1. 为什么 Cursor 拉 GitHub 资源总卡在下载这一步很多人第一次用 Cursor 或 Claude Code 处理 GitHub 仓库时都会遇到一个很割裂的体验模型能读懂代码、能改文件但一到「把仓库里的某个 release 包、某个 raw 文件、某个数据集拉下来」就掉链子。表现通常是三种一是请求直接 401提示鉴权失败二是本地代理失败日志里出现local proxy failed或连接超时三是模型返回里出现reading choices之类的解析错误看起来像模型坏了其实是下载链路根本没通。这个问题的本质不是 Cursor 不行也不是 Claude Code 不行而是这些 AI 编程工具在调用外部资源时走的是各自的网络出口和鉴权通道。GitHub 的 raw、release、codeload 这些域名在不同网络环境下可达性差异很大而 AI 编辑器内部又常常复用同一个 Base URL 去发所有请求一旦这个 Base URL 指向的通道不稳定下载动作就会连带失败。我试过把 Cursor 的 Base URL 统一改到一个稳定通道上再配合 Skill 把「下载」这个动作封装成可复用逻辑整个链路就顺了。这篇就按这个思路写先把 Base URL 指到 TaoToken 统一通道解决 401 和本地代理失败再用可复制的配置片段和连通性验证命令确认通道可用最后给出 Skill 封装下载逻辑的步骤做到「给个链接就拉文件」。适合谁看正在用 Cursor、Claude Code、Trae 做 AI 编程且需要频繁从 GitHub 拉资源的开发者被 401、local proxy failed、reading choices 卡住过的人想把下载动作沉淀成 Skill 的人。核心检索词先明确Cursor Base URL 配置、Claude Code 接入、GitHub 资源下载、Skill 封装下载逻辑、TaoToken 统一通道。下面从原问题场景开始拆。2. TaoToken 前置统一通道与 Key 准备在改 Base URL 之前先把 TaoToken 这一侧准备好。TaoToken 在这里扮演的是「统一通道」的角色Cursor、Claude Code、Trae 这些工具不再各自去找出口而是统一把请求发到同一个 Base URL由这个通道去完成模型调用和资源转发。这样做的好处是鉴权集中、出口稳定401 和本地代理失败的概率会明显下降。你需要准备三件套Base URL、API Key、Model ID。这三件套在后面的 Cursor 配置、Claude Code 配置、Codex auth.json 里都会反复出现先记牢。Base URL 用这个https://taotoken.net/api。注意这里不加任何多余路径Cursor 和 Claude Code 的配置里都填这个根地址具体端点由工具自己拼接。API Key 在控制台创建入口是https://taotoken.net/console/api-keys。创建后复制出来形如sk-开头的一串。这个 Key 只显示一次建议先存到密码管理器里。Model ID 按你实际要用的模型填比如 Claude 系列、GPT 系列具体以控制台模型列表为准。Cursor 里填在模型名位置Claude Code 里填在ANTHROPIC_MODEL或对应字段。如果你还没决定用哪个模型可以先到模型对话页面试一下https://taotoken.net/models。在网页里发一条消息确认 Key 和通道都正常再去改编辑器配置能省掉很多来回排查。接入文档在https://taotoken.net/doc里面有各工具的配置示例。建议改配置前先扫一眼对应章节路径和字段名以文档为准避免抄错。这里要强调一点TaoToken 是统一通道不是让你绕过什么而是把分散的出口收敛成一个可管理的入口。对 Cursor 和 Claude Code 来说Base URL 指向它之后模型请求和资源拉取走同一条链路鉴权一致日志也好排查。准备阶段做完你应该手上有一个 Base URL、一个 API Key、一个 Model ID。接下来进入可复制配置环节。3. 可复制配置Cursor、Claude Code、Codex 三件套这一节给可直接复制的配置片段。路径和字段名尽量贴近工具原文你按自己系统替换用户名和路径即可。3.1 Cursor 的 Base URL 配置Cursor 的模型配置在设置里也可以通过配置文件改。打开 Cursor 设置找到 Models 或 OpenAI API Key 相关区域把 Base URL 改成 TaoToken 的地址Key 填你的 API KeyModel 填 Model ID。如果你习惯用配置文件Cursor 的 settings 里对应字段大致如下JSON 片段路径按你的实际安装位置{ cursor.openai.baseUrl: https://taotoken.net/api, cursor.openai.apiKey: sk-你的Key, cursor.openai.model: 你的ModelID }注意不同 Cursor 版本字段名可能略有差异以你本地设置界面显示的为准。改完后重启 Cursor让配置生效。