Merge branch 'master' into frontier

README.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 > [!IMPORTANT]
-> `master主分支`最新动态(2025.2.4): 增加deepseek-r1支持  
+> `master主分支`最新动态(2025.2.13): 联网组件支持Jina的api / 增加deepseek-r1支持  
 > `frontier开发分支`最新动态(2024.12.9): 更新对话时间线功能，优化xelatex论文翻译  
 > `wiki文档`最新动态(2024.12.5): 更新ollama接入指南  
 >

config.py

@@ -81,7 +81,7 @@ API_URL_REDIRECT = {}
 
 # 多线程函数插件中，默认允许多少路线程同时访问OpenAI。Free trial users的限制是每分钟3次，Pay-as-you-go users的限制是每分钟3500次
 # 一言以蔽之：免费（5刀）用户填3，OpenAI绑了信用卡的用户可以填 16 或者更高。提高限制请查询：https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/overview
-DEFAULT_WORKER_NUM = 3
+DEFAULT_WORKER_NUM = 8
 
 
 # 色彩主题, 可选 ["Default", "Chuanhu-Small-and-Beautiful", "High-Contrast"]
@@ -103,6 +103,7 @@ AVAIL_FONTS = [
     "华文中宋(STZhongsong)",  
     "华文新魏(STXinwei)",  
     "华文隶书(STLiti)", 
+    # 备注：以下字体需要网络支持，您可以自定义任意您喜欢的字体，如下所示，需要满足的格式为 "字体昵称(字体英文真名@字体css下载链接)" 
     "思源宋体(Source Han Serif CN VF@https://chinese-fonts-cdn.deno.dev/packages/syst/dist/SourceHanSerifCN/result.css)",
     "月星楷(Moon Stars Kai HW@https://chinese-fonts-cdn.deno.dev/packages/moon-stars-kai/dist/MoonStarsKaiHW-Regular/result.css)",
     "珠圆体(MaokenZhuyuanTi@https://chinese-fonts-cdn.deno.dev/packages/mkzyt/dist/猫啃珠圆体/result.css)",
@@ -343,6 +344,8 @@ NUM_CUSTOM_BASIC_BTN = 4
 DAAS_SERVER_URLS = [ f"https://niuziniu-biligpt{i}.hf.space/stream" for i in range(1,5) ]
 
 
+# 在互联网搜索组件中，负责将搜索结果整理成干净的Markdown
+JINA_API_KEY = ""
 
 """
 --------------- 配置关联关系说明 ---------------

crazy_functional.py

@@ -434,36 +434,6 @@ def get_crazy_functions():
         logger.error(trimmed_format_exc())
         logger.error("Load function plugin failed")
 
-    # try:
-    #     from crazy_functions.联网的ChatGPT import 连接网络回答问题
-
-    #     function_plugins.update(
-    #         {
-    #             "连接网络回答问题（输入问题后点击该插件，需要访问谷歌）": {
-    #                 "Group": "对话",
-    #                 "Color": "stop",
-    #                 "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
-    #                 # "Info": "连接网络回答问题（需要访问谷歌）| 输入参数是一个问题",
-    #                 "Function": HotReload(连接网络回答问题),
-    #             }
-    #         }
-    #     )
-    #     from crazy_functions.联网的ChatGPT_bing版 import 连接bing搜索回答问题
-
-    #     function_plugins.update(
-    #         {
-    #             "连接网络回答问题（中文Bing版，输入问题后点击该插件）": {
-    #                 "Group": "对话",
-    #                 "Color": "stop",
-    #                 "AsButton": False,  # 加入下拉菜单中
-    #                 "Info": "连接网络回答问题（需要访问中文Bing）| 输入参数是一个问题",
-    #                 "Function": HotReload(连接bing搜索回答问题),
-    #             }
-    #         }
-    #     )
-    # except:
-    #     logger.error(trimmed_format_exc())
-    #     logger.error("Load function plugin failed")
 
     try:
         from crazy_functions.SourceCode_Analyse import 解析任意code项目
@@ -771,6 +741,9 @@ def get_multiplex_button_functions():
         "常规对话":
             "",
 
