소스 정보
- 저장소
- bage2014/study
- 최근 소스 활동
- 2026년 6월 10일 00:53
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 635
- 포크
- 113
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/bage2014/study --skill spring-ai-chat명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
UI设计规范技能,提供设计系统、配色方案、排版规则、无障碍标准等专业UI设计指导
项目规范技能,提供项目结构、文档管理、代码忽略等方面的标准和最佳实践
MCP Apps项目规范 - 后端驱动UI渲染架构。所有页面由后端生成HTML通过MCP协议返回渲染。Invoke when developing or maintaining MCP Apps projects, especially when creating new pages, tools, or stores.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| 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",
"usage": {
"promptTokens": 100,
"completionTokens": 50
},
"success": true,
"errorMessage": null
}
| 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