🍄 话霉 TalkWise

职场话术翻译器 —— 让真心话变成场面话，让 BOSS 潜台词无处遁形

🚀 快速开始 · ✨ 功能特性 · 🎨 翻译风格 · ⚙️ 配置说明 · 🛡️ 多模型降级

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💡 这是什么？

职场如战场，说话是第一生产力 💪

• 想说"这需求太离谱了"但嘴上得说"这个方向很有挑战性"？🤔
• 老板说"你看着办"到底是让你办还是不让你办？😨
• 每次写周报都要把摸鱼包装成"赋能业务闭环"？🤯

话霉 TalkWise 就是你的职场话术翻译官 —— 一端输入真心话，一端输出场面话；一端输入 BOSS 原话，一端输出潜台词真相 🔓

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✨ 功能特性

🎭 真心话 → 场面话

把你想说的直白吐槽，翻译成体面的职场表达

支持 8 种翻译风格，总有一款适合你的场景 👇

🔍 BOSS 潜台词解码

老板说的每句话，背后都有一层意思

直接粗暴，一针见血，用最接地气的大白话翻译 😎

📖 逐句解析

翻译结果每一句都可以点击，展开 AI 解释"为什么这样翻译"

不只是翻译，更是教学 —— 点多了你就学会了 🧠

💬 职场金句

页面空白不再是空白，随机滚动职场金句，每 10 秒换一条

35+ 条金句，每一条都让你拍案叫绝又细思极恐 😏

🎯 示例卡片

不知道说什么？点一下示例卡片直接填入输入框

每个 Tab 专属示例，即点即用，零门槛上手 🖱️

🔄 配置热更新

修改 llm_config.json 保存即生效，无需重启服务

后端终端自动提示配置变更 ⚡

🛡️ 多模型自动降级

主模型挂了？自动切下一个，所有模型都挂了才报错

连续失败 3 次的模型会被跳过，服务稳如老狗 🐕

🧠 思考过程可视化

模型的思考过程实时展示，看 AI 如何一步步推理

翻译前先看 Agent 思考，懂了才是真的懂 🤓

✅ 我懂了交互

翻译完点"我懂了"→ 自动复制 + 弹出"你又懂了？"

"我没懂"继续看，"win！"返回输入 —— 仪式感拉满 🎉

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🎨 翻译风格

风格	一句话描述	适用场景
🌸 委婉得体	温婉含蓄，给足面子	跟领导提意见
📋 正式规范	公文风格，严谨专业	写邮件、写报告
✂️ 简洁精炼	言简意赅，一针见血	微信回复、站会发言
😄 幽默风趣	诙谐有趣，化解尴尬	破冰、活跃气氛
💻 IT黑话	互联网术语，对齐颗粒度	写周报、做汇报
🧠 高情商表达	四两拨千斤，滴水不漏	跨部门撕逼、向上管理
🗿 阴阳怪气	正话反说，明褒暗贬	不爽但不敢说的时候
🏛️ 官腔官调	体制内公文风，四平八稳	体制内汇报、公文撰写

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🚀 快速开始

1️⃣ 克隆项目

git clone https://github.com/HelloNVIC/TalkWise.git
cd TalkWise

2️⃣ 创建虚拟环境 & 安装依赖

python -m venv venv

# Windows
source venv/Scripts/activate
# Linux/Mac
# source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

3️⃣ 配置 LLM

cp llm_config.example.json llm_config.json

编辑 llm_config.json，填入你的 API Key 和模型配置 🔑

4️⃣ 启动！

python talkwise.py

浏览器自动打开 http://localhost:8000 ，开搞 🎉

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⚙️ LLM 配置

编辑 llm_config.json（已在 .gitignore 中，不会泄露密钥 🔒）：

{
  "api_key": "你的API密钥",
  "base_url": "https://api.ckh-cn.site/v1",
  "debug": true,
  "models": [
    {
      "name": "GLM-5.1",
      "priority": 1,
      "temperature": 0.7,
      "max_tokens": 4096,
      "thinking": true,
      "description": "智谱GLM-5.1，推理能力强"
    }
  ]
}

全局配置

字段	说明	必填
api_key	API 密钥	✅
base_url	OpenAI 兼容端点	✅
debug	调试模式，终端显示 LLM 交互日志	❌

模型配置

字段	说明	必填
name	模型名称	✅
priority	优先级（数字越小越优先）	✅
temperature	温度参数	✅
max_tokens	最大 token 数	✅
thinking	启用思考模式（reasoning_content）	❌
description	模型描述	❌

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🛡️ 多模型降级

配置的模型列表按 priority 排序，当主模型请求失败时自动降级到下一个模型，连续失败 3 次的模型会被跳过 🚫

思考过程检测策略：

模型类型	思考过程返回方式
thinking: true	通过 reasoning_content 字段独立返回 ✅
thinking: false	混在 content 中，用 <think> / </think> 或 <thought> / </thought> 标签包裹

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🏗️ 技术架构

层	技术
🖥️ 前端	原生 HTML / CSS / JS，移动端优先
⚙️ 后端	FastAPI + OpenAI SDK（兼容任意 OpenAI 格式 API）
🤖 LLM	多模型热切换，按优先级自动降级
📦 配置	YAML 提示词 + JSON 模型配置，支持热更新

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📁 项目结构

TalkWise/
├── app/
│   ├── main.py              # 🚀 FastAPI 应用入口 & 配置热更新
│   ├── config.py            # ⚙️ LLM 配置加载 & 热更新
│   ├── models.py            # 📋 请求/响应模型
│   ├── routers/
│   │   └── api.py           # 🌐 API 路由
│   └── services/
│       ├── llm_client.py    # 🤖 LLM 客户端（流式 + 降级）
│       └── prompt_builder.py # 🎭 提示词构建器
├── prompts/
│   ├── translate.yaml       # 🎨 翻译风格提示词（8 种风格）
│   └── decode.yaml          # 🔍 潜台词解读提示词
├── static/
│   ├── index.html           # 🖥️ 主页面
│   ├── logo.svg             # 🍄 Logo（对话气泡蘑菇）
│   ├── css/style.css        # 💅 样式
│   └── js/app.js            # ⚡ 交互逻辑（金句/示例/翻译/弹窗）
├── llm_config.example.json  # 📝 配置示例
├── llm_config.json          # 🔑 LLM 配置（不提交）
├── talkwise.py              # 🏁 启动脚本
└── requirements.txt         # 📦 依赖

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📄 API 文档

启动服务后访问 http://localhost:8000/docs 查看完整 API 文档 📖

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🤝 参与贡献

PR 和 Issue 都欢迎！ 🙌

1. 🍴 Fork 本仓库
2. 🌿 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 💾 提交修改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 📤 推送分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 🔀 发起 Pull Request

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📜 License

MIT © TalkWise

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职场不易，话霉陪你 🍄