）作为 CodeBuddy 家族的桌面 AI 客户端，内置模型开箱即用。但实际使用中会碰到两类场景，需要用到它的

本文完整走一遍接入流程，并整理一份排查清单。「自定义模型」支持任意 OpenAI 兼容接口，本文示例上游为中转服务巨蓝鲸AI，接入自建网关或其他标准服务的流程完全相同。

设置 → 左侧「模型」→ 右上角 

。已保存的自定义模型也统一在这个页面管理，可随时编辑或删除。

的能力勾选：工具调用、图片输入、思考模式；思考强度可选低 / 中 / 高 / 超高 / 极致，不确定时保留「自动」。

这里值得展开一句：能力勾选本质是

向客户端声明该模型的接口能力

，客户端会据此决定是否在对话中启用对应交互（如思考过程的展示）。声明超过模型实际能力会导致请求报错，

则功能被隐藏——所以「按实际能力勾选」不是建议，是硬性要求。

模型名称 → 在「自定义模型」列表选中新增条目（出现 ✓）→ 发送短文本。

验证建议做交叉核对：客户端能正常回复后，到服务商控制台日志确认请求落在了预期模型上，再逐项验证工具调用与思考强度。

排障时保留：软件版本、请求时间、模型 ID、错误码、请求 ID——这五项信息基本能覆盖绝大多数问题定位。

WorkBuddy 的自定义模型功能，把它从「固定模型列表的客户端」扩展成了「通用 AI 工作台」：模型服务可替换、凭证可隔离、能力可声明。对开发者而言，这意味着可以按项目需要灵活组合模型组合，同时保持每个接入点的权限最小化。

图文细节可参考巨蓝鲸的配置文档：

https://docs.julanjing.com/docs/tutorial-workbuddy.html

。欢迎交流你们在 WorkBuddy 上的用法与实践。

WorkBuddy（https://www.codebuddy.cn/work/）作为 CodeBuddy 家族的桌面 AI 客户端，内置模型开箱即用。但实际使用中会碰到两类场景，需要用到它的「自定义模型」能力：

WorkBuddy 进阶实战：用「自定义模型」功能接入你自己的模型服务

开发工具

人工智能

WorkBuddy自定义模型接入完整教程：支持任意OpenAI兼容接口，以巨蓝鲸AI中转服务为例演示配置流程。涵盖模型添加、能力声明、切换验证及排障清单，实现模型可替换、凭证隔离、权限最小化，将客户端扩展为通用AI工作台。

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