哈基米小助手是一个 AI 辅助开发桌面端 Demo,主要用于探索如何把 AI 编码、需求拆解、人工验收、风险记录和版本推进整合成一套可执行的开发工作流。
项目包含 Windows 桌面端界面、模型选择、会话列表、设置面板、命令面板、基础 Chat 路径、Provider 配置展示、Inspector 任务查看等功能。用户可以在桌面端进行基础对话、切换模型、管理会话、查看任务信息,并通过配置面板管理模型相关设置。
该案例的重点不只是功能展示,也包括交付过程:每个阶段都会记录验收结果、已知限制、风险边界和下一步动作,用于证明项目不是单纯“AI 生成代码”,而是按需求拆解、功能实现、人工验收、文档交付的方式推进。
项目采用 Windows 桌面应用 + WebView 前端界面的实现思路,整体由 Rust 负责桌面端能力和应用外壳,JavaScript 负责前端交互、页面状态、会话列表、命令面板、模型选择、设置面板和基础 Chat 流程,Node.js 主要用于开发阶段的脚本、检查和辅助验证。
我主要负责项目方向设计、需求拆解、功能边界整理、AI 协作开发流程设计、阶段验收和交付文档维护。开发过程不是一次性堆功能,而是按模块拆分:先完成桌面端基础界面,再补模型选择、设置、会话管理、命令面板、基础对话路径和 Inspector 信息展示,最后通过手动验收和文档记录确认哪些路径可用、哪些路径仍需后续完善。
项目中遇到的主要难点是 AI 生成代码容易出现上下文漂移、桌面 WebView 环境和普通浏览器环境表现不一致、部分 Provider / 配置 / 写入路径风险较高。对应解决方案是采用小步迭代:每次只改一个明确模块,改完记录验收结果、风险边界和下一步动作;对高风险路径先只做展示和读取,不直接扩大到保存、删除、密钥等操作。
最终该项目形成了一个可运行的 AI 辅助开发桌面 Demo,同时沉淀了一套从需求拆解、AI 编码、人工验收到文档交付的工作流,可复用于后续 AI 应用原型、小工具开发和项目体检类交付。