给 WordPress 7.0 的 AI 连接功能加上 DeepSeek 支持

WordPress 7.0 迎来了一项重量级更新：底层内置了 AI 连接功能。然而美中不足的是，官方默认仅支持 Anthropic、Gemini 和 OpenAI 这三家国外提供商，国内主流的 DeepSeek、Qwen、MiniMax 和 GLM 等大模型均未包含在内。

为了方便在 WordPress 底层无缝使用本土 AI 大模型，我决定开发一款名为 WPJAM AI 的插件，将国内模型一网打尽，今天，我们先从最火的 DeepSeek 开始集起。

既然是开发 AI 插件，那自然要让 AI 来当主力程序员。我的开发组合是 Claude Code 搭配 DeepSeek API。关于这套组合的威力，我之前在我用 DeepSeek V4 手戳了个 WordPress 插件，全程花费不到 5 元一文中也有过详细介绍。

在开发过程中，清晰的提示词是关键，

第一、抛出明确的功能定义，让 AI 知道要做什么：

帮我开发一个 WordPress插件，给 WordPress 7.0 的 AI 连接功能添加 deepseek 支持，要求除了可以在 WordPress 后台设置 deepseek 的 api key 之外，还可以选择 deepseek 的模型。

第二、提供官方参考（拒绝盲盒开发），和人类程序员一样，有现成的优秀代码参考，AI 的开发速度和规范性会大幅提升：

你可以参考插件目录下 ai-provider-for-openai， 这个是 WordPress 官方提供的 OpenAI 的连接插件。

第三、让他自己测试一下，直接把自己的 DeepSeek API Key 提供给他：

另外我的deepseek api key是sk-2d25279f0125446f98fba8a2adcc283f，你开发完成后帮我激活插件并且帮我进行简单的测试。

第四、谋定而后动，要求先写计划，为了防止 AI 一上来就瞎写，先让它梳理逻辑：

开始之前，你先做个简单的开发计划。

当然，我不是一次性发的：

通过这种循序渐进的沟通，Claude Code 很快便给出了完整的开发计划。得益于官方 OpenAI 插件的参考，整个架构设计非常清晰。AI 将任务拆分成了三步：

1. 分析现有 OpenAI 连接插件的架构
2. 创建 DeepSeek AI 连接插件（包括文件职责分工与继承关系）
3. 激活和测试 DeepSeek AI 插件

除了架构概述，AI 还贴心地用表格列出了设计理由、支持的 DeepSeek 模型清单，以及后台使用方式和具体的开发步骤。

接着，AI 直接通过 Studio Cli 连接到我本地的 WordPress 环境进行自动化部署与测试。整个过程一气呵成，很快就搞定了。

⚠️ 安全小提示： 在把 API Key 提供给 AI 命令行工具让其自动测试时，请务必注意信息安全。如果是写在文章里公开发布，记得给 API Key（例如 sk-2d25...）打上马赛克或进行脱敏处理，防止被他人盗刷。我这里没事，我在 DeepSeek 后台已经删除了。

好了，很快就搞定了，再提供一下插件结构和测试验证结果，最后还贴心提供一下使用方式：

原本这个插件叫 ai-provider-for-deepseek，但考虑到我的终极目标是打造一个集成所有国内优秀大模型的 WordPress 插件，所以我最终将其重构并命名为 wpjam-ai。

接下来，就是见证奇迹的时刻：

核心连接设置： 登录 WordPress 后台，进入「设置」-「连接」，已经可以看到全新的 DeepSeek 选项了：

模型精细化配置： 进入「设置」-「AI」，可以针对不同的 AI 功能，单独指定使用哪家服务商以及具体的 DeepSeek 模型。

实测效果： 随便打开一篇文章的编辑页面，尝试调用内置的“文章摘要生成”功能——完美运行！

有了这个底层支持，国内开发者也能在 WordPress 7.0 时代畅享 AI 带来的生产力飞跃了。