https://github.com/roseforljh/everytalk
君子爱财，取之有道
https://github.com/roseforljh/everytalk
android html jetpack-compose kotlin
Last synced: about 1 month ago
JSON representation
君子爱财，取之有道
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/roseforljh/everytalk
- Owner: roseforljh
- License: mit
- Created: 2025-05-02T04:36:07.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2026-05-17T14:53:14.000Z (about 1 month ago)
- Last Synced: 2026-05-17T16:51:46.080Z (about 1 month ago)
- Topics: android, html, jetpack-compose, kotlin
- Language: Kotlin
- Homepage: https://www.everytalk.cc
- Size: 27.2 MB
- Stars: 162
- Watchers: 1
- Forks: 20
- Open Issues: 2
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Changelog: CHANGELOG.md
- License: LICENSE.md
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README
# EveryTalk - 新一代智能对话平台
🚀 极致流畅 · 🎨 高度定制 · 🔒 隐私至上 · 🌐 全能多模态
一款革命性的 Android AI 对话客户端，集成前沿技术栈，支持任意大模型接入。
从文本对话到图像生成，从语音交互到实时联网，打造您的专属 AI 助手。
## 项目状态
- **项目定位**: 面向 Android 的原生 AI 对话客户端，聚焦多模型接入、流式交互、多模态能力与本地化使用体验。
- **当前平台**: Android 8.1 及以上，推荐 Android 10+；开发环境建议使用 Android Studio + JDK 17。
- **能力范围**: 当前 README 所述能力覆盖文本对话、视觉理解、图像生成、语音交互、数学公式渲染、原生联网搜索与 OpenClaw 扩展接入。
- **接入方式**: 支持直连兼容 API，也支持通过可选后端做请求代理、图像生成与附加能力扩展。
- **使用门槛**: 首次使用至少需要一套可用的模型 API 地址、模型名称与对应密钥；部分高级能力依赖上游模型或后端支持。
## 适合 / 不适合
### 适合
- 想在 Android 设备上统一接入多种大模型的个人用户
- 需要流式响应、多模态输入、图像生成、语音交互的重度 AI 使用者
- 希望基于 Kotlin + Jetpack Compose 学习原生 AI 应用实现的开发者
- 需要通过 OpenClaw / Bridge 方案扩展远程能力的进阶用户
### 不适合
- 期望开箱即用、无需任何 API 配置即可直接使用的用户
- 只关注单一模型官方体验，不需要多模型切换与自定义配置的用户
- 需要 iOS、Web 或桌面端原生客户端的场景
- 希望所有联网、语音、图像等能力都在纯离线环境下可用的场景
## 使用前须知
- 本项目当前主交付形态是 **Android 原生客户端**，核心工程位于 `app1/`。
- 应用支持 **无后端直连模式**，但并不是所有模型都具备一致能力；例如联网搜索只对支持原生搜索的模型生效。
- 图像生成、语音链路、后端代理、OpenClaw 等能力，是否可用取决于你接入的服务端或上游模型是否支持。
- README 中的“支持”表示项目已经提供对应接入链路或消费能力，不等于任意模型在任意配置下都默认可用。
- 仓库中同时包含 Android 客户端与可选后端相关代码，初次阅读时建议优先从 `README.md`、`docs/openclaw-integration.md` 和 `docs/plans/` 进入。
## 文档入口
- **项目总览**: 当前 `README.md`，用于了解定位、能力范围、接入方式与常见问题。
- **OpenClaw 专题**: [`docs/openclaw-integration.md`](docs/openclaw-integration.md)，说明 EveryTalk -> Bridge -> Gateway 的接入链路与部署方式。
- **方案沉淀**: `docs/plans/`，包含部分功能设计与演进方案，可用于理解历史决策与结构调整方向。
- **Claude / Agent 相关文档**: `CLAUDE.md` 与 `AGENTS.md`，适合需要在本仓库内继续开发或协作的维护者。
---
## 目录
- [🧭 项目状态](#项目状态)
- [📌 适合--不适合](#适合--不适合)
- [⚠️ 使用前须知](#使用前须知)
- [📚 文档入口](#文档入口)
- [🌟 核心特性](#-核心特性)
- [🚀 快速开始](#-快速开始)
- [👨💻 开发者指南](#-开发者指南)
- [🛠️ 技术架构](#️-技术架构)
- [📁 项目结构](#-项目结构)
- [🔌 通信协议详解](#-通信协议详解)
- [📚 技术实现文档](#-技术实现文档)
- [🦞 OpenClaw 接入指南](#-openclaw-接入指南)
- [🤝 贡献代码](#-贡献代码)