3.2 Claude Code 的接入配置Claude Code 走环境变量或 settings 文件。最直接的方式是在 shell 里导出环境变量再启动 Claude Codeexport ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYsk-你的Key export ANTHROPIC_MODEL你的ModelID如果你用 settings 文件路径通常在~/.claude/settings.json内容参考{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的Key, ANTHROPIC_MODEL: 你的ModelID } }Claude Code 的接入文档在https://taotoken.net/doc字段名以文档为准。改完 settings 后重新打开终端会话。3.3 Codex 的 auth.json 配置如果你用 Codex鉴权信息在auth.json里。路径通常在~/.codex/auth.json内容参考{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的Key, model: 你的ModelID }三件套在这里再次出现Base URL、Key、Model ID。Codex 读取这个文件后所有请求都会走 TaoToken 通道。3.4 三件套对照表工具配置位置Base URLKey 字段Model 字段Cursor设置/配置文件https://taotoken.net/apiapiKeymodelClaude Code环境变量/settings.jsonhttps://taotoken.net/apiANTHROPIC_API_KEYANTHROPIC_MODELCodex~/.codex/auth.jsonhttps://taotoken.net/apiapi_keymodel提示三件套缺一不可。只改 Base URL 不填 Key会直接 401只填 Key 不改 Base URL会走默认出口可能触发 local proxy failed。配置改完后先别急着跑下载先做连通性验证。4. 验证请求与成功结果连通性命令与预期输出配置改完第一步是验证通道是否通。不要跳过这一步否则后面下载失败你分不清是通道问题还是 Skill 问题。4.1 用 curl 验证 Base URL最直接的验证是用 curl 打一个模型列表或对话请求。以对话为例curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: 你的ModelID, messages: [{role: user, content: ping}], max_tokens: 16 }预期结果返回 JSON包含choices字段里面有模型回复内容。如果返回 401说明 Key 不对或没带上如果返回连接超时说明通道地址或网络有问题。4.2 验证 GitHub 资源可达性通道通了之后再验证 GitHub 资源能不能通过这条链路拉。用一个 raw 文件测试curl -sS -o /tmp/test_raw.txt -w %{http_code}\n \ https://raw.githubusercontent.com/yt-dlp/yt-dlp/master/README.md预期结果输出200并且/tmp/test_raw.txt里有内容。如果输出 404说明路径写错如果超时说明这条链路对 GitHub 的可达性还需要调整。4.3 在 Cursor 里验证打开 Cursor新建一个对话输入「读取 https://raw.githubusercontent.com/yt-dlp/yt-dlp/master/README.md 的前 20 行」。如果 Cursor 能返回内容说明 Base URL 配置生效模型请求和资源拉取都走通了。4.4 在 Claude Code 里验证在终端启动 Claude Code输入同样的读取请求。如果返回内容说明ANTHROPIC_BASE_URL和 Key 都正确。成功结果的特征curl 返回 200 且带choicesCursor/Claude Code 能读到 raw 文件内容日志里不再出现local proxy failed和reading choices报错。验证通过后再进入 Skill 封装。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节对照真实报错给出排查路径。每个报错都对应一个具体原因按顺序查基本能定位。5.1 401 报错现象请求返回 401提示 unauthorized 或 invalid api key。原因通常是三类Key 没填、Key 填错、Key 没带上。排查步骤先确认sk-开头的 Key 完整复制没有多余空格再确认请求头里带了Authorization: Bearer sk-你的Key最后确认 Base URL 是https://taotoken.net/api没有多写或少写路径。如果 Key 是在控制台刚创建的确认没有复制到一半。可以到https://taotoken.net/console/api-keys重新生成一个再试。