整理一下 Claude Code、Cursor、Aider 三个工具切换自定义 API 端点的配置方法。这几个工具都支持 OpenAI 兼容端点，配置本身不难，但有些细节容易踩坑，写出来给大家参考。

整体来说 Dify 接自定义端点的配置量不大，主要就是 OpenAI-API-compatible 通道，把需要的模型逐个加进去。在 Dify 里配之前，先单独测一下端点，这步省不了——出问题的时候不知道是端点的问题还是 Dify 配置的问题，排查很费时间。：尤其是 Claude 和 Gemini 这类大上下文窗口的模型，如果填了默认的 4096，长文档的 RAG 效果会很差。Dify 发布应用后

本文记录了使用OpenClaw搭建命令行Markdown笔记助手的过程。通过配置自定义Provider接入多种AI模型（GPT-4o/DeepSeek等），30分钟内完成项目开发。核心功能包括：文本转结构化笔记、文件摘要、段落扩写。文章详细介绍了OpenClaw的两种配置方式（命令行引导/直接修改配置文件），并展示了AI生成的Python代码实现，包括LLM调用封装和CLI命令设计。最后演示了笔记

摘要：本文介绍了一个自动化短视频素材生成的工作流解决方案。团队需要同时使用Kling、Veo和Seedance三种AI视频生成模型，但手动操作效率低下。作者开发了Python脚本，通过调用ai.tikhub.io的统一API接口，实现了批量prompt分发、多模型并发生成和自动归档功能。核心代码包含任务提交、轮询和下载模块，以及并发调度模块。系统还加入了GPT-4自动扩写简单prompt的功能，提

本文介绍了利用大语言模型（LLM）从文本中提取结构化数据的方法。通过强制JSON输出格式，可以稳定提取评论情感、投诉类型等信息。针对长合同等复杂场景，使用大上下文窗口模型（如gemini-2.5-pro）处理，并设计了批量处理方案，包括并发控制和错误重试机制。实验对比了不同模型在文本提取任务中的表现，展示了LLM在结构化数据提取中的实用性和灵活性。

这篇文章介绍了一个利用API批量生成电商产品视频的自动化方案。主要思路是：1）用LLM将中文商品描述转为英文视频prompt；2）通过视频生成API自动创建视频。方案支持Kling和Veo两种模型，前者速度快适合批量处理，后者质量高适合主推产品。作者提供了完整的Python代码实现，包括商品描述转prompt、视频生成与下载、批量并发处理等功能。该方案能大幅提升电商短视频制作效率，3个商品的视频可

项目里需要同时用 GPT-4.1 和 Claude，两套 SDK、两套 Key、两份账单管理起来很烦。后来切到 OpenAI 兼容的统一端点方案，记录一下接入细节和踩的几个坑。

整理一下 Claude Code、Cursor、Aider 三个工具切换自定义 API 端点的配置方法。这几个工具都支持 OpenAI 兼容端点，配置本身不难，但有些细节容易踩坑，写出来给大家参考。

整理一下 Claude Code、Cursor、Aider 三个工具切换自定义 API 端点的配置方法。这几个工具都支持 OpenAI 兼容端点，配置本身不难，但有些细节容易踩坑，写出来给大家参考。

写 commit message 是我最讨厌的开发环节之一。改了二十个文件，最后憋出一句 “fix bugs”。最近用 OpenClaw 搭了个小工具，能根据git diff自动生成规范的 commit message 和 PR 描述，记录一下过程。