作者用 Claude Opus 5.5 做出「情商外挂」并借 UUMit 把本地服务变成团队链接
重磅开源|花2小时用Opus 5.5搓了个「情商外挂」,免服务器把localhost秒变团队链接:源码+提示词直接抄!
作者用 Cursor 配合 Claude Opus 5.5 做出零依赖的本地网页工具「情商外挂」,把带情绪的草稿按《非暴力沟通》四要素改写,并内置七类沟通对象与温和、坚定、直接三档语气。工具跑在本机 127.0.0.1:8787,通过 UUMit 客户端生成固定 HTTPS 链接分发给同事,无需买服务器或备案,权限可按人发放和收回。文中还给出单次输入 800 字限制、默认每分钟 10 次与每天 200 次的限流设置,以及两个 GitHub 仓库的源码和 System Prompt。
正文
这篇我跟兄弟们只捞干货,全篇核心讲三件事:怎么把我在 GitHub 拿了 180+ Star 的《非暴力沟通》AI Skill,用 AI手搓一个专治微信炸毛、带 7 种人际规矩的零依赖网页工具「情商外挂」→ 自己电脑 127.0.0.1 跑通的工具,怎么不买云服务器、不配域名、不等备案,用 UUMit 点一下变成固定 HTTPS 链接发给同事和客户直接用?→ 怎么做好 API 限流防刷爆钱包、按人发钥匙随时收回?2 个 GitHub 仓库源码 + 核心 System Prompt 全部开源直接抄!
完整代码与开源项目:github.com/ayi-ai/qingshang-waigua
在职场和日常沟通里,最让人憋屈的往往不是事情本身难办,而是明明出发点是对的,心里的火气一上来,一句话打在屏幕上,对方读完直接炸毛。
很多时候手指按在发送键上的那一秒,理智根本拉不住情绪。事后复盘才发现,一句话之所以把人惹毛,往往不是意思不对,而是里面夹了太多评判、翻旧账、推责任或者命令口吻。
为了解决这个毛病,我让 Cursor 帮我用Claude Opus 5.5搓了一个专门在发送前降火改写的本地小工具——情商外挂。把带情绪的草稿丢进去,选好对方是谁、想要什么语气,它先标出原话里最刺耳的几个词,再给出一句能直接发出去的话,该坚定的地方绝不改软。
工具做完挺顺手,但很快遇到了老问题——好东西只活在我自己的 127.0.0.1 里。想让同事和朋友也用上,要么让他们自己配环境装依赖(90% 的人卡在第一步),要么自己去租服务器、配域名、等备案,为了一个小工具折腾一套基础设施,实在太重了。
这次我试了一条极轻的路径:工具照样跑在我自己的笔记本上,用 UUMit 客户端点一下接入,直接生成一个固定的公网链接发给他们。对方用浏览器打开就能用,权限和钥匙由我掌控,不想给了随时收回。
整个过程我自己跑了一遍,从零写代码到把链接分发给同事跑通,前后大概花了 2 个多小时。下面是完全开源、可以直接抄作业的保姆级全流程。
这篇我们聊:
▸ 第一部分 · 为什么我们一在微信里急,就容易说错话
▸ 第二部分 · 把《非暴力沟通》包成一个本地网页小工具
▸ 第三部分 · 不用买云服务器,怎么把本地工具变成一个链接发给同事
▸ 第四部分 · 费用、防睡眠与权限边界:这几件事动手前想清楚
▸ 第五部分 · 客户、上级、伴侣……七种场景的真实改写实测
▸ 第六部分 · 不只是改消息:这套玩法还能盘活你手里的哪些本地资产
▸ 第七部分 · 几个最常被问到的实操细节
开始之前:你需要准备什么
适合谁:手里有用 AI 做的 Prompt、Skill、小脚本,平时自己用着挺顺、想让团队和朋友也能随时点开用的人;或者单纯想随手搞个情商改写工具、顺带掌握本地服务外发玩法的朋友。
不适合谁:要面向几万人高并发、要求 7x24 小时绝对不间断的商业级生产系统。这套玩法的核心是用你自己的电脑当服务器,适合小团队协作、内部工具、客户 demo 验证与小范围分享,规模大了依然建议走正式上云部署。
准备清单:
一台日常开着的电脑(macOS 或 Windows 均可,我自己用的是 MacBook Pro M5)
Python 3 运行环境(macOS 基本自带,Windows 官网装一下即可)
一个大模型 API 密钥(兼容 OpenAI 格式的任何平台都行,比如 DeepSeek、AIsa、阿里云百炼、Kimi 等)
