workbuddy-desktop-api

把本机 WorkBuddy Desktop 登录会话转成 OpenAI + Anthropic 兼容 API： /v1/chat/completions、/v1/responses、/v1/messages 三套协议全支持，含原生工具调用、深度思考、多账号负载均衡。

模型来自 WorkBuddy 云端账号清单（auto / hy3 / hy3-x / hy4-preview / hy4-preview-f / fast-model / balanced-model / deep-model / glm-5.3 / kimi-k2.6 / deepseek-v4-pro …），随服务端配置动态拉取。

本项目由 xiaomi-mimo-desktop-api 改造而来：保留协议与业务层，上游从小米 MiMo Desktop 换为 WorkBuddy Desktop。

⚠️ 这是 Fly143/workbuddy-desktop-api 的 fork。 本 fork 把会话层整体切到**国际版（WorkBuddy AI）**并补了若干上游兼容性修复；上游的修复已全部合流。与上游的完整差异见 FORK.md。只想用上游的话，请直接用上游仓库。

📖 English Version

特性

OpenAI 完全兼容 — 标准 /v1/chat/completions（流式/非流式）、/v1/models、/v1/models/{id}，可直接对接 ChatBox、NextChat、LobeChat 等
Anthropic Messages API 兼容 — 完整支持 /v1/messages（流式/非流式）+ count_tokens + batches CRUD，可对接 RikkaHub、Claude Code 等
Responses API — /v1/responses* 系列端点
Desktop 独占模型 — hy4-preview、hy3，走 Desktop 账号会话，不依赖网页 bot cookie
会话自动续期 — passToken 经 SSO 换 serviceToken，30 分钟缓存，401 自动重取重试
工具调用（Function Calling） — 多策略提取（WorkBuddyML / <tool_call> / TOOL_CALL / JSON 等），自动清洗残留
流式筛分 — 有工具调用时实时分离正文与工具调用，客户端可逐步接收
深度思考 — 支持 reasoning_effort，自动分离 <think> 块
多账号池 — 多个 Desktop 账号轮询，降低单账号限频
上下文压缩 — 超长对话自动 compress / truncate
凭证加密 — Fernet 加密落盘（enc:v1:），密钥 .secret_key
CORS 全开 — 允许任意来源跨域访问

架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     OpenAI / Anthropic 客户端               │
│            (ChatBox / LobeChat / Claude Code / curl)      │
└───────────────┬──────────────────────────────────────────┘
                │  /v1/chat/completions  |  /v1/messages
                ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│             workbuddy-desktop-api (FastAPI)               │
│  ┌─────────┐  ┌──────────────┐  ┌─────────────────────┐ │
│  │ routes  │  │ tool_sieve   │  │  workbuddy_client   │ │
│  │         │──│ (流式筛分)    │──│ (上游会话代理)        │ │
│  │anthropic│  │ tool_call    │  │  workbuddy_session  │ │
│  └─────────┘  └──────────────┘  └─────────────────────┘ │
└───────────────┬──────────────────────────────────────────┘
                │  Authorization: Bearer <accessToken>
                ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│     copilot.tencent.com                                  │
│     POST /v2/chat/completions   (OpenAI 兼容 SSE)         │
│     GET  /v3/config             (云端模型清单)             │
│     POST /v2/plugin/auth/token/refresh                   │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

会话链路：

本机凭证文件 workbuddy-desktop.info
  %LOCALAPPDATA%/CodeBuddyExtension/Data/Public/auth/
  → accessToken / refreshToken / uid / domain
  → 过期前自动 /v2/plugin/auth/token/refresh
  → 网关请求头（401/403 自动重试）

注：上游只接受 stream=true，非流式响应由本层聚合后返回。

快速开始

一键部署

git clone https://github.com/Fly143/workbuddy-desktop-api.git
cd workbuddy-desktop-api
chmod +x deploy.sh
./deploy.sh

手动安装

# 1. 克隆
git clone https://github.com/Fly143/workbuddy-desktop-api.git
cd workbuddy-desktop-api

# 2. 依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置（可选，也可启动后在管理页导入）
cp config.example.json config.json

# 4. 启动
python main.py

默认监听 0.0.0.0:8080（本机与局域网均可访问，例如 http://192.168.x.x:8080）。仅本机可用时设置 HOST=127.0.0.1。

