BD china-api-gateway
Хотите использовать бесплатные/недорогие отечественные большие модели, но у каждой свой формат API? Один шлюз объединяет популярные модели, такие как MiMo/DeepSeek/Qwen/GLM, с интерфейсом, совместимым с OpenAI, для прямой замены, автоматической балансировки нагрузки + переключения при сбоях. Экономьте деньги и нервы, используйте все бесплатные лимиты отечественного ИИ. Триггерные слова: - Базовые слова: отечественный бесплатный ИИ, бесплатный API, ИИ для экономии, смена модели, переключение ИИ, балансировка нагрузки - Слова платформы: MiMo API, DeepSeek API, Qwen API, GLM API, AliBailian, Zhipu AI, Volcano Engine - Слова конфигурации: как вызвать большую модель, как использовать API, настройка интерфейса, получение API Key - Слова шлюза: совместимый с OpenAI, API-шлюз, агрегирующий ИИ, бесплатный лимит вызовов, переключение моделей Исключения: прямое подключение к зарубежным моделям, обучение/дообучение моделей, консультации по частному развертыванию
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«想用国内免费/低价大模型，结果每家API格式都不一样？一个网关聚合MiMo/DeepSeek/Qwen/GLM等主流模型，OpenAI兼容接…»
想用国内免费/低价大模型，结果每家API格式都不一样？一个网关聚合MiMo/DeepSeek/Qwen/GLM等主流模型，OpenAI兼容接口直接替换，自动负载均衡+故障切换。省钱又省心，薅遍国内AI免费额度。 触发词： - 基础词：国内免费AI、免费API、薅羊毛AI、换模型、切换AI、负载均衡 - 平台词：MiMo API、DeepSeek API、Qwen API、GLM API、阿里百炼、智谱AI、火山引擎 - 配置词：怎么调用大模型、API怎么用、接口配置、API Key获取 - 网关词：OpenAI兼容、API网关、聚合AI、免费调用额度、模型切换 排除：海外模型直连、模型训练/Fine-tuning、私有化部署咨询
Хотите использовать бесплатные/недорогие отечественные большие модели, но у каждой свой формат API?
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2076 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -259 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 318 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.