"env_ram":95,"env_deps":96,"category_tags":100,"github_topics":101,"view_count":32,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":17,"created_at":110,"updated_at":111,"faqs":112,"releases":153},4817,"pythops\u002Ftenere","tenere","🤖 TUI for LLMs ","Tenere 是一款专为大语言模型（LLM）打造的终端用户界面（TUI）工具，让用户无需离开命令行即可流畅地与 AI 对话。它解决了传统网页版交互在终端工作流中割裂的问题，特别适合习惯使用 Vim、追求高效键盘操作的开发者和技术人员。\n\nTenere 支持语法高亮、聊天记录保存与自动加载、剪贴板交互等实用功能，并兼容多种后端服务，包括 ChatGPT、llama.cpp 和 Ollama，用户可灵活切换不同模型。其内置的 Vim 风格快捷键让操作更加顺手，同时提供可定制的配置文件（TOML 格式），方便高级用户按需调整行为。\n\n此外，Tenere 不仅适用于 Linux、macOS 和 Windows 桌面系统，还可通过 nix-on-droid 在 Android 设备上运行，实现了跨平台的一致体验。对于希望在终端环境中集成 AI 能力、注重隐私与本地部署的用户来说，Tenere 是一个轻量而强大的选择。","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ch2> TUI for LLMs \u003C\u002Fh2>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 📸 Demo\n\n![Demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpythops_tenere_readme_cf55c90ff3e0.png)\n\n\u003Cbr>\n\n## 🪄 Features\n\n- Syntax highlights\n- Chat history\n- Save chats to files\n- Vim keybinding (most common ops)\n- Copy text from\u002Fto clipboard (works only on the prompt)\n- Multiple backends\n- Automatically load the last saved chat into history\n\n\u003Cbr>\n\n## 💎 Supported Backends\n\n- [x] ChatGPT\n- [x] llama.cpp\n- [x] ollama\n\n\u003Cbr>\n\n## 🚀 Installation\n\n### 📥 Binary releases\n\nYou can download the pre-built binaries from the [release page](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Freleases)\n\n### 📦 crates.io\n\n`tenere` can be installed from [crates.io](https:\u002F\u002Fcrates.io\u002Fcrates\u002Ftenere)\n\n```shell\ncargo install tenere\n```\n\n### ❄️ NixOS \u002F Nix\n\nTenere is available in nixpkgs and can be installed via configuration.nix:\n\n```nix\nenvironment.systemPackages = with pkgs; [\n  tenere\n];\n```\n\nFor non-NixOS systems, install directly with:\n\n```nix\nnix-env -iA nixpkgs.tenere\n```\n\n### 📱 Mobile (nix-on-droid)\n\nTenere works on Android via nix-on-droid ([demo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fc06e5650-0b5d-4f0a-816d-a2c1bd88774a)).\n\nTo set up ([tutorial](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=XiVz2UR9epE)):\n\n1. Install nix-on-droid from F-Droid\n2. Add tenere to your packages in \".config\u002Fnixpkgs\u002Fnix-on-droid.nix\":\n3. Run `nix-on-droid switch`\n4. Create your config at \".config\u002Ftenere\u002Fconfig.toml\"\n\n### 🍺 Homebrew\n\n```\nbrew install tenere\n```\n\n### ⚒️ Build from source\n\nTo build from the source, you need [Rust](https:\u002F\u002Fwww.rust-lang.org\u002F) compiler and\n[Cargo package manager](https:\u002F\u002Fdoc.rust-lang.org\u002Fcargo\u002F).\n\nOnce Rust and Cargo are installed, run the following command to build:\n\n```shell\ncargo build --release\n```\n\nThis will produce an executable file at `target\u002Frelease\u002Ftenere` that you can copy to a directory in your `$PATH`.