管理后台

项	默认值
地址	http://127.0.0.1:8080 或 http://<本机IP>:8080
用户名	`admin`（固定，不可改）
密码	`admin` （`config.json` → `admin_password`）
调用 API Key	`sk-workbuddy` （`config.json` → `api_keys`）

浏览器访问管理页时会弹出 HTTP Basic 登录框，输入 admin / admin 即可。curl 用 -u admin:admin。

修改管理密码 / API Key：

# 服务运行中，用当前密码调管理 API（只传要改的字段，不会清掉账号）
curl -u admin:admin -X POST http://127.0.0.1:8080/api/config \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"admin_password":"你的新密码","api_keys":"sk-新key"}'

改完后 config.json 里会存成 enc:v1:... 密文，不要再手改密文。若服务未启动且配置尚未加密，也可直接编辑 config.json 里的明文 admin_password / api_keys。

导入前请先登录一次 WorkBuddy Desktop。 Desktop 运行时会独占锁 cookie 数据库，导入失败时先退出 Desktop 再试。

Docker

docker run -d -p 8080:8080 \
  -v $(pwd)/config.json:/app/config.json \
  -v $(pwd)/.secret_key:/app/.secret_key \
  ghcr.io/fly143/workbuddy-desktop-api:latest

config.json 与 .secret_key 需一起挂载。

配置凭证

方法1：管理页自动导入

确保已登录 WorkBuddy Desktop（凭证文件无需退出客户端，直接读取）
打开管理页 http://127.0.0.1:8080
HTTP Basic 登录：用户名 admin，默认密码 admin（见上文「管理后台」）
点击 自动检测 → 导入账号

会读取本机 Desktop 凭证文件的 accessToken / refreshToken / uid。

凭证文件路径：

系统	路径
Windows	`%LOCALAPPDATA%\CodeBuddyExtension\Data\Public\auth\workbuddy-desktop.info`
macOS	`~/Library/Application Support/CodeBuddyExtension/Data/Public/auth/workbuddy-desktop.info`
Linux	`~/.local/share/CodeBuddyExtension/Data/Public/auth/workbuddy-desktop.info`

服务首次启动且未配置账号时，会自动尝试导入本机会话，通常无需手动操作。

方法2：API 导入

# 探测本机凭证
curl -u admin:change-me http://127.0.0.1:8080/api/desktop/auto-import

# 导入
curl -u admin:change-me -X POST http://127.0.0.1:8080/api/desktop/import \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "wbAccessToken": "…",
    "wbUid": "…",
    "wbRefreshToken": "…",
    "uid": "…"
  }'

多账号管理

多个 Desktop 账号轮询使用
支持测试连接、删除
同一 uid 重复导入会更新，不重复添加

凭证加密存储

wb_access_token / wb_uid / wb_refresh_token / admin_password 落盘时用 Fernet 加密（enc:v1: 前缀），密钥在同目录 .secret_key。

两个文件都已在 .gitignore
首次保存自动生成 .secret_key
旧明文 config.json 启动时自动迁移
备份时必须同时备份 config.json 和 .secret_key

API 使用

1. 列出模型

curl http://127.0.0.1:8080/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-workbuddy"

Desktop 通路固定返回：

模型 ID	说明
`hy4-preview`	Desktop 独占 Pro Preview
`hy3`	Desktop 独占 Flash Preview

2. 文本对话

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-workbuddy" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "hy4-preview",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好，请用中文回复"}
    ]
  }'

3. 流式对话

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-workbuddy" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "hy3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "讲个故事"}
    ],
    "stream": true
  }'

返回标准 SSE 流（data: ...\n\n），以 data: [DONE]\n\n 结束。

4. 工具调用（Function Calling）

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-workbuddy" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "hy4-preview",
    "messages": [{"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "查询天气",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}},
          "required": ["city"]
        }
      }
    }]
  }'

流式时通过 StreamSieve 实时分离正文与 tool_calls。

5. 深度思考模式

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-workbuddy" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "hy4-preview",
    "messages": [{"role": "user", "content": "证明勾股定理"}],
    "reasoning_effort": "high"
  }'