- [❓ 常见问题](#-常见问题)
- [📄 开源协议](#-开源协议)
---
## 🌟 核心特性
### 🎯 智能对话系统
- **🤖 全模型兼容**: 无缝接入 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、本地 Ollama 等任意兼容 API
- **⚡ 极速流式响应**: 毫秒级流式输出，打字机效果丝般顺滑，当前采用直通式流式输出控制，接收到增量后直接累积并回传 UI
- **🧠 推理过程可视化**: 支持 o1/o3 等推理模型的思考过程实时展示，让 AI 决策透明化
- **🌐 深度联网搜索**:
- **Gemini**: 支持原生 Google Search 工具
- **Qwen**: 支持模型原生联网搜索
- **🐍 代码解释器 (Code Execution)**:
- **Gemini**: 自动识别需要计算或数据处理的场景，在沙箱环境中运行 Python 代码并展示结果
- **🔄 智能降级机制**: 遇到 Cloudflare 拦截自动切换直连模式，确保服务永不中断
- **📐 数学公式渲染**: 支持 LaTeX 数学公式（$...$内联、$$...$$块级），离线渲染，深浅色主题自适应
### 🎨 多模态交互
- **🖼️ 视觉理解 (Vision)**:
- **图片识别**: 支持 GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet 等主流视觉模型
- **文档解析**: 智能识别 PDF、Word、Excel 等文档内容，直接与文档对话
- **🎭 AI 图像生成**: 集成 DALL·E、Gemini Imagen 等主流图像生成模型
- **🎙️ 实时语音对话 (Live Voice)**:
- **OpenAI**: 支持标准 TTS/STT 组合
- **Gemini**: 原生多模态音频流输入输出（低延迟）
- **Azure/Aliyun**: 接入云端高拟真语音合成服务
- **🎨 图像编辑增强**: 支持图文混合编辑，智能图片压缩与优化
### ⚙️ 高级定制
- **🎛️ 深度参数控制**: Temperature、Top-P、Max Tokens 等参数精细调节
- **📝 系统提示词管理**: 为不同场景创建专属 AI 人格
- **🔧 多配置快速切换**: 保存多套 API 配置，一键切换不同模型
- **🎨 图像比例预设**: 支持 1:1、16:9、9:16 等多种图像生成比例
- **💾 会话历史管理**: 完整的对话历史记录与搜索功能
- **☁️ 自动更新推送**: 每次发布新版本，自动通过 Telegram 频道推送通知
### 🛡️ 安全与性能
- **🔒 本地数据存储**: 所有配置和聊天记录仅存储在本地，零数据上传
- **🔐 请求签名验证**: 内置 HMAC-SHA256 签名机制，防止中间人攻击
- **⚡ 智能性能优化**:
- 流式输出控制器：直通式累积并回传 UI，支持长文本流式展示
- 智能滚动管理：用户手动滚动时自动暂停自动跟随
- **🔄 容错与重试**: 多后端 URL 自动回退，确保服务高可用
### 🎨 现代化 UI/UX
- **🌓 完美深色模式**: 精心设计的浅色/深色主题，护眼舒适
- **📱 Material Design 3**: 基于 Jetpack Compose 构建，遵循最新设计规范
- **✨ 流畅动画效果**: Crossfade 过渡、平滑滚动、触觉反馈
- **🎯 直观交互设计**: 侧边栏快速切换、长按操作菜单、智能输入建议
---
## 🚀 快速开始
### 1. 下载安装
1. 前往项目的 [**Releases**](https://github.com/roseforljh/EveryTalk/releases/latest) 页面。
2. 下载最新版本的 `app-release.apk` 文件。
3. 在您的安卓设备上允许"安装未知来源的应用",然后点击 APK 文件进行安装。
### 1.1 自动发版与 Telegram 通知
项目已配置完整的 CI/CD 流程（见 [.github/workflows/build-artifacts.yml](.github/workflows/build-artifacts.yml)）：
1. **自动发版**：
- 合并 Release PR 后，自动构建 Release APK 和 AAB。
- 自动上传构建产物到 GitHub Releases。
2. **Telegram 通知**：
- 构建完成后，机器人会自动向配置的 Telegram 频道发送新版本通知。
- 通知包含：版本号、更新日志链接、下载地址。
3. **配置方法**：
- 在仓库 Settings → Secrets 中配置 `TELEGRAM_TOKEN` (Bot Token) 和 `TELEGRAM_TO` (频道 ID/用户名)。
- 配置 Android 签名密钥 (可选) 以生成正式签名的 APK。
### 2. 配置模型
首次启动应用后,您需要配置连接 AI 模型的 API。
1. 从主屏幕左侧边缘向右滑动,或点击左上角的菜单按钮,打开侧边栏。
2. 点击下方的 **"添加一套新配置"** 来创建您的专属连接。
3. 在配置页面,填写您的服务信息:
- **配置名称**: 一个容易识别的名字 (例如: "我的本地模型")。
- **API 地址**: 您的 AI 服务 API 端点。
- **API 密钥**: 访问服务所需的密钥 (如果不需要,可以留空)。
- **模型名称**: 您想要使用的具体模型 ID (例如: `gpt-4`, `llama3-70b-8192`)。
- **系统提示词**: (可选)用于设定 AI 的角色和行为。
4. 点击"保存",您的新配置就会出现在侧边栏列表中。
