把 WorkBuddy(CodeBuddy)、TraeWork、Qoder 的多个账号聚合成一个 OpenAI 兼容 API，自带 Web 管理控制台，Docker 一键部署。
Reso（wild-work2api）是一个自托管的多渠道账号聚合网关：
- 三渠道聚合：WorkBuddy(腾讯 CodeBuddy) + TraeWork(字节) + Qoder(阿里)，模型 ID 带渠道前缀路由（
workbuddy/<model>、traework/<model>、qoder/<model>） - Web 控制台：浏览器里添加账号（OAuth 授权自动导入）、签到、刷新积分、停用、删除、查看费率与日志——全部自助，无需命令行
- 账号池治理：粘性路由优先复用同账号以利用会话缓存、每日定时签到领额度、token 保活、冷却状态机
- OpenAI 兼容：
/v1/chat/completions、/v1/models，支持流式/非流式，现有 SDK 零改造接入；另含/v1/responses（Responses API）兼容层，Codex 等 Responses 协议客户端零配置直连（含 function calling 往返） - 单二进制：Go + go:embed，Web 控制台直接打进二进制，无外部依赖
Note
本项目衍生自 rockswang/wild-work（MIT），其前身为 Sliverkiss/workbuddy2api。在此基础上重写了 Web 控制台（React 19 + Tailwind CSS 4）并增加了 Docker 部署方案。
Warning
本项目是非官方网关，通过逆向上游客户端接口工作。仅供个人学习研究，请遵守各上游平台服务条款，仅使用本人授权的账号。详见免责声明。
git clone https://github.com/Libra1337/Reso2api.git
cd Reso2api
cp config.example.json config.json # 编辑 api_key（公网部署必须设置）
docker compose up -d --build启动后：
- Web 控制台：
http://<host>:7863/→ 点「添加账号」→ 浏览器完成 OAuth 登录 → 自动导入 - API：
http://<host>:7863/v1+ Bearerapi_key
首次构建会先编译前端（Node 阶段）再编译 Go，产物全部打进镜像。
go build -o reso ./cmd/wild-work && ./reso # 系统托盘常驻
./reso --no-tray # Linux 无头模式| 页面 | 功能 |
|---|---|
| 概览 | 统计卡（账号池/总积分/启用渠道/下次签到）、渠道分布与状态条、需要关注的账号、服务信息、快捷操作 |
| 账号管理 | 账号卡片（积分/UID/签到状态）、单账号签到/刷新/停用/删除/积分明细；OAuth 登录添加 与 JSON 导入 双通道，支持批量粘贴 |
| API 接入 | Base URL / API Key 查看复制与修改、签到时间编辑、渠道费率表（一键刷新） |
| 运行日志 | 最近 300 行运行日志，自动刷新、自动滚动 |
添加账号的两种方式：
- OAuth 登录：选择渠道 → 浏览器打开授权页 → 登录 → 面板自动完成导入（签到、入池）
- JSON 导入：粘贴 WorkBuddy 桌面端导出的凭证 JSON（
workbuddy-desktop-*.json全文），自动换算过期时间并落盘
Note
面板登录：在 config.json 中设置 admin_password 后，控制台与 /api/* 管理接口由内置会话鉴权保护（密码登录 → HttpOnly Cookie + CSRF 校验，7 天有效）。留空 = 面板不鉴权，仅适合本机桌面模式；公网部署务必设置。
api.example.com {
reverse_proxy 127.0.0.1:7863 {
flush_interval -1
}
}Base URL: http://<host>:7863/v1
API Key: <config.json 中的 api_key>
模型 ID 必须带渠道前缀：
# 流式对话
curl -N http://localhost:7863/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"workbuddy/deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"hi"}],"stream":true}'
# 模型列表（当前可用模型）
curl http://localhost:7863/v1/models -H "Authorization: Bearer your-api-key"| 端点 | 鉴权 | 说明 |
|---|---|---|
POST /v1/chat/completions |
Bearer | OpenAI 兼容补全，流式/非流式 |
POST /v1/responses |
Bearer | Responses API 兼容层（Codex 等客户端），请求/事件双向翻译，支持 function calling |
GET /v1/models |
Bearer | 各渠道可用模型（带前缀） |
GET /status |
Bearer | 账号池状态 |
GET /healthz |
无 | 健康检查 |
# ~/.codex/config.toml
[model_providers.reso]
name = "Reso"
base_url = "https://<your-host>/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "RESO_API_KEY"export RESO_API_KEY=<api_key>
