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# 🚀 新手上手指南
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> 完全没接触过编程也没关系，跟着做就行。Mac / Windows 都适用。
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> 如果你已经有 Python 环境，直接跳到[第 2 步](#2-配置-api-key)。
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## 1. 安装 Python
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### Mac
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打开「终端」（启动台搜索 "终端" 或 "Terminal"），粘贴这行命令然后回车：
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```bash
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brew install python
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```
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如果提示 `brew: command not found`，说明还没装 Homebrew，先粘贴这行：
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```bash
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/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
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```
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装完后再执行 `brew install python`。
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### Windows
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1. 打开 [python.org/downloads](https://www.python.org/downloads/)，点黄色大按钮下载
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2. 运行安装包，**底部的 "Add Python to PATH" 一定要勾上**
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3. 点 "Install Now"
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### 验证
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终端 / 命令提示符里输入：
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```bash
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python3 --version
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```
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看到 `Python 3.x.x` 就 OK。Windows 上也可以试 `python --version`。
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> ⚠️ **版本提示**：推荐 **Python 3.11 或 3.12**。不要使用 3.14（与 pywebview 等依赖不兼容）。
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## 2. 配置 API Key
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### 下载项目
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1. 打开 [GitHub 仓库页面](https://github.com/lsdefine/GenericAgent)
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2. 点绿色 **Code** 按钮 → **Download ZIP**
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3. 解压到你喜欢的位置
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### 创建配置文件
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进入项目文件夹，把 `mykey_template.py` 复制一份，重命名为 `mykey.py`。
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用任意文本编辑器打开 `mykey.py`，填入你的 API 信息。**选一种填就行**，不用的配置删掉或留着不管都行。
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### 配置示例
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**最常见的用法：**
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```python
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# 变量名含 'oai' → 走 OpenAI 兼容格式 (/chat/completions)
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oai_config = {
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'apikey': 'sk-你的密钥',
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'apibase': 'http://你的API地址:端口',
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'model': '模型名称',
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}
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```
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```python
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# 变量名含 'claude'（不含 'native'）→ 走 Claude 兼容格式 (/messages)
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claude_config = {
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'apikey': 'sk-你的密钥',
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'apibase': 'http://你的API地址:端口',
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'model': 'claude-sonnet-4-20250514',
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}
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```
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**使用标准工具调用格式（适合较弱模型）：**
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```python
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# 变量名同时含 'native' 和 'claude' → Claude 标准工具调用格式
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native_claude_config = {
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'apikey': 'sk-ant-你的密钥',
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'apibase': 'https://api.anthropic.com',
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'model': 'claude-sonnet-4-20250514',
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}
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```
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> 💡 还支持 `native_oai_config`（OpenAI 标准工具调用）、`xai_config`（Grok）、`sider_cookie`（Sider）等，详见 `mykey_template.py` 中的注释。
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### 关键规则
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**变量命名决定接口格式**（不是模型名决定的）：
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| 变量名包含 | 触发的 Session | 适用场景 |
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| `oai` | OpenAI 兼容 | 大多数 API 服务、OpenAI 官方 |
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| `claude`（不含 `native`） | Claude 兼容 | Claude API 服务 |
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| `native` + `claude` | Claude 标准工具调用 | 较弱模型推荐，工具调用更规范 |
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| `native` + `oai` | OpenAI 标准工具调用 | 较弱模型推荐，工具调用更规范 |
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> 例：用 Claude 模型，但 API 服务提供的是 OpenAI 兼容接口 → 变量名用 `oai_xxx`。
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**`apibase` 填写规则**（会自动拼接端点路径）：
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| 你填的内容 | 系统行为 |
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|-----------|---------|
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| `http://host:2001` | 自动补 `/v1/chat/completions` |
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| `http://host:2001/v1` | 自动补 `/chat/completions` |
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| `http://host:2001/v1/chat/completions` | 直接使用，不拼接 |
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## 3. 初次启动
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终端里进入项目文件夹，运行：
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```bash
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cd 你的解压路径
