本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 书接上回： 把郊狼接入任意LLM客户端，针对vibe coding用户 开发调优 书接上回: 郊狼和codex能结合一下吗 大部分已经开发完成了,经过不严谨的测试,核心功能是没啥大问题了,应该今晚就能发布第一个版本 基本原理是在本机运行了一个转发层并监听,llm客户端直接请求本地运行的这个服务并转发到上游,项目会再根据上游返回内容对郊狼发出相应的电击指令,从而实现在codex等客户端里模型一写代码就电击用户的效果 因为没有用mcp等方案,所以理论… 最近一直在高强度 vibe coding，流程非常简单，输入，检查，再输入，得益于gpt5系列模型的能力，人工介入的地方不是很多，这让我很没有参与感 昨天刷帖子看到佬友的一个回复 你的AI代理现在可以一边呻吟一边帮你理清混乱的情绪代码了。 前沿快讯 那理论上是不是可以连上郊狼？已经能想象到小男娘程序员一边写代码一边被电的场景了 呻吟声的来源变成了用户 搜了下现有的方案，想在codex中使用的话就需要加入mcp，但其实这种方式并不优雅，而且显而易见，会在模型上下文塞入一堆东西，电击判定还要由模型决定，实在是太不优雅了 所以 CoyoteCoder 来了！核心原理是在 AI 客户端与上游大模型服务之间运行一个监听层，接收到上游返回事件后就像郊狼发送电击指令，实现了 “模型一说话就电击用户” 的效果 目前会监听以下内容： 开始请求、响应开始、流式输出、工具调用、错误返回、响应完成事件 计划下一步支持更多事件 理论上兼容所有支持自定义 API 的 AI 客户端 项目链接： GitHub - Piracola/CoyoteCoder: 把郊狼连接到各种Agent中 · GitHub 因为是 Vibe Coding 产物，大概会有一些我还没发现的bug，希望佬友们积极反馈呀 下一步准备加入自定义波形功能，欢迎推荐好用的波形 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题