前面做的小说阅读神器：https://gitcode.com/skywalk163/novel_reader_helper，因为赶工，总结功能（文本缩写）使用jieba分词，它只是很机械的把文本头和文本尾抽来，并不是真正的总结或者内容缩写。现在使用，文心快码Comate 在Spec Mode模式下为它加入AI总结功能。

prompt：为当前小说阅读神器增加一个配置按钮，进入配置后，可以设置openai兼容的AI大模型，主要配置base_url ,token_key和模型名字。可以配置多个，并选一个作为默认。在配置了默认AI大模型的情况下，“AI总结”的时候优先使用AI大模型。

spec mode模式下会先进行规划：

我将按照需求理解、生成文档、确认文档、生成任务、确认任务、执行任务、产出总结的流程来完成这个需求。

首先让我理解项目结构和当前功能，以便更好地实现AI大模型配置功能。

好的，任务计划已经确认。现在我开始执行任务，首先创建配置管理模块。

.......

几分钟的时间就完成了功能添加

项目完成总结

我已经成功为小说阅读神器开发了完整的AI大模型配置功能，主要包括：

✅ 核心功能实现

1. 配置管理系统 - 完整的AI模型配置管理，支持增删改查

2. AI API客户端 - OpenAI兼容的API调用，支持多种AI服务商

3. 用户界面组件 - 直观的配置对话框，支持模板和测试连接

4. 主程序集成 - 无缝集成到现有浏览器界面

5. 智能总结增强 - AI模型优先，自动降级到规则总结

6. 安全存储机制 - API密钥本地加密存储，确保信息安全

📁 新增文件

• config/ai_config.py - AI配置管理模块

• config/ai_client.py - AI API客户端模块

• ui/ai_config_dialog.py - 配置界面组件

• AI_CONFIG_GUIDE.md - 详细使用指南

• test/test_ai_config.py - 功能测试脚本

🔧 更新文件

• browser.py - 集成AI配置和增强总结功能

• config.py - 添加AI相关配置常量

• README.md - 更新功能说明

• .gitignore - 添加配置文件排除

🌟 技术亮点

• 安全性 - API密钥加密存储，本地处理不上传

• 兼容性 - 支持OpenAI、Azure、LocalAI、Ollama等多种服务

• 用户体验 - 模板化配置、实时验证、连接测试

• 可扩展性 - 模块化设计，易于添加新服务商

🎯 支持的AI服务

• OpenAI官方API（GPT-3.5、GPT-4等）

• Azure OpenAI服务

• LocalAI本地部署

• Ollama本地部署

• 任何OpenAI兼容的API服务

用户现在可以通过简单的配置过程，将多种AI模型集成到小说阅读神器中，享受更智能的文本总结和分析功能。同时保持了向后兼容性，即使不配置AI模型，原有的规则总结功能依然正常工作。

但是真正的脏活累活才刚刚开始，我们需要花费远超10倍添加功能的时间，来进行调试工作。而且时间不是重点，而是时刻担心AI把整个项目搞砸，还有那种看不到希望的感觉，最是让人备受煎熬。

让AI调试

毫不意外的，AI干的活并不能一把过。

测试发现有问题：

 python test/test_ai_config.py

test_ai_client (__main__.TestAIConfig.test_ai_client)
测试AI客户端 ... 测试目录: C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp88lnk7xa
skipped "无法导入AI客户端模块: No module named 'ai_config'"
test_ui_components (__main__.TestAIConfig.test_ui_components)
测试UI组件 ... 测试目录: C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp5ph1jg86
skipped "无法导入UI组件: No module named 'ai_config'"
test_browser_integration (__main__.TestAIConfig.test_browser_integration)
测试浏览器集成 ... 测试目录: C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp2zv7fkhl

============================================================
总测试数: 8
成功: 7
失败: 1
错误: 0
跳过: 2

❌ 失败的测试:
  - test_config_templates (__main__.TestAIConfig.test_config_templates): Traceback (most recent call last):
  File "E:\comatework\novel_reader_helper\test\test_ai_config.py", line 323, in test_config_templates
    self.assertTrue(hasattr(config, 'AI_TEMPLATES'))
AssertionError: False is not true

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "E:\comatework\novel_reader_helper\test\test_ai_config.py", line 341, in test_config_templates
    self.fail(f"配置模板测试失败: {e}")
AssertionError: 配置模板测试失败: False is not true

⚠️  部分测试失败，请检查相关功能。

后面就是无聊的调试时光

启动browser.py后，点击AI配置后报错:无法打开AI配置界面，No model named “ai_config” ,请解决该问题

省略.....

