iFlowMods

iFlow CLI Mod 开发仓库 — 将硬编码逻辑解耦为用户可配置的外部规则。

是什么

iFlow CLI v0.5.19 的核心源码中存在大量硬编码的模型规则（思考模式、多模态识别、视觉模型路由、流式响应、token 上限等）。本仓库通过 Mod（补丁/插件） 机制，以极小的源码改动将这些规则外置到 JSON 配置文件，用户无需修改源码即可自定义模型行为。

设计原理

源码改动：1 行（逗号表达式插入）
加载器模块：.cjs 文件（require 加载，patch 类方法）
配置文件：JSON（用户按需编辑，~/.iflow/ 目录）

所有 patch 类型 MOD 在同一插入点（code.js L950: },A2=new Dqe});）通过逗号表达式共存，互不干扰。replace 类型 MOD 整体替换源码，可与之共存。

可用 Mod

Mod	类型	状态	说明
🔧 thinking-mode-refactor	patch	✅ 已完成	思考模式配置化 — 12 条硬编码规则 → 外部 JSON，支持 DSL 编译
🖼️ multimodal-image-refactor	patch	✅ 已完成	多模态图片识别配置化 — 50+ 硬编码模型 → 外部 JSON，支持 descriptionModel
📡 streaming-mode-refactor	patch	✅ 已完成	流式响应配置化 — nonStreamModels 正则 + forceNonStream 开关 + Ctrl+S 切换
📏 output-token-limit-refactor	patch	✅ 已完成	输出 token 上限配置化 — 自定义 max_tokens，支持 floor / override 模式
🧩 kimi-request-override-refactor	patch	✅ 已完成	Kimi 请求参数兼容层 — 按模型名覆盖/删除请求字段
📐 context-window-refactor	patch	✅ 已完成	修复状态栏上下文剩余百分比显示，与压缩逻辑统一读取 tokensLimit
🔌 command-api-refactor	replace	✅ 已完成	命令注册 API 框架 — 暴露 registerSlashCommand / registerCommand 全局 API
🔄 api-command-refactor	patch	✅ 已完成	/api 命令 — TUI 中切换 API Profile（依赖 command-api-refactor）
🧩 gpt54-stream-adapter	replace	✅ 已完成	gpt-5.4 专用流式 SSE 解析兼容层
🔧 model-command-refactor	replace	✅ 已完成	/model 命令重构 — 支持从 API 获取模型列表

thinking-mode-refactor

将模型思考能力规则解耦到 ~/.iflow/thinking-models.json。

解决的问题：iFlow 硬编码了 12 条模型思考规则（o1、deepseek、glm、claude、kimi 等），新增模型需修改源码。

使用示例：在 ~/.iflow/thinking-models.json 中添加规则：

{
  "models": [
    {
      "pattern": "my-custom-model",
      "supportsThinking": true,
      "maxThinkingTokens": 32000,
      "thinkingRequest": { "set": { "reasoning": true } }
    }
  ]
}

加载目标：A2（Dqe 实例），通过 adapter.registerModel(regex, capability) 注入。

multimodal-image-refactor

将多模态模型识别规则和视觉模型路由解耦到 ~/.iflow/multimodal-models.json。

解决的问题：

1. isMultimodalModel() 硬编码 50+ 视觉模型名，新增模型需修改源码
2. 图片描述模型名硬编码，无法运行时配置

核心功能：当 isMultimodalModel() 返回 false 时，使用 descriptionModel 指定的视觉模型处理图片。

使用示例：在 ~/.iflow/multimodal-models.json 中配置：

{
  "descriptionModel": "qwen3-vl-plus",
  "multimodalModels": ["my-vision-model"],
  "directMultimodal": false
}

加载目标：_4（MultimodalHelper 类），通过静态方法覆盖 + 实例方法覆盖。

streaming-mode-refactor

将流式响应的硬编码行为解耦到 ~/.iflow/streaming-models.json。

解决的问题：iFlow 默认对所有模型使用流式响应，但部分推理模型（o1/o3/o4 系列）不支持流式输出，需关闭 stream 参数。

功能特性：

1. nonStreamModels 配置化 — 正则模式匹配模型名，匹配的模型强制关闭流式
2. forceNonStream 全局开关 — 设为 true 时所有模型强制非流式
3. Ctrl+S 快捷键切换 — 运行时切换当前模型的流式/非流式模式（非持久化）
4. TUI 状态栏指示器 — 显示 streaming: on/off，首次附带 (Ctrl+S) 提示

使用示例：在 ~/.iflow/streaming-models.json 中配置：

{
  "forceNonStream": false,
  "nonStreamModels": ["o1-preview", "o1-mini", "o1-.*", "o3-.*", "o4-mini"]
}

加载目标：A2（Dqe 实例），monkey-patch configureThinkingRequest / configureNonThinkingRequest。

output-token-limit-refactor

将硬编码的输出 token 上限表（MOt 函数）解耦到 ~/.iflow/output-token-limits.json。

解决的问题：iFlow 硬编码了输出 token 上限（未知模型默认 8000、qwen3 默认 8192 等），对话中可能因 token 限制而截断响应。

功能特性：

• floor（只调高） — 仅当配置值高于默认值时生效
• override（强制覆盖） — 始终使用配置值

使用示例：在 ~/.iflow/output-token-limits.json 中配置：

{
  "models": [
    { "pattern": "my-model", "maxOutputTokens": 16384, "mode": "override" }
  ]
}

kimi-request-override-refactor

为 Kimi 模型提供请求参数兼容层，配置位于 ~/.iflow/kimi-request-overrides.json。

解决的问题：Kimi 模型（如 kimi-k3）与 OpenAI Compatible API 存在参数差异，需固定采样参数、清理 thinking、设置 reasoning_effort 默认值。

