# FengAI ✦

一个简洁、好看的 OpenAI 兼容大模型对话桌面应用（Electron）。支持流式输出、思考过程、Markdown 渲染、思考强度（reasoning_effort）、Token 统计、供应商/模型配置、本地历史会话管理，可打包为 Windows exe 安装包。

## 功能

- **OpenAI 兼容协议**，API 地址自动拼接 `/chat/completions`
- **流式输出**，节流增量渲染，**支持中断**；超长输出自动降级，不卡顿、不截断
- **思考强度**：顶栏分段控制 `关闭 / 增强(high) / 深度(max)`，对应 `thinking` + `reasoning_effort`
- **Token 统计**：每条助手消息显示「输入 · 思考 · 输出 · 合计」，输入框下方显示本会话累计
- **分离展示「思考过程」与「回答」**，思考区可折叠、可独立滚动
- **Markdown 渲染**（marked + DOMPurify 消毒）
- **上下文条数控制**（默认保留最近 6 条，可调）
- **最大输出 tokens** 可配置（留空=不限制；GLM-5.2 可填 `131072`）
- **系统提示词**、深度思考开关
- **历史会话本地保存**，左侧列表 + 右侧对话，自动命名
- **智能滚动** + 「回到底部」按钮
- **消息操作**：复制、重新生成
- **会话管理**：删除单条、清空当前、清空全部、双击重命名
- **明/暗双主题**切换（持久化），渐变品牌风格
- 自定义渐变图标（青-靛「风」字形）

## 目录结构

```
fengai/
├── package.json
├── .npmrc                # 国内镜像
├── build/icon.ico        # 应用图标（由脚本生成）
├── scripts/make-icon.js  # 图标生成脚本（纯 Node，无外部依赖）
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── main.js       # 主进程（窗口/IPC）
│   │   ├── preload.js    # 预加载（安全暴露 API）
│   │   ├── store.js      # 本地存储（供应商/会话 JSON）
│   │   └── api.js        # 流式请求与 SSE 解析（含 usage 提取）
│   └── renderer/
│       ├── index.html
│       ├── styles.css
│       ├── app.js        # 渲染层逻辑
│       └── vendor/       # marked + dompurify（本地副本，符合 CSP）
```

## 开发运行

```bash
npm install
npm start            # 运行
npm run dev          # 调试模式（打开 DevTools）
npm run icon         # 重新生成 build/icon.ico
```

## 打包为 exe 安装包

```bash
npm run build        # 生成 dist/FengAI-Setup-1.0.0.exe（NSIS 安装程序）
npm run pack         # 仅生成免安装目录版本 dist/win-unpacked/
```

## 配置示例（GLM-5.2）

打开应用后点「⚙ 供应商与模型」：

| 字段 | 示例值 |
| --- | --- |
| 供应商名称 | GLM5.1 |
| API 地址 | `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3` |
| 密钥 | `sk-...` |
| 模型列表 | `glm-5.2`, `kimi-k2.6`, `deepseek-v4-pro`, ... |
| 最大输出 tokens | `131072` |

请求体（深度思考 + 128K 输出）：
```json
{ "model": "glm-5.2", "stream": true,
  "thinking": {"type":"enabled"}, "reasoning_effort": "max",
  "max_tokens": 131072, "messages": [...] }
```

流式响应正确处理 `delta.reasoning_content` 与 `delta.content`，并解析末尾 `usage`（含 `completion_tokens_details.reasoning_tokens`）用于 Token 统计。

## 流式稳定性说明

为支持**几十万字的超长输出**与**数分钟的思考**，已做以下处理：

- **HTTP 层改用 Node `https` 模块**（非 `fetch`/undici），无默认 body 超时，避免长思考/长输出被 5 分钟超时截断。
- 渲染每 100ms 节流刷新一次 DOM；内容 < 40KB 实时 Markdown、超过自动切纯文本增量追加，流结束后最终格式化。
- **自动续写**：检测到 `finish_reason=length`（被 max_tokens 截断）或流异常中断时，自动拼接「继续」请求，无缝追加到同一条消息，最多 12 轮，无需手动发「继续」。
- 若仍被截断：在供应商配置里把「最大输出 tokens」设为 `131072`（GLM-5.2 最大输出 128K）。

## 排查与日志

所有流式请求均写入日志文件：`%APPDATA%\FengAI\fengai.log`。

日志记录：每次请求的迭代、模型、消息数、思考开关、HTTP 状态、每段的 `finish_reason`、是否 `sawDone`、累计长度、自动续写决策、错误堆栈等。

设置弹窗底部「📂 打开日志文件」可直接在资源管理器中定位该文件。遇到问题时把该文件内容发我即可定位。

## 技术栈

- Electron 31 + 原生 HTML/CSS/JS（无前端构建步骤）
- Node `https` 模块（流式 SSE 解析，无超时，AbortController 中断）
- marked + DOMPurify（Markdown 渲染与消毒）
- 本地文件存储（JSON），electron-builder 打包