AiSparkHub 是一个基于 Python 的桌面应用程序，旨在为用户提供与多个 AI 同时对话的交互体验。程序支持双屏幕和单屏幕两种显示模式，支持多标签页浏览网页、文件夹浏览、提示词输入及历史记录管理。核心功能是通过统一的提示词输入区与多个 AI 交互，并将交互记录存储在 libSQL 数据库中。
- 双屏幕和单屏幕两种显示模式
- 多标签页浏览，支持同时与多个AI对话
- 文件夹浏览器，方便打开本地文件
- 提示词输入区，一键向多个AI发送提示词
- 提示词历史记录管理，方便复用之前的提示词
- 采用类似Obsidian的界面风格
- Python 3.11
- PyQt 6.5.0
- libSQL数据库
- qtawesome图标库
-
确保已安装conda环境管理系统
-
运行安装脚本：
setup.bat该脚本将自动创建conda环境并安装所需依赖
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运行应用：
run.bat
AiSparkHub-Desktop/
├── main.py # 应用入口点
├── requirements.txt # Python依赖列表
├── environment.yml # Conda环境配置
├── setup.bat # Windows安装脚本
├── run.bat # 启动应用脚本
├── README.md # 项目说明文档
├── .gitignore # Git忽略文件
├── app/ # 应用主目录
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py # 配置文件
│ ├── assets/ # 静态资源
│ ├── components/ # UI组件
│ ├── models/ # 数据模型
│ ├── controllers/ # 控制器
│ └── utils/ # 工具函数
└── data/ # 应用数据存储
请参考程序设计说明书了解详细的设计思路和实现细节。
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克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/AiSparkHub-Desktop.git -
创建开发环境：
cd AiSparkHub-Desktop conda env create -f environment.yml -
激活环境：
conda activate aisparkhub -
运行应用：
python main.py
MIT
AiSparkHub - 多 AI 对话桌面应用
AiSparkHub 是一个基于 Python 的桌面应用程序，旨在为用户提供与多个 AI 同时对话的交互体验。程序支持双屏幕和单屏幕两种显示模式，支持多标签页浏览网页、文件夹浏览、提示词输入及历史记录管理。核心功能是通过统一的提示词输入区与多个 AI 交互，并将交互记录存储在 libSQL 数据库中。
- 窗口 1（主窗口，类似 Chrome 浏览器）
- 多标签页设计，默认第一个标签页为 AI 对话页面。
- AI 对话页面支持并列显示多个 AI 网页（例如 ChatGPT、DeepSeek 等），用户可设定并列显示的 AI 数量。
- 其他标签页支持打开任意网页，包含地址栏。
- 窗口 2（辅助窗口）
- 左侧：文件夹浏览区，支持文件系统导航。
- 中间：提示词输入区，支持多行文本输入。
- 右侧：提示词历史记录边栏，支持查看、搜索和复用历史提示词。
- 两个窗口合并为一个窗口：
- 窗口 1 显示在上方。
- 窗口 2 显示在下方。
- 支持窗口分离，用户可拖动分离为独立窗口。
- 用户在窗口 2 的提示词输入区输入文本后，点击"发送"按钮，文本将同时发送到窗口 1 中所有 AI 网页的提示词输入框，并触发提交。
- 支持 AI 网页的自动填充和提交（通过模拟用户输入或调用 API）。
- 使用 libSQL 数据库存储提示词历史记录。
- 每条记录包含：提示词内容、发送时间、目标 AI 列表。
- 历史记录支持在窗口 2 的右侧边栏查看和复用。
- 采用类似 Obsidian 的界面风格，简洁、深色主题，注重可读性和用户体验。
- 使用
qtawesome统一图标风格；
- 支持窗口大小调整和拖拽。
- 支持快捷键（例如 Ctrl+Enter 发送提示词）。
- 支持 AI 网页数量的动态调整（通过设置页面或配置文件）。
- 编程语言：Python 3.11
- 界面框架：PyQt 6.5.0
- 数据库：libSQL（轻量级 SQLite 替代品）
- 图标库：qtawesome
- 网页交互：
- 使用 PyQt 的 QWebEngineView 加载和控制网页。
- 通过 JavaScript 注入实现提示词的自动填充和提交。
- 文件系统：Python 标准库
os和pathlib实现文件夹浏览。
生成程序时要求： 1.良好的目录结构 2.生成gitignore 3.生成conda创建环境及安装顺序说明及命令，bat文件
- TabManager：管理多标签页，支持动态添加、删除标签页。
- AIView：管理 AI 对话页面，使用 QWebEngineView 加载多个 AI 网页，支持并列布局。
- WebView：普通网页浏览标签页，支持地址栏输入和网页加载。
- FileExplorer：文件夹浏览模块，使用 QTreeView 显示文件系统。
- PromptInput：提示词输入区，使用 QTextEdit 支持多行输入。
- PromptHistory：提示词历史记录边栏，使用 QListWidget 显示历史记录，支持点击复用。
- DatabaseManager：管理 libSQL 数据库，负责提示词的存储和查询。
- PromptSync：实现提示词从窗口 2 到窗口 1 的同步，调用 JavaScript 注入。
- WindowManager：管理窗口的显示模式（单屏幕/双屏幕），支持合并和分离。
- ThemeManager：管理界面风格，加载 Obsidian 风格主题和图标。
- 用户在窗口 2 的 PromptInput 输入提示词。
- 点击"发送"后，PromptSync 模块将提示词发送到窗口 1 的所有 AIView 实例。
- AIView 通过 JavaScript 注入将提示词填入 AI 网页的输入框并提交。
