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随着大模型（LLM）逐渐成为基础设施，“如何构建一个真正好用、可扩展、可产品化的 Chat UI”，已经成为前端和全栈开发者绕不开的问题。
Simple LLM Chat 正是围绕这一目标构建的一个现代化 LLM 聊天界面方案。它不仅是一个 Demo，而是一个从架构层面就考虑了 多端适配、流式通信、内容渲染、扩展能力和工程化 的完整解决方案。
本文将从产品能力、技术架构和扩展设计三个层面，系统解析这个项目。
一、项目定位：不只是一个聊天框
Simple LLM Chat 是一个基于 React + Tailwind CSS + TypeScript 构建的现代 LLM Chat UI，采用 Monorepo 架构，同时支持 PC Web 和 Mobile Web。
它的目标并不是“能聊天”，而是：
构建一个可以承载复杂 LLM 应用能力的 UI 基础设施
这意味着它天然适合用于：
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内部 AI 工具
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企业级 Copilot
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垂直领域智能助手
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LLM 产品原型与快速验证
二、核心能力概览
1️⃣ 多平台统一架构
项目从一开始就考虑了多端问题：
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PC Web
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侧边栏（会话 / 设置）
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Artifact 面板（代码 / 内容输出）
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更适合生产力场景
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Mobile Web
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针对触摸操作优化
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响应式布局
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更轻量的交互体验
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👉 核心逻辑与 UI 组件高度复用，避免“两个项目两套逻辑”的维护成本。
2️⃣ 高级流式传输设计（Streaming First）
LLM 体验的关键在于“实时感”，Simple LLM Chat 在这一点上做了完整设计：
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✅ 实时 Token 级流式响应
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✅ 同时支持 SSE 与 WebSocket
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✅ 可插拔的
StreamAdapter架构StreamAdapter ├── SSEAdapter ├── WebSocketAdapter └── CustomAdapter（可扩展）
这种设计让你可以：
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无缝切换不同模型服务
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兼容 OpenAI / 自建服务 / 本地模型
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在不影响 UI 的情况下替换通信协议
3️⃣ 富内容渲染体系
LLM 的输出从来不只是纯文本。
Markdown 全能力支持
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标题 / 列表 / 表格
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链接 / 引用
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内联样式
代码块体验优化
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语法高亮
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一键复制
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适合开发者场景
Artifact 面板（非常关键）
对于 代码生成 / 长文本 / 结构化输出：
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聊天区负责“对话”
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Artifact 面板负责“结果展示”
👉 这是一种明显偏 Copilot / IDE 思路 的 UI 设计，而不是传统聊天工具。
4️⃣ 思考过程（Chain-of-Thought）可视化
项目支持将模型的 思维链 / 推理过程 独立展示：
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默认折叠，避免干扰
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可手动展开查看
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非常适合：
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调试 Prompt
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教学 / 研究
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复杂推理场景
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这是一个对高级用户极其友好的能力。
5️⃣ 高度可配置的个性化设置
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🌗 亮色 / 暗色主题
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🤖 模型切换
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🎯 使用模式切换
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通用
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开发者
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创意写作
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这些设置并不是“UI 点缀”，而是直接影响 Prompt 构造与模型行为。
三、真正的亮点：可扩展设计
1️⃣ Markdown 指令 → React 组件注入
这是整个项目最具想象力的设计之一。
你可以通过类似下面的语法：
::component-name[content]{prop="value"}
直接在 LLM 输出中 渲染真实的 React 组件。
内置示例
用户资料卡片
::user-profile[用户简介]{
name="张三"
role="开发工程师"
avatar="https://example.com/avatar.png"
bio="全栈开发者"
}
增强图片组件
::image-plus[图片描述]{
src="https://example.com/image.png"
name="图片名称"
info="详细信息"
link="https://example.com"
}
结构化数据列表
::data-list[项目状态]{
title="Q4 交付物"
data='[
{"title":"前端迁移","status":"已完成"},
{"title":"后端 API","status":"进行中"}
]'
}
👉 这使得 LLM 不再只是“生成文本”，而是“生成 UI”。
2️⃣ 提示词 DSL（# 触发器 + 胶囊 UI）
项目引入了一套 Prompt DSL + 标签化 UI 的设计：
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输入
#即可触发 -
选择后以「胶囊 / 标签」形式展示
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发送时自动拼接到 Prompt 前
示例：
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#gen-image→ 图像生成 -
#search→ 搜索增强
这种方式相比“把所有提示写进文本框”：
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✅ 更直观
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✅ 更不易出错
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✅ 更适合复杂指令组合
四、工程架构：Monorepo 的正确打开方式
项目采用 pnpm workspace + Monorepo 结构：
apps/
├── pc # PC Web 应用
└── mobile # Mobile Web 应用
packages/
├── core # 核心逻辑 & StreamAdapter
├── ui # Chat UI & Markdown 渲染
├── store # Zustand 状态管理
└── utils # 通用工具
这种拆分带来的好处：
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逻辑与 UI 解耦
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多端共享核心能力
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包级别可独立发布
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极其适合长期演进
对于正在做 AI 平台 / Copilot 产品 的团队来说，这是一个非常健康的工程结构。
五、快速上手
pnpm install
pnpm dev:pc # 启动 PC Web
pnpm dev:mobile # 启动 Mobile Web
构建：
pnpm build:all
六、总结：这是一个“为未来 LLM 产品准备的 UI”
Simple LLM Chat 的价值不在于：
“我能不能和模型聊天”
而在于：
“当 LLM 能力不断升级时，UI 是否还能承载新的交互范式
