多模型AI智能开发工作台（Rust+Tauri桌面IDE）

技术信息

语言技术
Python、postgres、React、TypeScript、Rust系统类型
Web、Android应用、iOS应用行业分类
人工智能、项目任务

作品详情

行业场景

AI编程工具普遍绑定单一模型厂商：上下文一长就"失忆"、多模型切换成本高、
含隐私的代码不敢上云。本项目立项自研一套多模型AI开发工作台——云端大模型
（Claude/DeepSeek/Kimi）与本地开源模型（vLLM部署Qwen）统一接入、一键热切换；
内置规则引擎与记忆中枢，保障AI执行长任务时不丢失上下文与行为规范；
面向个人开发者与小团队的AI辅助研发、私有化AI助手搭建场景。

功能介绍

①多模型统一管理：云端API模型与vLLM本地模型统一接入、热切换、连接状态实时
监控，参数（Temperature/MaxTokens/TopP）可视化调节；
②AI会话与记忆中枢：会话持久化、上下文压缩与恢复、跨会话记忆注入，解决
长任务"失忆"问题；
③规则引擎与提示词管理：项目级规则文件自动注入、提示词模板库分节管理；
④技能与MCP工具系统：插件化扩展AI能力边界，支持技能热插拔；
⑤权限与命令体系：三套快捷键系统38个按键、命令面板、14个模块80+条
Tauri IPC命令；
⑥数据层：PostgreSQL+JSONL双存储，聊天记录全量归档、可检索可追溯；
⑦质量保障：171项Rust单元测试+基于CDP的端到端UI自动化测试框架。

项目实现

我负责产品定义、整体架构设计与核心模块的开发验收。技术栈：Rust（23个
crate组成核心运行时，会话/记忆/模型调用/权限/技能/MCP各自解耦）+
Tauri 2.x/WebView2桌面壳 + TypeScript前端 + PostgreSQL/JSONL双存储 +
vLLM本地推理。亮点：自研模块化"七魂"架构，核心逻辑用Rust保证性能与
类型安全，前端用TS快速迭代，JSON-RPC跨语言解耦；测试体系覆盖单元测试
与真实UI端到端测试。难点：WebView2与Rust的异步通信桥、多厂商模型协议
差异的统一抽象、长会话上下文的压缩与恢复算法。