AURA

AURA 是一个面向 Prompt Engineering 的本地优先 Prompt IDE Demo。它试图把“提示词编辑器”“提示词资产库”“AI 辅助构建器”和“模型运行入口”放到同一个工作台里，让 Prompt 不再只是零散文本，而是可以被整理、复用、演进的工作资产。

当前版本更适合被理解为一个高完成度原型，而不是已经打磨完毕的正式产品。它已经具备清晰的产品骨架，也已经可以本地运行和演示，但仍然存在不少未完成功能与待修复问题。

项目定位

AURA 想解决的是 Prompt 使用过程里的几个典型问题：

• 提示词散落在聊天记录、笔记和剪贴板里，难管理
• 同一类 Prompt 会不断重复改写，难沉淀
• 写 Prompt 时缺少结构化引导，质量波动大
• 不同模型、不同任务、不同片段之间缺少统一工作流

对应地，AURA 采用了一个模块化产品结构：

• Library 负责本地提示词管理
• IDE 负责结构化编辑、多标签写作和快速运行
• Reactor 负责把模糊需求整理成高质量 Prompt
• Arsenal 负责片段化复用
• Model Center 负责模型接入、档案保存与全局默认配置

当前 Demo 已实现的功能

1. 本地 Prompt 资产库

• 基于 IndexedDB 的本地存储
• 文件夹树、Inbox、标签、收藏、最近访问等导航方式
• 卡片 / 列表两种浏览视图
• Prompt 的打开、复制、收藏、删除
• Prompt 拖拽移动到不同分类
• JSON 导入与导出

2. 多标签 Prompt 编辑器

• 多标签编辑与会话恢复
• Markdown 区段高亮
• {{variable}} 变量高亮
• 结构化变量自动识别与保存
• 轻量变量条，可直接设置默认值
• MuseAir 支持变量预填、系统变量自动解析与一键复制/运行
• Prompt 标题双击重命名
• 首次输入后 AI 自动生成标题
• Token 粗略估算
• Prompt lint 基础规则计算
• 一键保存、快捷运行、Zen Mode

3. Reactor 对话式构建器

• 从一句模糊需求开始
• 通过 AI 逐轮提问补齐上下文
• 用预测 chips 降低输入成本
• 将对话结果编译成结构化 Prompt
• 一键送回 IDE 继续编辑

4. 片段素材库

• 片段搜索与分类展示
• 片段内容查看、修改、删除
• 一键注入到当前编辑区
• 支持把常用 persona / style / constraint 作为素材复用

5. 多模型配置中心

• 支持 Gemini、OpenAI、Anthropic、Ollama 四类接入方式
• 支持保存多个模型配置档案并切换一个全局默认配置
• 支持每个档案独立设置模型 ID、API Key、Base URL、温度、最大输出长度与系统提示词
• 支持按档案进行连接测试

适合的使用场景

• 为常用 Prompt 建立本地知识库
• 把零散 Prompt 沉淀成可复用模板
• 在一个界面里完成“构思、编辑、运行、迭代”
• 做 Prompt 设计演示、原型验证和产品方向探索

当前状态说明

AURA 目前是 Demo 阶段项目，已经能运行，但还不是生产级工具。

现阶段你应该把它理解为：

• 一个有完整产品方向的 Prompt IDE 原型
• 一个可用于演示和继续开发的前端基础盘
• 一个正在从“概念验证”走向“可维护产品”的项目

已知限制

• 部分能力已经出现在命名和 UI 中，但仍未形成完整闭环
• 变量系统已完成第一版，但还没有高级变量类型、校验规则和完整模板预览
• 版本历史能力尚未真正落地
• 多模型配置中心已完成第一版，但还没有按 Prompt 绑定模型、在线拉取 provider 模型列表和运行时快速切换
• 导入导出已经具备基础能力，但没有备份恢复和同步体系
• 仍存在若干 Demo 阶段 bug，需要优先做稳定化修复

下一阶段路线图

P0：稳定化

• 修复保存覆盖元数据等关键问题
• 清理失效资源引用和未接线功能
• 优化构建体积与演示稳定性

P1：核心 Prompt 管理

• 补齐高级变量类型、校验规则、模板预览与更完整的运行态表单
• 增加版本历史、回滚和编辑差异
• 强化搜索、标签、分类与资产管理体验

P2：AI 工作流增强

• 在多模型配置中心第一版基础上补齐模型发现、运行时切换和更高级的配置能力
• 增强 Reactor 的模板化引导与确认流程
• 提供 Prompt 优化、变量提取、结构化改写等 AI 动作

P3：数据与发布能力

• 完善备份恢复
• 预留云同步能力
• 增加测试、CI、版本说明和发布流程

技术栈

• React 19
• TypeScript
• Vite
• Dexie / IndexedDB
• @google/genai
• Tailwind CDN + 自定义样式

本地运行

1. 安装依赖

npm install

2. 配置环境变量

在项目根目录创建 .env.local，并设置：

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

3. 启动开发环境

npm run dev

4. 生产构建

npm run build

仓库说明

• FUNCTIONAL_DESIGN.md：当前产品现状、问题审计、竞品借鉴点与阶段规划

开发声明

AURA 当前更适合作为一个持续演进的开源 Demo 来建设。 如果你准备继续推进它，最重要的不是立刻堆更多功能，而是先把现有能力做实，再逐步把变量系统、版本系统、多模型配置中心的高级能力和备份能力补齐。