+        "查互联网后回答":
+            "查互联网后回答",
+
         "多模型对话": 
             "询问多个GPT模型", # 映射到上面的 `询问多个GPT模型` 插件
 

crazy_functions/Internet_GPT.py

@@ -175,10 +175,17 @@ def scrape_text(url, proxies) -> str:
     Returns:
         str: The scraped text
     """
+    from loguru import logger
     headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
         'Content-Type': 'text/plain',
     }
+
+    # 首先采用Jina进行文本提取
+    if get_conf("JINA_API_KEY"):
+        try: return jina_scrape_text(url)
+        except: logger.debug("Jina API 请求失败，回到旧方法")
+
     try:
         response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=8)
         if response.encoding == "ISO-8859-1": response.encoding = response.apparent_encoding
@@ -193,6 +200,24 @@ def scrape_text(url, proxies) -> str:
     text = "\n".join(chunk for chunk in chunks if chunk)
     return text
 
+
+def jina_scrape_text(url) -> str:
+    "jina_39727421c8fa4e4fa9bd698e5211feaaDyGeVFESNrRaepWiLT0wmHYJSh-d"
+    headers = {
+        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
+        'Content-Type': 'text/plain',
+        "X-Retain-Images": "none",
+        "Authorization": f'Bearer {get_conf("JINA_API_KEY")}'
+    }
+    response = requests.get("https://r.jina.ai/" + url, headers=headers, proxies=None, timeout=8)
+    if response.status_code != 200:
+        raise ValueError("Jina API 请求失败，开始尝试旧方法！" + response.text)
+    if response.encoding == "ISO-8859-1": response.encoding = response.apparent_encoding
+    result = response.text
+    result = result.replace("\\[", "[").replace("\\]", "]").replace("\\(", "(").replace("\\)", ")")
+    return response.text
+
+
 def internet_search_with_analysis_prompt(prompt, analysis_prompt, llm_kwargs, chatbot):
     from toolbox import get_conf
     proxies = get_conf('proxies')
@@ -246,23 +271,52 @@ def 连接网络回答问题(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, s
         urls = search_optimizer(txt, proxies, optimizer_history, llm_kwargs, optimizer, categories, searxng_url, engines)
     history = []
     if len(urls) == 0:
-        chatbot.append((f"结论：{txt}",
-                        "[Local Message] 受到限制，无法从searxng获取信息！请尝试更换搜索引擎。"))
+        chatbot.append((f"结论：{txt}", "[Local Message] 受到限制，无法从searxng获取信息！请尝试更换搜索引擎。"))
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
         return
 
     # ------------- < 第2步：依次访问网页 > -------------
+    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+    from textwrap import dedent
     max_search_result = 5   # 最多收纳多少个网页的结果
     if optimizer == "开启(增强)":
         max_search_result = 8
-    chatbot.append(["联网检索中 ...", None])
+    template = dedent("""
+        <details>
+        <summary>{TITLE}</summary>
+        <div class="search_result">{URL}</div>
+        <div class="search_result">{CONTENT}</div>
+        </details>
+    """)
+
+    buffer = ""
+
+    # 创建线程池
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
+        # 提交任务到线程池
+        futures = []
         for index, url in enumerate(urls[:max_search_result]):
-        res = scrape_text(url['link'], proxies)
-        prefix = f"第{index}份搜索结果 [源自{url['source'][0]}搜索] （{url['title'][:25]}）："
+            future = executor.submit(scrape_text, url['link'], proxies)
+            futures.append((index, future, url))
+
+        # 处理完成的任务
+        for index, future, url in futures:
+            # 开始
+            prefix = f"正在加载 第{index+1}份搜索结果 [源自{url['source'][0]}搜索] （{url['title'][:25]}）："
+            string_structure = template.format(TITLE=prefix, URL=url['link'], CONTENT="正在加载，请稍后 ......")
+            yield from update_ui_lastest_msg(lastmsg=(buffer + string_structure), chatbot=chatbot, history=history, delay=0.1)  # 刷新界面
+
+            # 获取结果
+            res = future.result()
+
+            # 显示结果
+            prefix = f"第{index+1}份搜索结果 [源自{url['source'][0]}搜索] （{url['title'][:25]}）："
+            string_structure = template.format(TITLE=prefix, URL=url['link'], CONTENT=res[:1000] + "......")
+            buffer += string_structure
+
+            # 更新历史
             history.extend([prefix, res])
-        res_squeeze = res.replace('\n', '...')
-        chatbot[-1] = [prefix + "\n\n" + res_squeeze[:500] + "......", None]
-        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
+            yield from update_ui_lastest_msg(lastmsg=buffer, chatbot=chatbot, history=history, delay=0.1)  # 刷新界面
 
