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手把手教你,如何在 codex 中 接入 DeepSeek 模型。 最近使用 cc-switch,在 codex 中接入 DeepSeek 的时候,遇到了一个问题,就是配置好之后,模型显示成了自定义。 这个问题,github 中有人提了,作者也亲自回复了,在通用设置里,codex 增强那里,「切换第三方时保留官方登录」这个选项一定要勾选✅

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如何将 DeepSeek 模型接入 Codex(一款 AI 编程助手)的详细教程! 通过一个名为 mimo2codex 的中间件工具,实现了在本地转发请求,从而让 Codex 能够调用 DeepSeek 的模型。 以下是主要操作步骤总结: 1⃣安装中间件: 打开终端(PowerShell),运行命令 npm install -g mimo2codex 全局安装该工具。 2⃣启动转发服务: 在终端中输入包含 DeepSeek API Key 的启动指令,将模型转发到本地端口(例如 8789)。 指令示例:$env:DEEPSEEK_API_KEY="你的key"; mimo2codex --model ds --port 8789 3⃣获取配置信息: 新开一个终端窗口,运行命令 mimo2codex --model ds --port 8789 print-cc-switch。 终端会输出一段配置信息,包含 auth.json 和 config.toml 的内容。 4⃣配置 CC Switch 工具: 打开名为 CC Switch 的配置软件。 点击添加新供应商(Add Provider)。 填入 API Key:从终端输出中复制 "OPENAI_API_KEY": "mimo2codex-local" 的值填入。 填入 API 请求地址:从终端输出中复制 base_url(例如 命名供应商为 "deepseek"。 5⃣修改并应用配置: 在配置界面下方找到生成的 config.toml 内容。 将 name 字段修改为你想要的名字(例如 "DEEPSEEK")。 点击“启用”并保存添加。 6⃣验证使用: 回到 Codex 软件界面。 在底部的模型选择栏中,选择刚才配置好的 "DEEPSEEK"。 发送一条消息(如 "hello"),如果 DeepSeek 成功回复,说明接入完成。

Vincent | 信号>噪音

22,652 次观看 • 1 个月前

Hermes Agent这样设置那么恭喜你为了省钱又进一步😂 deepseek为主大模型,kimi2.6为视觉模型,并且无需来回切换,只要丢图片进去就会自动使用kimi2.6去识别。(理论是你可以设置更多的大模型去完成不同的工作,并且全程自动无需切换大模型) 写很多以X文章的形式去编辑这类干货教程已经很多了,我想试试普通的发帖方式编辑会不会被更多的人去看到。 那么话不多说下面直接是干货! - 主模型:deepseek-v4-pro 视觉模型:kimi-k2.6 运作逻辑:deepseek 负责所有的工具调用、代码、排查、对话,一旦你丢过来图片或者视频帧,系统自动切到 kimi 去识图,识完把结果扔回给 deepseek 继续处理。整个过程不需要手动切换模型,你体感上就是同一个助手在干活,但实际上后面是两个大脑在协作。 - 为什么这样搭 deepseek-v4-pro 的工具调用和长上下文处理能力确实强,跑代码任务、排查问题、多步骤复杂操作的稳定性比 kimi 好一截。 但它有一个硬伤暂时不支持多模态,直接给它丢图片会报 unknown variant image_url 的错。 而 kimi-k2.6 的多模态能力不用说,中文 OCR 也准,但纯文本推理和工具调用不如 deepseek 稳。 所以最优解就是各取所长,deepseek 当大脑,kimi 当眼睛。 (其实说白了就是为了省Token!!!) - 配置步骤 第一步,确保 API Key 就位。在 `~/.hermes/.env` 里确认两行: ``` DEEPSEEK_API_KEY=你的deepseek密钥 KIMI_API_KEY=你的kimi密钥 ``` 第二步,切主模型,终端敲: ``` hermes config set model.default deepseek-v4-pro hermes config set model.provider deepseek ``` 第三步,设视觉模型: ``` hermes config set kimi-k2.6 hermes config set kimi-coding hermes config set ``` 第四步,如果你的 kimi key 是老 key(sk- 开头不是 sk-kimi- 开头),需要在 `.env` 最后加一行: ``` KIMI_BASE_URL= ``` 新 key 走 key 走 默认写的 是错的,不改会 401。 第五步,`/reset` 重开会话,生效。 - 踩过的坑 一个是上面说的 api 地址问题, 和 差一个字母,排查了好一阵。 另一个更隐蔽:Hermes 内置的 vision 工具往 kimi API 发请求时,content 数组里 image_url 排在了 text 前面,kimi 的接口不认这个顺序,偶尔 400。 目前的变通方案是发图时绕过内置工具,直接 Python 调 moonshot API,text 放 image_url 前面就没事。 不影响使用,但不算完美,等后续优化。 - 配完之后你正常跟他聊天就行,deepseek 处理一切。 发图过来的时候,你不需要说"用 kimi 看",系统自动检测到图片就走 kimi 视觉,识读完无缝回到 deepseek 继续对话。 你体感上就是同一个助手能看能想能干,但后台其实是两个模型在做各自最擅长的事。 这个方案的最大好处是不用你在聊天里手动切模型,流程全自动。而且以后如果想换视觉模型,改 ` 一行就行,不影响主模型。 - 兄弟们有哪个不懂的直接甩在评论区,狙击手会挨个解答!

DeFi狙击手 | Ai🕊️

24,467 次观看 • 20 天前

试了一下 OpenAI 新出的 Codex App,有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题,模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍: Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面,预置了一些官方 skills,也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的,本地创建的(比如在 Claude Code 里创建的)扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills,可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能,这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务,比如每周给你一个解决问题的报告,定期去解决某个项目的 PR 问题,或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说,这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端,所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤,让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚,一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式,可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测:用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill,可以一键给视频添加视频包装,比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的,所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作,但第一次它选了 PIL 这个方案,比较差。 核心问题是什么?它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了:要先问用户要哪套方案,再给出包装方案让用户确认,用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里,明显没有交互。它就直接跑,把所有决定都自己做了,跑完就完了。出错了也不管,直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后,它倒是能修复。重新跑了一遍,效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行: ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式,所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控: ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了,也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行,不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范,只是简单做了一下适配,没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

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30,521 次观看 • 4 个月前