WorkBuddy2API

WorkBuddy 国际国内多账号反代网关 — 双域独立路由与切换、稳定设备指纹防风控、国内成长任务全自动完成，支持 Codex / Claude Code / DSH 与标准 OpenAI 客户端。

🔧 官方客户端指纹模拟

代理请求默认模拟官方 CodeBuddy IDE 的请求特征，避免因流量特征与官方客户端差异过大而触发平台风控（参考踩坑记录）：

• 请求头对齐官方 CodeBuddyIDE/4.12.0（UA、x-ide-、x-product- 等）
• 会话级 conversation_id 复用，previous_response_id 随会话链式传递
• b3 追踪链同会话延续；大请求体自动 gzip；max_tokens 与官方一致
• x-device-token 支持通过环境变量 / --device-token 注入（获取方式见抓包手册）
• 设备指纹获取：按抓包手册 §7 自行抓取（一设备一账号，勿共用）

项目简介

一个轻量级的本地 API 代理服务，将腾讯 CodeBuddy（国内版） 与 WorkBuddy AI（海外版） 的底层接口转换为标准的 OpenAI、Anthropic 和 Responses 协议格式。

同一个 proxy，两个平台，一套模型池：

• 🇨🇳 国内 CodeBuddy（copilot.tencent.com）→ GLM-5.3、DeepSeek-V4、Kimi-K3、MiniMax-M3、混元 Hy4 等国产模型
• 🌍 海外 WorkBuddy AI（www.workbuddy.ai）→ GPT-5.6-Sol/Terra/Luna、GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.3-Codex、Gemini-3.5-Flash 等海外模型，外加 GLM / Kimi / 混元

两个平台使用完全相同的认证协议，因此本项目复用同一套代码，启动参数一键切换。
国内跑不了的 GPT / Gemini 系列，走海外端口即可使用。

项目概览

本项目支持两个平台，同一套代码，通过启动参数切换：

两个平台使用完全相同的认证协议（cli-external-link，/v2/plugin/ 前缀），
因此本项目复用同一套认证与代理逻辑，仅 endpoint / platform / session 不同。

目录结构

workbuddy2api/
├── server/                          # 全部服务端代码
│   ├── codebuddy_proxy.py           # 主入口（两平台共用）
│   ├── codebuddy_client_demo.py     # 认证客户端（两平台共用）
│   ├── workbuddy_ai_client_demo.py  # 海外版独立客户端（登录/测试）
│   ├── dsml_parser.py               # DSML 工具调用解析
│   ├── desensitize.py               # 脱敏模块
│   ├── responses_adapter.py         # Responses API 转换
│   ├── responses_projection.py      # 消息压缩
│   ├── anthropic_adapter.py         # Anthropic API 转换
│   └── test_*.py                    # 测试
├── pyproject.toml
└── README.md

✨ 核心特性

• 双域独立路由与切换 - 国内 CodeBuddy 与海外 WorkBuddy AI 一键切换，独立路由互不干扰
• 官方客户端指纹模拟 - 请求特征对齐官方 CodeBuddyIDE 客户端（UA、会话 ID 链、previous_response_id 延续、b3 追踪链等）
• 协议转换 - 支持 OpenAI Chat Completions、Anthropic Messages API 和 Responses 三种标准格式，兼容 Codex / Claude Code / DSH 等主流客户端
• 脱敏处理 - 内置智能脱敏模块，自动过滤敏感信息（账号、密码、密钥、品牌词、路径等），有效缓解审核误拦
• 消息压缩 - 智能压缩历史消息，大幅降低 token 使用量（适用于 Codex CLI 等长上下文场景）
• 工具调用支持 - 完整支持 function calling 和 tool use 特性
• DSML 解析 - 自动识别和转换 DSML 格式的工具调用
• 流式响应 - 支持 SSE 流式输出，实时返回生成内容
• 多账号管理 - 支持多个登录态隔离，方便工作/个人账号切换
• 国内成长任务自动化 - 签到等成长任务全自动完成（规划中）

安装

推荐使用 uv：

# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 直接运行（uv 会自动安装依赖）
uv run server/codebuddy_proxy.py