     # ------------- < 第3步：ChatGPT综合 > -------------
     if (optimizer != "开启(增强)"):

crazy_functions/Internet_GPT_Wrap.py

@@ -38,11 +38,12 @@ class NetworkGPT_Wrap(GptAcademicPluginTemplate):
         }
         return gui_definition
 
-    def execute(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, user_request):
+    def execute(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs:dict, chatbot, history, system_prompt, user_request):
         """
         执行插件
         """
-        if plugin_kwargs["categories"] == "网页": plugin_kwargs["categories"] = "general"
-        if plugin_kwargs["categories"] == "学术论文": plugin_kwargs["categories"] = "science"
+        if plugin_kwargs.get("categories", None) == "网页": plugin_kwargs["categories"] = "general"
+        elif plugin_kwargs.get("categories", None) == "学术论文": plugin_kwargs["categories"] = "science"
+        else: plugin_kwargs["categories"] = "general"
         yield from 连接网络回答问题(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, user_request)
 

request_llms/bridge_all.py

@@ -1072,7 +1072,7 @@ if "zhipuai" in AVAIL_LLM_MODELS:   # zhipuai 是glm-4的别名，向后兼容
         })
     except:
         logger.error(trimmed_format_exc())
-# -=-=-=-=-=-=- 幻方-深度求索大模型 -=-=-=-=-=-=-
+# -=-=-=-=-=-=- 幻方-深度求索本地大模型 -=-=-=-=-=-=-
 if "deepseekcoder" in AVAIL_LLM_MODELS:   # deepseekcoder
     try:
         from .bridge_deepseekcoder import predict_no_ui_long_connection as deepseekcoder_noui

request_llms/bridge_deepseekcoder.py

@@ -6,7 +6,6 @@ from toolbox import get_conf
 from request_llms.local_llm_class import LocalLLMHandle, get_local_llm_predict_fns
 from threading import Thread
 from loguru import logger
-import torch
 import os
 
 def download_huggingface_model(model_name, max_retry, local_dir):
@@ -29,6 +28,7 @@ class GetCoderLMHandle(LocalLLMHandle):
         self.cmd_to_install = cmd_to_install
 
     def load_model_and_tokenizer(self):
+        import torch
         # 🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子进程执行
         with ProxyNetworkActivate('Download_LLM'):
             from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextIteratorStreamer

request_llms/bridge_openrouter.py

@@ -512,7 +512,7 @@ def generate_payload(inputs:str, llm_kwargs:dict, history:list, system_prompt:st
         model, _ = read_one_api_model_name(model)
     if llm_kwargs['llm_model'].startswith('openrouter-'):
         model = llm_kwargs['llm_model'][len('openrouter-'):]
-        model= read_one_api_model_name(model)
+        model, _= read_one_api_model_name(model)
     if model == "gpt-3.5-random": # 随机选择, 绕过openai访问频率限制
         model = random.choice([
             "gpt-3.5-turbo",

request_llms/oai_std_model_template.py

@@ -2,15 +2,9 @@ import json
 import time
 import traceback
 import requests
-from loguru import logger
 
-# config_private.py放自己的秘密如API和代理网址
-# 读取时首先看是否存在私密的config_private配置文件（不受git管控），如果有，则覆盖原config文件
-from toolbox import (
-    get_conf,
-    update_ui,
-    is_the_upload_folder,
-)
+from loguru import logger
+from toolbox import get_conf, is_the_upload_folder, update_ui, update_ui_lastest_msg
 
 proxies, TIMEOUT_SECONDS, MAX_RETRY = get_conf(
     "proxies", "TIMEOUT_SECONDS", "MAX_RETRY"
@@ -39,27 +33,35 @@ def decode_chunk(chunk):
     用于解读"content"和"finish_reason"的内容（如果支持思维链也会返回"reasoning_content"内容）
     """
     chunk = chunk.decode()
-    respose = ""
+    response = ""
     reasoning_content = ""
     finish_reason = "False"
+
+    # 考虑返回类型是 text/json 和 text/event-stream 两种
+    if chunk.startswith("data: "):
+        chunk = chunk[6:]
+    else:
+        chunk = chunk
+    
     try:
-        chunk = json.loads(chunk[6:])
+        chunk = json.loads(chunk)
     except:
-        respose = ""
+        response = ""
         finish_reason = chunk
+
     # 错误处理部分
     if "error" in chunk:
-        respose = "API_ERROR"
+        response = "API_ERROR"
         try:
             chunk = json.loads(chunk)
             finish_reason = chunk["error"]["code"]
         except:
             finish_reason = "API_ERROR"
-        return respose, finish_reason
+        return response, reasoning_content, finish_reason
 