思考内容在 reasoning / reasoning_content 字段，或 <think> 块中。

Anthropic Messages API

curl http://127.0.0.1:8080/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-workbuddy" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

Anthropic 模型名映射

Claude Code CLI / RikkaHub 等工具期望 Anthropic 风格模型名。本代理在 /v1/messages 内部自动映射到 WorkBuddy Desktop 模型：

Claude 模型名	→ WorkBuddy 模型
`claude-opus-4-7`	`hy4-preview`
`claude-sonnet-4-7`	`hy3`
`claude-haiku-4-7`	`hy3`
`claude-opus-4-6`	`hy4-preview`
`claude-sonnet-4-6`	`hy3`
`claude-haiku-4-6`	`hy3`
`claude-opus-4-5`	`hy4-preview`
`claude-sonnet-4-5`	`hy3`
`claude-haiku-4-5`	`hy3`
`claude-opus-4-1`	`hy4-preview`
`claude-opus-4-0`	`hy4-preview`
`claude-sonnet-4-0`	`hy3`
`claude-haiku-4-0`	`hy3`
`claude-3-7-sonnet`	`hy3`
`claude-3-5-sonnet`	`hy3`
`claude-3-opus`	`hy4-preview`
`claude-3-sonnet`	`hy3`
`claude-3-haiku`	`hy3`
`claude-opus-4-7-search` / `claude-opus-4-6-search`	`hy4-preview`
`claude-sonnet-4-7-search` / `claude-sonnet-4-6-search`	`hy3`
`claude-sonnet-4-7-nothinking` / `claude-sonnet-4-6-nothinking`	`hy3`
`claude-haiku-4-5-nothinking`	`hy3`
`claude-sonnet-4-7-thinking`	`hy3`
`claude-opus-4-7-thinking`	`hy4-preview`

匹配规则（与 _resolve_anthropic_model 一致）：

原生模型名（如 hy4-preview / hy3 / auto 等）原样透传
表内精确匹配
去掉日期后缀 -YYYYMMDD / -YYYY-MM-DD 再匹配
去掉 -latest / @latest 再匹配
未知 claude-*：含 opus → hy4-preview，否则 → hy3

/v1/models 仍返回 WorkBuddy 云端动态清单（含 hy4-preview、hy3 等），不影响其他客户端。

支持端点：/v1/messages、/v1/messages/count_tokens、/v1/messages/batches* 等。

Responses API 详解

见 /v1/responses、/v1/responses/{id}、/v1/responses/{id}/input_items、compact / cancel 等。内部基于 Chat Completions + 本地 response_store 持久化。

工具调用详解

提取策略覆盖 WorkBuddyML（<|WorkBuddyML|tool_calls>）、<tool_call>、TOOL_CALL:、JSON、<function_call> XML、中文「调用工具:」等；流式用 StreamSieve 实时切分；响应正文中的工具残留会自动清洗。

管理命令

# 后台启动
nohup python main.py > workbuddy.log 2>&1 &

# 停止
pkill -f 'python main.py'

# 管理页
open http://127.0.0.1:8080

常用管理 API（需 Basic admin:password）：

方法	路径	说明
GET	`/api/accounts`	账号列表（token 掩码）
POST	`/api/accounts/{idx}/test`	测试连接
DELETE	`/api/accounts/{idx}`	删除账号
GET	`/api/desktop/auto-import`	自动检测本机 Desktop 凭证
POST	`/api/desktop/import`	导入 passToken
GET	`/api/config` / POST	读写配置
GET	`/api/usage`	本地用量统计

项目结构

workbuddy-desktop-api/
├── main.py                  # 入口 + 启动预探测
├── deploy.sh
├── requirements.txt
├── config.example.json
├── config.json              # .gitignore，敏感字段已加密
├── .secret_key              # .gitignore，Fernet 密钥
├── Dockerfile
├── web/index.html           # 管理页（Desktop 自动导入）
└── app/
    ├── workbuddy_session.py   # passToken → SSO → serviceToken
    ├── auto_import.py       # 读本机 Desktop cookie 库
    ├── workbuddy_client.py       # copilot.tencent.com 客户端 + 旧接口适配
    ├── routes.py            # OpenAI / Responses / 管理
    ├── anthropic_routes.py  # Anthropic Messages
    ├── config.py            # 多账号 + Fernet 加密
    ├── tool_call.py         # 工具调用提取
    ├── tool_sieve.py        # 流式筛分
    ├── context_compressor.py
    ├── response_store.py
    ├── usage_store.py
    ├── batch.py
    ├── utils.py
    └── ...

