Chats 1.10.0 发布了！这是一个我个人非常喜欢，也期待已久的版本。
距离 1.9.0 发布（2025 年 11 月 27 日）已经过去了近两个月。这期间，我并不是在摸鱼，而是在憋一个“大招”——内置代码执行器（Code Interpreter）。
如果你还不了解 Sdcb Chats：简单说，这是一个支持多家主流模型服务商的 AI 网关。它不只能让你在一个统一界面里聚合管理所有模型，同时也兼容标准 API 协议，支持 Docker 一键部署与多数据库支持。
为什么是代码执行器？
Sdcb Chats 1.9发布之后，很多人好奇我下一步准备怎么走，我当时想的两个方向：
方向一：Dify 模式（Dify化）
一种是支持发布成 App 的功能，比如通过一定的系统提示词、工具集选择、模型参数设置（如温度等），可以将这样的东西打包发布成一个像 App 一样的网页，或者是一个 js 入口。用户可以通过这个网页直接使用 Chats 的预定功能和 AI 大模型聊天、完成指定任务。打包成的 js 甚至可以嵌入用户（通常是企业用户）的网页中，这样一来用户就可以直接在自己的网站上使用定制化的 AI 助手了。这个方向很有商业潜力，很多客户都在问。
方向二：Code Interpreter 模式（ADA）
另外一个方向就是实现内置的基于 Docker 的沙箱功能。因为我经常看到 ChatGPT 网站（或者像 Manus 一样）中可以执行一段 Python 脚本——或者经过一系列多步骤的过程，然后生成一张图片或者一个图表、Excel、PPT。这个功能之前 ChatGPT 叫作 Code Interpreter（代码执行器），后来为了显得更专业，改名叫“高级数据分析”（Advanced Data Analysis，ADA）。
这个功能的核心在于：它可以让 AI 模型直接操作文件、生成各种格式的输出，而不需要用户手动去处理数据和文件。
我发现，目前市面上除了 OpenAI 提供了完整体验外，像 Gemini、Grok、Qwen（基于OpenWebUI）等都没有提供类似的功能支持。
我的选择
从 Chats 的商业化角度来说，Dify 方向肯定更有“钱”景。但我个人对 ADA 方向更感兴趣一些，因为我觉得这个功能更“硬核”，也更能体现 AI 模型的能力和潜力。
所以我最终选择了 ADA 方向作为 1.10 版本发布的核心功能。经过几周的努力，1.10 版本终于完成了内置 Docker Code Interpreter 的功能！现在用户可以在 Chats 中直接请 AI 创建一个 Docker 会话，上传文件，让 AI 模型执行代码、分析数据、生成 PPT 等，非常方便实用。
强大的 Docker 沙箱：不只是 Python
为了实现这个功能，我不仅仅是加了几个 API 那么简单。
这个功能的 PoC 其实早在去年 11 月我就完成了，之后我陆续打磨，直到 2026 年元旦的时候我和 AI 做了多轮的设计，最终定稿并创建了 7 个内置工具：
- create_docker_session：创建环境
- run_command：执行命令
- read_file / write_file / patch_file：文件操作
- download_chat_files：文件流转
- destroy_session：资源回收
我还内置了一套 Artifact（工件）文件夹跟踪机制。简单来说，如果大模型操作命令行工具或者其它什么脚本将文件放到了指定的 artifact 文件夹，Chats 系统就会自动帮用户保存下来，用户在聊天界面可以直接点击下载。
专属镜像：sdcb/code-interpreter
为了让体验达到极致，我不想让大家每次都去拉取巨大的通用镜像，也不想让大家费劲去配置环境。因此，我专门构建了一个 docke 镜像：sdcb/code-interpreter。
和 OpenAI 的 ADA 功能类似，这个镜像里预装了常用的工具链和依赖库：
- 语言环境：Python, .NET (Dotnet), Node.js, GCC
- 数据处理：SQLite3, Pandas, Numpy
- 文档办公：LibreOffice, Pandoc
- 多媒体：FFmpeg, ImageMagick
- Web自动化：Playwright Chromium
大模型在使用这个镜像时，会自动加载 /app/skills.md 这个文件，里面列出了镜像中预装的工具和库：
[code]This environment is pre-configured with the following tools and libraries:* utilities: git, LibreOffice, Pandoc, Poppler (`pdftotext`, `pdfinfo`), sqlite3, file, FFmpeg {ffmpegVersion}, git, imagemagick, playwright[chromium]* dotnet {dotnetVersion}, commands: `dotnet build`, `dotnet run single-file.cs`, `dotnet add package`, pre-cached NuGet packages in `/opt/nuget-local`* python {pythonVersion}, commands: `python3 - |
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
照妖镜