> **提示**: 应用支持无后端直连模式。当前联网搜索仅对支持原生搜索的模型生效（如 Gemini、Qwen）。
### 3. 开始对话
1. 在侧边栏选择您想使用的配置。
2. 返回主聊天界面,在底部的输入框中输入您的问题。
3. 点击右侧的发送按钮,或点击 "+" 号上传图片进行多模态对话。
4. 您还可以通过输入框上方的开关来启用 **联网搜索**（仅 Gemini、Qwen 等支持原生搜索的模型可用）或查看 **思考过程**。
## 👨💻 开发者指南
### 从源码构建
如果您想自行修改代码或体验最新功能,可以从源码构建应用:
1. 克隆本仓库:
```bash
git clone https://github.com/roseforljh/EveryTalk.git
cd EveryTalk
```
2. 使用 Android Studio 打开 `app1` 目录。
3. 等待 Gradle 同步和构建完成。
4. 连接您的安卓设备或使用模拟器,点击 "Run 'app'"。
### 开发者配置
应用支持通过构建参数注入一个"后端代理 URL 列表",用于容灾或并发请求:
复制 `app1/local.properties.example` 为 `app1/local.properties`,并按需填写:
```properties
# 生产环境后端代理 URL (多个用逗号分隔)
BACKEND_URLS_RELEASE="http://prod1.example.com/chat,http://prod2.example.com/chat"
# 开发环境后端代理 URL
BACKEND_URLS_DEBUG="http://127.0.0.1:8000/chat"
```
- 构建脚本会将该配置注入到 `BuildConfig.BACKEND_URLS` 中。
- 默认使用串行模式(逐个尝试 URL),可在 `app/build.gradle.kts` 中开启并发模式。
- 推荐将 URL 指向后端的聊天路由(如 `/chat`),图像生成路由会自动适配。
---
## 🛠️ 技术架构
### 前端技术栈
```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Jetpack Compose UI │
│ Material Design 3 · 响应式布局 │
└─────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Kotlin Coroutines & Flow │
│ 异步处理 · 流式数据 · 状态管理 │
└─────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Ktor Client 网络层 │
│ SSE 流式解析 · 多后端容错 · 直连降级 │
└─────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 本地数据持久化层 │
│ SharedPreferences · 文件管理 │
└─────────────────────────────────────────┘
```
### 核心组件
- **[`ApiClient.kt`](app1/app/src/main/java/com/android/everytalk/data/network/ApiClient.kt)**: 统一网络请求客户端，支持流式 SSE 解析、多后端容错、Cloudflare 拦截自动降级
- **[`StreamingOutputController.kt`](app1/app/src/main/java/com/android/everytalk/util/streaming/StreamingOutputController.kt)**: 直通式流式输出控制器，接收增量后直接累积并回传 UI
- **[`GeminiDirectClient.kt`](app1/app/src/main/java/com/android/everytalk/data/network/GeminiDirectClient.kt)** / **[`OpenAIDirectClient.kt`](app1/app/src/main/java/com/android/everytalk/data/network/OpenAIDirectClient.kt)**: 直连客户端，支持无后端模式
- **[`VoiceChatSession.kt`](app1/app/src/main/java/com/android/everytalk/data/network/VoiceChatSession.kt)**: 语音对话会话管理，STT → Chat → TTS 完整链路
- **[`ImageCompressionPreferences.kt`](app1/app/src/main/java/com/android/everytalk/config/ImageCompressionPreferences.kt)**: 智能图片压缩配置管理
### 系统要求
| 组件 | 要求 |
|------|------|
| **最低 Android 版本** | Android 8.1 (API 27) |
| **推荐 Android 版本** | Android 10+ (API 29+) |
| **开发 IDE** | Android Studio Koala+ |
| **JDK 版本** | JDK 17+ |
| **后端服务** | 可选，支持无后端直连模式 |
### 后端服务（可选）
- **开源后端**: [backdAiTalk](https://github.com/roseforljh/backdAiTalk)
- **功能**: 请求代理、图像生成、速率限制
