新增AI操作分类，支持AI对话（预设翻译、总结、shell生成）

plugin/lib/quickcomposer/ai/chat.js

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+const axios = require("axios");
+
+// 支持的模型类型
+const MODEL_TYPES = {
+  OPENAI: "openai",
+  OLLAMA: "ollama",
+};
+
+// 预设提示词
+const PRESET_PROMPTS = {
+  // 翻译
+  translate: `请将以下内容翻译成地道的中文，要求：
+1. 保持原文的专业性和准确性
+2. 符合中文的表达习惯
+3. 对于专业术语保留英文原文，并在括号中给出中文翻译
+4. 保持原文的段落格式
+
+原文：`,
+
+  // 生成SHELL命令
+  shell: `请根据以下描述生成一个 shell 命令，要求：
+1. 命令应当简洁高效
+2. 优先使用常见的命令行工具
+3. 确保命令的安全性和可靠性
+4. 对于复杂操作，添加注释说明
+5. 如果需要多个命令，使用 && 连接或使用脚本格式
+6. 直接输出命令，不要输出任何解释，不要使用markdown格式
+
+需求描述：`,
+
+  // 总结
+  summarize: `请总结以下内容的要点，要求：
+1. 提取最重要和最有价值的信息
+2. 使用简洁的语言
+3. 按重要性排序
+4. 保持逻辑性和连贯性
+5. 如果有专业术语，保留并解释
+
+原文：`,
+};
+
+/**
+ * AI对话功能
+ * @param {Object} apiConfig - API配置参数
+ * @param {string} apiConfig.modelType - 模型类型(openai/ollama)
+ * @param {string} apiConfig.apiUrl - API地址
+ * @param {string} apiConfig.apiToken - API令牌
+ * @param {string} apiConfig.model - 模型名称
+ * @param {Object} content - 对话内容参数
+ * @param {string} content.prompt - 用户输入的提示词
+ * @param {string} content.presetPrompt - 预设提示词类型
+ * @returns {Promise<Object>} 对话响应
+ */
+async function chat(apiConfig, content) {
+  try {
+    const { modelType, apiUrl, apiToken, model } = apiConfig;
+    const { prompt, presetPrompt } = content;
+
+    // 验证必要参数
+    if (!apiUrl || !prompt || !model) {
+      throw new Error("API地址、模型名称和提示词不能为空");
+    }
+
+    // 构建完整提示词
+    const fullPrompt = presetPrompt
+      ? `${PRESET_PROMPTS[presetPrompt]}\n${prompt}`
+      : prompt;
+
+    // 准备请求配置
+    const config = {
+      headers: {
+        "Content-Type": "application/json",
+      },
+    };
+
+    let requestData;
+    let url = apiUrl;
+
+    // 根据不同的模型类型构建请求数据
+    if (modelType === MODEL_TYPES.OPENAI) {
+      // OpenAI API
+      config.headers["Authorization"] = `Bearer ${apiToken}`;
+      requestData = {
+        model: model,
+        messages: [
+          {
+            role: "user",
+            content: fullPrompt,
+          },
+        ],
+      };
+    } else if (modelType === MODEL_TYPES.OLLAMA) {
+      // Ollama API
+      // 如果用户没有指定完整的 API 路径，添加 /api/generate
+      if (!url.endsWith("/api/generate")) {
+        url = url.replace(/\/?$/, "/api/generate");
+      }
+
+      requestData = {
+        model: model,
+        prompt: fullPrompt,
+        stream: false,
+      };
+    } else {
+      throw new Error("不支持的模型类型");
+    }
+
+    // 发送请求
+    const response = await axios.post(url, requestData, config);
+
+    // 解析不同模型的响应
+    let result;
+    if (modelType === MODEL_TYPES.OPENAI) {
+      // OpenAI 响应格式
+      if (!response.data.choices || !response.data.choices[0]) {
+        throw new Error("OpenAI 响应格式错误");
+      }
+      result = response.data.choices[0].message.content;
+    } else {
+      // Ollama 响应格式
+      if (!response.data.response) {
+        throw new Error("Ollama 响应格式错误");
+      }
+      result = response.data.response;
+    }
+
+    return {
+      success: true,
+      result,
+    };
+  } catch (error) {
+    return {
+      success: false,
+      error: error.response?.data?.error?.message || error.message,
+    };
+  }
+}
+
+/**
+ * 获取API支持的模型列表
+ * @param {Object} apiConfig - API配置参数
+ * @param {string} apiConfig.modelType - 模型类型(openai/ollama)
+ * @param {string} apiConfig.apiUrl - API地址
+ * @param {string} apiConfig.apiToken - API令牌
+ * @returns {Promise<Object>} 模型列表响应
+ */
+async function getModels(apiConfig) {
+  try {
+    const { modelType, apiUrl, apiToken } = apiConfig;
+
+    // 验证必要参数
+    if (!apiUrl) {
+      throw new Error("API地址不能为空");
+    }
+
+    // 准备请求配置
+    const config = {
+      headers: {
+        "Content-Type": "application/json",
+      },
+    };
+
+    let url = apiUrl;
+
+    // 根据不同的模型类型构建请求
+    if (modelType === MODEL_TYPES.OPENAI) {
+      // OpenAI API
+      config.headers["Authorization"] = `Bearer ${apiToken}`;
+      // OpenAI的模型列表接口是 /v1/models
+      if (!url.endsWith("/models")) {
+        url = "https://api.openai.com/v1/models";
+      }
+    } else if (modelType === MODEL_TYPES.OLLAMA) {
+      // Ollama API
+      // Ollama的模型列表接口是 /api/tags
+      if (!url.endsWith("/api/tags")) {
+        url = url.replace(/\/?$/, "/api/tags");
+      }
+    } else {
+      throw new Error("不支持的模型类型");
+    }
+
+    // 发送请求
+    const response = await axios.get(url, config);
+
+    // 解析不同模型的响应
+    let models;
+    if (modelType === MODEL_TYPES.OPENAI) {
+      // OpenAI 响应格式
+      if (!response.data.data) {
+        throw new Error("OpenAI 响应格式错误");
+      }
+      models = response.data.data.map((model) => model.id);
+    } else {
+      // Ollama 响应格式
+      if (!response.data.models) {
+        throw new Error("Ollama 响应格式错误");
+      }
+      models = response.data.models.map((model) => model.name);
+    }
+
+    return {
+      success: true,
+      result: models,
+    };
+  } catch (error) {
+    return {
+      success: false,
+      error: error.response?.data?.error?.message || error.message,
+    };
+  }
+}
+
+module.exports = { chat, getModels };

plugin/lib/quickcomposer/ai/index.js

@@ -0,0 +1,6 @@
+const { chat, getModels } = require("./chat");
+
+module.exports = {
+  chat,
+  getModels,
+};