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python3 agentmain.py
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```
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这就是**命令行模式**，已经可以用了。你会看到一个输入提示符，直接打字发送任务即可。
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试试你的第一个任务：
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```
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帮我在桌面创建一个 hello.txt，内容是 Hello World
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```
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> 💡 Windows 上如果 `python3` 不识别，换成 `python agentmain.py`。
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## 4. 让 Agent 自己装依赖
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Agent 启动后，只需要一句话，它就会自己搞定所有依赖：
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```
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请查看你的代码，安装所有用得上的 python 依赖
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```
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Agent 会自己读代码、找出需要的包、全部装好。
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> ⚠️ 如果遇到网络问题导致 Agent 无法调用 API，可能需要先手动装一个包：
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> ```bash
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> pip install requests
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> ```
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### 升级到图形界面
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依赖装完后，就可以用 GUI 模式了：
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```bash
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python3 launch.pyw
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```
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启动后会出现一个桌面悬浮窗，直接在里面输入任务指令。
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### 可选：让 Agent 帮你做的事
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```
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请帮我建立 git 连接，方便以后更新代码
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```
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Agent 会自动配好。如果你电脑上没有 Git，它也会帮你下载 portable 版。
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```
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请帮我在桌面创建一个 launch.pyw 的快捷方式
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```
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这样以后双击桌面图标就能启动，不用再开终端了。
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## 5. 能力解锁
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环境跑起来之后，你可以逐步解锁更多能力。每一项都只需要**对 Agent 说一句话**：
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### 基础能力
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| 能力 | 对 Agent 说 | 说明 |
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| **PowerShell 脚本执行** | `帮我解锁当前用户的 PowerShell ps1 执行权限` | Windows 默认禁止运行 .ps1 脚本 |
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| **全局文件搜索** | `安装并配置 Everything 命令行工具进 PATH` | 毫秒级全盘文件搜索 |
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### 浏览器自动化
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| 能力 | 对 Agent 说 | 说明 |
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| **Web 工具解锁** | `执行 web setup sop，解锁 web 工具` | 注入浏览器插件，使 Agent 能直接操控网页 |
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解锁后，Agent 可以在**保留你登录态**的真实浏览器中操作：
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```
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打开淘宝，搜索 iPhone 16，按价格排序
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去 B 站，查看我最近看过的历史视频
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```
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### 进阶能力
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| 能力 | 对 Agent 说 | 说明 |
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| **OCR** | `用rapidocr配置你的ocr能力并存入记忆` | 让 Agent 能"看到"屏幕文字 |
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| **屏幕视觉** | `仿造你的llmcore，写个调用vision的能力并存入记忆` | 让 Agent 能"看到"屏幕内容 |
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| **移动端控制** | `配置 ADB 环境，准备连接安卓设备` | 通过 USB/WiFi 控制 Android 手机 |
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### 聊天平台接入（可选）
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接入后可以随时随地通过手机给电脑上的 Agent 发指令。
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对 Agent 说：`看你的代码，帮我配置 XX 平台的机器人接入`
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支持的平台：**微信个人Bot** / QQ / 飞书 / 企业微信 / 钉钉 / Telegram
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> Agent 会自动读取代码、引导你完成配置。
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### 高级模式
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以下模式全部**自文档化**——不用查手册，直接问 Agent 即可：
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| 模式 | 对 Agent 说 |
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| **Reflect（反射）** | `查看你的代码，告诉我你的 reflect 模式怎么启用` |
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| **计划任务** | `查看你的代码，告诉我你的计划任务模式怎么启用` |
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| **Plan（规划）** | `查看你的代码，告诉我你的 plan 模式怎么启用` |
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| **SubAgent（子代理）** | `查看你的代码，告诉我你的 subagent 模式怎么启用` |
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| **自主探索** | `查看你的代码，告诉我你的自主探索模式怎么启用` |
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> 💡 这就是 GenericAgent 的核心设计理念：**代码即文档**。Agent 能读懂自己的源码，所以任何功能你都可以直接问它。
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## 💡 使用越久越强
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GenericAgent 不预设技能，而是**靠使用进化**。每完成一个新任务，它会自动将执行路径固化为 Skill，下次遇到类似任务直接调用。
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你不需要管理这些 Skill，Agent 会自动处理。使用时间越长，积累的技能越多，最终形成一棵完全属于你的专属技能树。
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> 💡 如果你觉得某些重要信息 Agent 没有记住，可以直接告诉它：`把这个记到你的记忆里`，它会主动记忆。
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**其他 Claw 的 Skill 也可以直接复用：**
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- 让 Agent 搜索：`帮我找个做 XXX 的 skill` → 完成后 → `加入你的记忆中`
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- 直接指定来源：`访问 XXX 文件夹/URL，按照这个 skill 做 XXX`
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**保持更新：**
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对 Agent 说：`git 更新你的代码，然后看看 commit 有什么新功能`
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> Agent 会自动 pull 最新代码并解读 commit log，告诉你新增了什么能力。
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> 更多细节请参阅 [README.md](README.md) 或 [详细版图文教程](https://my.feishu.cn/wiki/CGrDw0T76iNFuskmwxdcWrpinPb)。 |