- **部署**: 支持 Docker 一键部署，可配置多实例负载均衡
## 📁 项目结构
```
EveryTalk/
├── app1/ # 📱 Android 客户端
│ ├── app/
│ │ ├── src/main/java/com/android/everytalk/
│ │ │ ├── config/ # ⚙️ 配置管理
│ │ │ │ ├── BackendConfig.kt # 后端 URL 配置
│ │ │ │ └── ImageCompressionPreferences.kt # 图片压缩配置
│ │ │ ├── data/ # 📊 数据层
│ │ │ │ ├── network/ # 🌐 网络请求
│ │ │ │ │ ├── ApiClient.kt # 统一 API 客户端
│ │ │ │ │ ├── GeminiDirectClient.kt # Gemini 直连
│ │ │ │ │ ├── OpenAIDirectClient.kt # OpenAI 直连
│ │ │ │ │ ├── VoiceChatSession.kt # 语音对话
│ │ │ │ │ └── AppStreamEvent.kt # 流式事件定义
│ │ │ │ └── DataClass/ # 数据模型
│ │ │ ├── statecontroller/ # 🎮 状态管理
│ │ │ │ ├── AppViewModel.kt # 主视图模型
│ │ │ │ ├── facade/ # 🌉 UI 状态门面 (原 statecontroller.ui)
│ │ │ │ ├── StreamingBuffer.kt # 流式缓冲
│ │ │ │ └── ViewModelStateHolder.kt # 状态持有者
│ │ │ ├── ui/ # 🎨 UI 层
│ │ │ │ ├── screens/ # 页面组件
│ │ │ │ │ ├── MainScreen/ # 主聊天界面
│ │ │ │ │ ├── ImageGeneration/ # 图像生成界面
│ │ │ │ │ └── settings/ # 设置界面
│ │ │ │ └── components/ # 通用组件
│ │ │ └── util/ # 🔧 工具类
│ │ │ ├── StreamingOutputController.kt # 流式输出控制
│ │ │ ├── ImprovedContentDeduplicator.kt # 内容去重
│ │ │ ├── RequestSignatureUtil.kt # 请求签名
│ │ │ └── ScrollController.kt # 滚动控制
│ │ └── build.gradle.kts # 构建配置
│ └── local.properties.example # 配置示例
├── ET-Backend-code/ # 🖥️ 后端服务（可选）
│ ├── eztalk_proxy/ # Python FastAPI 服务
│ │ ├── api/ # API 路由
│ │ ├── services/ # 业务逻辑
│ │ └── docs/ # 接口文档
│ └── Dockerfile # Docker 部署
└── README.md # 📖 项目文档
```
## 🔌 通信协议详解
### 流式聊天接口
**端点**: `POST /chat`
**请求格式**: `multipart/form-data`
```
├── chat_request_json: ChatRequest (JSON)
│ ├── model: string
│ ├── messages: Array
│ ├── useWebSearch: boolean
│ ├── showReasoning: boolean
│ └── generationConfig: {...}
└── uploaded_documents: File[] (可选)
```
**响应格式**: Server-Sent Events (SSE)
```
data: {"type":"content","text":"Hello","output_type":null,"block_type":null}
data: {"type":"reasoning","text":"Let me think..."}
data: {"type":"web_search_results","results":[...]}
data: {"type":"finish","reason":"stop"}
data: [DONE]
```
**事件类型**:
- `content`: 流式文本内容
- `content_final`: 最终完整内容
- `reasoning`: 推理过程（o1/o3 模型）
- `reasoning_finish`: 推理结束
- `web_search_status`: 搜索状态更新
- `web_search_results`: 搜索结果
- `tool_call`: 工具调用
- `error`: 错误信息
- `finish`: 流结束
### 图像生成接口
**端点**: `POST /v1/images/generations`
**请求格式**: `application/json`
```json
{
"model": "dall-e-3",
"prompt": "A beautiful sunset",
"image_size": "1024x1024",
"batch_size": 1,
"apiAddress": "https://api.openai.com",
"apiKey": "sk-...",
"forceDataUri": true
}
```
**响应格式**:
```json
{
"images": [
{
"url": "data:image/png;base64,..."
