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。
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”。
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。
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。