AIGC标识 薅WorkBuddy羊毛,无限使用DeepSeek,自动签到+积分躺赚+通用 API 接口

一、为什么要把 WorkBuddy 变成 API?

腾讯 WorkBuddy(CodeBuddy)内置了混元、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 等多款国产大模型,但官方不提供 OpenAI 形态的开放 API——你只能在它的桌面客户端或网页里用,想接到 Cherry Studio、NextChat、LobeChat、Codex CLI 这些工具上?没门。

而 WorkBuddy2API-UI 做的事情就是:把已授权账号的模型能力反向代理为通用的 OpenAI 兼容接口,让任何支持自定义 Base URL 的客户端都能调用。

这意味着什么?你手里那些免费的大模型额度,终于可以“解放”出来了。

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二、这个项目到底能做什么?

免费开源,GitHub 仓库 workbuddy2api-ui 的核心定位很清晰——自托管的 OpenAI 兼容反向代理网关 + Web 控制台。

具体能力包括:

统一接入地址:使用网关的 /v1 地址和 API Key 接入,不向客户端分发上游账号凭据
模型列表与对话接口:GET /v1/models 获取模型 ID,POST /v1/chat/completions 发起对话
流式回答:支持 Chat Completions 流式输出
多账号管理:网关维护账号池和冷却状态,网页可查看可用账号及调用情况
Web 控制台:账号授权、运行状态、对话测试、自动任务,一站式搞定
说白了,你只需要在服务器上跑一条 Docker 命令,就能拥有一个私有的“大模型 API 中转站”。

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三、一条命令部署,真的只要一条

准备一台已安装 Docker 和 Docker Compose 的 Intel / AMD 64 位服务器(linux/amd64) ,把 docker-compose.yml 保存到部署目录,然后:

docker compose up -d
Compose 会从阿里云仓库拉取成品镜像,无需下载源码、构建镜像、准备 .env 或额外启动脚本。

启动后打开 IP:7863/,用日志中的“管理密钥”登录,进入“账号管理”,选择国内版或国际版,点击“浏览器授权”,在上游页面完成登录/扫码/验证码即可。

授权成功后账号自动加载,无需重启。

四、自动签到 + 积分任务:真正的“躺赚”核心

这才是本文的重点——薅羊毛的自动化。

WorkBuddy 的积分规则里,“每日签到”是最稳定的日常来源:1-6 天每天 100 积分,第 7 天额外 1000 积分。但它不会自动到账,必须每天手动点,一忙就断签。

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而 workbuddy2api-ui 的控制台内置了自动任务系统,集中查看和管理六类任务:

任务类型 排程时间(北京时间) 说明
签到 09:00 / 21:00 自动领取每日积分
猫猫旅行 09:00 / 21:00 派猫猫旅行并自动领奖励
活跃上报 10:00 点亮连登 / 解锁领养 + streak 自检
Token 保活 22:00 维持登录态有效
开学季 按活动规则 活动类任务
夜猫子 按活动规则 夜间专属任务
可手动执行已启用任务,查看账号结果与脱敏日志摘要。

签到接口的本质是一次带本地登录 Token 的 HTTP 请求,workbuddy2api 在网关侧自动完成 Token 刷新和签到调用,你完全不需要碰桌面客户端。

实际收益估算:按每天签到 100 积分计算,连续 7 天可获得 100+100+100+100+100+100+1000 = 1600 积分。一个月下来,光签到就能白拿 3000+ 积分。再加上猫猫旅行和活跃上报的额外奖励,积分积累相当可观。

五、通用 OpenAI 接口:零改造接入所有客户端

部署完成后,你获得的是一个标准的 OpenAI 兼容 API。配置方式极其简单:

配置项 填写内容
Base URL IP:7863/v1
API Key 控制台“API 接入”页面查看
模型 从 /v1/models 获取的完整模型 ID

API Key 在控制台的“API 接入”页面获取,不是网页登录的管理密钥,两者是分开的。

调用示例:

# 查询模型列表 
curl http://127.0.0.1:7863/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer <你的 API Key>"

# 发起流式对话
curl -N http://127.0.0.1:7863/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer <你的 API Key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "<从模型列表选择的完整 ID>",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
    "stream": true
  }'

支持的客户端:Cherry Studio、NextChat、LobeChat、Open WebUI、Codex CLI、Claude Code、DSH 等,只要支持 OpenAI 协议,全部零改造接入。

六、密钥与数据安全

控制台默认自动生成管理密钥、API Key 和内部通信密钥,重启后复用。

运行数据保存在部署目录的 runtime/wb2api/ 下:

子目录 内容
auths/ 已授权账号凭据
data/ 账号状态与任务历史
keys/ 自动生成的密钥

普通重启和容器重建不会清空这些目录。备份时保存整个目录和实际使用的 Compose 文件即可。

公网部署建议使用 HTTPS 反向代理,并在 console 的 environment 中添加 WB2A_PUBLIC_ORIGIN: "https://你的域名"。

七、总结与提醒

workbuddy2api-ui 的“薅羊毛”逻辑可以概括为一句话:用自动签到和积分任务养号,用 OpenAI 兼容网关把免费模型额度变成通用 API。

几个关键提醒:

积分仅供观察:待确认不等于零,余额差额不等于奖励,仅将上游明确返回的奖励视为已确认
遵守平台规则:仅使用本人授权账号,不向未授权用户开放,不绕过平台验证
本项目基于 Sliverkiss/workbuddy2api,MIT 开源协议,再分发时请保留原作者版权声明
对于手里有 WorkBuddy 账号、想把它变成可用 API 资源的用户来说,这个项目的价值非常直接——一次部署,长期自动薅积分,同时获得一个通用的 OpenAI 接口。

posted @ 2026-09-17 09:02  百猎  阅读(214)  评论(0)    收藏  举报