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# 提示词
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请你说中文，并使用中文编写文档。
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我需要你发挥卓越的前端开发能力，对我指定的网站进行全方位的“像素级复刻”。这个复刻不仅包括静态页面的排版、配色和字体，还需要涵盖所有的交互细节、动画效果和响应式适配。我们将使用 **Vue 3** 框架和 **Vite** 构建工具。
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我想制作一个AI 提示词 => 2D原画 => 参考图 => 3D模型生成的WorkFlow网站，功能与风格样式进行像素级复刻：
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- https://app.assethub.io/
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- https://app.assethub.io/inventory
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- https://app.assethub.io/workflow
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- https://app.assethub.io/texturing
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- https://app.assethub.io/image
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- https://app.assethub.io/settings/team/4430d872-b40f-4374-bfd0-936205e155aa
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- 视频
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- https://www.youtube.com/watch?v=h8fKTZDQ90s
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- https://www.youtube.com/watch?v=i95-KHATaEY
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## 迭代方式
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1. 你可以使用浏览器打开这个网站，我会帮你登录。
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2. 依次打开左边侧边按钮，读取各个页面的HTML结构、CSS信息。将截图存储在Screenshots，使用中文名。视频在github上寻找合适工具给我下载下来作为参考。
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3. 下载网站都用的图片的，并在复刻网站时用上。
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4. 搭建完前后端基础代码之后，先进行前端框架与效果迭代，之后反复对照截图、原始站点进行迭代，保证网站与原站点效果完全一致。
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5. 使用ObsidianCli 维护docs下的文档。
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## 主要功能
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1. 该网站的主要功能是通过一套完整流程来生成3D模型，大致流程如下：
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1. 用户输入的参考图与提示来生成模型原画。
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2. 通过原画生成三视图。
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3. 使用三视图来生成3D模型。
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4. 3DMesh重拓扑。
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5. UV Unwrap
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6. auto texture
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2. 具备3D渲染功能，请根据参考原站点使用方案。
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3. 具备节点工作流，请使用合适的节点框架，可以考虑使用 https://github.com/comfy-org/ComfyUI 中的节点渲染与流程控制逻辑。
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1. 节点工作在线共同预览与编辑功能，实现协同工作。
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4. 简单的账户登录机制， 并且提供OpenID登录方式。
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## 技术选型
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我打算使用：
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前端技术：TypeScript、Vue 3、Vite；前端组件请使用Element Plus，使用pnpm install element-plus 进行安装。
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后端技术：nodejs、Fastify、Mongoose、fastify-jwt
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数据库：MongoDB、MySQL。
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工具函数：Axios、VueUse、pnpm
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文档管理：Obsidian Cli
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## 文档目录结构
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- docs
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- Netease_AITA_AssetMaker.md：项目技术、设计细节入口文档，方便Agent来寻找
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- Screenshots：存放截图。
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- Videos：视频参考。
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- WebsiteSource：存放HTML、CSS相关信息。
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- Web：前端相关文档。
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- Server：后端相关文档。
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## 复刻流程提示词
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### 0. 准备阶段：安装必要 Skills (工具)
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为了精准地感知和复刻目标网站，请优先完成以下工具的安装和配置。如果尚未安装，请在本地环境中执行相关命令：
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1. **视觉感知工具 (视觉分析核心)**
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* **Skill (依赖)**: `playwright` (用于 headless 浏览器截图、DOM 分析)
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* **安装命令**: `npm install playwright && npx playwright install`
