CodeBuddy

CodeBuddy (der Coding-Assistent von Tencent Cloud) ist ein KI-Code-Editor, der eine benutzerdefinierte Modellliste über eine models.json-Konfigurationsdatei unterstützt. Diese Seite behandelt die Verbindung mit LMU AI.

Installieren und anmelden

1. Laden Sie die Version für Ihr Betriebssystem von der offiziellen Website herunter und installieren Sie sie: https://www.codebuddy.cn
2. Melden Sie sich bei Ihrem CodeBuddy-Konto an, wenn Sie dazu aufgefordert werden

LMU AI konfigurieren

Schritt 1: Speicherort der Konfigurationsdatei wählen

Erstellen Sie die Datei, falls sie nicht existiert. Zusammenführungsreihenfolge von höchster zu niedrigster Priorität: Projektebene → Benutzerebene → integrierte Standardwerte.

Schritt 2: Die Konfiguration schreiben

Am Beispiel der Benutzerebene ~/.codebuddy/models.json:

{
  "models": [
    {
      "id": "claude-opus-5",
      "name": "Claude Opus 5 (LMU AI)",
      "vendor": "LMU AI",
      "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key",
      "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions",
      "maxInputTokens": 200000,
      "maxOutputTokens": 32000,
      "supportsToolCall": true,
      "supportsImages": true,
      "supportsReasoning": true
    },
    {
      "id": "gpt-5.6-sol",
      "name": "GPT-5.6 Sol (LMU AI)",
      "vendor": "LMU AI",
      "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key",
      "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions",
      "maxInputTokens": 400000,
      "maxOutputTokens": 32000,
      "supportsToolCall": true
    }
  ]
}

Schritt 3: Modell auswählen und mit dem Chatten beginnen

Speichern Sie einfach die Datei – models.json unterstützt Hot Reload (1 Sekunde Entprellung), sodass CodeBuddy nicht neu gestartet werden muss. Wählen Sie Ihr neu konfiguriertes Modell im Modell-Picker des Chatfelds aus, und Sie sind startklar.

Über models.json hinzugefügte Modelle werden automatisch als custom gekennzeichnet, sodass sie in der Oberfläche leicht zu erkennen sind.

Feldreferenz

Für jeden Eintrag im models-Array verfügbare Felder:

Nur bestimmte Modelle anzeigen

Verwenden Sie das Feld availableModels auf oberster Ebene, um zu steuern, welche Modelle im Dropdown erscheinen:

{
  "models": [
    {
      "id": "claude-opus-5",
      "name": "Claude Opus 5 (LMU AI)",
      "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key",
      "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions",
      "supportsToolCall": true
    }
  ],
  "availableModels": ["claude-opus-5"]
}

• Weggelassen oder ein leeres Array → alle Modelle werden angezeigt
• Einmal gesetzt → nur die aufgeführten Modell-IDs erscheinen (sowohl integrierte als auch benutzerdefinierte Modelle)
• Ein availableModels auf Projektebene überschreibt vollständig das auf Benutzerebene, statt es zusammenzuführen

Häufige Modell-IDs

Nicht sicher, welches Modell Sie eingeben sollen? Gehen Sie zur Modellgalerie, um alle verfügbaren Modell-IDs zu sehen und mit einem Klick zu kopieren.

Für ein Kontextfenster von 1 Mio. schreiben Sie die Modell-ID mit dem Suffix [1M] (z. B. claude-opus-5[1M]) und erhöhen Sie maxInputTokens entsprechend.

Fehlerbehebung

Konfiguration wird nicht wirksam?

1. Prüfen Sie, dass das JSON gültig ist (ein fehlendes oder nachgestelltes Komma ist meist die Ursache)
2. Bestätigen Sie, dass der Dateipfad korrekt ist (~/.codebuddy/models.json)
3. Bestätigen Sie, dass jeder Eintrag das erforderliche Feld id enthält
4. Bestätigen Sie, dass die Datei tatsächlich auf die Festplatte gespeichert wurde (Hot Reload hat 1 Sekunde Entprellung)

Modell fehlt im Dropdown?

• Wenn availableModels gesetzt ist, prüfen Sie, dass die Modell-ID dort aufgeführt ist
• Prüfen Sie, dass der Eintrag im models-Array vollständig ist

401 / 404 erhalten?

• 401: Ist apiKey der in der LMU AI-Konsole generierte sk--Schlüssel?
• 404: Bei url fehlt fast sicher /chat/completions – es muss der vollständige Pfad sein

Hinweise

• url muss der vollständige Endpunktpfad https://api.lmuai.com/v1/chat/completions sein, nicht nur /v1 oder die bloße Domain
• CodeBuddy unterstützt nur das OpenAI-Format; Claude-Modelle laufen über die Protokollumwandlung von LMU AI
• apiKey nimmt den tatsächlichen Schlüsselwert entgegen – Umgebungsvariablennamen werden nicht unterstützt
• Die Konfiguration wird hot geladen, sodass Speichern ausreicht; kein Neustart nötig
• Jeder Modelleintrag benötigt seinen eigenen apiKey und url
• Die Konfiguration auf Projektebene überschreibt die Benutzerebene pro id, während availableModels als Ganzes ersetzt statt zusammengeführt wird

Zuletzt aktualisiert: 2026-09-10