快速开始

所有命令均在 server/ 目录下执行（或用 uv run server/codebuddy_proxy.py 从根目录执行）。

登录信息

登录流程：proxy 启动时会自动获取 state 并打开浏览器，用户完成登录后 token 自动保存到 session 文件。

1. 国内版 CodeBuddy（端口 8787）

cd server

# 首次使用（浏览器登录）
uv run codebuddy_proxy.py --login

# 日常使用
uv run codebuddy_proxy.py --desensitize

默认监听 http://127.0.0.1:8787

2. 海外版 WorkBuddy AI（端口 8788）

cd server

# 首次使用（浏览器登录）
uv run codebuddy_proxy.py --port 8788 \
  --endpoint https://www.workbuddy.ai \
  --platform workbuddy-ai \
  --session-file ~/.workbuddy-ai-session.json \
  --login

# 日常使用
uv run codebuddy_proxy.py --port 8788 \
  --endpoint https://www.workbuddy.ai \
  --platform workbuddy-ai \
  --session-file ~/.workbuddy-ai-session.json \
  --log-file logs/proxy-intl.jsonl

监听 http://127.0.0.1:8788（自定义）

3. 验证

# 国内
curl http://127.0.0.1:8787/health
curl http://127.0.0.1:8787/v1/models

# 海外
curl http://127.0.0.1:8788/health
curl http://127.0.0.1:8788/v1/models

4. 接入客户端

Codex CLI

编辑 ~/.codex/config.toml：

[model_providers.codebuddy]
name = "CodeBuddy (via local proxy)"
base_url = "http://127.0.0.1:8787/v1"
wire_api = "responses"

[profiles.codebuddy]
model = "glm-5.3"
model_provider = "codebuddy"

Claude Code + CC Switch

在 CC Switch 配置中添加：

{
  "DeepSeek-V4": {
    "base_url": "http://127.0.0.1:8787/v1/messages",
    "api_key": "",
    "model": "deepseek-v4-pro"
  }
}

其他 OpenAI 兼容客户端

• Base URL: http://127.0.0.1:8787/v1（国内）或 http://127.0.0.1:8788/v1（海外）
• API Key: 留空
• 模型名见下方模型列表

模型列表

国内版 CodeBuddy（19 个）

海外版 WorkBuddy AI（21 个）

模型列表会随平台更新变化，以 GET /v1/models 的实际返回为准。

命令行参数

--host HOST              监听地址（默认 127.0.0.1）
--port PORT              监听端口（默认 8787）
--endpoint ENDPOINT      后端地址（国内默认 copilot.tencent.com，海外用 www.workbuddy.ai）
--platform PLATFORM      认证 platform（国内 VSCode，海外 workbuddy-ai）
--session-file PATH      会话文件路径
--log-file PATH          JSONL 日志文件
--desensitize            启用脱敏处理（推荐）
--optimize-context       启用消息压缩优化（Codex CLI 推荐）
--login                  启动时执行浏览器登录
--no-browser             登录时不打开浏览器
--verbose-llm            记录完整请求/响应内容（默认仅摘要）
--mock-dir DIR           使用 mock 数据（测试用）
--device-token PATH      x-device-token 注入：裸 token / JSON 文件路径
                         （也可用环境变量 CODEBUDDY_DEVICE_TOKEN；
                           获取方式见 doc/mitm-capture-playbook.md §7）
--rate-qps FLOAT         全局限速：持续 QPS（默认 1.0，0 不限速）
--rate-burst INT         全局限速：突发容量（默认 5，超出排队）
--rate-jitter FLOAT      每请求随机抖动上限（秒，默认 3.0，0 关闭）
--credit-burn-threshold  消耗速率告警阈值（默认 0.3 = 窗口消耗占剩余额度 30%）

环境变量

CODEBUDDY_PROXY_HOST      # 等同 --host
CODEBUDDY_PROXY_PORT      # 等同 --port
CODEBUDDY_ENDPOINT        # 等同 --endpoint
CODEBUDDY_PLATFORM        # 等同 --platform
CODEBUDDY_PROXY_LOG_FILE  # 等同 --log-file

API 接口

所有接口默认不需要在请求中额外携带 token，代理会使用本地 session 完成认证。

/v1/chat/completions - OpenAI Chat

非流式请求：

curl http://127.0.0.1:8787/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "写一个快排"}]
  }'

流式请求：

curl -N http://127.0.0.1:8787/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}]
  }'