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2. **资源处理工具 (资产抓取核心)**
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* **Skill (依赖)**: `axios`, `mime-types` (用于下载图片、字体)
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* **安装命令**: `npm install axios mime-types`
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3. **开发工具 (Vue 3 + Vite)**
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* **Skill (依赖)**: `@vitejs/plugin-vue` (如果在 Vite 项目中未配置)
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### 1. 执行阶段：网站复刻工作流
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请按照以下详细步骤执行任务。每完成一步，请向我反馈进度。
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**目标网站 URL: [在此处替换为您要复刻的网站 URL，例如：https://example.com]**
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#### 第一步：全面观察与分析 (Observation)
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1. **高清截图**: 使用 Playwright 对目标网站进行全长（Full Page）高清截图。同时，抓取以下状态的截图：
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* 特定组件（如 Button, Nav Item）的 `Hover` 状态。
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* 移动端（如 iPhone 12 Pro）的截图。
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2. **配色提取**: 分析截图，生成一份完整的 JSON 格式色板（Palette），包括主色、辅助色、文本色、背景色、边框色以及渐变色参数。
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3. **字体分析**: 确定目标网站使用的主要 WebFonts、字体大小（Font Size）、行高（Line Height）和字重（Font Weight）。
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4. **结构分析**: 使用 Playwright 导出核心 DOM 树的计算后样式（Computed Styles），特别是关键组件的 `padding`, `margin`, `display` (Flex/Grid) 属性和 `border-radius`。
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#### 第二步：静态资源抓取 (Asset Collection)
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1. **文件下载**: 自动下载目标网站的所有：
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* SVG 图标
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* 图片资源（PNG/JPEG/WEBP）
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* 字体文件（WOFF2/WOFF）
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2. **目录整理**: 将下载的资产按照以下结构有序存入您的项目目录中（例如：`src/assets/images`, `src/assets/icons`, `src/assets/fonts`）。
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#### 第三步：代码生成 (Vue 3 Component Generation)
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1. **项目脚手架**: 如果尚未在当前目录创建 Vite + Vue 3 项目，请创建一个：`npm init vite@latest . -- --template vue`。
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2. **组件拆解**: 将目标网页拆解为可复用的 Vue 组件（例如：`Header.vue`, `HeroSection.vue`, `Card.vue`, `Footer.vue`）。
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3. **样式复刻 (全都要)**:
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* 使用全局样式文件（如 `src/style.css`）定义色板变量和字体定义。
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* 在 Vue 组件中，使用 `<style scoped>` 编写 **完全一致** 的 CSS 样式。必须精确还原计算后的数值，不要估算。
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* 使用原生 CSS Flexbox 和 Grid 进行布局还原。
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#### 第四步：动画与交互复刻 (Interaction & Animation)
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1. **动态特效**: 分析目标网站的关键动画（例如：页面滚动时的元素渐现、Header 缩放、Hover 时的微动效）。
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* 使用 CSS Transitions/Animations 或 Vue 3 的 `<Transition>` 组件精准还原。
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* 尽可能复刻其 `cubic-bezier` 缓动曲线和持续时间（Duration）。
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2. **交互状态**: 确保所有按钮、链接在 `Hover` 和 `Active` 状态下的像素细节与原站一致。
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#### 第五步：自我校对 (Self-Correction)
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1. **组件预览**: 完成关键组件后，启动 Vite 开发服务器（`npm run dev`）。
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2. **视觉比对**: 将您生成的页面截图与原站截图进行叠加比对，特别注意边距和字体的偏差。
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3. **代码清理**: 删除不必要的脚手架代码（如 Vite 默认的 HelloWorld 组件）。
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### 2. 最终输出物
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1. 一个完整的、结构清晰的 Vue 3 + Vite 项目代码库。
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2. 在当前目录中可以成功运行 (`npm run dev`)。
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3. 生成的页面在视觉和交互上与目标网站达到 95% 以上的像素级匹配度。
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现在，请开始按照工作流执行。如果有任何步骤遇到困难，或者需要我提供更具体的指令，请立即告知。
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# 操作说明
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1. 在首页的Drop your concept art here，可以使用拖拽或点击的方式，上传模型的参考图。此时该区域会显示当前上传的图片。
