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

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

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）：

{ "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

4.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape