

#这个Skill能帮你做什么
是这样的，我是某个互联网公司的产品经理，因为觉得Workbuddy配置自定义模型太麻烦了。
所以，我用Workbuddy做了个Skill，简单来说，这个Skill核心就两件事

**1、自动帮你接入自定义模型**
你只需要提供模型名称跟ApiKey，Skill帮你填好上下文长度、多模态、思考强度然后自动在Workbuddy（理论上其他智能体也可以）接入。

**2、帮你在Openrouter上找免费的模型。**
当你想做一些探索性的任务或者“白嫖”一些免费API的时候，直接问skill“有什么免费模型”。
它会帮你去Openrouter（可以理解是全球最大的大模型超市）找免费的模型。


#为什么想做这个Skill

自我第一次在Workbuddy接入Deepseek，看到那个窗口的时候，我就觉得很麻烦。
除了必需的API KEY之外，还需要自己找接口地址，输入模型名称，填高级配置（上下文长度、图片输入）等等。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12666131/b25d29e89738fabc06e8fea3b4b2f576.png)

对于一个刚从传统职场转来智能体的用户来说，我相信其实是一个门槛。并且我在一些交流群，也经常看到人反馈自定义模型添加失败，失败的原因有很多，我自己就曾经因为填错模型名称而导致不能使用。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12666131/11daead190237fcb68e7aae884f96395.png)
（接入智谱失败，原因：Codingplan与按量付费调用接口不一样）


![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12666131/348bf4155e4820100c1448525d3980fb.png)
（接入GPT4失败，原因：可能是名称不一样，可能是接口链接不对）

而**Agent（智能体）时代，我认为接入这件事情，不要依赖传统“填”的方式去操作，用对话去操作应该是更简单，更高容错的。**


#我是如何用Workbuddy从零开始迭代这个Skill的

##最开始是一段简单的对话
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12666131/87873e0f551f278eafbf2f82c67d689d.png)

Workbuddy给我输出的是一段文档
```
你是当前 Agent 的接入工程师。请「完全自动地」把一款自定义大模型接入本 Agent，由你完成全部操作，用户不手动改任何配置。

## 用户会提供给你
- 该模型的接入文档（链接或全文）
- API Key
- （可选）希望使用的模型名称或需要保留的参数

## 你的执行步骤
1. 读文档：提取接入必需项——接口地址（含是否带 /v1）、鉴权方式（Header 名与格式，如 `Authorization: Bearer <key>`）、模型标识（model 字段的真实取值）、请求/响应格式、是否 OpenAI 兼容。
2. 找配置位：定位本 Agent 存放模型配置的地方（配置文件 / 环境变量 / 设置项），确认它支持的字段。
3. 填配置：严格按文档示例把字段写进去，特别注意 URL 末尾 `/v1`、Bearer 前缀、模型名大小写与文档完全一致。
4. 做验证：用该模型发一条最简请求（如「你好」），确认能正常返回。
5. 自排查：验证失败不要直接把报错丢回给用户。自行逐项检查并修正后重试（≤3 次）：URL/端口拼错、Key 未带 Bearer、模型名不符、网络或代理问题。仍不成，给出明确结论与下一步建议。
6. 汇报：一句话告知用户——是否成功、使用的模型名、配置改了哪个文件/位置。

## 约束
- 只动本次接入相关的配置，不动其他无关项。
- API Key 仅用于配置，不要出现在对话之外的任何地方。
- 文档缺关键信息时，只向用户本人追问那「一项」，不要泛泛发问。
```


##持续数十日的迭代
这是这个Skill最开始的样子，我直接复制这段文档，在对话中发送到Workbuddy，它就能帮我接入大模型。
后面陆陆续续我用这个方式接入了很多大模型（因为经常要换不同家薅羊毛），
但是我用了之后发现，用这个方式接入的大模型会有一些问题，例如上下文长度不对，或者支持多模态的它没勾选，或者如果是同一模型名称，官方直连的跟云厂商的他会出错误……

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12666131/34c8af690c608fada4895ec41fcba695.png)


每次一出现出误，我就跟Workbuddy说了这个问题，然后Workbuddy就给我改，就这么循环往复循环往复的迭代。每一次迭代，都修复了一些问题或者增加一些**「更偷懒」「防捣乱」**的功能，可以看到我GITHUB这个Skill的迭代史：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12666131/ff85647e576a566f71cda3580e1da936.png)

「更偷懒」就是如果是一些热门的模型，它会接入的更快，因为skill写了注册表，已经记录了热门模型的参数。
「防捣乱」其实是我在豆包测试过，豆包是不支持换模型的，所以有了它执行步骤的第一步——「宿主自检」。


##这个skill现在是什么样子的
这里我让Wordbuddy给我总结：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12666131/7046109c2b09370fb944430172a72c22.png)

现在支持的热门模型有：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12666131/1d35a8e5c3bf2fc0da08c676e53afb86.png)

## 产出物清单（也是让Workbuddy产出的）

| | | |
|:-:|:-:|:-:|
|产出|说明|验收方式|
|开源仓库|github.com/sichenai/sichen-skills，最新提交 9 月 7 日|公开可访问，commit 历史即迭代史|
|SKILL.md v1.15.0|技能全文，约 4.2 万字节，含全部纪律与流程|任何支持 Skill 标准的助手可直接加载|
|CHANGELOG.md|十几轮迭代全部留痕，每轮含触发原因与改动|与 git 历史互相印证|
|模型档案表|活跃 20 条，覆盖 10 家厂商与渠道（DeepSeek、智谱、Kimi、千问、MiniMax、豆包火山方舟、腾讯混元、小米 MiMo、OpenAI、OpenRouter），另含 4 条失效档案|公共层 15 条随包分发，实测条目标注核验日期|
|脚本 3 个|发请求探针、档案表匹配、档案表校验，纯 Python 标准库|仓库内可直接运行|
|回归测试|15 条金标准场景，覆盖命中、歧义、失效、短路|每次提交由流水线自动执行|

写在最后：

#案例总结
|项目|内容|
|:-:|:-:|
|一句话任务|把「给智能体」快速接入自定义模型|
|输入材料|一句需求、待接入模型的API Key|
|WorkBuddy 配置|model-connector Skill（本次作品本体）、Skill 工具、文件读写、联网取证、命令行执行|
|操作步骤|下载Skill->调用Skill->对话接入自定义模型|
|产出物|GitHub 开源仓库（技能全文、20 条模型档案、3 个脚本、15 条回归测试、自动检查流水线）|
|时间跨度|2026 年 8 月 17 日第一版，9 月 7 日 v1.15，版本号从 1.2 走到 1.15|
|验收入口|[https://github.com/sichenai/sichen-skills/commits/main/skills/model-connector] （全部 commit 可溯源）|



是这样的，我是某个互联网公司的产品经理，因为觉得Workbuddy配置自定义模型太麻烦了。所以，我用Workbuddy做了个Skill，简单来说，这个Skill核心就两件事

接模型翻车后，我用WorkBuddy把它做成 Skill：20天，15轮迭代实录

人工智能

开发工具

后端

基于Workbuddy打造的自定义模型接入Skill，自动配置模型参数，解决手动填写的繁琐与报错问题；支持在OpenRouter智能检索免费模型，内置热门模型注册表与宿主自检机制，已迭代至v1.15版本，开源可溯源。

回归测试

代码解释

智能体

DeepSeek

Python

GitHub

Agent

WorkBuddy企业版限时双倍 Credits 活动

workbuddy

文章

问答

视频

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