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2. 点击下面的Clear清除图片；点击Generate 3D开始3D模型生成流程。按钮会显示成Generating,之后切换到Workflow页面。./docs/screenshots/workflow/Workflow_使用单张图片生成参考图与三视图_1.png
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3. Workflow界面主要由白板与节点系统构成。
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1. SourceImage节点
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1. Inputs为输入图片
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2. auto pipeline为是否进行自动流程，即 输入图片=> 参考图=> 三视图 => 3D模型 流程。
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3. AllowedModel为流程使用的模型设置。
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2. Pose节点
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1. 用于控制输出参考图的Pose。
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2. 节点Transform to Pose即可进行图片生成。
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任务：
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1. 你帮我实现以上操作逻辑。
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2. 实现Workflow页面的中的白板与节点功能，参考原始页面。
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3. 在后端实现AI服务接口。
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1. 可以接入Workflow中的AI服务（查询各个服务商的文档）
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2. 可以通过Netease AIGW接入AI服务。
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1. 参考以下网站，网站需要认证，打开浏览器，我来帮你登录。
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2. https://aigw.doc.nie.netease.com/21_%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%8C%87%E5%8D%97/10_%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E8%AF%B4%E6%98%8E/1_%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E8%AF%B4%E6%98%8E.html
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3. https://aigw.doc.nie.netease.com/21_%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%8C%87%E5%8D%97/11_%E8%BA%AB%E4%BB%BD%E8%AE%A4%E8%AF%81/2_%E8%BA%AB%E4%BB%BD%E8%AE%A4%E8%AF%81.html
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4. https://aigw.doc.nie.netease.com/21_%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%8C%87%E5%8D%97/14_%E8%AE%A4%E8%AF%81%E4%B8%8E%E7%AE%A1%E7%90%86/%E8%AE%A4%E8%AF%81%E4%B8%8E%E7%AE%A1%E7%90%86.html
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5. https://aigw.doc.nie.netease.com/25_AIGW%E5%8A%9F%E8%83%BD%E6%8C%87%E5%8D%97/10_API%E6%8E%A5%E5%8F%A3.html
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6. https://aigw.doc.nie.netease.com/50_FAQ/2_API%E6%8A%A5%E9%94%99.html
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3. 可以通过 https://openai.nie.netease.com 的OpenAI、Claude样式的接口来接入服务（需要用户提供AUTH_TOKEN)
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4. WorkFlow中存放一些Workflows，里面有当前工作流信息，你可以参考 https://app.assethub.io/workflow/10757
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1. 生成完模型后，点击模型节点的View 3D Mesh就切换页面，在页面中载入3D模型，且模型带有贴图，使用PBR光照模型进行渲染。
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5. 使用ObsidianCli 维护docs下的文档。
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## 主要功能
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1. 该网站的主要功能是通过一套完整流程来生成3D模型，大致流程如下：
|
||
1. 用户输入的参考图与提示来生成模型原画。
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||
2. 通过原画生成三视图。
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||
3. 使用三视图来生成3D模型。
|
||
4. 3DMesh重拓扑。
|
||
5. UV Unwrap
|
||
6. auto texture
|
||
2. 具备3D渲染功能，请根据参考原站点使用方案。
|
||
3. 具备节点工作流，请使用合适的节点框架，可以考虑使用[ https://github.com/comfy-org/ComfyUI ](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend)中的节点渲染与流程控制逻辑。
|
||
1. 节点工作在线共同预览与编辑功能，实现协同工作。
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||
4. 简单的账户登录机制， 并且提供OpenID登录方式。
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## 技术选型
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||
我打算使用：
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||
前端技术：TypeScript、Vue 3、Vite；前端组件请使用Element Plus，使用pnpm install element-plus 进行安装。
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||
后端技术：nodejs、Fastify、Mongoose、fastify-jwt
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||
数据库：MongoDB、MySQL。
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||
工具函数：Axios、VueUse、pnpm
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||
文档管理：Obsidian Cli
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## 文档目录结构
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- docs
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- Netease_AITA_AssetMaker.md：项目技术、设计细节入口文档，方便Agent来寻找
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||
- Screenshots：存放截图。
