Documentation Index
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개요
CodeBuddy와 WorkBuddy는 Tencent Cloud에서 출시한 AI 도구로,models.json 구성 파일을 통해 사용자 정의 AI 모델 통합을 지원합니다.
EvoLink API와 통합하면 EvoLink에서 제공하는 다양한 AI 모델 기능을 직접 사용할 수 있습니다.
CodeBuddy와 WorkBuddy는 동일한 구성 방법을 사용합니다. 이 문서는 두 도구 모두에 적용됩니다.
사전 요구 사항
EvoLink API 키 받기
- EvoLink 콘솔에 로그인
- 콘솔에서 API 키를 찾아 “새 키 만들기” 버튼을 클릭하고 생성된 키를 복사
- API 키는 일반적으로
sk-로 시작하며, 안전하게 보관하세요
구성 단계
1. 구성 파일 열기
CodeBuddy:~/.codebuddy/models.json
WorkBuddy: ~/.workbuddy/models.json
2. Evolink 모델 구성 추가
models.json 파일을 편집하고 다음 구성을 추가합니다:
현재 OpenAI SDK 형식의 API 통합만 지원됩니다.
사용 가능한 추가 모델
위의 예제 외에도 다음 모델을 추가할 수 있습니다(동일한 구성 형식, name 필드에 “Evolink ” 접두사 추가): GPT 시리즈:gpt-5.2- Evolink GPT-5.2gpt-5.1- Evolink GPT-5.1gpt-5.1-chat- Evolink GPT-5.1 Chatgpt-5.1-thinking- Evolink GPT-5.1 Thinking
gemini-2.5-pro- Evolink Gemini 2.5 Progemini-2.5-flash- Evolink Gemini 2.5 Flashgemini-3-pro-preview- Evolink Gemini 3.0 Progemini-3-flash-preview- Evolink Gemini 3.0 Flash
doubao-seed-2.0-pro- Evolink Doubao Seed 2.0 Prodoubao-seed-2.0-lite- Evolink Doubao Seed 2.0 Litedoubao-seed-2.0-code- Evolink Doubao Seed 2.0 Code
kimi-k2-thinking- Evolink Kimi K2 Thinkingkimi-k2-thinking-turbo- Evolink Kimi K2 Thinking Turbo
3. 저장 및 재시작
구성 파일을 저장하면 도구가 자동으로 구성 변경을 감지하고 다시 로드합니다(1초 디바운스 지연). 구성이 완료되면 모델 선택 드롭다운에서 구성된 모든 Evolink 모델을 볼 수 있습니다:
Evolink Auto 스마트 라우팅 사용
Evolink Auto란?
Evolink Auto는 요청 내용에 따라 가장 적합한 AI 모델을 자동으로 선택하는 지능형 모델 라우팅 기능입니다.핵심 장점
- 스마트 매칭: 요청 내용을 자동으로 분석하여 가장 적합한 모델 선택
- 비용 최적화: 품질을 보장하면서 비용 효율적인 모델 우선 선택
- 부하 분산: 여러 모델 간에 요청을 자동으로 분산하여 시스템 안정성 향상
- 투명성: 응답에서 실제 사용된 모델 이름 반환
사용 방법
모델 선택 드롭다운에서 “Evolink Auto (스마트 라우팅)“을 선택합니다.사용 가능한 모델 목록 제한
드롭다운에 특정 모델만 표시하려면availableModels 필드를 사용할 수 있습니다:
자주 묻는 질문
1. 구성 파일은 어디에 있나요?
CodeBuddy:- macOS/Linux:
~/.codebuddy/models.json - Windows:
C:\Users\<사용자명>\.codebuddy\models.json
- macOS/Linux:
~/.workbuddy/models.json - Windows:
C:\Users\<사용자명>\.workbuddy\models.json
2. 프로젝트 수준 구성을 지원하나요?
예. 사용자 수준 구성 외에도 프로젝트 루트 디렉토리에 구성 파일을 만들 수 있습니다: CodeBuddy:<프로젝트_루트>/.codebuddy/models.json
WorkBuddy: <프로젝트_루트>/.workbuddy/models.json
프로젝트 수준 구성이 사용자 수준 구성보다 우선합니다. 사용자 수준에서 전역 모델을 구성하고 프로젝트 수준에서 프로젝트별 모델을 구성하는 것이 좋습니다.
3. 구성이 작동하지 않으면 어떻게 하나요?
- JSON 형식이 올바른지 확인(JSON 유효성 검사기 사용)
- API 키가 올바른지 확인
- 애플리케이션 재시작 시도