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把 AI 对话从线性列表变成 git 仓库式的蛛网结构。
在线体验：https://ai-debug.ale160.com
一个蛛网式的 AI 对话上下文管理工具。
所有 LLM 产品的对话都是线性的：聊天记录像一盘磁带，只能"播放"和"清空"。当问题变复杂时（比如 Bug 排查），历史会越积越臃肿，模型不得不在无关的噪音里找答案，精度不可避免地下降。
蛛网 把对话组织成一张可交互的拓扑图：每个分支独立维护自己的上下文路径，可以随时回退、分叉、合并、放弃、恢复。推理时只把当前这条路径上的"干净上下文"喂给模型，让每一次提问都只继承必须知道的前置条件。
这不是"更好的聊天界面"，而是把 LLM 的上下文窗口从黑箱变成用户可操作的工作区。
| Git 概念 | 蛛网对应 | 用户价值 |
|---|---|---|
branch |
从任意节点分叉新支线 | 探索不同方向，互不干扰 |
commit |
每个 TurnNode 一次对话回合 | 每次交互都有完整记录 |
log |
根 → 当前节点的上下文路径 | 每条支线的来龙去脉清晰可见 |
checkout |
点击任意节点，在右侧面板查看/继续 | 随时回退到任意"提交"继续工作 |
revert / reset |
放弃此支线（abandoned） | 放弃错误方向，但保留记录 |
merge |
合并多路分支为新节点 | 汇聚不同支线的结论 |
diff |
冲突检测 | 评估同条路径前后是否矛盾 |
- 基于辐射布局自动展开节点，分支清晰可见
- 选择模式 / 抓手模式两种交互（
V/H切换，Space临时抓手） - 快捷键：
F适应视图、Delete删除选中、输入框内不触发画布快捷键 - 自动保存：节点 / 边变化防抖 500ms，视口变化防抖 800ms
- 草稿态不保存，首条消息绑定项目后才启用自动保存
- 建议方向卡片：AI 回答后给出下一步方向，点击不直接发起，填入输入框后由用户点击"继续追问"触发
- 继续追问：沿当前节点向下追问，生成新子节点
- 重新生成：对当前回答不满意时，可补充内容后重新生成（自动取消前一次流式请求，避免新旧内容交错）
- 分叉支线：从任意节点新起支线，换方向继续
- 合并分支：选中多个节点合并为新节点，构建多路上下文（已知限制：冲突检测仅分析主干路径）
- 放弃 / 恢复：标记支线为 abandoned，视觉降级但保留记录，可随时恢复
- 忽略节点：构建上下文时跳过该节点，子节点照常运行
collectContextPath：从根沿parentId链收集到当前节点的完整上下文- 推理时只注入当前路径，不污染其他分支
- 支持合并节点的多路上下文（
mergedFromIds）
- 全局规则：用户可编辑的元提示词片段，注入到每个 system prompt
- 全局记忆：跨项目共享的长期记忆条目
- 项目记忆：单项目内的记忆条目
- 按频率自动提取：每 N 轮（可配置）自动从对话中提取记忆条目
- 冲突自动检测：每 N 轮自动检测当前支线前后矛盾
- 记忆默认关闭，需在设置中手动开启
- 当节点 ≥ 10 时，侧边栏出现"AI 清理蛛网"按钮
- AI 分析整张蛛网，识别重复 / 死胡同支线
- 不直接删除原项目，而是派生一个精简版新项目（
projectType: derived-pruned），保留originalProjectId链接 - 完美复刻 Git 的"工作区 / 历史记录"分离思想：把修剪变成派生，把删除变成存档
- 详细模式：完整渲染 Markdown 回答 + 建议方向卡片
- 紧凑模式：极简节点，适合大画布浏览
- 前端：Next.js 16（Turbopack）+ React 18 + TypeScript 5
- 画布：React Flow 11（辐射布局 + DAG 节点）
- 状态：Zustand 5（单一数据源，避免 localStorage 直读）
- 样式：Tailwind CSS 3 + 深色模式
- 存储：浏览器 localStorage（无后端依赖，开箱即用）
- 流式：OpenAI 兼容 SSE，支持 AbortController 取消
ai-debug/
├── apps/
│ └── web/ # Next.js 应用
│ └── src/
│ ├── app/ # App Router 入口
│ ├── components/
│ │ ├── node-flow/ # 蛛网画布核心
│ │ │ ├── DebugFlowEditor.tsx # 顶层容器 + TopNav + EmptyStateInput
│ │ │ ├── NodeCanvas.tsx # 画布 + 自动保存 + 合并分支
│ │ │ ├── NodeInspector.tsx # 右侧节点详情面板
│ │ │ ├── NodeSidebar.tsx # 左侧项目列表 + 三点菜单 + 导入
│ │ │ ├── nodes/TurnNode.tsx # 单节点渲染
│ │ │ ├── radial-layout.ts # 辐射布局算法
│ │ │ └── types.ts # TurnNode / NetworkProject 类型
│ │ ├── SettingsModal.tsx # 设置模态框（API / 记忆 & 规则）
│ │ └── MemoryPanel.tsx # 记忆管理面板
│ └── lib/
│ ├── debug-store.ts # Zustand store（节点 / 项目 / 设置）
│ ├── network-engine.ts # 流式调用 + 上下文路径收集
│ ├── llm-client.ts # OpenAI 兼容客户端
│ ├── llm-config.ts # 服务商预设（mimo / 火山 / DeepSeek…）
│ ├── llm-helpers.ts # 摘要生成 + 建议方向解析
│ ├── memory-engine.ts # 记忆提取 + 上下文构建
│ ├── conflict-engine.ts # 支线冲突检测
│ ├── network-pruner.ts # AI 清理蛛网派生逻辑
│ ├── project-storage.ts # 项目 localStorage 持久化
│ └── settings-storage.ts # 全局设置 / 记忆持久化
└── package.json # pnpm workspace 根
- Node.js ≥ 22
- pnpm ≥ 9
# 在仓库根目录
pnpm install
# 启动开发服务器（根目录或 apps/web 下均可）
pnpm dev
⚠️ 根目录的pnpm dev会通过pnpm --filter @ai-debug/web dev转发到apps/web。若提示端口被占用，用taskkill /PID <pid> /F结束占用进程，或直接cd apps/web && pnpm dev。
首次打开会提示未配置。点击右上角"未配置"或设置按钮，选择服务商：
| 服务商 | 默认模型 | 获取方式 |
|---|---|---|
| Xiaomi MiMo | mimo-v2.5 | platform.xiaomimimo.com（含邀请码，可获 ¥10 体验金） |
| 火山方舟 | doubao-seed-2.0 | volcengine.com（邀请码 K42LBHZY，订阅叠加 9.5 折） |
| OpenRouter | nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free | openrouter.ai/keys |
| DeepSeek | deepseek-v4-flash | platform.deepseek.com |
| OpenAI | gpt-4o-mini | platform.openai.com |
| 自定义 | — | 任意 OpenAI 兼容端点 |
API Key 仅存储在浏览器 localStorage，不经过任何服务器。
- 新建项目：侧边栏"新建项目"进入草稿态画布 → 输入首条问题 → 自动绑定项目
- 追问 / 分叉：点击节点 → 右侧面板 → 输入框或点击建议方向卡片 → "继续追问"
- 放弃支线：选中节点 → "放弃此支线" → 视觉降级但保留
- 合并分支：Shift+点击选中多个节点 → "合并分支" → 输入意图 → AI 综合多路上下文
- 清理蛛网：节点 ≥ 10 时侧边栏出现"AI 清理蛛网"按钮 → 派生精简版新项目
纯静态前端，可部署到任意支持 Next.js 的平台：
cd apps/web
pnpm build推荐 Cloudflare Pages 或 Vercel。
- 冲突检测不展开合并节点多路：合并节点的冲突检测仅分析
parentId主干路径，不展开mergedFromIds多路（UI 已提示） - 流式摘要可能丢失：摘要生成是旁路调用，若用户在摘要完成前切换项目，摘要会丢失（设计上接受的 tradeoff）
- localStorage 容量：所有数据存储在浏览器本地，单项目过大可能触发配额限制
本项目高度重视您的隐私，所有数据均存储在您本地的浏览器中。
- 所有数据均存储在浏览器 localStorage 中：项目、节点、记忆、设置等全部保留在本地，不会上传到任何服务器
- API Key 仅存于本地：您配置的 LLM 服务商 API Key 仅保存在浏览器 localStorage，不会经过本项目的任何后端（本项目无后端）
- 数据可控：您可以随时在「设置 → 数据管理」中查看存储占用、按分类清理或清空全部数据
- 您输入的对话内容会直接发送给您配置的 LLM 服务商（如 Xiaomi MiMo、火山方舟、DeepSeek 等），用于生成 AI 回答
- 流式请求通过浏览器直接发往服务商 API，不经过任何中间代理
- 本项目的 GitHub 仓库与部署站点不收集、不存储、不分析您的对话内容
- 您选择的 LLM 服务商将接收您的对话内容用于推理，其数据处理受该服务商隐私政策约束
- 部署站点（如 Cloudflare Pages）仅托管静态资源，不涉及动态数据收集
如对隐私有疑问，请联系：ale160@126.com
这个项目不解决 LLM 的幻觉，解决的是上下文混乱。
当用户面对复杂问题时，传统的线性对话逼迫模型在无关的历史噪音中寻找答案。而蛛网让每一个新的提问，都只继承"必须知道的前置条件"，把被浪费的上下文窗口重新还给核心逻辑。
这不是聊天，是对 LLM 算力的精确调度。
MIT
PS：本项目采用 MIT 协议开源，不设强制约束。如基于本项目二次开发或部署，建议保留出处（仓库链接 https://github.com/ale-160/ai-debug 与作者署名
ale-160），让更多人知道这个"蛛网式对话"的想法能走多远。君子自重，感谢理解。
如有问题、建议或反馈，欢迎通过以下方式联系我们：
- 📧 邮箱：ale160@126.com
如需支持本项目的持续开发，请前往统一赞赏页面：
欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。