     try:
         if chunk["choices"][0]["delta"]["content"] is not None:
-            respose = chunk["choices"][0]["delta"]["content"]
+            response = chunk["choices"][0]["delta"]["content"]
     except:
         pass
     try:
@@ -71,7 +73,7 @@ def decode_chunk(chunk):
         finish_reason = chunk["choices"][0]["finish_reason"]
     except:
         pass
-    return respose, reasoning_content, finish_reason
+    return response, reasoning_content, finish_reason, str(chunk)
 
 
 def generate_message(input, model, key, history, max_output_token, system_prompt, temperature):
@@ -106,7 +108,7 @@ def generate_message(input, model, key, history, max_output_token, system_prompt
     what_i_ask_now["role"] = "user"
     what_i_ask_now["content"] = input
     messages.append(what_i_ask_now)
-    playload = {
+    payload = {
         "model": model,
         "messages": messages,
         "temperature": temperature,
@@ -114,7 +116,7 @@ def generate_message(input, model, key, history, max_output_token, system_prompt
         "max_tokens": max_output_token,
     }
 
-    return headers, playload
+    return headers, payload
 
 
 def get_predict_function(
@@ -141,7 +143,7 @@ def get_predict_function(
         history=[],
         sys_prompt="",
         observe_window=None,
-        console_slience=False,
+        console_silence=False,
     ):
         """
         发送至chatGPT，等待回复，一次性完成，不显示中间过程。但内部用stream的方法避免中途网线被掐。
@@ -157,12 +159,12 @@ def get_predict_function(
             用于负责跨越线程传递已经输出的部分，大部分时候仅仅为了fancy的视觉效果，留空即可。observe_window[0]：观测窗。observe_window[1]：看门狗
         """
         from .bridge_all import model_info
-        watch_dog_patience = 5  # 看门狗的耐心，设置5秒不准咬人(咬的也不是人
+        watch_dog_patience = 5  # 看门狗的耐心，设置5秒不准咬人 (咬的也不是人)
         if len(APIKEY) == 0:
             raise RuntimeError(f"APIKEY为空,请检查配置文件的{APIKEY}")
         if inputs == "":
             inputs = "你好👋"
-        headers, playload = generate_message(
+        headers, payload = generate_message(
             input=inputs,
             model=llm_kwargs["llm_model"],
             key=APIKEY,
@@ -182,7 +184,7 @@ def get_predict_function(
                     endpoint,
                     headers=headers,
                     proxies=None if disable_proxy else proxies,
-                    json=playload,
+                    json=payload,
                     stream=True,
                     timeout=TIMEOUT_SECONDS,
                 )
@@ -198,7 +200,7 @@ def get_predict_function(
         result = ""
         finish_reason = ""
         if reasoning:
-            resoning_buffer = ""
+            reasoning_buffer = ""
         
         stream_response = response.iter_lines()
         while True:
@@ -210,7 +212,7 @@ def get_predict_function(
                 break
             except requests.exceptions.ConnectionError:
                 chunk = next(stream_response)  # 失败了，重试一次？再失败就没办法了。
-            response_text, reasoning_content, finish_reason = decode_chunk(chunk)
+            response_text, reasoning_content, finish_reason, decoded_chunk = decode_chunk(chunk)
             # 返回的数据流第一次为空，继续等待
             if response_text == "" and (reasoning == False or reasoning_content == "") and finish_reason != "False":
                 continue
@@ -226,12 +228,12 @@ def get_predict_function(
             if chunk:
                 try:
                     if finish_reason == "stop":
-                        if not console_slience:
+                        if not console_silence:
                             print(f"[response] {result}")
                         break
                     result += response_text
                     if reasoning:
-                        resoning_buffer += reasoning_content
+                        reasoning_buffer += reasoning_content
                     if observe_window is not None:
                         # 观测窗，把已经获取的数据显示出去
                         if len(observe_window) >= 1:
@@ -247,9 +249,8 @@ def get_predict_function(
                     logger.error(error_msg)
                     raise RuntimeError("Json解析不合常规")
         if reasoning:
-            # reasoning 的部分加上框 (>)
-            return '\n'.join(map(lambda x: '> ' + x, resoning_buffer.split('\n'))) + \
-                   '\n\n' + result
+            paragraphs = ''.join([f'<p style="margin: 1.25em 0;">{line}</p>' for line in reasoning_buffer.split('\n')])
+            return f'''<div class="reasoning_process" >{paragraphs}</div>\n\n''' + result
         return result
 