- 提示词和相关元数据通过 DatabaseManager 存储到 libSQL。
- PromptHistory 模块从数据库读取历史记录并更新显示。
- 窗口 1：
- 顶部：标签页栏（TabManager）。
- 中间：AI 对话页面（AIView）或网页浏览页面（WebView）。
- 底部：状态栏（显示加载状态等）。
- 窗口 2：
- 左侧（30%）：FileExplorer。
- 中间（40%）：PromptInput。
- 右侧（30%）：PromptHistory。
- 合并窗口：
- 上半部分（70%）：窗口 1 内容。
- 下半部分（30%）：窗口 2 内容。
- 支持拖拽分离。
- 深色主题，主色调为深灰色（#2E3440），辅色为浅蓝色（#88C0D0）。
- 字体：使用等宽字体（如 Fira Code）以提高代码和文本可读性。
- 图标：加载 Icons，所有按钮和功能区域使用图标+文字组合。
- 使用 PyQt 的 QTabWidget 实现标签页管理。
- AI 对话页面使用 QWebEngineView 加载网页，通过 QHBoxLayout 实现并列布局。
- 网页交互通过 QWebEngineView 的
runJavaScript方法注入 JavaScript 代码，例如：document.querySelector('#prompt-input').value = '用户输入的提示词'; document.querySelector('#submit-button').click();
- 文件夹浏览使用 QTreeView，结合 QFileSystemModel 加载文件系统。
- 提示词输入区使用 QTextEdit，支持多行输入和快捷键绑定。
- 历史记录边栏使用 QListWidget，点击条目时自动填充到输入区。
- libSQL 数据库表结构：
CREATE TABLE prompt_history ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, prompt_text TEXT NOT NULL, timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, ai_targets TEXT );
- 插入记录：
import libsql_experimental as libsql db = libsql.connect("prompts.db") db.execute("INSERT INTO prompt_history (prompt_text, ai_targets) VALUES (?, ?)", ("用户输入的提示词", "ChatGPT,DeepSeek"))
- PromptSync 模块监听 PromptInput 的发送信号，调用 AIView 的注入方法。
- 注入代码示例：
for web_view in ai_views: web_view.page().runJavaScript( f"document.querySelector('#prompt-input').value = '{prompt}';" f"document.querySelector('#submit-button').click();" )
我们提供了一套完整的打包工具，可以将应用程序打包为Windows安装程序。
- 安装Python 3.8或更高版本
- 安装必要的依赖项：
PyQt6,PyQt6-WebEngine,qtawesome - 安装Inno Setup（可选，用于创建安装程序）：下载地址
-
运行批处理文件
build.bat，它会自动：- 检查并安装必要的依赖
- 使用PyInstaller打包应用程序
- 创建Inno Setup脚本
- 如果安装了Inno Setup，自动编译安装程序
-
如果没有安装Inno Setup，请手动打开生成的
installer_script.iss文件并编译它。 -
完成后，安装程序将存放在
installer目录中。
如果需要手动执行打包过程，可以按照以下步骤操作：
-
清理之前的构建：
rmdir /s /q build dist -
使用PyInstaller打包应用：
python -m PyInstaller --name AiSparkHub --windowed --noconfirm --clean --log-level INFO --onedir main.py -
使用Inno Setup打开并编译
installer_script.iss文件。
- 安装包中包含完整的应用程序和运行时环境，无需单独安装Python
- 用户设置和数据库存储在本地应用数据目录中
使用以下命令在Windows系统上构建应用：
python build.py [应用名称] [版本号]例如：
python build.py AiSparkHub 1.0.0这将创建一个Windows安装程序(.exe)文件。
为macOS构建应用有两种方式：
如果你有Mac设备，可以直接在macOS上运行：
# 安装必要工具
brew install create-dmg
pip install PyQt6 qtawesome PyInstaller pynput
# 构建应用
python build.py [应用名称] [版本号]项目已配置GitHub Actions自动构建macOS应用，无需Mac设备：
- 将代码推送到GitHub仓库：
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin https://github.com/用户名/仓库名.git
git push -u origin main- 打开GitHub仓库页面，进入"Actions"标签
- 点击"Build macOS App"工作流
- 点击"Run workflow"手动触发构建，或通过推送代码自动触发
- 构建完成后，在"Actions"页面下载DMG安装包
你也可以创建tag触发发布：
git tag v1.0.0
git push --tags成功构建后，会自动创建GitHub Release，包含DMG安装包。
- Windows 10/11 或 macOS 10.14+
- 推荐8GB以上内存
[具体许可证信息]
git push origin main --force