\n\n\u003Cbr>\n\n## ⚙️ Configuration\n\nTenere can be configured using a TOML configuration file. By default, the configuration file is located at:\n\n- **Linux**: `$HOME\u002F.config\u002Ftenere\u002Fconfig.toml` or `$XDG_CONFIG_HOME\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n- **Mac**: `$HOME\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n- **Windows**: `~\u002FAppData\u002FRoaming\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n\n### 🛠 Custom Configuration Path\n\nYou can optionally specify a custom path for the configuration file using the `-c` flag. This allows you to override the default configuration file location.\n\n### Example Usage\n\n```sh\n# Use the default configuration path\ntenere\n\n# Specify a custom configuration path\ntenere -c ~\u002Fpath\u002Fto\u002Fcustom\u002Fconfig.toml\n```\n\n### General settings\n\nHere are the available general settings:\n\n- `llm`: the llm model name. Possible values are:\n  - `chatgpt`\n  - `llamacpp`\n  - `ollama`\n\n```toml\nllm  = \"chatgpt\"\n```\n\n### Key bindings\n\nTenere supports customizable key bindings.\nYou can modify some of the default key bindings by updating the `[key_bindings]` section in the configuration file.\nHere is an example with the default key bindings\n\n```toml\n[key_bindings]\nshow_help = '?'\nshow_history = 'h'\nnew_chat = 'n'\n```\n\nℹ️ Note\n\n> To avoid overlapping with vim key bindings, you need to use `ctrl` + `key` except for help `?`.\n\n## Chatgpt\n\nTo use `chatgpt` as the backend, you'll need to provide an API key for OpenAI. There are two ways to do this:\n\nSet an environment variable with your API key:\n\n```shell\nexport OPENAI_API_KEY=\"YOUTR KEY HERE\"\n```\n\nOr\n\nInclude your API key in the configuration file:\n\n```toml\n[chatgpt]\nopenai_api_key = \"Your API key here\"\nmodel = \"gpt-3.5-turbo\"\nurl = \"https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\"\n```\n\nThe default model is set to `gpt-3.5-turbo`. Check out the [OpenAI documentation](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgpt-3-5) for more info.\n\n## llama.cpp\n\nTo use `llama.cpp` as the backend, you'll need to provide the url that points to the server :\n\n```toml\n[llamacpp]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\"\n```\n\nIf you configure the server with an api key, then you need to provide it as well:\n\nSetting an environment variable :\n\n```shell\nexport LLAMACPP_API_KEY=\"YOUTR KEY HERE\"\n```\n\nOr\n\nInclude your API key in the configuration file:\n\n```toml\n[llamacpp]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\"\napi_key = \"Your API Key here\"\n```\n\nMore infos about llama.cpp api [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fllama.cpp\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fexamples\u002Fserver\u002FREADME.md)\n\n## Ollama\n\nTo use `ollama` as the backend, you'll need to provide the url that points to the server with the model name :\n\n```toml\n[ollama]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:11434\u002Fapi\u002Fchat\"\nmodel = \"Your model name here\"\n```\n\nMore infos about ollama api [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fapi.md#generate-a-chat-completion)\n\n\u003Cbr>\n\n## ⌨️ Key bindings\n\n### Global\n\nThese are the default key bindings regardless of the focused block.\n\n`ctrl + n`: Start a new chat and save the previous one in history and save it to `tenere.archive-i` file in `data directory`.\n\n`Tab`: Switch the focus.\n\n`j` or `Down arrow key`: Scroll down\n\n`k` or `Up arrow key`: Scroll up\n\n`ctrl + h` : Show chat history. Press `Esc` to dismiss it.\n\n`ctrl + t` : Stop the stream response\n\n`q` or `ctrl + c`: Quit the app\n\n`?`: Show the help pop-up. Press `Esc` to dismiss it\n\n### Prompt\n\nThere are 3 modes like vim: `Normal`, `Visual` and `Insert`.\n\n#### Insert mode\n\n`Esc`: to switch back to Normal mode.\n\n`Enter`: to create a new line.\n\n`Backspace`: to remove the previous character.\n\n#### Normal mode\n\n`Enter`: to submit the prompt\n\n\u003Cbr>\n\n`h or Left`: Move the cursor backward by one char.\n\n`j or Down`: Move the cursor down.\n\n`k or Up`: Move the cursor up.\n\n`l or Right`: Move the cursor forward by one char.\n\n`w`: Move the cursor right by one word.\n\n`b`: Move the cursor backward by one word.\n\n`0`: Move the cursor to the start of the line.\n\n`$`: Move the cursor to the end of the line.\n\n`G`: Go to the end.\n\n`gg`: Go to the top.\n\n\u003Cbr>\n\n`a`: Insert after the cursor.\n\n`A`: Insert at the end of the line.\n\n`i`: Insert before the cursor.\n\n`I`: Insert at the beginning of the line.\n\n`o`: Append a new line below the current line.\n\n`O`: Append a new line above the current line.\n\n\u003Cbr>\n\n`x`: Delete one char under to the cursor.\n\n`dd`: Cut the current line\n\n`D`: Delete the current line and\n\n`dw`: Delete the word next to the cursor.\n\n`db`: Delete the word on the left of the cursor.\n\n`d0`: Delete from the cursor to the beginning of the line.\n\n`d$`: Delete from the cursor to the end of the line.\n\n\u003Cbr>\n\n`C`: Change to the end of the line.\n\n`cc`: Change the current line.\n\n`c0`: Change from the cursor to the beginning of the line.\n\n`c$`: Change from the cursor to the end of the line.\n\n`cw`: Change the next word.\n\n`cb`: Change the word on the left of the cursor.\n\n\u003Cbr>\n\n`u`: Undo\n\n`p`: Paste\n\n#### Visual mode\n\n`v`: Switch to visual.\n\n`y`: Yank the selected text\n\n\u003Cbr>\n\n## Contributing\n\n- No AI slop.\n- Only submit a pull request after having a prior issue or discussion.\n- Keep PRs small and focused.