}
]
}
```
### 直连模式
当后端不可用时，客户端自动切换到直连模式：
**Gemini 直连**:
- 端点: `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent`
- 支持: 流式对话、多模态输入、联网搜索
**OpenAI 直连**:
- 端点: `https://api.openai.com/v1/chat/completions`
- 支持: 流式对话、多模态输入、推理模式；Qwen 等支持原生搜索的兼容模型可启用联网搜索
### 安全机制
**请求签名**: 所有请求使用 HMAC-SHA256 签名
```
X-Signature: HMAC-SHA256(secret, method + path + timestamp + body)
X-Timestamp: Unix timestamp
```
**数据加密**:
- 本地数据使用 AES-256 加密存储
- 网络传输强制 HTTPS
- 支持自定义 SSL 证书固定
---
## 📚 技术实现文档
EveryTalk 不仅是一个应用，更是一个学习现代 Android AI 开发的实战案例。我们整理了核心功能的技术实现文档，供开发者参考：
| 主题 | 说明 | 链接 |
|------|------|------|
| **OpenClaw 接入** | 说明如何通过 EveryTalk + VPS Bridge + OpenClaw Gateway 的方式远程控制龙虾，包含一键安装命令、ET 端填写方式与 Cloudflare Worker 入口。 | [👉 查看文档](docs/openclaw-integration.md) |
---
## 🦞 OpenClaw 接入指南
如果你希望通过 EveryTalk 在任意时间、任意地点远程控制部署在 VPS 上的龙虾，请查看：
- [OpenClaw 接入指南](docs/openclaw-integration.md)
当前推荐的最终安装方式是：
```bash
curl -fsSL https://claw.everytalk.cc | bash
```
文档中已经包含：
- 远程单文件安装脚本方案
- ET 端应填写的地址与 Key
- Cloudflare Worker 短链接入口
- Bridge 与 Gateway 的职责边界
---
## 🤝 贡献代码
我们非常欢迎社区的贡献!无论是报告 Bug、提出功能建议,还是提交代码,都是对项目的巨大支持。
1. **Fork** 本仓库。
2. 创建您的特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)。
3. 提交您的修改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)。
4. 推送至您的分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)。
5. **创建 Pull Request**。
请确保遵循 Kotlin 官方编码规范,并为您的代码添加必要的注释和测试！
---
## ❓ 常见问题
Q1: 为什么无法连接到本地模型服务？
**A:** 请检查以下几点：
1. 确保手机与电脑在同一局域网
2. 使用电脑的局域网 IP（如 `192.168.1.100`），而非 `localhost` 或 `127.0.0.1`
3. 检查防火墙是否允许相应端口
4. 确认后端服务已正常启动
5. 尝试在浏览器中访问 API 地址测试连通性
Q2: 联网搜索是如何实现的？
**A:** 当前仅保留模型原生搜索能力：
1. **Gemini**：通过原生 `google_search` 工具执行联网搜索
2. **Qwen**：通过上游接口的原生搜索参数启用联网搜索
其他模型不会再走“客户端先搜索、再把结果注入上下文”的旧方案。搜索结果仍会以引用卡片形式展示，点击可查看来源链接。
Q3: 支持哪些 AI 模型？
**A:** 支持所有兼容 OpenAI API 格式的模型：
- **商业模型**: OpenAI GPT-4/o1, Google Gemini, Anthropic Claude, 智谱 GLM 等
