DebugDuck – 一款带有本地 AI 的桌面橡皮鸭

DebugDuck 是一款专为 macOS 设计的浮动桌面小工具，它像一只虚拟橡皮鸭，通过本地 AI 模型帮助开发者进行调试。与传统的橡皮鸭调试不同，DebugDuck 集成了语音识别、动画和情绪系统，使调试过程更加互动和有趣。该应用完全在本地运行，无需网络连接或订阅服务，所有数据保留在用户机器上，保障隐私。

DebugDuck 通过 LM Studio 连接到本地 AI 模型，用户可以从 Mistral 7B、Llama 3.1 8B 和 Gemma 2 9B 等多种模型中选择。双击鸭子即可激活语音输入，使用 Web Speech API 进行识别，提问后鸭子会以流式方式逐 token 输出回答，并伴有动画反馈。应用提供两种人格：程序员模式采用苏格拉底式教学，不直接给出答案；通用模式可以讨论任何话题。还有一个“残酷度”滑块，用于调节鸭子的语气，从耐心导师到尖刻批评不等。当 Tamagotchi 模式开启时，鸭子的情绪状态会取代残酷度滑块，其心情基于互动频率和内容而变化。例如，长时间不互动会导致情绪下降，而使用 Eureka 按钮或完成 Pomodoro 可以提升幸福值。

其他功能包括 Eureka 按钮（触发全屏彩纸效果并增加幸福值）、Pomodoro 计时器（25分钟工作时段）、对话记忆（自动压缩历史）、3×3 网格定位、自动检测 LM Studio 加载的模型等。技术层面，DebugDuck 使用 Tauri v2 提供原生 macOS 窗口，前端采用 React 19、TypeScript、Vite 8 和 Tailwind CSS 4，状态管理使用 Zustand，后端 Rust 通过 reqwest 与 LM Studio 进行 SSE 流式通信。动画系统基于 Canvas API，支持点击穿透。

系统要求方面，需要 macOS 12 Monterey 或更高版本，8GB RAM（推荐 16GB），Intel 或 Apple Silicon 芯片，LM Studio（任意版本），以及麦克风。安装过程需要克隆 GitHub 仓库、安装 Node.js 20+ 和 Rust 工具链，然后运行 npm install 和 tauri build。注意，由于语音 API 需要签名，必须使用 codesign 对 .app 包进行签名，不支持 tauri dev。项目当前已有两个发布版本（v0.1.1 及更早），并获得了 11 颗星。

未来路线图包括 Windows 构建、支持 Ollama 后端、持久的对话历史、多鸭子模式、视觉主题、导出对话为 Markdown、全局快捷键等。项目采用 MIT 许可证，代码使用 TypeScript（81.6%）、Rust（11.2%）、JavaScript（2.6%）等语言。