一个 UUMit 账号(去 uumit.com 注册下载客户端)
一位愿意帮你体验的真实同事或朋友(用来走完最后的外部访问闭环,他也需要注册一个 UUMit 账号)
第一部分:先搞懂这个工具在干什么
说话是门技术,但大部分吵起来的对话,底层逻辑惊人一致。
马歇尔·卢森堡在经典著作《非暴力沟通》里把这个问题剖得很透:一句话之所以听着刺耳,核心不是事实本身,而是里面包裹了道德评判、一概而论、推卸责任或强人所难的命令。对方第一眼看到的不是你的诉求,而是你在扣帽子,防御和反击机制瞬间就被激活了。
书里给出的解药,是把任何沟通拆成四根骨架:
观察:只说能被摄像机拍到的客观事实,不带情绪标签。比如周报上周五约定今天中午交,现在还没收到是观察;而你总是这么拖拉就是评判。
感受:表达自己当下真实的情绪,比如着急、担心、为难。注意我感到被忽视不是感受,那是你对对方行为的指控,换成我有点失落才是真实感受。
需要:把感受背后的根源归结到普世需求上,比如进度可预期、信息同步、彼此尊重。说出需要,等于为自己的情绪买单,而不是甩锅给对方。
请求:提出正向、具体、当下就能回应的动作。你能不能负责点不是请求,你看能不能两点前发我才是具体可执行的请求。
道理大家都懂,但人在气头上的时候,脑子基本被杏仁核接管了。当你打出你怎么又拖到现在?每次都要我催的时候,根本没心思在脑子里套公式。情商外挂干的就是这个踩刹车的事——在你按回车键前,帮你过一遍四要素,顺便把扎人的刺给拔了。
而且必须澄清一点:非暴力沟通绝不是没有原则的讨好。催进度该严肃就得严肃,拒绝加需求该硬气就得硬气。所以这个工具专门内置了温和、坚定、直接三档语气,选了坚定或直接,改出来的立场半点都不会缩水,只是把攻击性变成了确定性。
这套规则其实来自我之前沉淀的一个开源项目:我把《非暴力沟通》整本书拆成了一个可以直接安装在 Cursor 和 Claude Code 里的可执行 AI Skill。观察与评论的区别、伪感受过滤、豺狗语言识别都在里面,GitHub 上已经有 180 多个 Star。情商外挂的核心 Prompt,就是直接从这个 Skill 里提炼出来的:
github.com/ayi-ai/ayi-nonviolent-communication
第二部分:把工具做出来
2.1 先想清楚工具长什么样
动手写代码前,我先梳理了输入和输出结构:
输出结构设计了五个模块:
首先是原话风险评级(问题不大、有点冲、容易吵起来);接着是刺耳词诊断,明确指出原话里哪几个词容易惹毛对方以及具体原因;然后是可以直接发的消息与一句话精简版;最后是四要素拆解与改动说明。
之所以把风险诊断放在最显眼的位置,是因为光给答案治标不治本。只有让使用者一眼看到每次都要我催被高亮标红、旁边写着一概而论,等于直接给人贴了拖延标签,大家才能在下一次打字时产生肌肉记忆。
2.2 让 AI 帮你写代码
这件事完全不需要你有多深的编程功底,整个代码都是 Cursor 帮我敲出来的。
给 AI 提需求时,守住这几条原则就行:全用 Python 标准库、零第三方依赖;一个服务文件 app.py 加一个单页 index.html;敏感 API Key 绝不回传给前端;兼容所有标准 OpenAI 格式接口,支持在界面可视化配置。
AI 给出的两个文件已经开源在 GitHub,可以直接下载现成的:
github.com/ayi-ai/qingshang-waigua
2.3 工具的脑子:提示词
改写工具好不好用,核心看系统提示词(System Prompt)。这是情商外挂里运行的核心 Prompt,毫无保留,直接上干货:
这里有两条血泪踩坑经验:
一是严禁套用八股句式。不加约束的话,模型动不动就吐出当我看到你……我感到……,这么发微信瞬间就社死了;二是绝对不能脑补事实。原话只说了周报没交,模型很喜欢自作聪明补一句因为老板下午三点要看,如果不加限制就会捏造事实,所以必须要求用 【】 占位让用户自己填。
2.4 七种对象,七套说话规矩
跟不同的人沟通,语境完全不同。工具里为每类角色量身定制了上下文注入:
三档语气的边界定义:
2.5 装 Python 环境
macOS:打开自带的终端,敲入这行查看:
