ソース情報
- リポジトリ
- bage2014/study
- ソースの最終更新活動
- 2026年6月10日 00:53
- 検出された SKILL.md の言語
- 中国語
- スター
- 635
- フォーク
- 113
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/bage2014/study --skill spring-ai-chatコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | spring-ai-chat |
| description | 集成 Spring AI 聊天功能。当用户想要与 AI 模型对话、创建聊天端点或处理 AI 对话流程时使用此技能。 |
提供 AI 聊天交互能力，支持与多种大语言模型进行对话，基于 Spring AI 框架实现。
在以下情况调用此技能：
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| model | String | 否 | 模型名称（默认使用配置的模型） |
| message | String | 是 | 用户消息 |
| temperature | Double | 否 | 温度参数（0-1，默认0.7） |
| maxTokens | Integer | 否 | 最大 token 数（默认2048） |
| options | Map | 否 | 其他配置选项 |
{
"provider": "deepseek",
"content": "AI 回复内容",
"model": "deepseek-chat"
| 模型类型 | 模型名称 | 配置方式 |
|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-chat | 环境变量配置 |
| OpenAI | gpt-3.5-turbo | 环境变量配置 |
| OpenAI | gpt-4 | 环境变量配置 |
# 简单聊天
curl -X POST http://localhost:8080/api/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "你好，AI！"
}'
# 指定模型
curl -X POST http://localhost:8080/api/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek",
"message": "解释一下量子计算",
"temperature": 0.7,
"maxTokens": 2048
}'
# 流式响应
curl -X POST http://localhost:8080/api/chat/stream \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "写一首诗"
}'
// 注入 ChatService
private final ChatService chatService;
// 简单聊天
ChatResponse response = chatService.chat("你好 AI！");
// 指定模型
ChatResponse response = chatService.chat("deepseek", "你好！");
// 完整请求
ChatRequest request = new ChatRequest("deepseek", "你好", 0.7, 2048, Map.of());
ChatResponse response = chatService.chat(request);
| 组件 | 职责 | 文件路径 |
|---|---|---|
| ChatService | 聊天服务接口 | service/ChatService.java |
| ChatServiceImpl | 聊天服务实现 | service/impl/ChatServiceImpl.java |
| ChatController | REST API 控制层 | controller/ChatController.java |
| ChatRequest | 请求 DTO | model/ChatRequest.java |
| ChatResponse | 响应 DTO | model/ChatResponse.java |
| 变量名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
DEEPSEEK_API_KEY | DeepSeek API Key | - |
DEEPSEEK_BASE_URL | DeepSeek API 地址 | https://api.deepseek.com/v1 |
OPENAI_API_KEY | OpenAI API Key | - |
OPENAI_BASE_URL | OpenAI API 地址 | https://api.openai.com/v1 |
SERVER_PORT | 服务端口 | 8080 |
# application.yml
server:
port: ${SERVER_PORT:8080}
spring:
ai:
openai:
base-url: ${DEEPSEEK_BASE_URL:https://api.deepseek.com/v1}
api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
chat:
options:
model: deepseek-chat
temperature: 0.7
max-tokens: 2048
ChatService.java 中添加方法model 包中创建请求/响应 DTOChatController.java 中添加控制器端点ModelProvider 接口ModelProviderManager 中注册继承 ChatServiceImpl 并重写相关方法，实现自定义业务逻辑。
src/main/java/com/bage/study/ai/best/practice/hello/
├── controller/
│ └── ChatController.java
├── service/
│ ├── ChatService.java
│ └── impl/
│ └── ChatServiceImpl.java
├── model/
│ ├── ChatRequest.java
│ └── ChatResponse.java
├── provider/
│ └── ModelProvider.java
└── config/
└── ChatConfig.java