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||
- Videos：视频参考。
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||
- WebsiteSource：存放HTML、CSS相关信息。
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||
- Web：前端相关文档。
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||
- Server：后端相关文档。
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>以上作废
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# 提示词
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请你说中文，并使用中文编写文档。
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## 需求
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1. 开发要求
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1. 在保证相关接口不变的情况下，重构./backend 中的服务端。
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2. 根据需求迭代./frontend 中的前端。
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1. .\frontend\src\features\workflow-editor 是WorkFlow节点面板，不需要进行任何修复，这个是其他人开发的，但需要分析好接口，主要有WorkFlow序列化/反序列化、所有节点序列化/反序列化、同步信息等。
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2. 鉴权
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1. 简单账号密码登录，预留OIDC登录相关接口。
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2. 登录页面，需要截图参考。
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3. 工作区(WorkSpace) WorkFlow 序列化 & 同步。
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1. WorkSpace
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1. 每个用户可能拥有多个WorkSpace，每个Workspace拥有多个WorkFlow。
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2. WorkFlow
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1. WorkFlow 流水线线号码、名称、工作流状态（原话设定、三视图、模型生成……）、创建人、参与人员
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2. 节点相关信息
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1. 节点公共信息：Position、折叠等。
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2. 节点特有信息。
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3. 同事导出了一份分析报告./docs/web/workflow-node-panel-guide.md，你可以参考一下。
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4. 资产库
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1. 相关资产的对象存储。各种图片、模型。
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2. 可以针对通过标签 过滤显示不同类型的资产。
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3. 可以根据文件名、WorkSpace、WorkFlow名进行检索。
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4. 在资产库点击项可以进行资产预览，模型、图片。
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5. 任务排队系统
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1. 根据节点使用AI API的情况（AIGW、管理员设置的第三方AI API、用户设置自己的AI API）的，将任务分配对对应的任务池。
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2. 构建一个Worker Pool，每个WorkFlow，使用一个主worker进行管理。
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1. WorkFlow执行相关
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1. 哪些节点是可以并行执行的？哪些节点是串行执行的？
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2. WorkFlow的执行状态（原话设定、三视图、模型生成、模型拆分、模型组装等），这些状态可以在管理员后台进行添加与定制。
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3. 分配SubWorker来执行节点定义的操作。执行完之后将相关信息返回给主Worker，并将信息写入数据库，资产写对象存储服务，并将资产信息写入数据库中。
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2. 每个节点的执行状态。（待命、执行中、执行成功、执行失败）
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3. 管理员后台可以看到各个类型任务的排队情况。
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6. AI API & 计费系统
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1. 接入各种外部供应商API，提供各种模型、URL，管理员与用户只需要提供API Key或者API Token就可以完成配置。
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2. Netease AIGW 参考 后续章节 AIGW文档。
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3. 在用户设置页面添加AI API、Netease AIGW设置页面、以及 剩余积分 / 总共积分。
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4. 实现可配置的计费系统。
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1. 用户使用管理员配置的AI API就需要计算费用。
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2. 在管理员的管理后台可以设置AI API的积分方式。
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3. 第三方 AI服务商的API根据他们的文档信息设置计算方法。
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4. AIGW相关费用计算参考 Netease AIGW 文档。
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7. 部署方式与信息
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1. VPS SSH的方式，信息之后再填写。
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2. 采用Docker Compose以容器的方式部署。
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3. 对象存储采用：采用公司的S3对象存储服务，具体信息之后填写。
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||
4. 数据库先采用VPS Docker部署的， 之后会迁移到公司提供的云数据库服务。
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## 技术选型
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前端技术：沿用现有技术框架。
