需为自定义模型单独配置temperature参数以调控输出随机性与确定性：数值越高越发散创意，越低越收敛严谨。支持四种方式：一、ai模型管理界面全局设置；二、单次指令末尾动态覆盖；三、本地skills脚本硬编码；四、mcp server远程调用传参。
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如果您在使用WorkBuddy过程中希望为自定义模型精细调控输出的随机性与确定性，则需针对不同模型实例单独配置Temperature参数。该参数直接影响大模型生成内容的多样性：数值越高，输出越发散、创意性强；数值越低，输出越收敛、逻辑更严谨、重复性更高。以下是具体操作路径与多方式设置方法：
一、通过AI模型管理界面全局设置
此方式适用于为当前启用的自定义模型设定统一的默认Temperature值，所有后续调用均沿用该设定，无需每次指令中重复声明。
1、点击WorkBuddy右上角个人头像，进入「设置」菜单。
2、在左侧导航栏选择「AI模型管理」。
3、在模型列表中定位目标自定义模型（如GLM-4-Air或您已注册的私有模型），点击右侧「编辑」按钮。
4、在弹出的模型配置面板中，找到「推理参数」区域，将「Temperature」滑块拖动至所需数值（支持0.01–2.0范围输入，精度达小数点后两位）。
5、勾选「保存为默认参数」选项，点击「确认更新」。
二、在单次自然语言指令中动态覆盖
此方式允许您在不更改全局设置的前提下，为某一条特定指令临时指定Temperature值，实现上下文级灵活控制，特别适用于对比生成、A/B测试或对稳定性要求差异显著的任务场景。
1、在WorkBuddy主界面对话框中输入完整指令。
2、在指令末尾添加明确参数声明，格式为：temperature=0.3（数值可替换为0.1、0.8等）。
3、确保参数声明与主指令间以英文空格分隔，且不加引号或括号。
使用 draw.io（.drawio 格式）和 SVG 生成兼容 Microsoft Visio 的架构图。当用户需要以下任一场景时触发： - 用于 Visio 或技术文档的架构/系统/网络图 - 带连接标注的分层控制系统图 - 将 draw.io XML 转换为稳定、可嵌入的 SVG - 修复 Visio 或 draw.io 无法打开的故障排查类图表 - 任何需专业级布局且文本可编辑的图表
4、按下回车提交，系统将在本次执行中优先采用该值，不影响其他指令。
三、通过本地Skills脚本注入参数
此方式面向高级用户，适用于需在自定义Skills（如自动化报告生成、批量文档处理）中硬编码Temperature逻辑的场景，确保每次调用该技能时自动携带预设温度策略。
1、打开WorkBuddy安装目录下的skills/your_skill_name/config.yaml文件。
2、在model_config节点下新增字段：temperature: 0.6。
3、若该Skill支持多模型路由，可在对应模型键名下嵌套设置，例如：glm4_flash: {temperature: 0.4}。
4、保存文件后，在WorkBuddy中执行「重新加载Skills」命令，或重启应用使配置生效。
四、利用MCP Server远程调用时传参
当通过MCP（Model Control Protocol）协议从外部系统（如Python脚本、企业微信机器人）调用WorkBuddy模型服务时，可直接在HTTP请求体中注入Temperature字段，实现跨平台参数同步。
1、构造POST请求，目标URL为http://localhost:8080/v1/chat/completions（默认本地MCP端口）。
2、在JSON请求体的parameters对象内添加键值对："temperature": 0.9。
3、确保model字段明确指定为您的自定义模型标识符（如"custom-glm4-pro"）。
4、发送请求，WorkBuddy将依据该参数完成本次推理，不改变任何界面端配置。