     def predict(
@@ -268,7 +269,7 @@ def get_predict_function(
         inputs 是本次问询的输入
         top_p, temperature是chatGPT的内部调优参数
         history 是之前的对话列表（注意无论是inputs还是history，内容太长了都会触发token数量溢出的错误）
-        chatbot 为WebUI中显示的对话列表，修改它，然后yeild出去，可以直接修改对话界面内容
+        chatbot 为WebUI中显示的对话列表，修改它，然后yield出去，可以直接修改对话界面内容
         additional_fn代表点击的哪个按钮，按钮见functional.py
         """
         from .bridge_all import model_info
@@ -299,7 +300,7 @@ def get_predict_function(
             )  # 刷新界面
             time.sleep(2)
 
-        headers, playload = generate_message(
+        headers, payload = generate_message(
             input=inputs,
             model=llm_kwargs["llm_model"],
             key=APIKEY,
@@ -321,7 +322,7 @@ def get_predict_function(
                     endpoint,
                     headers=headers,
                     proxies=None if disable_proxy else proxies,
-                    json=playload,
+                    json=payload,
                     stream=True,
                     timeout=TIMEOUT_SECONDS,
                 )
@@ -343,14 +344,21 @@ def get_predict_function(
             gpt_reasoning_buffer = ""
 
         stream_response = response.iter_lines()
+        wait_counter = 0
         while True:
             try:
                 chunk = next(stream_response)
             except StopIteration:
+                if wait_counter != 0 and gpt_replying_buffer == "":
+                    yield from update_ui_lastest_msg(lastmsg="模型调用失败 ...", chatbot=chatbot, history=history, msg="failed")
                 break
             except requests.exceptions.ConnectionError:
                 chunk = next(stream_response)  # 失败了，重试一次？再失败就没办法了。
-            response_text, reasoning_content, finish_reason = decode_chunk(chunk)
+            response_text, reasoning_content, finish_reason, decoded_chunk = decode_chunk(chunk)
+            if decoded_chunk == ': keep-alive':
+                wait_counter += 1
+                yield from update_ui_lastest_msg(lastmsg="等待中 " + "".join(["."] * (wait_counter%10)), chatbot=chatbot, history=history, msg="waiting ...")
+                continue
             # 返回的数据流第一次为空，继续等待
             if response_text == "" and (reasoning == False or reasoning_content == "") and finish_reason != "False":
                 status_text = f"finish_reason: {finish_reason}"
@@ -367,7 +375,7 @@ def get_predict_function(
                         chunk_decoded = chunk.decode()
                         chatbot[-1] = (
                             chatbot[-1][0],
-                            "[Local Message] {finish_reason},获得以下报错信息：\n"
+                            f"[Local Message] {finish_reason}, 获得以下报错信息：\n"
                             + chunk_decoded,
                         )
                         yield from update_ui(
@@ -385,7 +393,8 @@ def get_predict_function(
                     if reasoning:
                         gpt_replying_buffer += response_text
                         gpt_reasoning_buffer += reasoning_content
-                        history[-1] = '\n'.join(map(lambda x: '> ' + x, gpt_reasoning_buffer.split('\n'))) + '\n\n' + gpt_replying_buffer
+                        paragraphs = ''.join([f'<p style="margin: 1.25em 0;">{line}</p>' for line in gpt_reasoning_buffer.split('\n')])
+                        history[-1] = f'<div class="reasoning_process">{paragraphs}</div>\n\n---\n\n' + gpt_replying_buffer
                     else:
                         gpt_replying_buffer += response_text
                         # 如果这里抛出异常，一般是文本过长，详情见get_full_error的输出

shared_utils/handle_upload.py

@@ -111,6 +111,8 @@ def extract_archive(file_path, dest_dir):
                     member_path = os.path.normpath(member.name)
                     full_path = os.path.join(dest_dir, member_path)
                     full_path = os.path.abspath(full_path)
+                    if member.islnk() or member.issym():
+                        raise Exception(f"Attempted Symlink in {member.name}")
                     if not full_path.startswith(os.path.abspath(dest_dir) + os.sep):
                         raise Exception(f"Attempted Path Traversal in {member.name}")
 

tests/test_markdown.py

@@ -45,28 +45,161 @@ Any folded content here. It requires an empty line just above it.
 