5.2 local proxy failed现象日志里出现local proxy failed请求发不出去。原因通常是本地代理配置和 Base URL 冲突。排查步骤先确认没有多余的本地代理环境变量干扰比如HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY再确认 Base URL 指向 TaoToken 后工具没有再去走默认出口。如果你之前配过本地代理建议先清掉相关环境变量再重启工具。命令参考unset HTTP_PROXY unset HTTPS_PROXY unset ALL_PROXY清掉后重新验证连通性。5.3 reading choices 报错现象返回里出现reading choices相关解析错误看起来像模型返回格式不对。原因通常是通道返回的内容不是标准 JSON或者请求被中间层改写。排查步骤先用 curl 直接打 Base URL确认返回是标准 JSON 且带choices再确认 Cursor/Claude Code 里没有额外的请求改写插件最后确认 Model ID 填的是通道支持的模型。如果 curl 正常但工具里报错多半是工具侧的解析问题检查工具版本必要时升级。5.4 OAuth 相关报错现象提示 OAuth 失败或鉴权流程中断。原因通常是工具走了 OAuth 流程而不是 API Key 流程。排查步骤确认你用的是 API Key 模式不是登录模式确认auth.json或 settings 里填的是api_key字段不是 OAuth token 字段。Codex 的auth.json里如果混了 OAuth 字段建议清空后只保留base_url、api_key、model三项。5.5 排查顺序建议先 curl 验证 Base URL再 curl 验证 GitHub raw再在工具里验证。三步都过说明链路没问题哪一步断就查哪一步。这样比一上来就改 Skill 高效得多。6. Skill 封装下载逻辑给个链接就拉文件通道通了接下来把「下载」这个动作封装成 Skill。目标是你给一个 GitHub 链接Skill 自动完成文件拉取落到本地 downloads 目录。6.1 Skill 的基本结构一个 Skill 通常包含一个SKILL.md描述文件说明这个 Skill 做什么、怎么调用、依赖什么。以「GitHub 下载助理」为例SKILL.md内容参考# GitHub 下载助理 ## 功能 给定一个 GitHub 文件或 release 链接自动下载到本地 downloads 目录。 ## 调用方式 用户提供链接Skill 解析链接类型选择 raw 或 release 下载路径执行下载。 ## 依赖 - curl 或 wget - 本地 downloads 目录6.2 在 Cursor 里创建 Skill在 Cursor 对话框里输入「帮我把 GitHub 文件下载封装成一个 Skill只要我给链接就自动下载到 downloads 目录」。Cursor 会生成 Skill 目录和SKILL.md。你确认内容后保存。6.3 在 Claude Code 里创建 SkillClaude Code 里同样用自然语言描述需求它会生成对应的 Skill 文件。路径通常在项目下的.claude/skills/目录。生成后检查SKILL.md里的下载逻辑是否用了curl或wget。6.4 下载逻辑的核心命令Skill 内部实际执行的是下载命令。raw 文件用curl -L -o downloads/文件名 https://raw.githubusercontent.com/用户/仓库/分支/路径release 包用curl -L -o downloads/包名 https://github.com/用户/仓库/releases/download/版本/文件名-L表示跟随重定向GitHub 的 release 下载会跳转必须加。6.5 一键拉取的完整流程配置好 Skill 后流程是你发链接 → Skill 识别类型 → 拼下载命令 → 执行 → 文件落到 downloads。整个过程你只需要发一条消息。如果下载失败先看 Skill 日志里的 curl 返回码。403 通常是链接权限问题404 是路径错超时是通道问题回到第 4 节验证。6.6 把常用仓库做成固定 Skill如果你经常拉某几个仓库可以把它们做成固定 Skill预置仓库地址和分支调用时只传文件名。这样连链接都不用完整贴效率更高。到这里从 Base URL 配置到 Skill 封装下载逻辑的完整链路就走完了。核心是三件套配好、连通性验证过、Skill 封装下载动作。后面你再遇到 401 或 local proxy failed按第 5 节的顺序查即可。需要长期跑编码和 Agent 任务的话可以看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan。模型验证用模型对话https://taotoken.net/models。接入配置和字段细节以文档为准https://taotoken.net/doc。Key 在控制台创建https://taotoken.net/console/api-keys。
