🐱煤球接入Deepseek

在此之前，煤球的模型是Gemini：

1. API 路由（核心请求入口）

my-blog-manager/app/api/chat/route.ts

这是小猫 AI 的后端路由，直接对接 Google Gemini API：

• 第 13 行：从环境变量 GEMINI_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY 读取密钥

• 第 21-22 行：从 siteConfig.geminiConfig 读取模型 ID，构建请求 URL：

  https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{modelId}:generateContent?key={apiKey}
  

• 第 29-42 行：发送请求体，包含 system_instruction（猫设 prompt）、用户消息、generationConfig（token 上限、temperature）

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2. API 配置（模型参数 + 猫设 Prompt）

geminiConfig: {
  modelId: "",
  systemPrompt: "",
  maxOutputTokens: ,
  temperature: ,
},

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3. 前端调用方

• my-blog-manager/components/CyberCat.tsx — 页面右下角的赛博小猫组件，handleFeed()和 handleChatSubmit()都向 /api/chat 发 POST 请求
• my-blog-manager/components/settings/AICatSection.tsx — 后台设置页面，可修改 modelId、systemPrompt、temperature、maxOutputTokens，点"暂存至队列"写入 geminiConfig

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而接入Deepseek有两个需要注意的点：

• DeepSeek 用的是 OpenAI 兼容接口，跟 Gemini 的请求体结构完全不同：

• 端点，鉴别权限都不相同

此外：CMS 管理后台（Settings 页面 → AI 小猫配置）点「暂存至队列」并应用，会丢失 apiKey 和 baseUrl。

原因是 cms_core/api/config.py:178-185 的写入逻辑——前端只传 4 个字段：

{ modelId, systemPrompt, maxOutputTokens, temperature }

后端用正则直接把整个 geminiConfig 块替换掉，新增的 apiKey 和 baseUrl 不在前端传的字段里

解决问题：在 config.py 的 update_site_config 里加一个合并逻辑 —— 更新 dict 之前先保留已有字段，缺少的 key 不被丢弃。不影响现有任何功能。

 existing = {}
                m = re.search(rf"{key}\s*:\s*\{{([\s\S]*?)\}}", content)
                if m:
                    existing = parse_ts_dict(m.group(1))
                merged = {**existing, **value}

不过！！！把 key 明文写在代码里相当于把房门钥匙贴在门上。🐖

所以我在在 Vercel Dashboard → Settings → Environment Variables 加入环境变量，这样就不用把API放在仓库里面

搞定！