\n\n## ⚖️ License\n\nGNU General Public License v3.0 or later\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ch2> 面向大语言模型的 TUI \u003C\u002Fh2>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 📸 演示\n\n![演示](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpythops_tenere_readme_cf55c90ff3e0.png)\n\n\u003Cbr>\n\n## 🪄 功能\n\n- 语法高亮\n- 聊天历史\n- 将聊天保存到文件\n- Vim 键位绑定（最常用的操作）\n- 从\u002F到剪贴板复制文本（仅在提示符中有效）\n- 多种后端支持\n- 自动加载上次保存的聊天到历史记录\n\n\u003Cbr>\n\n## 💎 支持的后端\n\n- [x] ChatGPT\n- [x] llama.cpp\n- [x] ollama\n\n\u003Cbr>\n\n## 🚀 安装\n\n### 📥 二进制发布\n\n你可以从[发布页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Freleases)下载预编译的二进制文件。\n\n### 📦 crates.io\n\n`tenere` 可以通过 [crates.io](https:\u002F\u002Fcrates.io\u002Fcrates\u002Ftenere) 安装：\n\n```shell\ncargo install tenere\n```\n\n### ❄️ NixOS \u002F Nix\n\nTenere 已包含在 nixpkgs 中，可以通过 `configuration.nix` 进行安装：\n\n```nix\nenvironment.systemPackages = with pkgs; [\n  tenere\n];\n```\n\n对于非 NixOS 系统，可以直接使用以下命令安装：\n\n```nix\nnix-env -iA nixpkgs.tenere\n```\n\n### 📱 移动端（nix-on-droid）\n\nTenere 可以通过 nix-on-droid 在 Android 上运行（[演示](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fc06e5650-0b5d-4f0a-816d-a2c1bd88774a)）。\n\n设置步骤（[教程](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=XiVz2UR9epE)）：\n\n1. 从 F-Droid 安装 nix-on-droid。\n2. 将 `tenere` 添加到 `.config\u002Fnixpkgs\u002Fnix-on-droid.nix` 文件中的包列表。\n3. 运行 `nix-on-droid switch`。\n4. 在 `.config\u002Ftenere\u002Fconfig.toml` 中创建你的配置文件。\n\n### 🍺 Homebrew\n\n```\nbrew install tenere\n```\n\n### ⚒️ 从源码构建\n\n要从源码构建，你需要 [Rust](https:\u002F\u002Fwww.rust-lang.org\u002F) 编译器和 [Cargo 包管理器](https:\u002F\u002Fdoc.rust-lang.org\u002Fcargo\u002F)。\n\n安装好 Rust 和 Cargo 后，运行以下命令进行构建：\n\n```shell\ncargo build --release\n```\n\n这将生成一个可执行文件 `target\u002Frelease\u002Ftenere`，你可以将其复制到 `$PATH` 中的某个目录。\n\n\u003Cbr>\n\n## ⚙️ 配置\n\nTenere 可以通过 TOML 配置文件进行配置。默认情况下，配置文件位于：\n\n- **Linux**: `$HOME\u002F.config\u002Ftenere\u002Fconfig.toml` 或 `$XDG_CONFIG_HOME\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n- **Mac**: `$HOME\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n- **Windows**: `~\u002FAppData\u002FRoaming\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n\n### 🛠 自定义配置路径\n\n你也可以使用 `-c` 标志指定自定义的配置文件路径，从而覆盖默认的配置文件位置。\n\n### 使用示例\n\n```sh\n# 使用默认配置路径\ntenere\n\n# 指定自定义配置路径\ntenere -c ~\u002Fpath\u002Fto\u002Fcustom\u002Fconfig.toml\n```\n\n### 通用设置\n\n以下是可用的通用设置：\n\n- `llm`: 大语言模型名称。可能的值为：\n  - `chatgpt`\n  - `llamacpp`\n  - `ollama`\n\n```toml\nllm  = \"chatgpt\"\n```\n\n### 键位绑定\n\nTenere 支持自定义键位绑定。你可以通过更新配置文件中的 `[key_bindings]` 部分来修改部分默认键位绑定。以下是一个包含默认键位绑定的示例：\n\n```toml\n[key_bindings]\nshow_help = '?'\nshow_history = 'h'\nnew_chat = 'n'\n```\n\nℹ️ 注意\n\n> 为了避免与 Vim 键位绑定冲突，除了帮助键 `?` 外，其他键都需要使用 `ctrl` + `键`。\n\n## ChatGPT\n\n要使用 `chatgpt` 作为后端，你需要提供 OpenAI 的 API 密钥。有两种方法可以做到这一点：\n\n1. 设置包含你的 API 密钥的环境变量：\n\n```shell\nexport OPENAI_API_KEY=\"YOUTR KEY HERE\"\n```\n\n或者\n\n2. 将你的 API 密钥添加到配置文件中：\n\n```toml\n[chatgpt]\nopenai_api_key = \"Your API key here\"\nmodel = \"gpt-3.5-turbo\"\nurl = \"https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\"\n```\n\n默认模型设置为 `gpt-3.5-turbo`。