1. 为什么 Cursor 拉 GitHub 资源总卡在下载这一步很多人第一次用 Cursor 或 Claude Code 处理 GitHub 仓库时都会遇到一个很割裂的体验模型能读懂代码、能改文件但一到「把仓库里的某个 release 包、某个 raw 文件、某个数据集拉下来」就掉链子。表现通常是三种一是请求直接 401提示鉴权失败二是本地代理失败日志里出现local proxy failed或连接超时三是模型返回里出现reading choices之类的解析错误看起来像模型坏了其实是下载链路根本没通。这个问题的本质不是 Cursor 不行也不是 Claude Code 不行而是这些 AI 编程工具在调用外部资源时走的是各自的网络出口和鉴权通道。GitHub 的 raw、release、codeload 这些域名在不同网络环境下可达性差异很大而 AI 编辑器内部又常常复用同一个 Base URL 去发所有请求一旦这个 Base URL 指向的通道不稳定下载动作就会连带失败。我试过把 Cursor 的 Base URL 统一改到一个稳定通道上再配合 Skill 把「下载」这个动作封装成可复用逻辑整个链路就顺了。这篇就按这个思路写先把 Base URL 指到 TaoToken 统一通道解决 401 和本地代理失败再用可复制的配置片段和连通性验证命令确认通道可用最后给出 Skill 封装下载逻辑的步骤做到「给个链接就拉文件」。适合谁看正在用 Cursor、Claude Code、Trae 做 AI 编程且需要频繁从 GitHub 拉资源的开发者被 401、local proxy failed、reading choices 卡住过的人想把下载动作沉淀成 Skill 的人。核心检索词先明确Cursor Base URL 配置、Claude Code 接入、GitHub 资源下载、Skill 封装下载逻辑、TaoToken 统一通道。下面从原问题场景开始拆。2. TaoToken 前置统一通道与 Key 准备在改 Base URL 之前先把 TaoToken 这一侧准备好。TaoToken 在这里扮演的是「统一通道」的角色Cursor、Claude Code、Trae 这些工具不再各自去找出口而是统一把请求发到同一个 Base URL由这个通道去完成模型调用和资源转发。这样做的好处是鉴权集中、出口稳定401 和本地代理失败的概率会明显下降。你需要准备三件套Base URL、API Key、Model ID。这三件套在后面的 Cursor 配置、Claude Code 配置、Codex auth.json 里都会反复出现先记牢。Base URL 用这个https://taotoken.net/api。注意这里不加任何多余路径Cursor 和 Claude Code 的配置里都填这个根地址具体端点由工具自己拼接。API Key 在控制台创建入口是https://taotoken.net/console/api-keys。创建后复制出来形如sk-开头的一串。这个 Key 只显示一次建议先存到密码管理器里。Model ID 按你实际要用的模型填比如 Claude 系列、GPT 系列具体以控制台模型列表为准。Cursor 里填在模型名位置Claude Code 里填在ANTHROPIC_MODEL或对应字段。如果你还没决定用哪个模型可以先到模型对话页面试一下https://taotoken.net/models。在网页里发一条消息确认 Key 和通道都正常再去改编辑器配置能省掉很多来回排查。接入文档在https://taotoken.net/doc里面有各工具的配置示例。建议改配置前先扫一眼对应章节路径和字段名以文档为准避免抄错。这里要强调一点TaoToken 是统一通道不是让你绕过什么而是把分散的出口收敛成一个可管理的入口。对 Cursor 和 Claude Code 来说Base URL 指向它之后模型请求和资源拉取走同一条链路鉴权一致日志也好排查。准备阶段做完你应该手上有一个 Base URL、一个 API Key、一个 Model ID。接下来进入可复制配置环节。3. 可复制配置Cursor、Claude Code、Codex 三件套这一节给可直接复制的配置片段。路径和字段名尽量贴近工具原文你按自己系统替换用户名和路径即可。3.1 Cursor 的 Base URL 配置Cursor 的模型配置在设置里也可以通过配置文件改。打开 Cursor 设置找到 Models 或 OpenAI API Key 相关区域把 Base URL 改成 TaoToken 的地址Key 填你的 API KeyModel 填 Model ID。如果你习惯用配置文件Cursor 的 settings 里对应字段大致如下JSON 片段路径按你的实际安装位置{ cursor.openai.baseUrl: https://taotoken.net/api, cursor.openai.apiKey: sk-你的Key, cursor.openai.model: 你的ModelID }注意不同 Cursor 版本字段名可能略有差异以你本地设置界面显示的为准。改完后重启 Cursor让配置生效。