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||
后端技术：nodejs、Fastify、Mongoose、fastify-jwt
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数据库：MongoDB（帮我确定是否有必要干掉SQL服务器）
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||
工具函数：Axios、pnpm
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||
工程文档管理：Obsidian Cli
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## 文档目录结构
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||
- docs
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||
- Netease_AITA_AssetMaker.md：项目技术、设计细节入口文档，方便Agent来寻找
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||
- Screenshots：存放截图。
|
||
- Web：前端相关文档。
|
||
- Server：后端相关文档。
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||
# 其他
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||
## Netease OIDC信息
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||
| | |
|
||
| ------------- | ---------------------------------------------------------------- |
|
||
| client id | 4884b03e951711f0ad370242ac120002 |
|
||
| client secret | f2862b8c5ab24085ab0883d119b631604884b354951711f0ad370242ac120002 |
|
||
## OIDC 参考代码
|
||
```python
|
||
#coding:UTF-8
|
||
"""
|
||
Requirements:
|
||
1. Flask >= 0.10.1
|
||
2. requests
|
||
3. jwkest >= 1.1.7
|
||
|
||
Usage:
|
||
python oidc_code_demo.py -H {listen_address} -p {listen_port}
|
||
|
||
Help:
|
||
python oidc_code_demo.py -h
|
||
"""
|
||
import os
|
||
import uuid
|
||
from hashlib import md5
|
||
import datetime
|
||
from urllib import urlencode
|
||
import json
|
||
import requests
|
||
from flask import Flask, request, jsonify, session, redirect
|
||
|
||
from jwkest.jwk import SYMKey
|
||
from jwkest.jws import JWS
|
||
from jwkest.jwk import load_jwks_from_url
|
||
from jwkest.jws import NoSuitableSigningKeys
|
||
|
||
__revision__ = "0.01"
|
||
__author__ = "chenxs@corp.netease.com"
|
||
|
||
OIDC_CLIENT_ID = ""
|
||
OIDC_CLIENT_SECRET = ""
|
||
OIDC_PROVIDER = "https://login.netease.com/connect"
|
||
OIDC_AUTHORIZATION_SERVER = "https://login.netease.com/connect/authorize"
|
||
OIDC_TOKEN_ENDPOINT = "https://login.netease.com/connect/token"
|
||
OIDC_USERINFO_ENDPOINT = "https://login.netease.com/connect/userinfo"
|
||
OIDC_SCOPE = "openid nickname email fullname dep title empno"
|
||
OIDC_REDIRECT_URI = "https://127.0.0.1:5000/finish"
|
||
OIDC_JWKS_URI = "https://login.netease.com/connect/jwks"
|
||
OIDC_ALG = "HS256"
|
||
|
||
PYTHON_OIDC_DEMO = Flask(__name__)
|
||
|
||
@PYTHON_OIDC_DEMO.route("/", methods=['GET'])
|
||
def index():
|
||
"""index"""
|
||
if 'username' in session:
|
||
body = (
|
||
u"</br><h2>OpenID Connect 鐧诲綍鎴愬姛銆<E5A79B></h2></br>"
|
||
u"鎮ㄧ殑鐢ㄦ埛鍚嶆槸锛<EFBFBD>%s</br>"
|
||
u"鎮ㄧ殑鍏ㄥ悕鏄細%s</br>"
|
||
u"鎮ㄧ殑閭鏄細%s</br>"
|
||
u"鎮ㄧ殑鑱屼綅鏄細%s</br>"
|
||
u"鎮ㄧ殑閮ㄩ棬鏄細%s</br>"
|
||
u"鎮ㄧ殑宸ュ彿鏄細%s</br>") % (
|
||
session['username'], session.get('fullname', ''),
|
||
session.get('email', ''), session.get('title', ''),
|
||
session.get('dep', ''), session.get('empno', ''))
|
||
body += u"<a href='/login'>鎴虫垜閲嶆柊鐧诲綍</a>"
|
||
return body
|
||
else:
|
||
return u"<a href='/login'>鎴虫垜鐧诲綍</a>"
|
||
|
||
@PYTHON_OIDC_DEMO.route("/login", methods=['GET'])
|
||
def login():
|
||
"""AuthN Request"""
|
||
session.clear()
|
||
now = datetime.datetime.now().strftime("%s")
|
||
session['uid'] = uuid.uuid4().hex
|
||
session['state'] = session['uid']
|
||
session['nonce'] = md5(session['uid'] + now).hexdigest()
|
||
|
||
authn_request_params = {
|
||
'response_type': 'code',
|
||
'client_id': OIDC_CLIENT_ID,
|
||
'state': session['state'],
|
||
'nonce': session['nonce'],
|
||
'scope': OIDC_SCOPE,
|
||
'redirect_uri': OIDC_REDIRECT_URI,
|
||
#'prompt': 'login',
|
||
'display': 'touch',
|
||
}
|
||
|
||
redirect_url = "?".join([
|
||
OIDC_AUTHORIZATION_SERVER, urlencode(authn_request_params)])
|
||
|
||
return redirect(redirect_url)
|
||
|
||
|
||
def token_request(code):
|
||
"""2. Token Request"""
|
||
params = {
|
||
'grant_type': 'authorization_code',
|
||
'code': code,
|
||
'redirect_uri': OIDC_REDIRECT_URI,
|
||
'client_id': OIDC_CLIENT_ID,
|
||
'client_secret': OIDC_CLIENT_SECRET,
|
||
}
|
||
_resp = requests.post(OIDC_TOKEN_ENDPOINT, data=params)
|
||
return json.loads(_resp.text)
|
||
|
||
def id_token_verify(id_token, nonce=None):
|
||
"""3. id token verify"""
|
||
|
||
now = int(datetime.datetime.now().strftime("%s"))
|
||
if OIDC_ALG == "HS256":
|
||
signed_keys = [SYMKey(key=OIDC_CLIENT_SECRET)]
|
||
else:
|
||
signed_keys = load_jwks_from_url(OIDC_JWKS_URI)