更多信息请参阅 [OpenAI 文档](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgpt-3-5)。\n\n## llama.cpp\n\n要使用 `llama.cpp` 作为后端，你需要提供指向服务器的 URL：\n\n```toml\n[llamacpp]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\"\n```\n\n如果你在服务器上配置了 API 密钥，则也需要提供它：\n\n设置环境变量：\n\n```shell\nexport LLAMACPP_API_KEY=\"YOUTR KEY HERE\"\n```\n\n或者\n\n将你的 API 密钥添加到配置文件中：\n\n```toml\n[llamacpp]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\"\napi_key = \"Your API Key here\"\n```\n\n有关 llama.cpp API 的更多信息，请参阅 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fllama.cpp\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fexamples\u002Fserver\u002FREADME.md)。\n\n## Ollama\n\n要使用 `ollama` 作为后端，你需要提供指向带有模型名称的服务器的 URL：\n\n```toml\n[ollama]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:11434\u002Fapi\u002Fchat\"\nmodel = \"Your model name here\"\n```\n\n有关 ollama API 的更多信息，请参阅 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fapi.md#generate-a-chat-completion)。\n\n\u003Cbr>\n\n## ⌨️ 键位绑定\n\n### 全局\n\n这些是无论焦点块为何都适用的默认键位绑定。\n\n`ctrl + n`: 开始一个新的聊天，并将之前的聊天保存到历史记录中，同时保存到数据目录下的 `tenere.archive-i` 文件中。\n\n`Tab`: 切换焦点。\n\n`j` 或 `向下箭头键`: 向下滚动。\n\n`k` 或 `向上箭头键`: 向上滚动。\n\n`ctrl + h`: 显示聊天历史。按 `Esc` 键关闭。\n\n`ctrl + t`: 停止流式响应。\n\n`q` 或 `ctrl + c`: 退出应用。\n\n`?`: 显示帮助弹出窗口。按 `Esc` 键关闭。\n\n### 提示符\n\n有三种模式，类似于 Vim：`Normal`、`Visual` 和 `Insert`。\n\n#### 插入模式\n\n`Esc`: 切换回正常模式。\n\n`Enter`: 创建新行。\n\n`Backspace`: 删除前一个字符。\n\n#### 正常模式\n\n`Enter`: 提交提示。\n\n\u003Cbr>\n\n`h` 或 `左键`: 光标向后移动一个字符。\n\n`j` 或 `下键`: 光标向下移动。\n\n`k` 或 `上键`: 光标向上移动。\n\n`l` 或 `右键`: 光标向前移动一个字符。\n\n`w`: 光标向右移动一个单词。\n\n`b`: 光标向左移动一个单词。\n\n`0`: 光标移动到行首。\n\n`$`: 光标移动到行尾。\n\n`G`: 移动到文档末尾。\n\n`gg`: 移动到文档开头。\n\n\u003Cbr>\n\n`a`: 在光标后插入。\n\n`A`: 在行尾插入。\n\n`i`: 在光标前插入。\n\n`I`: 在行首插入。\n\n`o`: 在当前行下方插入新行。\n\n`O`: 在当前行上方插入新行。\n\n\u003Cbr>\n\n`x`: 删除光标下的一个字符。\n\n`dd`: 剪切当前行。\n\n`D`: 删除当前行及之后的内容。\n\n`dw`: 删除光标右侧的一个单词。\n\n`db`: 删除光标左侧的一个单词。\n\n`d0`: 删除光标到行首的内容。\n\n`d$`: 删除光标到行尾的内容。\n\n\u003Cbr>\n\n`C`: 修改到行尾的内容。\n\n`cc`: 修改当前行。\n\n`c0`: 修改光标到行首的内容。\n\n`c$`: 修改光标到行尾的内容。\n\n`cw`: 修改下一个单词。\n\n`cb`: 修改光标左侧的一个单词。\n\n\u003Cbr>\n\n`u`: 撤销操作。\n\n`p`: 粘贴。\n\n#### 可视模式\n\n`v`: 切换到可视模式。\n\n`y`: 复制选中的文本。\n\n\u003Cbr>\n\n## 贡献\n\n- 不接受无意义的提交。\n- 请先创建议题或进行讨论后再提交拉取请求。\n- 保持 PR 小而集中。\n\n## ⚖️ 许可证\n\nGNU 通用公共许可证 v3.0 或更高版本","# Tenere 快速上手指南\n\nTenere 是一款基于终端用户界面（TUI）的大语言模型（LLM）客户端，支持语法高亮、聊天历史管理、Vim 键位绑定以及多种后端（ChatGPT、llama.cpp、Ollama）。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：Linux、macOS、Windows 或 Android (需 nix-on-droid)。\n*   **前置依赖**：\n    *   若通过包管理器安装，无需额外依赖。\n    *   若从源码编译，需安装 [Rust](https:\u002F\u002Fwww.rust-lang.org\u002F) 和 Cargo。\n*   **后端服务**：根据选择的后端，需确保以下服务可用：\n    *   **ChatGPT**：有效的 OpenAI API Key。\n    *   **llama.cpp**：运行中的 llama.cpp server。\n    *   **Ollama**：运行中的 Ollama 服务及已拉取的模型。