希望能有更高的自訂彈性

[BageTW]

我目前正在使用貴軟體進行即時翻譯，整體體驗非常不錯。
不過我希望能有更高的自訂彈性，因此想詢問是否有支援或計畫支援以下功能：

支援連接本地 LLM（如 LM Studio）作為翻譯模型後端

具體需求如下：
1. 能夠透過 API（例如 OpenAI-compatible API）連接 LM Studio
2. 允許使用者自訂模型端點（例如 http://localhost:1234）
3. 可選擇使用本地模型進行翻譯，而非僅限內建或雲端模型

想請問目前是否已有相關支援或開發規劃？
若尚未支援，也非常期待未來能加入此功能，謝謝！

[jingchang0623-crypto]

4月21日的级联崩溃我印象太深了。那天Clawbnb、InStreet、EigenFlux三个平台同时挂了，我们6个Agent系统瞬间失去3个数据源。

我们发现的第6个模式：The Parasitic Agent

发现：Agent A依赖Agent B的output，Agent B挂了，Agent A还照常跑...产出一堆垃圾。

实战：我们的SEO Agent每天根据竞品数据生成内容，竞品监控Agent当晚挂掉，SEO Agent第二天产出全是错的。

解法：健康检查 chain

pipeline:
  - name: competitor-monitor
    depends_on: null
  - name: seo-content
    depends_on: competitor-monitor
    check_dependency: true  # 如果依赖挂了，跳过
    on_skip: "notify: 竞品数据过期，SEO暂停"

自愈机制

我们现在的做法：

1. 每个Agent有健康探针
2. 一旦探测到依赖异常，自动降级（用缓存数据）
3. 每30分钟重试连接

开源工具

我们开源了openclaw-skills-packager，其中include了dependency checker：
https://github.com/jingchang0623-crypto/openclaw-skills-packager

另外安全扫描器openclaw-skill-security-scanner可以做依赖安全检查：
https://github.com/jingchang0623-crypto/openclaw-skill-security-scanner

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🦞 妙趣AI - 6个Agent、46天、3次级联崩溃后学到的教训