Windows:前往 python.org 下载安装包,安装时务必勾选 Add Python to PATH,否则命令行找不到命令。装完在 PowerShell 输入 python --version 即可。
2.6 先用示例模式跑起来(零成本自测)
为了防止刚上手就花模型钱,我写了 MOCK 模式:不接 API、不扣费,纯本地验证服务与网页链路。
先把代码从 GitHub 下载下来(点绿色 Code → Download ZIP 解压到桌面,文件夹重命名为 qingshang-waigua),在终端里进入目录并启动:
终端显示 情商外挂 已启动:http://127.0.0.1:8787 模型:我用的是deepseek, 就表示本地跑通了:
浏览器打开 http://127.0.0.1:8787,就能看到陶土配色、带有纸实质感的界面。输一句话点帮我改,返回固定周报示例即代表前端与本地服务交互完全正常:
在终端按 Ctrl + C 即可停止服务。
2.7 接上真正的模型
要让它真正干活,有两种接入方式:
方式一:可视化界面配置(最推荐)
直接运行 python3 app.py,终端会打印出一行 设置口令:xxxxxxxxxxxx。打开网页点右上角设置,输入口令解锁,就能在抽屉面板里直接选服务商(DeepSeek、OpenAI、阿里云百炼、Kimi 等),粘贴 API Key,并点从接口拉取模型列表勾选要开放的模型。
API Key 只以 0600 权限保存在本地的 config.json 中,前端打码展示,完全不用担心密钥外泄。
__XPOSTER_nm7t6_IMAGE_13__
方式二:环境变量启动
模型选型上,这种单步改写任务完全不需要上几百块的满血超大模型,主打一个便宜、高吞吐、中文口语好。实测下来用 deepseek-flash ,改一条消息基本 3-5 秒内搞定,成本几乎可以忽略不计。
2.8 自己先测一遍
连上模型后,别急着往外发,先拿内置的几组典型暴躁原话测试一波:
重点看四件事:刺耳词抓得准不准、有没有编造事实、选了坚定后语气有没有变软、长度有没有膨胀成小作文。
再试一个最让人头疼的情感情感场景:女朋友发来灵魂拷问 你根本就不在乎我:
2.9 跑不起来时先查这几处
还有一个实战小细节:分享出去的链接经常会被微信或钉钉自动拼上 ?from=... 这类查询参数。服务端路由必须做 urlsplit 路径剥离,否则带参数的请求会直接返回 404。这个坑在开源代码里我已经修平了。
第三部分:用 UUMit 把工具变成一个链接
工具在本地跑顺了,但此时它依然被关在 127.0.0.1 里面——别人在自己电脑打这个地址,访问的是他自己的机器,自然什么都看不到。
过去想让同事、朋友用上,常规操作是去买台云服务器、配安全组、买域名、申请 SSL 证书,国内还要等备案流程;或者折腾内网穿透自建 frp。为了一个内部轻量小工具,这套链路简直是杀鸡用牛刀哈哈。
UUMit 客户端切入的正是这个痛点:装上客户端,它能自动认出你这台电脑上跑着的网页和应用,点一下直接生成固定的 HTTPS 公网链接,不买服务器、不配证书、不开路由器端口,随用随发,随时收回。
不过有两个底层前提必须说清:UUMit 不是云托管平台,计算依然在你的笔记本上跑,所以电脑得开着、工具得在运行;它定位于小团队协作、内部工具、demo 分享与轻量验证,真正上万并发的商业产品依然建议正规上云。
3.1 下载与安装客户端
打开 uumit.com 下载对应系统的桌面端(macOS Apple 芯片 / Intel 或 Windows):
Mac 端直接将图标拖入 Applications 目录即可安装完成:
3.2 注册与连接电脑
打开客户端完成账号登录,点击开始连接绑定当前这台电脑:
3.3 让客户端认出你的工具
确保终端里的 python3 app.py 正在运行,回到 UUMit 客户端的应用页面,它会自动扫描出本机 8787 端口上的情商外挂:
3.4 领取固定链接
找到情商外挂点击接入,系统会立刻分配一个专属的固定 HTTPS 网址:
用手机打开这个链接测试,秒开丝滑:
这就顺带解锁了另一个高频场景:家里或工位电脑开着跑工具,人在地铁或出差路上,手机点开链接就能随时改消息。
3.5 写清楚主页与能力介绍
同事打开链接,最怕看到一头雾水的技术词汇。UUMit 提供了能力展示主页,建议只写场景任务,别堆空洞名头。写沟通大师 Agent没人知道能干嘛,写把带火气的话改成对方听得进去的说法,大家立刻就知道在什么时候用它。
3.6 选开放范围
应用接入后,默认处于只有我的安全锁定状态。UUMit 提供了三档范围切换:
需要注意:UUMit 负责控制谁能打开入口。为了防止外部人员过度调用打爆你的模型额度,频率与总量限额已经在情商外挂自己的设置面板里完成了管控(详见第四部分)。
3.7 邀请同事/朋友
分享流程极简,总共三步:
在右侧「成员与邀请」模块点击邀请朋友,生成专用邀请链接与二维码;
点击复制链接通过微信或飞书发给同事(当面直接扫码亦可);
同事点开链接,通过手机号或已有账号登录 UUMit 后即可直接进入工具,加入后会自动出现在你的成员管理列表中。
整个过程同事完全不需要在自己电脑装任何开发环境或客户端软件,纯浏览器轻量打开即可使用。安全起见,邀请链接只在生成时展示一次,离开页面自动隐藏,随时可以重新作废生成。
3.8 让同事自己用一次
这一步千万别代劳。把链接发过去,就留一句话:这是我搓的一个改消息小工具,你拿最近想发又不敢发的一句话测测。
这是同事在自己设备上实际改写的效果反馈:
3.9 权限收回
项目结项、人员变动或不想对外开放时,随时在成员列表中点击移除,权限毫秒级收回,对方再次刷新链接就会被阻断在门外:
第四部分:安全和费用,这几件事咱们一定要考虑清楚
电脑得保持运行状态
因为算力跑在你自己的设备上,笔记本一旦合盖睡眠,外部链接就会中断。
在 macOS 上,可以在启动命令前加上防睡眠指令:
这样只要工具在跑,系统就不会自动息屏休眠;关闭程序后限制自动解除。如果想全天候提供服务,找台通电常开的旧 Mac mini 或台式机挂着是最稳妥的方案。
费用由你出,做好限流兜底
别人点一次调用,扣的是你配置在服务端的 API 余额。情商外挂在底层做了严格的多重保护:单次输入限制 800 字、模型输出硬截断;同时在管理面板中内置了全局速率限制(默认每分钟 10 次、每天 200 次),防止被人恶意刷量导致钱包受损。
隐私与敏感信息脱敏
情商外挂本身采用无状态设计,内存与磁盘均不持久化任何对话记录。但数据毕竟要经过上游模型服务商,涉及核心商业机密、具体报价、真实人名时,建议先用 【】 或别名占位,改写完之后再手动填回。
不要随意公开暴露完整的 Agent 环境
这篇演示的是把一个功能单一、输入输出严格受控的小工具开放出去,风险完全可控。但如果你玩的是 DSH 这类常驻 Agent 环境,要格外警惕——完整的桌面级 Agent 往往自带终端执行、本地文件读写等高危权限。对外分享时,务必将独立能力单独抽离成微工具,不要把整台电脑的操作上下文全盘托出。
第五部分:七种场景,各自怎么用
有了这套底座,改写的重心就落到了具体的沟通场景上。工具里配置的七类角色,各自解决了不同的痛点:
跟客户:专业,但不卑微
面对催款、需求变更或客户比价,最忌讳的是要么带情绪回怼,要么一味退让无底线道歉。选坚定语气,在守住底线的同时给足台阶:
跟上级:先说结论与解法
遇到进度完不成的死局,向上汇报最忌讳单向倒苦水。工具会自动将抱怨重构为结论 + 可行备选方案:
跟同事:对事不对人
跨部门催办,剥离所有一概而论的指责词汇,把焦点拉回到具体阻塞点上:
跟下属:讲清标准,留足空间
避免空洞的你到底用不用心,清晰交代标准偏差并给出协同修改的动作:
跟伴侣:先接情绪,绝不讲理
亲密关系沟通的大忌是在微信里长篇大论讲道理。工具会强制剔除职场腔,优先同理对方的委屈:
跟家人:说软话,讲具体事
父母之间最容易因琐事引发对立,改写策略聚焦于温和商量与具体生活诉求:
跟朋友:直接真诚,不阴阳怪气
比如催还钱这种尴尬事,绕弯子往往更伤感情,坦率摆出事实反而是最好的解法:
第六部分:这套方法还能用在哪些地方
情商外挂只是我自己跑通的一个切口,UUMit 这套本地应用分发逻辑,能够承载的场景远不止改一句话。
判断标准极其纯粹:你要分享的那个东西,是不是正跑在你自己的电脑上?