\n\n## 安装步骤\n\n### 方式一：使用包管理器（推荐）\n\n**macOS (Homebrew):**\n```bash\nbrew install tenere\n```\n\n**Rust 用户 (Cargo):**\n```bash\ncargo install tenere\n```\n\n**NixOS \u002F Nix:**\n```nix\n# 系统级安装 (configuration.nix)\nenvironment.systemPackages = with pkgs; [ tenere ];\n\n# 或直接安装\nnix-env -iA nixpkgs.tenere\n```\n\n**Android (nix-on-droid):**\n在 `.config\u002Fnixpkgs\u002Fnix-on-droid.nix` 中添加 `tenere` 到 packages 列表，然后运行：\n```bash\nnix-on-droid switch\n```\n\n### 方式二：下载预编译二进制\n\n访问 [Release 页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Freleases) 下载对应系统的二进制文件，解压后将可执行文件放入 `$PATH` 目录。\n\n### 方式三：源码编译\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere.git\ncd tenere\ncargo build --release\n# 生成的可执行文件位于 target\u002Frelease\u002Ftenere\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 配置后端\n\nTenere 默认读取配置文件，也支持环境变量。配置文件路径：\n*   **Linux**: `$HOME\u002F.config\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n*   **macOS**: `$HOME\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n*   **Windows**: `~\u002FAppData\u002FRoaming\u002Ftenere\u002Fconfig.toml`\n\n#### 场景 A：使用 ChatGPT\n创建或编辑配置文件 `config.toml`：\n```toml\nllm = \"chatgpt\"\n\n[chatgpt]\nopenai_api_key = \"sk-你的 API KEY\"\nmodel = \"gpt-3.5-turbo\"\n```\n*或者设置环境变量：* `export OPENAI_API_KEY=\"sk-你的 API KEY\"`\n\n#### 场景 B：使用 Ollama\n```toml\nllm = \"ollama\"\n\n[ollama]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:11434\u002Fapi\u002Fchat\"\nmodel = \"llama3\" # 替换为你本地已安装的模型名称\n```\n\n#### 场景 C：使用 llama.cpp\n```toml\nllm = \"llamacpp\"\n\n[llamacpp]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\"\n# 如果服务器设置了密钥，在此处添加 api_key\n```\n\n### 2. 启动与交互\n\n在终端输入以下命令启动：\n```bash\ntenere\n```\n\n**常用操作指南：**\n\n*   **切换焦点**：按 `Tab` 键在输入框和历史记录间切换。\n*   **输入模式 (Insert Mode)**：类似 Vim，直接输入文本。\n    *   `Esc`：返回正常模式。\n    *   `Enter`：换行。\n*   **正常模式 (Normal Mode)**：\n    *   `j` \u002F `k`：上下滚动。\n    *   `h` \u002F `l`：左右移动光标。\n    *   `Enter`：提交提示词（发送消息）。\n    *   `ctrl + n`：新建聊天（自动保存当前会话）。\n    *   `ctrl + h`：查看历史会话。\n    *   `?`：显示帮助菜单。\n    *   `q` 或 `ctrl + c`：退出程序。\n\n> **提示**：大部分键位绑定遵循 Vim 习惯。若在输入框外，多数单字母键用于导航；在输入框内（Insert 模式），可直接打字。","一位后端开发者需要在无图形界面的远程 Linux 服务器上，频繁切换本地 Ollama 模型与云端 ChatGPT 进行代码重构和调试。\n\n### 没有 tenere 时\n- **交互体验割裂**：只能依赖 curl 命令或简陋的 Python 脚本调用 API，输出内容无语法高亮，阅读长段代码极其费力。\n- **上下文管理混乱**：多轮对话的历史记录难以保存和回溯，一旦终端会话断开或误操作，宝贵的调试思路即刻丢失。\n- **操作效率低下**：缺乏键盘快捷键支持，复制代码片段需手动选中终端文本，无法像 Vim 那样流畅地进行编辑和导航。\n- **环境切换繁琐**：在本地测试（llama.cpp）和云端生产（ChatGPT）之间切换时，需反复修改脚本配置或环境变量，容易出错。\n\n### 使用 tenere 后\n- **沉浸式阅读**：tenere 提供原生语法高亮和 TUI 界面，代码结构清晰可见，大幅降低长时间盯着终端的视觉疲劳。\n- **自动持久化历史**：聊天记录自动保存至文件并支持一键加载，即使服务器重启也能瞬间恢复之前的对话上下文。\n- **Vim 式高效操作**：内置 Vim 键位绑定，开发者可使用熟悉的 `j\u002Fk` 滚动、`y` 复制代码到剪贴板，无需离开键盘即可完成复杂交互。\n- **无缝后端切换**：通过简单的 TOML 配置文件即可在 ChatGPT、Ollama 和 llama.cpp 之间快速切换，适应不同隐私和算力需求。\n\ntenere 将分散的命令行 AI 交互整合为统一、高效且可追溯的终端工作流，让开发者在无头服务器上也能享受现代化的大模型编程体验。