📖 项目简介

 项目地址：

GitHub - KaiXuan666/StarRailChatBox · GitHub

崩铁ChatBox 是一款极具沉浸感的跨平台 AI 角色扮演与互动聊天客户端。我们致力于提供精美而富有沉浸感的主题对话体验。

除了系统预置的崩坏星穹铁道主题角色，本项目完全支持用户自由添加并创作任意题材、任意人设的个性化 AI 角色。无论是科幻、魔幻还是二次元，你都可以通过自定义系统配置出专属的聊天伙伴。

项目基于 Kotlin Multiplatform (KMP) 技术，各平台支持状态如下：

平台	支持状态	下载链接	备注
📱 Android	✅ 支持	APK 下载	已发布，运行稳定
💻 Windows	✅ 支持	MSI 下载	已发布，运行稳定
🍏 iOS	⏳ 未来支持	-	规划中
🖥️ macOS & Linux	⏳ 未来支持	-	规划中
🌐 Web (JS/WasmJS)	⏳ 未来支持	-	规划中

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📸 界面预览

精美主题聊天（浅色）

聊天对话详情

自定义人设列表

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🌟 核心功能展示

🎨 1. 沉浸式主题视觉美学

• 精致的主题视觉：精美的渐变色气泡、头像边框、细腻底纹以及极具科技质感的冷青色高光。
• 自适应双色主题：
  • 浅色模式：明亮柔和，极具透明感的星空玻璃风格。
  • 深色模式：深邃的极光底色，弱光环境下护眼且美观。
• 丝滑动态交互：专为跨平台调校的微动效、气泡滑入、聊天按需加载，带来原生级的流畅反馈。

👥 2. 独立多角色并发对话（无锁切换）

• 多角色独立状态：每一个角色都有完全隔离的聊天线。每个角色拥有独立的聊天记录、草稿箱和发送状态。
• 并发聊天不互锁：当你在等待某位角色输入和回复时，你可以瞬间切换到其他角色继续聊天，AI 在后台的生成逻辑不受任何干扰。
• 多会话管理：每一个角色可以拥有多个会话，会话之间互不冲突，自由度拉满。

🧠 3. 智能 AI 角色扮演与上下文

• 自定义角色人设：支持为不同角色设定 System Prompt（人设词）、打招呼开场白。不仅提供内置角色，更支持自定义创作并添加任意题材的全新角色，完美复刻你所构想的性格特征、背景故事与说话语气。
• 长效记忆（自动滚动摘要）：聊天消息太长导致模型忘事？系统会在消息达到一定数量时，自动在后台对旧消息进行“智库压缩生成滚动摘要”，并保留最近 10 条原文，保证角色记忆持久不间断。

📂 4. 多模态附件传输

• 图片与文件识别：当需要角色帮你识别图片时，只需在对话框中添加图片，系统将自动调用“多模态视觉模型”进行“看图说话”。
• 两阶段文件暂存：用户选择的媒体/附件在发送前会保存在临时沙盒中，点击发送/保存后才正式入库，保障隐私并防止设备空间被垃圾文件占满。

🛠️ 5. 趣味工具系统 (Function Calling)

• 快速回复推荐 (Quick Replies)：AI 可以根据当前的对话情境，自动为你生成 2-3 个符合当前情境的人设快捷选项，点击即可一键发送。
• 语音合成与克隆：支持外接语音服务，将角色的文字回复转化为专属语音。
• 图片生成：AI 会根据对话自动判断是否需要生成图片，并自动调用“图片生成模型”进行图片生成。
• 工具调用降级适配：当模型不支持工具调用时，仍然会通过 Prompt 注入来实现和工具调用相同的效果。

⚙️ 6. 独立五组模型配置

• 精细化模型分配：你可以为不同任务指派不同模型！
  1. 默认对话模型：用于默认的文本聊天，人设扮演。
  2. 多模态模型：专用于处理包含图片、文件等附件的复杂视觉任务。
  3. 语音合成模型 与 音色克隆模型：用于生成生动的人物语音。支持音色克隆，可以克隆对应角色自己的声音。
  4. 图片生成模型：用于让 AI 的角色扮演更加真实，可以给用户发送图片以及自拍照。

