选择你的 Agent 使用方式
你有 3 个彼此独立的选择:直接使用 ModelRush Agent、连接你自己的 Agent,或通过第三方平台使用。选择能力和模型,然后复制一份包含端点、Model ID 与验收要求的接入 Prompt。
Prompt
请在当前项目中接入 ModelRush,并直接完成必要的代码修改。这是一项与 Agent 品牌无关的工程任务;先检查项目,再选择符合现有架构的实现方式。本次范围是 ModelRush 全部已上线能力:文本、代码、图片、视频和音频。不要把它实现成仅 LLM 或仅 Chat Completions 的接入。API Key 引导(在发起任何 ModelRush 请求前完成):1. 先询问用户是否已经拥有 ModelRush API Key,并检查服务端环境中是否已配置 MODELRUSH_API_KEY;只确认是否存在,绝不输出或记录其值。2. 如果没有配置,暂停 API 接入并指导用户:- 前往 https://modelrush.ai/dashboard/keys 创建 API Key;- 根据当前项目的环境变量约定,找到或创建被 Git 忽略的服务端环境文件(例如 .env.local),写入 MODELRUSH_API_KEY= 占位符;- 请用户自行把真实 Key 粘贴到该文件;不要让用户把 Key 发到聊天里;- 对生产环境,指导用户在部署平台的加密环境变量或 Secret 设置中添加同名变量,而不是写进源码。3. 确认变量已可被服务端读取后再继续,但不得在终端、日志或最终回复中打印 Key。若仍未配置,停止所有需要认证或可能计费的请求,并明确告诉用户下一步。执行要求:1. 检查语言、框架、包管理器、服务端边界、环境变量约定和现有 AI 层,不要猜测。2. API Base URL 使用 https://api.modelrush.ai/v1;只从服务端环境变量 MODELRUSH_API_KEY 读取 Bearer Key。环境变量示例文件只写占位符,绝不把真实 Key 写入源码、日志、Git 或客户端 Bundle。3. 先调用 GET /v1/models 和 GET /v1/regions,读取真实的 model ID、模态、operations、limits 和可用区域;以返回结果和公开文档为准。4. 按 operation 设计适配层,不要假设所有模型都使用 LLM 的 messages 输入或 Chat Completions 输出:- Chat、Embeddings、Rerank 等兼容接口可复用现有 OpenAI-compatible 客户端;- 图片、视频、音频和语音接口使用各自的 HTTP Schema;- 异步媒体请求保存 Prediction ID,处理 queued / processing / succeeded / failed / cancelled / expired,并支持轮询或 Webhook;- 私有素材先使用 /v1/uploads,不把本地路径或长期公开 URL 当作生产方案。5. 对 429、5xx 和超时增加有限次数的指数退避;不要对非幂等提交无限重试。6. 统一保存 request_id、model、operation、region、status、usage 或计费字段,便于 Dashboard 排查。7. 提供一个清晰的应用层入口,但保留每种模态特有的输入、输出和异步状态,不要用一个虚假的 LLM 类型抹平差异。8. 先用 GET /v1/models 做非计费验证。只有得到明确批准后,才执行会产生费用的生成 Smoke Test。9. 运行项目现有的 lint、typecheck、test 或 build。验收标准:- 环境变量示例已更新,但不包含真实密钥。- 所选范围能从真实 Registry 发现并路由,不依赖 Codex、Claude、Cursor 等 Agent 名称。- 同步与异步操作分别正确处理,错误和请求标识可追踪。- 最终回复列出修改文件、验证结果、未执行的付费验证和剩余风险。公开文档:https://modelrush.ai/docs
Melaya
Melaya 已接入 ModelRush,支持在其工作流中调用 ModelRush 的部分 AI 模型。