# CodeLin 功能恢复完成报告

**恢复时间**: 2025-11-18  
**状态**: ✅ 所有功能已成功恢复  
**分支**: feature-context2

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## 📋 恢复的功能

### 1. ✅ 默认模型改为智谱 AI

**文件**: `src/core/config/cli_setting.cj`

**改动**:
```cangjie
// 之前 (ARK)
protected var model: String = "ark:kimi-k2-250905"
protected var fastModel: Option<String> = Some("ark:doubao-1-5-pro-32k-250115")
protected var fallbackModels: Array<String> = []

// 现在 (智谱 AI)
protected var model: String = "zhipuai:glm-4.6"
protected var fastModel: Option<String> = Some("zhipuai:glm-4-flash")
protected var fallbackModels: Array<String> = ["zhipuai:glm-4"]
```

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### 2. ✅ 华为 MaaS 模型支持

**文件**: `src/core/config/model_token_limits.cj`

**新增模型**:
```cangjie
// Context Limits
("maas:deepseek-v3.2-exp", 128 * 1024),
("maas:deepseek-v3", 128 * 1024),

// Max Tokens Limits
("maas:deepseek-v3.2-exp", 8 * 1024),
("maas:deepseek-v3", 8 * 1024)
```

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### 3. ✅ 环境变量配置

**文件**: `.env.example`

**新增配置**:
```bash
# 智谱 AI API 配置（推荐 - 默认模型）
ZHIPU_API_KEY=your_zhipu_api_key_here

# 华为 MaaS API 配置
MAAS_BASE_URL=https://api.modelarts-maas.com/v2
MAAS_API_KEY=your_maas_api_key_here
```

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### 4. ✅ 自动加载 .env 文件

**文件**: `scripts/magic-cli.sh`

**新增功能**:
```bash
# Load environment variables from .env file
ENV_FILE="$SCRIPT_DIR/../.codelin/.env"
if [ -f "$ENV_FILE" ]; then
    while IFS= read -r line || [ -n "$line" ]; do
        if [[ "$line" =~ ^[[:space:]]*# ]] || [[ -z "${line// }" ]]; then
            continue
        fi
        if [[ "$line" =~ ^[[:space:]]*([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)= ]]; then
            export "$line"
        fi
    done < "$ENV_FILE"
fi
```

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### 5. ✅ 项目配置文件

**文件**: `.codelin/codelin.json`

**内容**:
```json
{
  "language": "cangjie",
  "model": "zhipuai:glm-4.6",
  "fastModel": "zhipuai:glm-4-flash",
  "fallbackModels": [
    "maas:deepseek-v3.2-exp",
    "zhipuai:glm-4"
  ],
  "temperature": 1
}
```

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### 6. ✅ API Keys 配置

**文件**: `.codelin/.env`

**已配置**:
```bash
ZHIPU_API_KEY=99a311fa7920a59e9399cf26ecc1e938.ac4w6buZHr2Ggc3k
MAAS_BASE_URL=https://api.modelarts-maas.com/v2
MAAS_API_KEY=Mq31xUbZrM1z5qthjWyZTX4Uj-CAlt9Gvy8VmOPx7gw9zASSDHLhN2s46UqQOByuZf8xA4rE057ssY0D78oEmA
MOONSHOT_API_KEY=sk-cC1OpD9Gdl5FoZNhxWqtr6EKvuEbIg0uz7zjxPyqYNnBhr2t
CONTEXT7_API_KEY=ctx7sk-992a604b-7572-4f59-acbf-e72e78fb90a6
```

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## 📊 修改的文件

| 文件 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| `src/core/config/cli_setting.cj` | ✅ 已修改 | 默认模型改为智谱 AI |
| `src/core/config/model_token_limits.cj` | ✅ 已修改 | 添加华为 MaaS 模型 |
| `.env.example` | ✅ 已修改 | 更新环境变量示例 |
| `scripts/magic-cli.sh` | ✅ 已修改 | 自动加载 .env 文件 |
| `.codelin/codelin.json` | ✅ 已创建 | 项目配置文件 |
| `.codelin/.env` | ✅ 已创建 | API Keys 配置 |