 md ="""
 
-在这种场景中，您希望机器 B 能够通过轮询机制来间接地“请求”机器 A，而实际上机器 A 只能主动向机器 B 发出请求。这是一种典型的客户端-服务器轮询模式。下面是如何实现这种机制的详细步骤：
+<details>
+<summary>第0份搜索结果 [源自google搜索] （汤姆·赫兰德）：</summary>
+<div class="search_result">https://baike.baidu.com/item/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7/3687216</div>
+<div class="search_result">Title: 汤姆·赫兰德
 
-### 机器 B 的实现
+URL Source: https://baike.baidu.com/item/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7/3687216
 
-1. **安装 FastAPI 和必要的依赖库**：
-   ```bash
-   pip install fastapi uvicorn
-   ```
+Markdown Content:
+网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科
+百度首页
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+汤姆·赫兰德
+播报
+讨论
+上传视频
+英国男演员
+汤姆·赫兰德（Tom Holland），1996年6月1日出生于英国英格兰泰晤士河畔金斯顿，英国男演员。2008年，出演音乐剧《跳出我天地》而崭露头角。2010年，作为主演参加音乐剧《跳出我天地》的五周年特别演出。2012年10月11日，主演的个人首部电影《海啸奇迹》上映，并凭该电影获得第84届美国国家评论协会奖最具突破男演员奖。2016年10月15日，与查理·汉纳姆、西耶娜·米勒合作出演的电影《 ... >>>
 