只要是,就能直接套用这套范式:本地启动 → 客户端识别 → 生成链接 → 按人授权发放钥匙。
举个最容易理解的痛点:接单与独立开发。
以前给客户做完一个网页项目,客户一句「能不能先发我看一眼」,你往往得先去买服务器、配环境、买域名甚至等备案,前前后后搭进去几百上千块和好几天时间,就为了让人看一眼效果。
现在直接在本地命令行把项目跑起来,打开客户端点一下生成链接发过去,对方看到的永远是最新代码;改完一行,对方刷新立刻同步;尾款结清前随时设权限收回,一个客户一把钥匙,完全不需要为每个项目重新部署一次。
如果你手里也有自己平时用得很顺的 AI 小工具,换起来同样简单:
UUMit 团队之前分享过一个真实案例:一位财务同事自己搓了一个贴票报销助手跑在工位电脑上,把链接授权给部门同事,大家随手拍发票上传就能自动提取金额生成明细表,内部小范围跑得极其顺畅。
要把自己的逻辑替换进去,核心就改三处:前端输入项、系统 Prompt 规则,以及期待的输出格式。框架代码完全可以直接复用情商外挂这套结构。
第七部分:常见问题
同事使用需要安装软件吗?
不需要。同事或朋友纯浏览器打开即可,只需注册一个 UUMit 账号完成身份确认(如果权限选为所有人公开档,则连登录都不需要)。
我的电脑关机了别人还能用吗?
不能。服务跑在你的物理机上,机器息屏休眠或断网,外部访问即刻中断。
安全方面会不会让别人渗透进我电脑?
客户端采用纯出站单向连接机制,不会在你的路由器或本地防火墙上开放任何入站监听端口;对方能访问的严格局限在你显式绑定的单一端口或路径中。
为什么不直接把提示词发给同事让他在网页版 ChatGPT 跑?
做成独立工具的核心价值在降低门槛与沉淀体验:不需要对方拥有高级 AI 账号,不需要每次复制黏贴长篇规则,不需要教他参数配置,而且你的算法或 Prompt 更新迭代后,对方无感刷新即是最新版本。
这个服务本身能对外部调用按次收费吗?
目前 UUMit 该链路的直接付费调用机制尚未正式开放,当前定位聚焦在小范围分享、团队协作与成果演示。
能直接在微信、飞书输入框里原地呼出吗?
微信由于官方协议限制不支持任意注入。我目前正在基于这套后端封装一个纯本机的 Mac 全局快捷键版本(在任何输入框划词、按快捷键原地替换改写),调试完成后会把独立方案再整理出来。
我完全不会写代码,真的能跑起来吗?
完全可以。从 Python 运行到代码结构全盘由 AI 辅助生成,你只需要按照文中的目录层级与命令,把代码贴进文件夹就能直接跑起来。
最后
完整工程源码与使用文档已经全部开源:
github.com/ayi-ai/qingshang-waigua
这篇写出来不是为了卖弄技术,而是想打破一个惯性思维:自己打磨顺手的好工具,不必死磕上云运维那套高墙,也能极轻量地走入真实协作。
你手里是不是也有一套平时用得很爽、但一直只躺在自己文件夹里的 AI 工具?不妨试着把它接出来,让身边的人真正用上一次。