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpythops_tenere_a8c66f86.png","pythops","Badr","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fpythops_3d0752c9.jpg","$ Terminal Is All You Need _","@pythops","Stockholm","contact@pythops.com",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops",[82,86],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Rust","#dea584",99.2,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Just","#384d54",0.8,658,33,"2026-04-06T06:14:54","GPL-3.0","Linux, macOS, Windows, Android","未说明",{"notes":97,"python":95,"dependencies":98},"该工具是基于 Rust 编写的终端用户界面（TUI），无需 Python 环境。支持多种后端（ChatGPT、llama.cpp、ollama），若使用本地模型后端（如 llama.cpp 或 ollama），需单独配置对应的服务端及硬件资源。可通过预编译二进制文件、Cargo、Nix、Homebrew 安装，或在 Android 上通过 nix-on-droid 运行。",[83,99],"Cargo",[35,14,52],[102,103,104,105,106,107,108,109],"chatgpt","llm","rust","tui","cli","ratatui","llamacpp","ollama","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-07T11:42:36.351088",[113,118,123,128,133,138,143,148],{"id":114,"question_zh":115,"answer_zh":116,"source_url":117},21889,"如何配置 Tenere 以使用 Ollama 作为 LLM 后端？","您需要在配置文件中明确指定使用 ollama。请添加以下配置内容：\n\nllm = \"ollama\"\n\n[ollama]\nurl = \"http:\u002F\u002Flocalhost:11434\u002Fapi\u002Fchat\"\nmodel = \"llama3.1:8b\"\n\n确保将 model 替换为您本地已拉取的模型名称。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Fissues\u002F28",{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},21890,"Tenere 支持哪些大语言模型（LLM）后端？","Tenere 目前支持多种 LLM 后端，主要包括：\n1. Ollama（参考 Issue #22）\n2. llama.cpp（参考 Issue #21）\n3. ChatGPT（默认支持，可配置模型）\n\n具体配置方法请参考各对应后端的文档或在配置文件中设置 llm 字段。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Fissues\u002F7",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},21891,"为什么在 Linux 终端中无法复制或选中文本？","这是由设计决定的，并非故障。Tenere 依赖的外部 TUI 库目前尚未实现原生的文本选择和剪贴板集成功能。因此，在应用内部直接选中文本可能不会触发终端的标准高亮行为，导致无法直接复制。这是一个已知的限制，未来可能会随着依赖库的更新而解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Fissues\u002F30",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},21892,"Windows 用户的配置文件应该放在哪里？","Windows 用户的配置文件路径与 Linux\u002FmacOS 不同。根据 Rust 的 dirs 库规范，配置文件应位于：\nC:\\Users\\\u003C用户名>\\AppData\\Roaming\\tenere\\config.toml\n\n请注意，README 中的路径示例通常针对 Linux，Windows 用户需调整为上述路径。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Fissues\u002F25",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},21893,"如何安装 Tenere？支持 pip 或 Homebrew 安装吗？","Tenere 是一个 Rust 项目，不支持通过 pip 安装。\n推荐的安装方式有：\n1. 使用 Cargo 编译安装：cargo install tenere\n2. 直接从 GitHub Release 页面下载预编译的二进制文件。\n\n目前官方暂未提供 Homebrew tap，也没有计划支持 pip 安装。如果您没有 sudo 权限，建议下载二进制文件解压到用户目录使用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Fissues\u002F31",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},21894,"聊天记录和历史对话在重启后会保存吗？","是的，该功能已完成开发。早期版本中历史记录不是持久化的，但在新版本中已经实现了历史记录的持久化存储。如果您发现重启后记录丢失，请确保您使用的是最新版本（该功能已在相关 PR #40 中合并）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Fissues\u002F33",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},21895,"源代码构建失败，报错 `type must be known at this point` 怎么办？","这通常是由于依赖项（如 time crate 或 bat）的版本与您的 Rust 编译器版本不兼容导致的类型推断问题。\n解决方案：\n1. 