-2. **创建 FastAPI 服务**：
-   ```python
-   from fastapi import FastAPI
-   from fastapi.responses import JSONResponse
-   from uuid import uuid4
-   from threading import Lock
-   import time
+目录
+1早年经历
+2演艺经历
+▪影坛新星
+▪角色多变
+▪跨界翘楚
+3个人生活
+▪家庭
+▪恋情
+▪社交
+4主要作品
+▪参演电影
+▪参演电视剧
+▪配音作品
+▪导演作品
+▪杂志写真
+5社会活动
+6获奖记录
+7人物评价
+基本信息
+汤姆·赫兰德（Tom Holland），1996年6月1日出生于英国英格兰泰晤士河畔金斯顿，英国男演员。 [67]
+2008年，出演音乐剧《跳出我天地》而崭露头角 [1]。2010年，作为主演参加音乐剧《跳出我天地》的五周年特别演出 [2]。2012年10月11日，主演的个人首部电影《海啸奇迹》上映，并凭该电影获得第84届美国国家评论协会奖最具突破男演员奖 [3]。2016年10月15日，与查理·汉纳姆、西耶娜·米勒合作出演的电影《迷失Z城》在纽约电影节首映 [17]；2017年，主演的《蜘蛛侠：英雄归来》上映，他凭该电影获得第19届青少年选择奖最佳暑期电影男演员奖，以及第70届英国电影和电视艺术学院奖最佳新星奖。 [72]2019年，主演的电影《蜘蛛侠：英雄远征》上映 [5]；同年，凭借该电影获得第21届青少年选择奖最佳夏日电影男演员奖 [6]。2024年4月，汤姆·霍兰德主演的伦敦西区新版舞台剧《罗密欧与朱丽叶》公布演员名单。 [66]
+2024年，......</div>
+</details>
 
-   app = FastAPI()
+<details>
+<summary>第1份搜索结果 [源自google搜索] （汤姆·霍兰德）：</summary>
+<div class="search_result">https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7</div>
+<div class="search_result">Title: 汤姆·赫兰德
 
-   # 字典用于存储请求和状态
-   requests = {}
-   process_lock = Lock()
+URL Source: https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7
+
+Published Time: 2015-06-24T01:08:01Z
+
+Markdown Content:
+| 汤姆·霍兰德
+Tom Holland |
+| --- |
+| [![Image 19](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3c/Tom_Holland_by_Gage_Skidmore.jpg/220px-Tom_Holland_by_Gage_Skidmore.jpg)](https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Tom_Holland_by_Gage_Skidmore.jpg)
+
+2016年在[圣地牙哥国际漫画展](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%81%96%E5%9C%B0%E7%89%99%E5%93%A5%E5%9C%8B%E9%9A%9B%E6%BC%AB%E7%95%AB%E5%B1%95 "圣地牙哥国际漫画展")的霍兰德
+
+
+
+ |
+| 男演员 |
+| 昵称 | 荷兰弟[\[1\]](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7#cite_note-1) |
+| 出生 | 汤玛斯·史丹利·霍兰德  
+（Thomas Stanley Holland）[\[2\]](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%B1%A4%E5%A7%86%C2%B7%E8%B5%AB%E5%85%B0%E5%BE%B7#cite_note-2)
+
+  
+1996年6月1日（28岁）  
+
+英国[英格兰](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%8B%B1%E6%A0%BC%E8%98%AD "英格兰")[泰晤士河畔金斯顿](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B3%B0%E6%99%A4......</div>
+</details>
+
+<details>
+<summary>第2份搜索结果 [源自google搜索] （为什么汤姆赫兰德被称为荷兰弟？）：</summary>
+<div class="search_result">https://www.zhihu.com/question/363988307</div>
+<div class="search_result">Title: 为什么汤姆赫兰德被称为荷兰弟？ - 知乎
+
+URL Source: https://www.zhihu.com/question/363988307
+
+Markdown Content:
+要说漫威演员里面，谁是最牛的存在，不好说，各有各的看法，但要说谁是最能剧透的，毫无疑问，是我们的汤姆赫兰德荷兰弟，可以说，他算得上是把剧透给玩明白了，先后剧透了不少的电影桥段，以至于漫威后面像防贼一样防着人家荷兰弟，可大家知道吗？你永远想象不到荷兰弟的嘴巴到底有多能漏风？
+
+![Image 9](https://pica.zhimg.com/50/v2-a0aa9972315519ec4975f974f01fc6ca_720w.jpg?source=1def8aca)
+
+故事要回到《侏罗纪世界2》的筹备期间，当时，荷兰弟也参与了面试，计划在剧中饰演一个角色，原本，这也没啥，这都是好莱坞的传统了，可是，当时的导演胡安根本不知道荷兰弟的“风光伟绩”，于是乎，人家便屁颠屁颠把侏罗纪世界2的资料拿过来给荷兰弟，虽然，后面没有让荷兰弟出演这部电影，但导演似乎忘了他的嘴巴是开过光的。
+
+![Image 10](https://picx.zhimg.com/50/v2-1da72b482c6a44e1826abb430d95a062_720w.jpg?source=1def8aca)
+
+荷兰弟把剧情刻在了脑子
+......</div>
+</details>
+
+<details>
+<summary>第3份搜索结果 [源自google搜索] （爱戴名表被喷配不上赞达亚，荷兰弟曝近照气质大变，2）：</summary>
+<div class="search_result">https://www.sohu.com/a/580380519_120702487</div>
+<div class="search_result">Title: 爱戴名表被喷配不上赞达亚，荷兰弟曝近照气质大变，26岁资产惊人_蜘蛛侠_手表_罗伯特·唐尼
+
+URL Source: https://www.sohu.com/a/580380519_120702487
+
+Markdown Content:
+2022-08-27 19:00 来源: [BEGEEL宾爵表](https://www.sohu.com/a/580380519_120702487?spm=smpc.content-abroad.content.1.1739375950559fBhgNpP)
+
+发布于：广东省
+
+近日，大家熟悉的荷兰弟，也就演漫威超级英雄“蜘蛛侠”而走红的英国男星汤姆·赫兰德（Tom Holland），最近在没有任何预警的情况下宣布自己暂停使用社交媒体，原因网络暴力已经严重影响到他的心理健康了。虽然自出演蜘蛛侠以来，对荷兰弟的骂声就没停过，但不可否认他确实是一位才貌双全的好演员，同时也是一位拥有高雅品味的地道英伦绅士，从他近年名表收藏的趋势也能略知一二。
