大家好，介绍下我最近在做的项目——YeeroAI，一个 AI 对话和应用创作平台。先说说背景，再聊聊具体做了什么。
为什么要做这个东西
市面上的 AI 对话工具不少，ChatGPT、Claude、Gemini 各自都不错。但我自己的使用场景比较碎：有时候同一个问题想看看不同模型怎么回答，有时候对话聊到一半想分叉试另一条路，有时候 AI 回复里有段代码挺好用的但埋在 50 条消息下面找不着。
试了几个现有的工具，要么只能单模型，要么对话管理做得很粗糙，要么压根没有分支概念。于是开始自己造。
最初只是想做一个"能同时问多个模型、对话像 Git 一样能分支"的工具。做着做着发现停不下来了，一直在加东西。一个人前后端都写，前端 Next.js，后端 Spring Boot + Kotlin，数据库 PostgreSQL。
核心做了什么
对话系统：分支 + 多选捡出
对话系统是整个产品的基础。每条对话不是一条线，而是一棵树。
你可以从任意一个消息节点 fork 出新分支，给分支起名字，在不同分支上继续对话。每个分支可以独立配置模型列表、参数、工具。右侧有个分支树面板，可视化看整棵对话树的走向，点击就能切换。
最近加了"捡出到分支"——勾选散落在长对话各处的多条消息，一键归到指定分支或新建分支，捡出后自动跳转。适合整理那些"有用的回复散落各处"的长对话。
还有消息大纲导航，长对话右侧会出现一个可折叠的导航条，按 AI 回复自动提取的标题列出大纲，点击跳转到对应位置。类似 IDE 里的 Outline 面板。
多模型并行
同一个问题可以同时发给多个模型，回复并排展示。300+ 模型可选（通过 OpenRouter 接入），支持按供应商、模态（文本/图像/音频/视频/文件）、价格筛选。
自己用下来最明显的感受是：同一道编程题 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 经常给出完全不同的思路，并排看挺有意思的。
AI 应用创作：网页应用 + Python 脚本
这个功能我比较喜欢。用自然语言描述你想要的应用，AI 直接生成一个可运行的 HTML 单页应用。然后在对话里继续迭代——"把按钮改成圆角""加个深色模式""表格支持排序"——AI 一步步改，你一步步看效果。
之前只有全量重建模式，每次让 AI 改点东西它会把整个文件重写。你自己手动改过的代码全没了。后来加了补丁模式：只改你描述的那部分，其余代码原封不动。全量重建保留为可选项，想彻底重构的时候用。
还加了 Python 脚本应用类型。直接在平台里创建和运行 Python 脚本，不用本地装环境。数据处理、自动化脚本这类场景比较合适。
应用支持后台生成——关掉页面或切走网络，AI 在后端继续跑，回来打开就是完整结果。应用列表里哪些任务还在后台跑，卡片右上角有角标提示。
知识库 + 记忆
知识库：AI 每次回复后自动从回答中提炼知识条目，生成摘要、标题和关键词标签。有独立的知识库页面，按标签分类浏览，按关键词搜索。点击卡片可以跳回原始对话。知识库只做提炼和检索，不会自动注入对话上下文。
记忆：和知识库不同，记忆功能开启后，系统会从对话中提取关键信息存为记忆条目，下次对话时自动检索相关记忆注入上下文。记忆有稳定性特征标记（固定/稳定/习惯/偏好/易变/虚弱），可以手动管理。两层东西配合用：知识库管"存下来找得到"，记忆管"下次聊天自动带上"。
全局搜索
Cmd+K 打开全局搜索，支持跨类型搜索：对话、消息、文件、应用、文件夹、模型、设置。消息搜索用向量语义检索，显示相似度百分比。
最近加了"全部"分类——不确定内容在哪个分类时，选"全部"一次搜出来，结果按分类分组展示。
搜索面板里还内置了快捷操作网格：新建对话、新建应用、上传文件、切换主题、切换语言……高频操作一步到位。快捷操作会按使用频率自动排序，用得多的功能自动置顶。
拖拽框选批量操作
参考文件管理器的交互，列表场景里按住鼠标左键拖拽画框就能选中。覆盖对话消息、应用、文件、知识库、提示词、记忆等所有列表。松手后浮层显示已选数量，支持批量删除和移动。按 Esc 退出。
桌面端 + CLI
桌面端基于 Tauri，支持 Windows / macOS / Linux。体积小启动快，不过还有些粗糙的地方：macOS 没证书需要手动 xattr -cr，自动更新签名有坑，先用着慢慢修。
CLI 发了 v0.2.0，有个 yeero do 子命令——用自然语言说你要干啥，它帮你生成 Python 脚本。跟 Agent 不一样，只在首次创建时调一次 LLM，之后每次执行跑本地脚本，零 Token 开销。
一些做得比较细的地方
- 对话标签页支持固定，重要对话不怕误关，固定状态持久化
- AI 响应时对应标签页有流式动效，多标签并行一眼知道哪个还在跑
- 文件夹支持多级嵌套，对话/应用/文件分类管理，文件夹级参数配置
- 积分中心：余额看板 + 收支记录 + 24 小时退款
- 微信 / 支付宝扫码支付 + Paddle 国际支付
- 完整的分享功能：生成分享链接，设置过期时间，访问权限控制
- 中英文双语全覆盖，URL 路径区分
/zh/和/en/ - 消息支持排除上下文——有些消息不想让 AI 看到，标记一下就行
- 模型列表按受欢迎程度默认排序，6 种排序维度
技术栈
前端 Next.js App Router + TypeScript + shadcn/ui + Tailwind CSS。后端 Spring Boot 3 + Kotlin + PostgreSQL（pg_vector 向量扩展）+ Redis + Caffeine 二级缓存。AI 通过 OpenRouter 接入多家供应商，Embedding 用 baai/bge-m3（1024 维），内部任务用轻量模型。SSE 流式通信，支持断线重连和后台续跑。
一个人全栈写，最大的感受是前后端联调的时候自己就是自己的瓶颈。好处是改一处不用等别人，坏处是改一处只有自己知道。
目前的状态
用户量不大，但一直在迭代。有些功能还粗糙，有些交互还待打磨。先把核心体验跑通，后面慢慢修。
如果你也在做 AI 相关的独立项目，或者对"对话分支""多模型并行"这类设计有兴趣，欢迎交流。
yeero.ai
