我和 DeepSeek Harness 一起，写了一个 6749 行的 AI API聊天客户端【个人API调用对话系统】

这个项目叫 个人API调用对话系统（Personal API Chat Client）：一个 Windows 桌面 AI 对话客户端，支持 37 个模型、32 个品牌，单文件 6749 行，MIT 开源。

它的几乎每一行代码、每一次调试、每一版打包，都是在 DeepSeek Harness 里完成的——不是我贴代码给 AI 看，而是 AI 在我的机器上读文件、改代码、跑命令、编译、打包、跑回归测试，我负责提需求、定标准和验收。

目录

• 我们怎么分工
• 项目本身
• 三个「人机协作」的瞬间
• AI 写代码，人负责什么
• 获取

我们怎么分工

举几个真实例子：

• 我说「把思考过程做成 DeepSeek 那种可折叠的」，它给出实现、自己截图验证、发现点击区域按整行判断，又改成按字符区间精确命中；
• 我说「历史对话要按模型分开」，它不只改了侧栏过滤，还发现旧数据缺 model_id 会跟着当前模型漂移，顺手补了迁移；
• 我贴一张报错截图，它去翻日志、复现、定位到「停止标记没清理」，改完再跑一遍 14 项回归。

我不是在写代码，我是在做 code review 和产品决策。

项目本身

技术栈：Python + Tkinter，单文件 266 KB，只依赖 openai 和 matplotlib；界面全是 Canvas 手绘（圆角按钮、胶囊开关、品牌徽标）。

能力清单：

• 37 个模型 / 32 个品牌，每个模型独立加密保存 Key
• 流式生成时按行实时渲染 Markdown（标题、列表、代码块、加粗）
• LaTeX 公式与化学式优先排版成图，失败自动降级 Unicode
• 推理过程实时显示，结束后折叠为「▼ 已深度思考（用时 X 秒）」
• 对话级 token 用量与费用估算（151.91K~ tokens · ¥0.11~）
• 历史按模型隔离，查看其他模型时只读
• 停止生成 = 真断开，可「重新生成」或「编辑这条提问」
• 7 个视觉模型支持真实图片输入；推理强度可调（Qwen3 / GLM-4.6 / 豆包）

数字：6749 行、29 次提交、94 个文件、发布包 55.9 MB、MIT 协议。

三个「人机协作」的瞬间

① 文本指数膨胀 流式渲染每 120ms 重绘一次，Tk 的 end 索引在带空行时差一行，删不干净就变成每帧追加——一屏文字滚成瀑布。Harness 复现后改成「纯追加 + 行缓冲」，不删就不会重复。

② 重新生成永远失败 点停止会把会话加入停止标记，但清理只在正常收尾路径执行。停在“思考中”时标记永久残留，之后每次请求收到第一个数据块就 break。这个 bug 藏了两轮，最后靠日志和复现抓出来。

③ 点击精度 「重新生成 / 编辑提问 / 展开思考」原本按行号命中，点行尾空白也会触发。改成记录字符区间、用 compare() 判断后，点文字才算数。

这些都不是“让 AI 写个函数”能解决的，需要能跑、能看、能改的闭环——这正是 Harness 的价值。

AI 写代码，人负责什么

说点实在的：

• AI 会自信地写错。比如把 cid 字符串当字典传给函数，异常被 except 吞掉，界面看起来“生效了”其实没有。这种必须靠人验收。
• 审美和取舍只能人来定。圆角多大、教程多长、哪些功能该砍，AI 没有立场。
• 环境限制要人来判断。这台机器沙箱禁止命名管道，git push 和单文件打包都会失败——是环境问题还是代码问题，得有人拍板。

所以更准确的说法是：Harness 把「实现」的成本压到接近零，把人的精力挤到「定义」和「验收」上。

获取应用

• 项目主页：https://github.com/heibaiao/personal-api-chat-client
• 下载：Releases 里的 PersonalAPIChatClient-V1.0.1-portable-win64.zip（55.9 MB，解压双击 PACC-V1.0.1.exe）

数据全部留在本机，Key 用 PBKDF2-HMAC-SHA256 加密保存，不上传任何服务器

本项目由 heibaiao 使用 DeepSeek Harness 完成主要编码与调试；产品定义、设计取舍与最终验收由作者负责。