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📱 快速使用（用户）

⚠️ 注意：API设置必须配置后才能使用，其他模型可以不配置，但如果不配置，将无法使用对应功能。

没有Api Key？点此获取：https://jeniya.top

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📥 角色卡导入与导出 (Import & Export)

本项目完全支持角色卡的导入与导出功能，方便开拓者们分享与使用自己调教的角色人设：

• 分享你的角色：可将精心调教的角色（包含人设 Prompt、开场白及相关配置）一键导出为角色卡文件，分享给其他开拓者。
• 一键体验他人角色卡：支持直接导入其他开拓者分享的角色卡，免去手动配置人设的繁琐步骤，瞬间复刻完美的聊天伙伴。

💬 加入官方Q群，获得更多角色卡

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☕ 请作者喝杯咖啡 (Sponsor)

如果您觉得本项目对您有所帮助，或者喜欢这个应用，欢迎请作者喝杯咖啡支持一下！您的支持是作者持续维护和开发的最大动力。❤️
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📝 架构设计与核心机制

项目代码设计严格遵循了高共享、高性能和高扩展性的原则，主要有以下几个核心架构设计亮点：

1. 业务状态架构 (MVVM & UDF)

• UI 层与状态管理完全解耦。各页面均声明独立的 UiState（状态快照）、Action（用户意图）和 Effect（单次事件，如导航或弹窗）。
• 细粒度状态隔离：聊天主界面使用了一个全局的独立状态路由机制，通过 characterStates: Map<String, CharacterChatState> 来独立管理每位角色的消息列表和输入草稿。这使得 AI 在后台流式输出某位角色的回复时，前端 UI 能够无卡顿地切换到另一位角色，实现了界面数据不冲突、业务逻辑不互锁。

2. AI 上下文管理与智能编排

• 聊天请求并不是简单地将历史记录拼接发送，而是经过 ChatContextBuilder 的深度编排与裁剪：
  • Token 控制与裁剪：系统根据配置的模型最大上下文长度，倒序扫描历史消息并进行 Token 评估。一旦超出设定阈值，会自动裁剪老旧的历史消息。
  • 星轨滚动摘要：系统后台维护着滚动摘要机制。当未压缩的历史消息到达 30 条时，系统会触发后台线程，通过 AI 自动总结此前对话的滚动大纲存入 chat_summary，同时清理老旧的明文聊天记录，只在内存中保留最近 10 条高优先级原文，从而将长文本对话的记忆维持在小而美的高度。
  • 多模态自适应：系统可以探测消息中是否包含图片附件，并自动在“普通模型”与“多模态视觉模型”之间进行动态路由分配，无需用户手动干预。

3. 数据持久化与两阶段文件管理

• Room KMP 跨平台存储：针对原生平台（Android/iOS/Desktop），系统采用 Room KMP 进行本地关系型数据库管理，表结构包括 agent_role（人设）、chat_session（会话）、chat_message（消息）、chat_summary（摘要）和 model_config（模型配置）。而 Web 端由于不支持 SQLite，则通过接口解耦，透明地桥接到浏览器的 LocalStorage 或 IndexedDB。
• 两阶段落盘法 (Cache ➔ Files)：为了规避用户反复选择/拍摄多媒体文件导致的应用沙盒臃肿，和跨平台文件操作的复杂性，我们设计了“选择即缓存，确认才入库”的两阶段逻辑。用户选中的文件先拷贝至 Cache 临时目录，只有在确认点击“发送”或在角色配置中“保存修改”时，文件才会被移动到正式的私有沙盒 Files 目录并将路径持久化至数据库。
• 配置高强度加密：大模型 API Key 属于高度敏感隐私，系统使用 cryptography-kotlin 在各平台底层以硬件/系统级加速的方式运行 AES-GCM 高强度加密，密文保存在数据库中。

开源项目地址：

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