在gptel项目中实现高效会话自动命名功能
2025-07-02 14:51:08作者:翟江哲Frasier
gptel作为Emacs生态中的LLM交互工具,为用户提供了强大的交互功能。然而与Web端应用相比,gptel缺少自动为会话命名的功能,这给会话管理和历史记录查找带来了不便。本文将介绍如何通过Elisp扩展为gptel添加智能会话命名功能。
功能需求分析
现代LLM交互界面通常会自动为每个会话生成描述性名称,这大大提升了用户体验。在Emacs环境下,我们同样需要这样的功能来:
- 快速识别不同会话内容
- 方便文件系统管理
- 提升工作流程效率
技术实现方案
基于gptel的API,我们可以构建一个轻量级的会话命名功能。核心思路是:
- 提取当前会话内容
- 使用LLM生成简洁描述
- 自动应用到缓冲区文件名
以下是关键实现代码:
(defun gptel-rename-chat ()
(interactive)
(unless gptel-mode
(user-error "此命令仅适用于gptel聊天缓冲区"))
(let ((gptel-model 'gpt-4o-mini))
(gptel-request
(list nil
"会话内容是什么?"
(concat "```" (if (eq major-mode 'org-mode) "org" "markdown") "\n"
(buffer-substring-no-properties (point-min) (point-max))
"\n```")
:system
(list (format
"我将提供一个交互记录。请建议一个简短且信息丰富的文件名来存储此会话。
遵循以下规则:
- 非常简洁,最多一个短句
- 不使用空格,如需分隔请用下划线
- 只返回标题,不要解释或摘要
- 添加扩展名.%s"
(if (eq major-mode 'org-mode) "org" "md")))
:callback
(lambda (resp info)
(if (stringp resp)
(let ((buf (plist-get info :buffer)))
(when (and (buffer-live-p buf)
(y-or-n-p (format "将缓冲区%s重命名为%s?" (buffer-name buf) resp)))
(with-current-buffer buf (rename-visited-file resp))))
(message "错误(%s): 未收到LLM响应。"
(plist-get info :status)))))))
实现要点解析
- 模型选择:使用GPT-4o-mini模型平衡响应速度与质量
- 内容提取:完整获取缓冲区内容并标记代码块类型
- 提示工程:精心设计的系统提示确保输出格式规范
- 用户确认:通过交互式确认避免意外重命名
- 错误处理:完善的错误反馈机制
进阶优化建议
- 缓存机制:可添加本地缓存避免重复生成相同会话的名称
- 历史记录:维护命名历史方便回溯
- 多语言支持:根据内容自动选择命名语言
- 性能优化:对大缓冲区进行内容摘要后再发送
版本兼容性说明
需要注意的是,此功能需要gptel 0.8.0及以上版本支持。低版本用户需先升级才能正常使用。
通过这种扩展方式,我们既保持了gptel核心的简洁性,又为用户提供了实用的会话管理功能,体现了Emacs"可扩展编辑器"的设计哲学。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
376
3.26 K
暂无简介
Dart
621
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
479
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
619
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
791
77