本篇文章介绍了AI辅助写作工具的核心功能和优势，强调其能够显著提升内容创作的效率和质量。通过自动化文本生成、语法检查、风格优化等功能，该工具能够帮助用户克服写作障碍，快速产出高质量的文章。它不仅能提供创意灵感，还能在内容组织、逻辑梳理等方面提供支持，从而让写作过程更加流畅和高效。文章还可能探讨了AI写作工具在不同领域的应用前景，以及如何更好地利用这些工具来辅助人类的创造性工作。

🚀 **高效内容生成与优化**：AI写作工具的核心在于其强大的文本生成能力，能够根据用户输入的指令快速生成文章草稿，并提供语法、拼写、标点等方面的智能纠错，同时还能根据设定的风格和语气对内容进行优化，确保输出文本的准确性和专业性，从而大幅缩短写作时间。

💡 **激发创意与拓展思路**：面对写作瓶颈时，AI写作工具可以作为灵感来源，提供新颖的观点、多样的表达方式和相关的主题建议，帮助用户打破思维定势，拓展写作思路，产出更具原创性和深度的内容。

📚 **辅助信息梳理与结构化**：该工具能够协助用户梳理复杂信息，提炼文章主旨，并提供逻辑清晰的文章结构建议。通过对内容的组织和呈现，帮助用户构建条理分明的论述，使文章更易于理解和接受。

🌐 **多语言支持与跨文化交流**：部分AI写作工具支持多语言，能够将内容快速翻译成不同语言，并保持原文的风格和含义，这对于跨国企业、国际研究者以及需要进行多语言内容创作的用户来说，极大地便利了信息传播和沟通。

处理了新增的签名问题。截止 20251007 有效
加上轮询，上下文和转 OpenAI 逻辑就是一个成熟的 2api 项目
对于带历史对话的，参数 t 是最近一次 user content

防止有人不知道还是提一下，token 来自网页 cookie 的 token 值，目前看来是长期有效

python<br />import time, hmac, hashlib, requests, uuid, json, base64<br /><br />token = ""<br /><br />def decode_jwt_payload(token):<br /> parts = token.split('.')<br /> payload = parts[1]<br /><br /> padding = 4 - len(payload) % 4<br /> if padding != 4:<br /> payload += '=' * padding<br /><br /> decoded = base64.urlsafe_b64decode(payload)<br /> return json.loads(decoded)<br /><br />def zs(e, t, timestamp):<br /> r = str(timestamp)<br /> i = f"{e}|{t}|{r}"<br /> n = timestamp // (5 * 60 * 1000)<br /> key = "junjie".encode('utf-8')<br /> o = hmac.new(key, str(n).encode('utf-8'), hashlib.sha256).hexdigest()<br /> signature = hmac.new(o.encode('utf-8'), i.encode('utf-8'), hashlib.sha256).hexdigest()<br /><br /> return {<br /> "signature": signature,<br /> "timestamp": timestamp<br /> }<br /><br />def make_request():<br /> payload = decode_jwt_payload(token)<br /> user_id = payload['id']<br /> chat_id = str(uuid.uuid4())<br /> timestamp = int(time.time() * 1000)<br /> request_id = str(uuid.uuid4())<br /><br /> t = input("Hello, how can I help you ?\n - ")<br /><br /> e = f"requestId,{request_id},timestamp,{timestamp},user_id,{user_id}"<br /><br /> result = zs(e, t, timestamp)<br /> signature = result["signature"]<br /><br /> url = "<a href="https://chat.z.ai/api/chat/completions" rel="nofollow noopener" target="_blank">https://chat.z.ai/api/chat/completions</a>"<br /> params = {<br /> "timestamp": timestamp,<br /> "requestId": request_id,<br /> "user_id": user_id,<br /> "token": token,<br /> "current_url": f"<a href="https://chat.z.ai/c/" rel="nofollow noopener" target="_blank">https://chat.z.ai/c/</a>{chat_id}",<br /> "pathname": f"/c/{chat_id}",<br /> "signature_timestamp": timestamp<br /> }<br /><br /> headers = {<br /> "Authorization": f"Bearer {token}",<br /> "X-FE-Version": "prod-fe-1.0.95",<br /> "X-Signature": signature<br /> }<br /><br /> payload = {<br /> "stream": True,<br /> "model": "GLM-4-6-API-V1",<br /> "messages": [<br /> {"role": "user", "content": t}<br /> ],<br /> "params": {},<br /> "features": {<br /> "image_generation": False,<br /> "web_search": False,<br /> "auto_web_search": False,<br /> "preview_mode": True,<br /> },<br /> "enable_thinking": True,<br /> "chat_id": chat_id,<br /> "id": str(uuid.uuid4())<br /> }<br /><br /> response = <a href="http://requests.post" rel="nofollow noopener" target="_blank">requests.post</a>(url, params=params, headers=headers, json=payload, stream=True)<br /> response.raise_for_status()<br /><br /> for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):<br /> if chunk:<br /> print(chunk.decode('utf-8'), end='')<br /><br />if __name__ == "__main__":<br /> make_request()<br />