+
+![Image 37](https://p5.itc.cn/q_70/images03/20220827/86aca867047b4119ba96a59e33d2d387.jpeg)
+
+2016年，《美国队长3：内战》上映，汤姆·赫兰德扮演的“史上最嫩”蜘蛛侠也正式登场。这个美国普通学生，由于意外被一只受过放射性感染的蜘蛛咬到，并因此获得超能力，化身邻居英雄蜘蛛侠警恶惩奸。和蜘蛛侠彼得·帕克一样，当时年仅20岁的荷兰弟无论戏里戏外的穿搭都是少年感十足，走的阳光邻家大男孩路线，手上戴的最多的就是来自卡西欧的电子表，还有来自Nixon sentry的手表，千元级别甚至是百元级。
+
+20岁的荷兰弟走的是邻家大男孩路线
+
+![Image 38](https://p3.itc.cn/q_70/images03/20220827/aded82ecfb1d439a8fd4741b49a8eb9b.png)
+
+随着荷兰弟主演的《蜘蛛侠：英雄归来》上演，第三代蜘蛛侠的话痨性格和年轻活力的形象瞬间圈粉无数。荷兰弟的知名度和演艺收入都大幅度增长，他的穿衣品味也渐渐从稚嫩少年风转变成轻熟绅士风。从简单的T恤短袖搭配牛仔裤，开始向更加丰富的造型发展，其中变化最明显的就是他手腕上的表。
+
+荷兰弟的衣品日......</div>
+</details>
+
+<details>
+<summary>第4份搜索结果 [源自google搜索] （荷兰弟居然要休息一年，因演戏演到精神分裂…）：</summary>
+<div class="search_result">https://www.sohu.com/a/683718058_544020</div>
+<div class="search_result">Title: 荷兰弟居然要休息一年，因演戏演到精神分裂…_Holland_Tom_工作
+
+URL Source: https://www.sohu.com/a/683718058_544020
+
+Markdown Content:
+荷兰弟居然要休息一年，因演戏演到精神分裂…\_Holland\_Tom\_工作
+=============== 
+
+*   [](http://www.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.1.1739375954055TcEvWsY)
+*   [新闻](http://news.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.2.1739375954055TcEvWsY)
+*   [体育](http://sports.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.3.1739375954055TcEvWsY)
+*   [汽车](http://auto.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.4.1739375954055TcEvWsY)
+*   [房产](http://www.focus.cn/?spm=smpc.content-abroad.nav.5.1739375954055TcEvWsY)
+*   [旅游](http://travel.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.6.1739375954055TcEvWsY)
+*   [教育](http://learning.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.7.1739375954055TcEvWsY)
+*   [时尚](http://fashion.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.8.1739375954055TcEvWsY)
+*   [科技](http://it.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.9.1739375954055TcEvWsY)
+*   [财经](http://business.sohu.com/?spm=smpc.content-abroad.nav.10.17393759......</div>
+</details>
 
 """
 def validate_path():

tests/test_media.py

@@ -48,8 +48,6 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # plugin_test(plugin='crazy_functions.下载arxiv论文翻译摘要->下载arxiv论文并翻译摘要', main_input="1812.10695")
 
-    # plugin_test(plugin='crazy_functions.联网的ChatGPT->连接网络回答问题', main_input="谁是应急食品？")
-
     # plugin_test(plugin='crazy_functions.解析JupyterNotebook->解析ipynb文件', main_input="crazy_functions/test_samples")
 
     # plugin_test(plugin='crazy_functions.数学动画生成manim->动画生成', main_input="A ball split into 2, and then split into 4, and finally split into 8.")

tests/test_plugins.py

@@ -48,8 +48,6 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # plugin_test(plugin='crazy_functions.下载arxiv论文翻译摘要->下载arxiv论文并翻译摘要', main_input="1812.10695")
 
-    # plugin_test(plugin='crazy_functions.联网的ChatGPT->连接网络回答问题', main_input="谁是应急食品？")
-
     # plugin_test(plugin='crazy_functions.解析JupyterNotebook->解析ipynb文件', main_input="crazy_functions/test_samples")
 
     # plugin_test(plugin='crazy_functions.数学动画生成manim->动画生成', main_input="A ball split into 2, and then split into 4, and finally split into 8.")

themes/common.css

@@ -311,3 +311,24 @@
     backdrop-filter: blur(10px);
     background-color: rgba(var(--block-background-fill), 0.5);
 }
+
+
+.reasoning_process {
+    font-size: smaller;
+    font-style: italic;
+    margin: 0px;
+    padding: 1em;
+    line-height: 1.5;
+    text-wrap: wrap;
+    opacity: 0.8;
+}
+
+.search_result {
+    font-size: smaller;
+    font-style: italic;
+    margin: 0px;
+    padding: 1em;
+    line-height: 1.5;
+    text-wrap: wrap;
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+}