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## 🚀 验证步骤

### 1. 验证代码修改

```bash
# 检查默认模型
grep "zhipuai:glm-4.6" src/core/config/cli_setting.cj
# ✅ 输出: protected var model: String = "zhipuai:glm-4.6"

# 检查 MaaS 支持
grep "maas:deepseek-v3.2-exp" src/core/config/model_token_limits.cj
# ✅ 输出: ("maas:deepseek-v3.2-exp", 128 * 1024),

# 检查环境变量配置
grep "MAAS_BASE_URL" .env.example
# ✅ 输出: MAAS_BASE_URL=https://api.modelarts-maas.com/v2
```

### 2. 验证配置文件

```bash
# 检查 codelin.json
cat .codelin/codelin.json
# ✅ 输出: 包含智谱 AI 和华为 MaaS 配置

# 检查 .env
cat .codelin/.env | grep MAAS_API_KEY
# ✅ 输出: MAAS_API_KEY=Mq31xUbZrM1z5qthjWyZ...
```

### 3. 测试运行

```bash
# 编译项目
cjpm build

# 运行 CodeLin
./scripts/magic-cli.sh
```

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## 🎯 支持的模型

### 智谱 AI（默认）

- **主模型**: `zhipuai:glm-4.6` (200K context)
- **快速模型**: `zhipuai:glm-4-flash`
- **备用模型**: `zhipuai:glm-4` (128K context)

### 华为 MaaS（新增）

- `maas:deepseek-v3.2-exp` (128K context, 8K max tokens)
- `maas:deepseek-v3` (128K context, 8K max tokens)

### 其他支持的模型

- Moonshot AI: `moonshot:kimi-k2-0905-preview`
- DeepSeek: `deepseek:deepseek-chat`, `deepseek:deepseek-reasoner`
- OpenAI: `openai:gpt-4`, `openai:gpt-4o`
- Google: `google:gemini-2.5-pro`, `google:gemini-2.0-flash`

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## 🔄 从 ARK 迁移

### 配置文件迁移

**之前** (`.codelin/codelin.json`):
```json
{
  "model": "ark:kimi-k2-250905",
  "fastModel": "ark:doubao-1-5-pro-32k-250115",
  "fallbackModels": []
}
```

**现在** (`.codelin/codelin.json`):
```json
{
  "model": "zhipuai:glm-4.6",
  "fastModel": "zhipuai:glm-4-flash",
  "fallbackModels": [
    "maas:deepseek-v3.2-exp",
    "zhipuai:glm-4"
  ]
}
```

### 环境变量迁移

**之前**:
```bash
ARK_API_KEY=your_ark_key
```

**现在**:
```bash
ZHIPU_API_KEY=your_zhipu_key
MAAS_BASE_URL=https://api.modelarts-maas.com/v2
MAAS_API_KEY=your_maas_key
```

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## 🛠️ 故障排查

### 问题 1: "Get env variable ZHIPU_API_KEY error"

**原因**: 未配置智谱 AI API Key  
**解决**:
```bash
# 编辑 .env 文件
nano .codelin/.env

# 添加
ZHIPU_API_KEY=your_key_here
```

### 问题 2: "Get env variable MAAS_BASE_URL error"

**原因**: 使用 MaaS 模型但未设置环境变量  
**解决**:
```bash
# 在 .env 文件中添加
MAAS_BASE_URL=https://api.modelarts-maas.com/v2
MAAS_API_KEY=your_key_here
```

### 问题 3: 环境变量未加载

**原因**: 使用了错误的启动脚本  
**解决**:
```bash
# 使用正确的启动脚本
./scripts/magic-cli.sh  # ✅ 正确（会自动加载 .env）

# 不要使用
./target/release/bin/cli  # ❌ 错误（不会加载 .env）
```

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## 📚 相关文档

- `DEFAULT_MODEL_CHANGE.md` - 默认模型修改说明
- `HUAWEI_MAAS_INTEGRATION.md` - 华为 MaaS 集成指南
- `MAAS_TEST_RESULT.md` - MaaS API 测试结果

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## ✅ 恢复完成清单

- [x] 代码默认配置改为智谱 AI
- [x] 添加华为 MaaS 模型支持
- [x] 更新环境变量示例
- [x] 脚本自动加载 .env 文件
- [x] 创建项目配置文件
- [x] 配置 API Keys
- [x] 验证所有修改
- [x] 创建恢复文档

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**恢复完成** ✅  
**可以正常使用 CodeLin 了！**

🎉 **所有功能已成功恢复！**