功能特性：按模型名匹配规则，覆盖或删除请求字段。

context-window-refactor

修复状态栏上下文剩余百分比显示 0% 或计算不准确的问题。

解决的问题：状态栏上下文剩余百分比与实际压缩逻辑读取的 tokensLimit 字段不一致。

核心变更：让状态栏显示与压缩逻辑一样读取 settings.json 中的 tokensLimit 字段，保持两者一致。

command-api-refactor

创建命令注册 API 框架，使外部 MOD 可以通过全局 API 动态注册 TUI slash 命令和 CLI 命令。

核心 API（暴露在 global 上）：

• registerSlashCommand({name, description, handler, subCommands, altNames}) — 注册 TUI slash 命令
• unregisterSlashCommand(name) — 取消注册
• getSlashCommands() — 获取已注册命令列表
• registerCommand({name, description, builder, handler, aliases}) — 注册 CLI yargs 命令
• unregisterCommand(name) — 取消注册

依赖关系：无依赖，其他 MOD 可依赖此框架（如 api-command-refactor）。

api-command-refactor

添加 /api 命令，支持在 TUI 中切换 API Profile。

依赖：com.command-api-refactor.mod（需要命令注册 API 框架）。

功能：

1. /api --list — 列出所有 API Profile
2. /api <profile-name> — 切换到指定 Profile
3. 从 ~/.iflow/settings.json 读取 apiProfiles 对象
4. 切换时更新 currentApiProfile、baseUrl、apiKey、modelName 字段

注意：仅支持 Profile 选择，Profile 管理由外部工具 iFlow-Settings-Editor-GUI 负责。

gpt54-stream-adapter

为 gpt-5.4 模型（OpenAI Compatible API 模式）提供专用的流式响应（SSE）解析兼容层。

解决的问题：iFlow 默认的流式解析器 parseStreamResponse 无法完整处理 gpt-5.4 的 SSE 分块格式，尤其是 delta.reasoning_content、delta.signature、delta.tool_calls、usage 等字段。

核心变更：新增 parseGpt54CompatibleStream 专用解析器，通过 isGpt54StreamModel() 按模型名路由（匹配 ^gpt-5.4）。

说明：replace 类型，无独立 loader 与配置文件，所有逻辑内嵌于 code.js。

model-command-refactor

重构 /model 命令，支持从 OpenAI Compatible API 获取模型列表。

解决的问题：/model 命令仅支持 iFlow/Aone 认证获取模型，OpenAI Compatible API 模式下只能手动输入。

核心变更：在 rYi 组件的 useEffect 中新增 API 获取分支，优先从 {baseUrl}/models 获取模型列表，失败时回退到 AJ()/rgt 硬编码列表。

安装

方式一：iFlow Mod 管理器

1. 下载 dist/ 目录中的 .iflow-mod 文件
2. 在 iFlow 的 Mod 管理器中导入安装
3. 重启 iFlow

方式二：手动安装

以 thinking-mode-refactor 为例：

1. 将 thinking-model-loader.cjs 复制到 iFlow 的 iflow.js 所在目录
2. 将 thinking-models.json 复制到 ~/.iflow/ 目录
3. 在 iflow.js 中找到 },A2=new Dqe});，改为：

   },A2=new Dqe,require('./thinking-model-loader.cjs').load(A2)});
   

4. 重启 iFlow

同时安装多个 Mod：

},A2=new Dqe,require('./thinking-model-loader.cjs').load(A2),require('./streaming-model-loader.cjs').load(A2),require('./multimodal-model-loader.cjs').load(_4)});

兼容性

所有 patch 类型 MOD 使用统一插入点 L950，通过逗号表达式共存：

MOD	加载目标	类型	可共存
thinking-mode-refactor	A2	patch	与 streaming ✓ 与 multimodal ✓
streaming-mode-refactor	A2 (monkey-patch)	patch	与 thinking ✓ 与 multimodal ✓
multimodal-image-refactor	_4 (class)	patch	与 thinking ✓ 与 streaming ✓
api-command-refactor	A2 + global API	patch	需 command-api-refactor 前置
command-api-refactor	(replace)	replace	独立，可与其他 patch 共存
model-command-refactor	(replace)	replace	独立替换
output-token-limit-refactor	MOt	patch	独立，可与其他 patch 共存
kimi-request-override-refactor	请求层	patch	独立，可与其他 patch 共存
context-window-refactor	状态栏	patch	独立，可与其他 patch 共存
gpt54-stream-adapter	(replace)	replace	独立替换

项目结构

iFlowMods/
├── iflow.js.original              ← 原始源码（7723行）
├── thinking-mode-refactor/        ← 思考模式 Mod
├── multimodal-image-refactor/     ← 多模态图片 Mod
├── streaming-mode-refactor/       ← 流式响应 Mod
├── output-token-limit-refactor/   ← 输出 token 上限 Mod
├── kimi-request-override-refactor/← Kimi 请求兼容 Mod
├── context-window-refactor/       ← 上下文窗口显示修复 Mod
├── command-api-refactor/          ← 命令注册 API 框架
├── api-command-refactor/          ← /api 命令 Mod
├── gpt54-stream-adapter/          ← gpt-5.4 流式适配 Mod
└── model-command-refactor/        ← /model 命令 Mod

每个 MOD 目录通常包含：

• code.js — 修改后的源码（patch 类型插入 require，replace 类型整体替换）
• mod.json — MOD 元数据（type、includeMap、dependsOn）
• *.cjs — 加载器模块（如果有）
• *.json — 配置文件模板（如果有）
• README.md — 使用文档
• dist/ — 构建产物（.iflow-mod 安装包）

License

MIT