3.2 Claude Code 的接入配置Claude Code 走环境变量或 settings 文件。最直接的方式是在 shell 里导出环境变量再启动 Claude Codeexport ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYsk-你的Key export ANTHROPIC_MODEL你的ModelID如果你用 settings 文件路径通常在~/.claude/settings.json内容参考{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的Key, ANTHROPIC_MODEL: 你的ModelID } }Claude Code 的接入文档在https://taotoken.net/doc字段名以文档为准。改完 settings 后重新打开终端会话。3.3 Codex 的 auth.json 配置如果你用 Codex鉴权信息在auth.json里。路径通常在~/.codex/auth.json内容参考{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的Key, model: 你的ModelID }三件套在这里再次出现Base URL、Key、Model ID。Codex 读取这个文件后所有请求都会走 TaoToken 通道。3.4 三件套对照表工具配置位置Base URLKey 字段Model 字段Cursor设置/配置文件https://taotoken.net/apiapiKeymodelClaude Code环境变量/settings.jsonhttps://taotoken.net/apiANTHROPIC_API_KEYANTHROPIC_MODELCodex~/.codex/auth.jsonhttps://taotoken.net/apiapi_keymodel提示三件套缺一不可。只改 Base URL 不填 Key会直接 401只填 Key 不改 Base URL会走默认出口可能触发 local proxy failed。配置改完后先别急着跑下载先做连通性验证。4. 验证请求与成功结果连通性命令与预期输出配置改完第一步是验证通道是否通。不要跳过这一步否则后面下载失败你分不清是通道问题还是 Skill 问题。4.1 用 curl 验证 Base URL最直接的验证是用 curl 打一个模型列表或对话请求。以对话为例curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: 你的ModelID, messages: [{role: user, content: ping}], max_tokens: 16 }预期结果返回 JSON包含choices字段里面有模型回复内容。如果返回 401说明 Key 不对或没带上如果返回连接超时说明通道地址或网络有问题。4.2 验证 GitHub 资源可达性通道通了之后再验证 GitHub 资源能不能通过这条链路拉。用一个 raw 文件测试curl -sS -o /tmp/test_raw.txt -w %{http_code}\n \ https://raw.githubusercontent.com/yt-dlp/yt-dlp/master/README.md预期结果输出200并且/tmp/test_raw.txt里有内容。如果输出 404说明路径写错如果超时说明这条链路对 GitHub 的可达性还需要调整。4.3 在 Cursor 里验证打开 Cursor新建一个对话输入「读取 https://raw.githubusercontent.com/yt-dlp/yt-dlp/master/README.md 的前 20 行」。如果 Cursor 能返回内容说明 Base URL 配置生效模型请求和资源拉取都走通了。4.4 在 Claude Code 里验证在终端启动 Claude Code输入同样的读取请求。如果返回内容说明ANTHROPIC_BASE_URL和 Key 都正确。成功结果的特征curl 返回 200 且带choicesCursor/Claude Code 能读到 raw 文件内容日志里不再出现local proxy failed和reading choices报错。验证通过后再进入 Skill 封装。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节对照真实报错给出排查路径。每个报错都对应一个具体原因按顺序查基本能定位。5.1 401 报错现象请求返回 401提示 unauthorized 或 invalid api key。原因通常是三类Key 没填、Key 填错、Key 没带上。排查步骤先确认sk-开头的 Key 完整复制没有多余空格再确认请求头里带了Authorization: Bearer sk-你的Key最后确认 Base URL 是https://taotoken.net/api没有多写或少写路径。如果 Key 是在控制台刚创建的确认没有复制到一半。可以到https://taotoken.net/console/api-keys重新生成一个再试。