基于火山引擎豆包大模型，从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答，而是需要你亲手打通 ASR（语音识别）→ LLM（大脑思考）→ TTS（语音合成）的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说，这是个绝佳的练手项目。架构理解：掌握实时语音应用的完整技术链路（ASR→LLM→TTS）技能提升：学会申请、配置与调用火山引擎AI服务定制能力：通过代码修改自定义角色性

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最近在尝试将类似ChatGPT的大语言模型部署到安卓端，发现这真不是一件容易的事。模型动辄几个G，手机那点内存和算力根本吃不消，实时对话更是卡成PPT。经过一番折腾，终于摸索出一套可行的方案，今天就来分享一下从零搭建到性能优化的完整过程。

在AI辅助开发的浪潮中，ChatGPT等大语言模型已成为我们生成代码、撰写文档、构思方案的得力助手。然而，一个普遍存在的痛点也随之而来：如何将ChatGPT生成的那些结构复杂、格式多样的文本内容，高效、准确地转换为一份格式规范、可直接交付的Word文档？手动复制粘贴不仅效率低下，还极易丢失原有的层级结构、代码块或列表格式。本文将深入探讨如何利用Python自动化这一流程，分享一套从解析到生成的高效

通过这个项目，我们不仅得到了一个便利的开发工具，更深入理解了VSCode插件架构、Webview通信、API安全调用和异步编程。对话历史持久化：如何将会话加密保存到本地，实现“关掉VSCode也不丢失对话”？预设提示词模板：集成“代码审查”、“生成测试用例”、“解释复杂函数”等一键提问按钮。多AI提供商支持：除了OpenAI，是否可以接入Claude、DeepSeek或国内的大模型API？语音输入

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处理@FromJson@ToJson// 扩展函数简化使用基于火山引擎豆包大模型，从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答，而是需要你亲手打通 ASR（语音识别）→ LLM（大脑思考）→ TTS（语音合成）的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说，这是个绝佳的练手项目。架构理解：掌握实时语音应用的完整技术链路（ASR→LLM→TTS）技能提升：学会申请、配

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