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xiaoyuesansui/chatgpt-dark

 
 

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ChatGPT-Dark

本项目基于 chatgpt-vercel 开发。

在本地开发和调试:

  1. git clone https://github.com/CODEisArrrt/chatgpt-dark.git
  2. 升级到 node18 (我的版本是v18.15.0)
  3. 如果在内地部署 需要配置好环境变量 SOCKS_PROXY 我设置的是 export SOCKS_PROXY=socks5://127.0.0.1:1080因为内地需要通过代理访问API 内地有dns污染 hosts里要加 52.152.96.252 api.openai.com 这个是api官方域名的解析ip
  4. pnpm i 安装依赖。
  5. pnpm dev 启动调试。
  6. pnpm run build && node server.js 打包和运行 然后使用http://localhost:80 就能访问了

环境变量

环境变量可以用export 也可以在.env文件里设置 cp .env.example .env

环境变量 说明 默认值
OPENAI_API_KEY OpenAI API Key,可以填写多个,用 ` 或者换行` 隔开,随机调用。最好是多填几个,API 有并发上的限制。如果用户不填自己的 key,那么就会使用你的 key。
DEFAULT_MESSAGE 默认提示信息 - 由 OpenAI API 提供支持。
- 由 @CODEisArt 基于 chatgpt-vercel 开发,查看 源码,欢迎自部署。
- [[Shift]] + [[Enter]] 换行,开头输入 [[/]] 或者 [[空格]] 搜索 Prompt 预设,点击输入框滚动到底部。
- 为了节省token消耗,默认不开启连续对话功能。
- 当前没有给网站设置密码,请勿滥用。
DEFAULT_SETTING 默认设置 {
"continuousDialogue": true,
"archiveSession": false,
"openaiAPIKey": "",
"openaiAPITemperature": 60,
"systemRule": ""
"password": ""
}
RESET_CONTINUOUS_DIALOGUE_OPTION 刷新时重置 开启连续对话 选项,在分享给很多人用的时候可以有效避免大量消耗。 false
OPENAI_API_BASE_URL 本地开发时可以填写 OpenAI 的代理服务器,但是 Vercel 不需要。 api.openai.com
PASSWORD 网站密码
MAX_INPUT_TOKENS 输入的 token 最大值,如果开启 连续对话,将计算之前的所有对话内容。OpenAI 限制 token 最大值为 4096,但这是输入和输出之和,所以可以将这个值设置为 3072, 留 1024 作为输出。如果不想被滥用,可以将这个值设置的再小一点。 3072

.env.example 文件修改为 .env,在 .env 中设置。

默认设置

记得删除注释,或者直接复制上面表格里的。

{
  "continuousDialogue": true, // 开启连续对话,每次都需要将上下文传给 API,比较费钱,而且同样有 4096 token 的限制
  "archiveSession": false, // 记录对话内容,刷新后不会清空对话
  "openaiAPIKey": "", // 默认填写的 key,不需要填写,否则其他人看得到。
  "password": "",// 默认填写的密码,不需要填写,否则其他人看得到。
  "openaiAPITemperature": 60, // 0-100 越高 ChatGPT 思维就越发散,开始乱答
  "systemRule": "" // 系统角色指令,会在每次提问时添加。主要用于对 ChatGPT 的语气,口头禅这些进行定制。
}

提交你的 Prompts

  1. Fork 本项目。
  2. 修改 prompts.md
  3. Pull Request 即可。

如果你不懂这个操作,也可以直接在 Issues 提交你的 Prompts。目前大部分 Prompts 来自于 awesome-chatgpt-prompts-zh,当然,这个仓库大多数也是翻译的 awesome-chatgpt-prompts,一并感谢。

要求

  • 把需要输入的内容放在最后,可以提示 ChatGPT 开始输入了,比如 “我的第一句话是:”。
  • 尽可能去优化已有的 Prompts,而不是重复添加。
  • 添加到结尾,我会定期整理。

License

MIT

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