配置参考

config.json：

{
  "api_keys": "sk-workbuddy,sk-another",
  "admin_password": "enc:v1:gAAAAA...",
  "workbuddy_accounts": [
    {
      "wb_access_token": "enc:v1:gAAAAA...",
      "wb_uid": "enc:v1:gAAAAA...",
      "wb_refresh_token": "enc:v1:gAAAAA...",
      "uid": "2230906476",
      "login_time": "09-11 01:00",
      "last_test": "",
      "is_valid": true
    }
  ],
  "models": [],
  "tools_passthrough": true,
  "compression_mode": "compress"
}

配置项	说明	默认值
`api_keys`	逗号分隔的对外 API Key	`sk-workbuddy`
`admin_password`	管理页密码（落盘加密）	`admin`
`workbuddy_accounts`	Desktop 账号列表	`[]`
`models`	自定义模型列表（空=内置两个 Preview）	`[]`
`compression_mode`	`compress` \| `truncation`	`compress`

环境变量：

变量	说明	默认
`PORT`	监听端口	`8080`
`HOST`	监听地址	`0.0.0.0`

依赖

Python 3.10+
FastAPI 0.115
uvicorn 0.32
httpx 0.27
Pydantic v2
cryptography（配置加密）

pip install -r requirements.txt

限制与已知问题

限制	说明
模型范围	仅 `hy4-preview`、`hy3`
cookie DB 锁	Desktop 运行时可能独占 cookie 库，导入失败先退出 Desktop
会话删除	上游无 conversation 删除接口，过期清理只动本地记录
并发	取决于服务端限制，多账号可缓解
不支持 Embeddings	仅 Chat / Responses / Anthropic Messages
非流式实际走 SSE	上游为 SSE，非流式会缓冲后合并返回

常见问题

Q: 为什么返回 401 "invalid api key"？
A: 检查 Authorization: Bearer …。默认 sk-workbuddy，在 config.json 的 api_keys 中修改。

Q: 为什么返回 503 "no workbuddy account"？
A: 管理页尚未导入 Desktop 账号。先登录 WorkBuddy Desktop，退出后自动检测导入。

Q: 自动检测提示 passToken not found？
A:

确认本机登录过 WorkBuddy Desktop
退出 Desktop（它会锁 cookie DB）
管理页重新点「自动检测」

Q: 导入后对话报 session unavailable？
A: passToken 可能已失效。在 Desktop 重新登录一次，退出后再导入。服务会自动 SSO 续期，一般无需手动刷新。

Q: 备份要注意什么？
A: config.json 与 .secret_key 必须一起备份。只有 config 没有 key，密文无法解密。

许可

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.omp/hooks/pre		.omp/hooks/pre
app		app
web		web
.dockerignore		.dockerignore
.gitignore		.gitignore
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
DEVLOG.md		DEVLOG.md
Dockerfile		Dockerfile
FORK.md		FORK.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
config.example.json		config.example.json
deploy.sh		deploy.sh
gateway-window.cmd		gateway-window.cmd
install-svc.cmd		install-svc.cmd
main.py		main.py
requirements.txt		requirements.txt
start.cmd		start.cmd
supervisor.py		supervisor.py
uninstall-svc.cmd		uninstall-svc.cmd

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workbuddy-desktop-api

目录

特性

架构

快速开始

一键部署

手动安装

管理后台

Docker

配置凭证

方法1：管理页自动导入

方法2：API 导入

多账号管理

凭证加密存储

API 使用

1. 列出模型

2. 文本对话

3. 流式对话

4. 工具调用（Function Calling）

5. 深度思考模式

Anthropic Messages API

Anthropic 模型名映射

Responses API 详解

工具调用详解

管理命令

项目结构

配置参考

依赖

限制与已知问题

常见问题

许可

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