codex -c model_provider=reso -m workbuddy/glm-5.3完整样例见 config.example.json：
| 字段 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
listen.host / port |
127.0.0.1 / 7863 |
HTTP 监听（容器内需 0.0.0.0） |
api_key |
— | 网关鉴权密钥；面板中可运行时修改 |
admin_password |
— | 面板登录密码；空 = 面板不鉴权（仅本机使用） |
auth_dir |
./auths |
账号凭证目录（明文，注意权限） |
state_file |
./data/state.json |
账号池状态持久化 |
cooldown.* |
见样例 | 硬冷却（余额耗尽）/ 软冷却（频控）/ 连续错误阈值与退避 |
schedule.checkin_times |
["09:00","21:00"] |
每日签到时间点（本地时区） |
schedule.keepalive_hours |
[22] |
token 保活整点 |
upstream.timeout_seconds |
120 |
短 RPC 超时 |
账号凭证按渠道命名落盘于 auths/：workbuddy-<uid>.json、trae-*.json、qoder-*.json。备份 auths/ 与 data/ 即可迁移。
# 后端
go build ./... && go vet ./... && go test ./...
# 前端（Web 控制台）
cd webui
pnpm install
pnpm dev # 开发服务器，/api 代理到 127.0.0.1:7863
pnpm build:embed # 构建并注入 ../cmd/wild-work/web（go:embed）
# 完整构建（Docker 自动执行上述两步）
docker compose up -d --buildcmd/wild-work/ # 入口（daemon + 托盘 + 无头模式）
web/ # Web 控制台构建产物（go:embed，由 webui/ 生成）
internal/
app/ # 管理 API（/api/*）+ 面板数据
server/ # OpenAI 兼容端点 + 模型前缀路由 + 粘性路由
pool/ # 账号池（状态机/冷却/持久化）
scheduler/ # 定时签到 + token 保活
upstream/ # WorkBuddy 上游封装
traework/ qoder/ # TraeWork / Qoder 上游封装
auth/ config/ platform/ systray/ provider/
webui/ # Web 控制台源码（React 19 + Tailwind 4 + shadcn 风格，品牌 Reso）
docs/ # 上游逆向笔记
本项目仅供学习和研究使用。上游接口为非公开的逆向接口，不保证可用性与稳定性。使用者需遵守各上游平台服务条款，自行承担使用风险（包括账号封禁等）。作者不对任何因使用本项目产生的直接或间接损失负责。
默认与以前完全一致：请求日志与防火墙事件写 data/*.jsonl（零依赖）。需要 SQL 级查询时可切到 PostgreSQL：
# 1. 启动 PG（默认 profile 不启动，显式 --profile postgres）
docker compose --profile postgres up -d postgres
# 2. 一次性导入历史 jsonl（防重跑，可安全重复执行）
docker run --rm --network wild-work_default -v "$PWD:/app" -w /app golang:1.25 \
go run ./cmd/reqlog-import \
-dsn "postgres://wildwork:wildwork@postgres:5432/wildwork?sslmode=disable" \
-reqlog /app/data/request_logs.jsonl \
-firewall /app/data/firewall_events.jsonl
# 3. data/config.json 增加 storage 段并重启
# "storage": { "mode": "postgres",
# "postgres_dsn": "postgres://wildwork:wildwork@postgres:5432/wildwork?sslmode=disable",
# "pg_retention_days": 0 }
docker compose up -d切换后：jsonl 停写（保留为冷备）；面板分页走 SQL（真实总数）；/api/request_logs/page 支持可选过滤参数 model、uid、status_class=ok|err、since、until（unix 秒）。直接 psql 排查：
SELECT date_trunc('hour', t) h, count(*),
sum(cached_tokens)::float / greatest(sum(in_tokens),1) AS cache_rate
FROM request_logs WHERE t > now() - interval '1 day'
GROUP BY 1 ORDER BY 1 DESC;回滚：storage.mode 改回 file 重启即恢复 jsonl 追加（PG 里的数据仍在）。pg_retention_days>0 时每日自动清理过期行。请求体存档（10% 采样）两种模式都走文件。