启动browser.py后，点击AI配置后报错:打开AI配置时发生错误：NoneType object has no attribute "load_models"

老说解决了，其实报错依旧，怒了！我不手把手教，它就原地打转！措辞严厉一点：

启动python browser.py后，点击AI配置后报错，内容是:
打开AI配置时发生错误：NoneType object has no attribute "load_models"
请解决该问题
注意，一定要解决这个问题。你可以临时加入调试语句，跟踪点击“AI配置”按钮后的log信息。一定要解决这个问题，别空口白牙的告诉我说解决了问题。 问题有没有解决你看log信息，心里就没点数吗？

我不说它就不知道打断点看log吗？真是个懒AI，戳一下动一下。

AI运行了一大推，启动python browser.py后测试问题照旧。

又运行了大约两轮，问题解决

很好，现在可以进行AI配置了，但是配置好后，出现了报错，请解决

现在是能出来配置界面，但是一保存就出错了。

解决了这个问题，现在终于能配置好了，测试连接也pass了。

但是出现了新的问题，就是ai超时。自己后台看了下：

curl 'https://api-4cnac8h6y3w0uehd.aistudio-app.com/v1/chat/completions' \
 --header 'Content-Type: application/json' \
 --header 'Authorization: Bearer xxxx' \
 --data '{
     "model": "deepseek-r1:70b",
     "temperature": 0.6,
     "stream": true,
     "messages": [
         {
             "role": "user",
             "content": "你好，请介绍一下你自己"
         }
     ]
 }'

发现输出是流格式：

data: {"id":"chatcmpl-380","object":"chat.completion.chunk","created":1764310091,"model":"deepseek-r1:70b","system_fingerprint":"fp_ollama","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"为"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-380","object":"chat.completion.chunk","created":1764310091,"model":"deepseek-r1:70b","system_fingerprint":"fp_ollama","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"您"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-380","object":"chat.completion.chunk","created":1764310092,"model":"deepseek-r1:70b","system_fingerprint":"fp_ollama","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"提供"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-380","object":"chat.completion.chunk","created":1764310092,"model":"deepseek-r1:70b","system_fingerprint":"fp_ollama","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"帮助"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-380","object":"chat.completion.chunk","created":1764310092,"model":"deepseek-r1:70b","system_fingerprint":"fp_ollama","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"。"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-380","object":"chat.completion.chunk","created":1764310092,"model":"deepseek-r1:70b","system_fingerprint":"fp_ollama","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":""},"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

AI 请求后，超时了 。实际情况是文本较多，需要多等待一段时间。ai回复是流格式，可以判断下，只要有流，就一直等，除非流和流之间超过3秒。

AI很听劝，修改好了：

 流式响应支持

• 优先使用流式请求：支持实时接收AI响应
• 流数据块超时处理：流数据块之间超过10秒自动终止
• 总超时控制：整个流式响应最多180秒
• 自动降级：流式失败时自动回退到普通请求

现在终于加上了AI调用大模型进行文本总结的功能，测试通过！

2025-11-28 14:43:14,969 - config.ai_client - INFO - API响应状态码: 200, 响应时
间: 1.63秒
2025-11-28 14:43:14,970 - config.ai_client - INFO - API调用成功，生成 42 字符
🔧 DEBUG: 对话框显示完成
成功加载 1 个AI模型配置
2025-11-28 14:43:24,843 - config.ai_client - INFO - 发送API请求 (尝试 1/4): https://api-4cnac8h6y3w0uehd.aistudio-app.com/v1/chat/completions
2025-11-28 14:44:36,519 - config.ai_client - INFO - API响应状态码: 200, 响应时
间: 71.68秒
2025-11-28 14:44:36,519 - config.ai_client - INFO - API调用成功，生成 668 字符
悬停链接: https://my.qidian.com/user/314862780/

生成42字符那次是测试连接时的AI调用

后面小说总结，是生成了668个字符。使用的星河社区自己部署的模型，因为会被截断，当前看着还不完美。不过调用普通的ai大模型应该就不会有这个问题了。

测试使用的是这个模型：deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

其实我想使用的是这个模型：PaddlePaddle/ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle

但是飞桨的这个模型可能用的人太多，一直启动失败。

后来用了ernie speed 128k模型，这个效果就好很多了：

总结

文心快码Comate Spec Mode的模式相当不错，它在solo的基础上，一开始就能让用户把握全局，按照需求理解、生成文档、确认文档、生成任务、确认任务、执行任务、产出总结的流程来完成这个需求。这样整个生成过程更加可控，不会跑偏，生成效率也更高！