升级您的 Rust 工具链到最新版本 (rustup update)。\n2. 或者，等待并升级到 Tenere 的最新发布版本，维护者通常会在新版本中修复此类依赖兼容性问题和添加必要的类型注解。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Fissues\u002F29",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},21896,"如何在配置中自定义 ChatGPT 的模型名称？","早期版本中模型名称可能被硬编码为 `gpt-3.5-turbo`，但该问题已被修复。现在您可以在配置文件中自由设置模型参数（例如设置为 `gpt-4-1106-preview`），程序会正确读取并使用您配置的模型值，不再忽略自定义设置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpythops\u002Ftenere\u002Fissues\u002F17",[154,159,164,169,174,179,184,189,194,199,204,209,214,219],{"id":155,"version":156,"summary_zh":157,"released_at":158},127876,"v0.11.3","- 升级依赖\n- 修复 EOF 错误\n- 添加指定自定义配置文件路径的选项\n- 使历史记录持久化","2025-09-01T18:46:32",{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},127877,"v0.11.2","### 新增\n\n- 发布版本中包含 Windows 可执行文件。\n- 提供 Windows 配置说明。\n\n### 变更\n\n- 重构了 GitHub 发布工作流。\n- 在 crossterm 中使用 `stdout` 而不是 `stderr`。\n\n### 更新\n\n- 升级 ratatui 版本","2024-09-05T10:38:32",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},127878,"v0.11.1","### 已更改\n\n- 将许可证更新为 GPLv3\n- 更新通知布局","2024-03-19T19:53:47",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},127879,"v0.11","### 新增\n\n- 支持 [llama.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fllama.cpp)\n- 支持 [ollama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama)\n\n### 移除\n\n- 移除聊天区块的边框","2024-02-02T14:23:50",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},127880,"v0.10","### 新增\n\n- 为提示符添加更多 Vim 风格的键绑定\n- 为提示符添加可视模式\n- 在提示符中支持剪贴板的复制和粘贴\n\n### 修复\n\n- 如果配置文件中已定义模型，则使用该模型","2024-01-27T00:55:05",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},127881,"v0.9","### 功能\n\n- 语法高亮\n\n### 移除\n\n- 滚动条","2023-10-31T23:28:53",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},127882,"v0.8","### 功能\n\n- 使用键 `t` 停止流式响应\n- 为聊天区块添加滚动条","2023-08-20T16:34:34",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},127883,"v0.7","### 功能\n\n- 支持 ChatGPT 的流式响应","2023-08-12T21:21:38",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},127884,"v0.6","### 功能\n\n- 在等待消息中显示加载动画\n- ChatGPT 的 URL 可配置","2023-04-27T05:02:34",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},127885,"v0.5","### 功能\n\n- 使用快捷键 `s` 将当前聊天或聊天记录保存到文件","2023-04-22T16:25:11",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},127886,"v0.4","### Features\n\n- Support configuration file\n\n### Changes\n\n- Change `ctrl+l` to `n` to start a new chat","2023-04-21T20:24:53",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},127887,"v0.3","### Features\n\n- Show chat history with the key `h`\n\n### Changes\n\n- `?` to show help popup\n\n### Removed\n\n- Remove mode block","2023-04-20T15:34:40",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},127888,"v0.2","### Features\n\n- Use Arrow keys to scroll\n\n### Fixes\n\n- Fix the scrolling issue","2023-04-16T22:48:38",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},127889,"v0.1","First release 🎉","2023-04-16T13:00:07"]