|
||
|
||
try:
|
||
plain_id_token = JWS().verify_compact(id_token, signed_keys)
|
||
except NoSuitableSigningKeys:
|
||
# logger the id_token please
|
||
return {'error': 'can not verify the id token'}
|
||
|
||
print "idtoken: %s" % plain_id_token
|
||
if nonce:
|
||
if (not plain_id_token.has_key('nonce')) or (
|
||
plain_id_token['nonce'] != nonce):
|
||
return {'error': 'id token nonce not correct'}
|
||
if plain_id_token['iss'] != OIDC_PROVIDER:
|
||
return {'error': 'id token iss not correct'}
|
||
if plain_id_token['aud'] != OIDC_CLIENT_ID:
|
||
return {'error': 'id token aud not correct'}
|
||
if now >= int(plain_id_token['exp']):
|
||
return {'error': 'id token expired'}
|
||
|
||
return {'id_token': plain_id_token}
|
||
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||
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@PYTHON_OIDC_DEMO.route("/finish", methods=['GET'])
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def finish():
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"""
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1. AuthN Response
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2. Token Request
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3. id token verify
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4. userinfo request
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5. login user
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||
"""
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# 1. AuthN Response
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try:
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code = request.args.get('code')
|
||
if session['state']:
|
||
state = request.args.get('state')
|
||
if state != session['state']:
|
||
return u"闈炴硶璇锋眰"
|
||
except ValueError:
|
||
return u"闈炴硶璇锋眰"
|
||
# 2. Token Request
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token = token_request(code)
|
||
print "token: %s" % token
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||
if token.has_key('error'):
|
||
return u"鍑洪敊浜嗭細%s" % str(token)
|
||
# 3. id token verify
|
||
id_token_verified = id_token_verify(token['id_token'])
|
||
if id_token_verified.has_key('error'):
|
||
return id_token_verified['error']
|
||
else:
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||
id_token = id_token_verified['id_token']
|
||
|
||
print "id_token: %s" % id_token
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||
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# 4. userinfo request
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_req_session = requests.Session()
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||
_req_session.headers.update({
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"Authorization": "Bearer %s" % token['access_token']})
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||
userinfo_req = _req_session.get(OIDC_USERINFO_ENDPOINT)
|
||
userinfo = json.loads(userinfo_req.text)
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||
# login the user
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session['username'] = userinfo['nickname']
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session['email'] = userinfo['email']
|
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session['title'] = userinfo.get('title', '')
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||
session['empno'] = userinfo.get('empno', '')
|
||
session['dep'] = userinfo.get('dep', '')
|
||
session['fullname'] = userinfo.get('fullname', '')
|
||
return redirect("/")
|
||
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if __name__ == "__main__":
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import sys
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import argparse
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parser = argparse.ArgumentParser(
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usage='%(prog)s [options]', version='%(prog)s ' + str(__revision__))
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||
parser.add_argument(
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||
'-H', '--host', dest='host', type=str,
|
||
help="Specify listening adress, default is 127.0.0.1")
|
||
parser.add_argument(
|
||
'-p', '--port', dest='port', type=int,
|
||
help="Specify listening port, default is 5000")
|
||
parser.add_argument(
|
||
'-c', '--client_id', dest='client_id', type=str,
|
||
help="oidc client_id is required.")