5.2 local proxy failed现象日志里出现local proxy failed请求发不出去。原因通常是本地代理配置和 Base URL 冲突。排查步骤先确认没有多余的本地代理环境变量干扰比如HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY再确认 Base URL 指向 TaoToken 后工具没有再去走默认出口。如果你之前配过本地代理建议先清掉相关环境变量再重启工具。命令参考unset HTTP_PROXY unset HTTPS_PROXY unset ALL_PROXY清掉后重新验证连通性。5.3 reading choices 报错现象返回里出现reading choices相关解析错误看起来像模型返回格式不对。原因通常是通道返回的内容不是标准 JSON或者请求被中间层改写。排查步骤先用 curl 直接打 Base URL确认返回是标准 JSON 且带choices再确认 Cursor/Claude Code 里没有额外的请求改写插件最后确认 Model ID 填的是通道支持的模型。如果 curl 正常但工具里报错多半是工具侧的解析问题检查工具版本必要时升级。5.4 OAuth 相关报错现象提示 OAuth 失败或鉴权流程中断。原因通常是工具走了 OAuth 流程而不是 API Key 流程。排查步骤确认你用的是 API Key 模式不是登录模式确认auth.json或 settings 里填的是api_key字段不是 OAuth token 字段。Codex 的auth.json里如果混了 OAuth 字段建议清空后只保留base_url、api_key、model三项。5.5 排查顺序建议先 curl 验证 Base URL再 curl 验证 GitHub raw再在工具里验证。三步都过说明链路没问题哪一步断就查哪一步。这样比一上来就改 Skill 高效得多。6. Skill 封装下载逻辑给个链接就拉文件通道通了接下来把「下载」这个动作封装成 Skill。目标是你给一个 GitHub 链接Skill 自动完成文件拉取落到本地 downloads 目录。6.1 Skill 的基本结构一个 Skill 通常包含一个SKILL.md描述文件说明这个 Skill 做什么、怎么调用、依赖什么。以「GitHub 下载助理」为例SKILL.md内容参考# GitHub 下载助理 ## 功能 给定一个 GitHub 文件或 release 链接自动下载到本地 downloads 目录。 ## 调用方式 用户提供链接Skill 解析链接类型选择 raw 或 release 下载路径执行下载。 ## 依赖 - curl 或 wget - 本地 downloads 目录6.2 在 Cursor 里创建 Skill在 Cursor 对话框里输入「帮我把 GitHub 文件下载封装成一个 Skill只要我给链接就自动下载到 downloads 目录」。Cursor 会生成 Skill 目录和SKILL.md。你确认内容后保存。6.3 在 Claude Code 里创建 SkillClaude Code 里同样用自然语言描述需求它会生成对应的 Skill 文件。路径通常在项目下的.claude/skills/目录。生成后检查SKILL.md里的下载逻辑是否用了curl或wget。6.4 下载逻辑的核心命令Skill 内部实际执行的是下载命令。raw 文件用curl -L -o downloads/文件名 https://raw.githubusercontent.com/用户/仓库/分支/路径release 包用curl -L -o downloads/包名 https://github.com/用户/仓库/releases/download/版本/文件名-L表示跟随重定向GitHub 的 release 下载会跳转必须加。6.5 一键拉取的完整流程配置好 Skill 后流程是你发链接 → Skill 识别类型 → 拼下载命令 → 执行 → 文件落到 downloads。整个过程你只需要发一条消息。如果下载失败先看 Skill 日志里的 curl 返回码。403 通常是链接权限问题404 是路径错超时是通道问题回到第 4 节验证。6.6 把常用仓库做成固定 Skill如果你经常拉某几个仓库可以把它们做成固定 Skill预置仓库地址和分支调用时只传文件名。这样连链接都不用完整贴效率更高。到这里从 Base URL 配置到 Skill 封装下载逻辑的完整链路就走完了。核心是三件套配好、连通性验证过、Skill 封装下载动作。后面你再遇到 401 或 local proxy failed按第 5 节的顺序查即可。需要长期跑编码和 Agent 任务的话可以看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan。模型验证用模型对话https://taotoken.net/models。接入配置和字段细节以文档为准https://taotoken.net/doc。Key 在控制台创建https://taotoken.net/console/api-keys。
