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New API CLI 工具 - 当用户需要调用 New API 上的模型、批量调用多个模型、并发测试不同渠道模型时使用。支持列出所有模型、调用单个模型、并发调用多个模型、按供应商/渠道过滤。触发词：newapi、调用模型、批量调用、测试模型、渠道测试、并发调用、模型列表。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
PRD 驱动的完整开发工作流 - 从用户故事分析到自动化测试的端到端流程。 当用户需要"一条龙开发"、"全自动开发"、"从需求到代码"、"先分析PRD再开发"、 "多模型分析后自动开发"、"完整开发流程"、"从需求分析到测试"或任何涉及 PRD分析→需求整合→代码生成→自动化测试的连续工作时，**必须**使用此技能。 整合多模型聚合、Kimi深度整合、PRD生成、多模型代码审查、代码开发、自动化测试等能力。 **新增**: 智能决策大脑(th-workflow-decision-engine) - 自动判断何时使用GitNexus代码分析、 unified-search联网搜索、多模型聚合，测试失败时智能选择修复策略。
PRD驱动工作流的决策大脑 - 智能判断何时使用搜索、代码分析、多模型聚合。 作为子Skill被 th-prd-driven-dev-workflow 调用，负责工具选择和策略决策。
动态 Agent 生成器（母体模式）。当用户需要处理复杂项目时，自动分析需求并生成定制化专业 Agent 团队。接收项目描述、技术栈、版本号、约束条件，输出完整的 Agent 配置和启动命令。触发词：需要专业团队、生成 Agent、创建定制化 Agent、复杂项目团队、动态生成 Agent。
Arch Linux 系统特性（PEP 668、AUR Helpers）
浏览器交互自动化：网页测试、表单填写、截图、数据提取。触发词：打开网页、填写表单、网页截图。
系统化代码审查：安全性、性能、可维护性、正确性、测试覆盖。触发词：代码审查、review 代码、PR 审查。
| name | newapi-cli |
| description | New API CLI 工具 - 当用户需要调用 New API 上的模型、批量调用多个模型、并发测试不同渠道模型时使用。支持列出所有模型、调用单个模型、并发调用多个模型、按供应商/渠道过滤。触发词：newapi、调用模型、批量调用、测试模型、渠道测试、并发调用、模型列表。 |
版本: v1.0.0 核心: 多渠道模型调用 + 并发测试 + 灵活过滤
| 场景 | 示例 |
|---|---|
| 查看可用模型 | "newapi 有哪些模型" |
| 调用单个模型 | "用 newapi 调用 gemini" |
| 批量测试模型 | "测试所有 qwen 模型" |
| 渠道对比 | "对比 SiliconFlow 和 NVIDIA 的模型" |
| 并发调用 | "并发调用所有渠道的模型" |
| 过滤查询 | "列出所有 DeepSeek 模型" |
| 渠道 | 说明 |
|---|---|
| SCNet | 中国超算 |
| SiliconFlow | 硅动科技 |
| NVIDIA | 英伟达 |
| CTYUN | 天翼云 |
| DashScope | 阿里云灵积 |
| Gemini |
# 列出所有模型
newapi-cli list
# 按渠道过滤
newapi-cli list -c SiliconFlow
# 按供应商过滤
newapi-cli list -p qwen
# 调用单个模型
newapi-cli call "gemini-2.5-flash" -m "你好"
# 并发调用所有模型
newapi-cli call-all -m "你好" -w 10
# 只调用特定渠道的模型
newapi-cli call-all -m "你好" -c SiliconFlow
# 只调用特定供应商的模型
newapi-cli call-all -m "你好" -p deepseek
说出以下关键词，我会自动调用 newapi-cli:
| 触发词 | 行为 |
|---|---|
| "newapi 模型列表" | 列出所有可用模型 |
| "调用 newapi" | 调用单个模型 |
| "批量调用模型" | 并发调用多个模型 |
| "测试所有模型" | 调用所有模型进行对比 |
| " SiliconFlow 渠道" | 按渠道过滤调用 |
| "测试 deepseek 模型" | 按供应商过滤调用 |
配置文件: ~/.newapi-cli.yaml
api-key: your-api-key
base-url: http://localhost:4000
verbose: false
或使用环境变量:
export NEWAPI_API_KEY=your-api-key
export NEWAPI_BASE_URL=http://localhost:4000
newapi-cli list [flags]
Flags:
-c, --channel string 按渠道过滤
-p, --provider string 按供应商过滤
-f, --format string 输出格式 (table/json/yaml/names)
-g, --group-by string 分组方式 (channel/provider)
newapi-cli call [model] [flags]
Flags:
-m, --message string 用户消息
-s, --system string 系统提示词
-t, --max-tokens int 最大token数 (默认2048)
-T, --temperature float 温度参数 (默认0.7)
--stream 流式输出 (默认true)
--json JSON格式输出
newapi-cli call-all [flags]
Flags:
-c, --channel string 按渠道过滤
-p, --provider string 按供应商过滤
-w, --workers int 并发worker数 (默认10)
-t, --timeout int 超时时间秒 (默认60)
-m, --message string 用户消息
-s, --system string 系统提示词
--json JSON格式输出
--save string 保存结果到文件
# 表格形式列出所有模型
newapi-cli list
# JSON输出
newapi-cli list -f json
# 只输出模型名
newapi-cli list -f names
# 简单调用
newapi-cli call "gemini-2.5-flash" -m "你好"
# 带系统提示词
newapi-cli call "gemini-2.5-flash" -m "你好" -s "你是一个助手"
# 调整参数
newapi-cli call "gemini-2.5-flash" -m "你好" -T 0.5 -t 1024
# 从stdin读取
echo "解释Docker" | newapi-cli call "gemini-2.5-flash"
# 调用所有模型
newapi-cli call-all -m "你好"
# 5个并发
newapi-cli call-all -m "你好" -w 5
# 只调用 SiliconFlow 渠道
newapi-cli call-all -m "你好" -c SiliconFlow
# 只调用 Qwen 模型
newapi-cli call-all -m "你好" -p qwen
# 保存结果
newapi-cli call-all -m "你好" --save results.json
model-compare-search: 多模型对比搜索（8模型并行 + Kimi总结）unified-search: 统一搜索工具/home/throokie/src/production/newapi-cli/
最后更新: 2026-03-23