支持 tools、tool_choice、stream_options 等完整 OpenAI 特性。

/v1/responses - Responses API

用于兼容 Codex CLI：

curl http://127.0.0.1:8787/v1/responses \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "default",
    "input": "写一个快排"
  }'

支持 instructions (system prompt)、消息形式的 input、tools、tool_choice 和 stream。

💡 提示： 使用 --optimize-context 可大幅减少 Codex CLI 的 token 使用。

/v1/messages - Anthropic Messages

用于兼容 Claude Code / CC Switch：

curl http://127.0.0.1:8787/v1/messages \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "max_tokens": 4096,
    "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}]
  }'

设置 "stream": true 时返回 Anthropic SSE 事件流。

高级功能

脱敏处理 (--desensitize)

对 system 消息中的敏感词插入零宽空格（U+200B），打断后端关键词匹配，缓解合规模板被审核误拦。

何时需要使用

强烈推荐启用的场景：

1. 对接 Claude Code / CC Switch

   • Claude Code 的 system prompt 包含大量品牌词和安全合规声明
   • 后端可能将竞争品牌词视为敏感内容
   • 不启用脱敏时，几乎每次请求都会被审核拦截

2. 对接 Codex CLI 等 agentic 工具

   • 这些工具的 system prompt 含有大量安全术语（DoS、exploit、credential testing 等）
   • 即使是合规的"拒绝有害请求"声明，也可能被关键词匹配误拦

不需要启用的场景：

• ✅ 普通对话（无安全术语）
• ✅ 纯粹的代码生成（无品牌词/安全声明）

注意事项

• ✅ 只处理合规声明，不绕过对有害输入的审核
• ✅ 只改 system 消息，真实用户输入保持原样
• ⚠️ 零宽空格对人眼/模型透明，但会影响精确字符串匹配

消息压缩优化 (--optimize-context)

仅对 /v1/responses 端点生效，将长历史、大 schema、超长工具输出压缩成"最小语义闭包"，大幅减少 token 使用（可能减少 60-90%）。

# 同时启用两个功能（推荐用于 Codex CLI）
uv run codebuddy_proxy.py --desensitize --optimize-context

• ✅ 只用于 /v1/responses，不影响 chat/messages 端点
• ✅ 保留语义闭包，模型仍可推理
• ⚠️ 历史被摘要化，精确细节需重新运行工具获取

日志

# 实时查看
tail -f logs/codebuddy-proxy.jsonl

# 查看流式事件
tail -100 logs/codebuddy-proxy.jsonl | jq 'select(.event | startswith("stream"))'

常见问题

找不到 session 文件 / 401 认证失败

重新登录：

# 国内
uv run codebuddy_proxy.py --login

# 海外
uv run codebuddy_proxy.py --port 8788 --endpoint https://www.workbuddy.ai --platform workbuddy-ai --session-file ~/.workbuddy-ai-session.json --login

端口被占用

lsof -i :8787
uv run codebuddy_proxy.py --port 8789

海外版调用报错 "first message is not system prompt"

proxy 已自动处理（会自动补 system 首条消息），如仍有问题请更新到最新代码。

技术细节

• 架构: FastAPI + httpx（异步）
• 并发: 支持 1000+ 并发请求
• 流式: 完整的流式日志（started / progress / completed / timeout）
• 认证协议: cli-external-link（浏览器 SSO 登录 → 轮询 token → 自动刷新）

测试

uv run pytest server/test_*.py -v

多用户安全须知

• 一设备一账号：x-device-token 与账号是「设备 + 账号」绑定关系。多个账号共用同一个 token 会被平台做设备关联，触发连坐封号——每台设备只能用自己的 token
• token / session 文件位于 ~/.codebuddy-device-token.json 与 ~/.codebuddy-session.json（已被 .gitignore 的 *device-token*.json、*session*.json 规则排除，不会入库）
• 请勿分享自己的 token，也请勿使用他人分享的 token——被关联的是一整台设备，换号也救不回来

免责声明

本项目仅用于个人学习与研究。 与腾讯、WorkBuddy、CodeBuddy、OpenAI、Anthropic 无官方关联。请仅在你合法拥有订阅的前提下使用，并自行承担风险。

• 本项目不提供任何形式的担保
• 使用本项目产生的任何后果由使用者自行承担
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