|
||
parser.add_argument(
|
||
'-s', '--client_secret', dest='client_secret', type=str,
|
||
help="oidc client_secret is required.")
|
||
|
||
args = parser.parse_args()
|
||
|
||
host = args.host or '127.0.0.1'
|
||
port = args.port or 5000
|
||
OIDC_REDIRECT_URI = "http://%s:%s/finish" % (host, port)
|
||
OIDC_CLIENT_ID = args.client_id
|
||
OIDC_CLIENT_SECRET = args.client_secret
|
||
if not OIDC_CLIENT_ID or not OIDC_CLIENT_SECRET:
|
||
parser.print_help()
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||
parser.exit()
|
||
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||
PYTHON_OIDC_DEMO.secret_key = "this is a random secret"
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||
PYTHON_OIDC_DEMO.debug = True
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||
PYTHON_OIDC_DEMO.run(host=host, port=port)
|
||
```
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# AI模型
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流程常用的AI模型
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VLM-Gemini+WD14反推，2D-liblib+nanobananapro，3D-Tripo P1，UV-Hunyuan，CDN-Filepicker，seedream4.5/5.0 和 Tripo / Meshy / Hunyuan/ Rodin / HItem3D
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## 其他AI API 提供商
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你通过google搜索以及其他搜索SKill帮我收集信息。
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- 字节 火山引擎、seedream、seeddance
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- 腾讯 混元
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- Google Gemini
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- Chatgpt
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- Tripo
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- 阿里千问
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## AIGW文档
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- https://aigw.doc.nie.netease.com/
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请打开浏览器进行阅读1.5~1.9章节，该网站需要登录，我会帮你登录，登录完会和你说我已经登录了。
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支持的模型参考：
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- https://docs.popo.netease.com/team/pc/hnnkwy_g/pageDetail/1e40f09ebff54d7b8377459b5e18e7b0?popo_locale=zh&appVersion=4.32.0&deviceType=0&popolocale=zh-CN&popo_hidenativebar=1&popo_noindicator=1&xyz=1747036937996&tab=0&disposable_login_token=1&xyz=1776331056585
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将相关信息放到./docs/AIProvider 下，并且编写文档。
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## 部署
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将服务部署到VPS上，使用Docker Compose进行部署。部署前先检查docker 容器情况，保证不会影响到其他服务。
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ssh -p 32200 -i C:\Users\loujiajie\.ssh\netease_loujiajie_id_rsa loujiajie@10.145.96.67
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S3 对象服务信息
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- NOS 桶信息
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- 名称：matrixaita
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- 项目：artct
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- 成本项目：artct
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- 区域：GA
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- Endpoint：gzdev
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- 桶用户：p-artct-matrixaita
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- 域名（内网）：`nos-gzdev.163nos.com`
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相关资产放到 AssetMaker/ 目录后面
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# 临时需求
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1. 添加账号：
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1. 账号：G37
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2. 密码：G37
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2. 添加账号单点登录功能，其他电脑登录后会让当前电脑登录直接失效并且退回登录页面。给G37 单点登录。
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# Blender
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https://docs.popo.netease.com/team/pc/ysai/pageDetail/4a88b0e6d806462589e01a13f3f90cff?appVersion=4.41.0&deviceType=0&popolocale=zh-CN&popo_hidenativebar=1&popo_noindicator=1&disposable_login_token=1
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Blender 4.4.2
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TODO:
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- [ ] Blender
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