- **开源模型**: 通过 Ollama、LM Studio、vLLM 等部署的 Llama、Qwen、DeepSeek 等
- **图像模型**: DALL·E 3, Gemini Imagen, Stable Diffusion 等
只需填入对应的 API 地址和密钥即可使用。
Q4: 如何配置后端代理？
**A:** 后端代理是可选的，配置步骤：
1. 克隆后端仓库: `git clone https://github.com/roseforljh/backdAiTalk.git`
2. 配置环境变量（参考 `.env.example`）
3. 使用 Docker 部署: `docker-compose up -d`
4. 在应用的 `local.properties` 中填入后端 URL
**无后端模式**：应用支持直连 Gemini 和 OpenAI；联网搜索仅在支持原生搜索的模型上可用。
Q5: 应用是否收集用户数据？
**A:** **绝对不会！**
- ✅ 所有配置和聊天记录仅存储在本地设备
- ✅ API 请求直接发送到您配置的服务端点
- ✅ 不包含任何数据统计或追踪代码
- ✅ 完全开源，代码可审计
- ✅ 无需注册账号，无需联网激活
Q6: 如何更新应用？
**A:** 两种更新方式：
1. **应用内更新**：设置 → 关于 → 检查更新
2. **手动更新**：访问 [Releases](https://github.com/roseforljh/EveryTalk/releases) 页面下载最新 APK，直接覆盖安装
应用会自动保留您的所有配置和聊天记录。
Q7: 遇到 Cloudflare 拦截怎么办？
**A:** 应用内置智能降级机制：
1. 自动检测 Cloudflare 拦截
2. 无缝切换到直连模式（Gemini/OpenAI）
3. 保持对话连续性，用户无感知
如果直连也失败，建议：
- 更换 API 地址（使用反代或镜像站）
- 配置自己的后端服务
- 检查网络环境（VPN/代理设置）
Q8: 如何报告 Bug 或提出建议？
**A:** 欢迎通过以下方式反馈：
1. [GitHub Issues](https://github.com/roseforljh/EveryTalk/issues)：提交 Bug 报告或功能建议
2. 加入我们的 [Telegram 交流群](https://t.me/+EKxpszVkOBc1MGJl) 直接反馈
3. 提供以下信息有助于快速定位问题：
- 设备型号和 Android 版本
- 应用版本号
- 详细的复现步骤
- 日志文件（设置 → 导出日志）
Q9: 语音对话功能如何使用？
**A:** 语音对话需要后端支持：
1. 确保后端已配置 STT/TTS 服务
2. 在聊天界面长按麦克风按钮开始录音
3. 松开按钮自动识别并获取 AI 回复
4. 支持多种音色选择（在设置中配置）
Q10: 如何优化图片上传速度？
**A:** 应用内置智能图片压缩：
1. 进入设置 → 图片压缩配置
2. 选择压缩模式：
- **自动选择**：根据用途自动优化
- **高质量**：最小压缩，保留细节
- **平衡**：默认模式，兼顾质量与速度
- **快速**：最大压缩，适合网络较慢时
- **自定义**：手动设置分辨率和质量
3. 建议使用"平衡"或"快速"模式以提升上传速度
Q11: 如何在对话中使用数学公式？
**A:** 应用支持 LaTeX 数学公式渲染：
**内联公式**（行内显示）：
```
这是一个内联公式 $E = mc^2$，它会在文本中显示。
```
**块级公式**（独立行显示）：
```
这是一个块级公式：
$$
\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}
$$
```
**支持的语法**：
- 基础运算：`$a + b$`, `$x^2$`, `$\frac{a}{b}$`
- 希腊字母：`$\alpha$`, `$\beta$`, `$\gamma$`
- 积分微分：`$\int$`, `$\sum$`, `$\frac{d}{dx}$`
- 矩阵：`$\begin{matrix} a & b \\ c & d \end{matrix}$`
**特性**：
- ✅ 离线渲染，无需网络
- ✅ 深浅色主题自动适配
- ✅ 流式渲染安全点检测（未闭合时缓冲，避免闪烁）
- ✅ 与代码块、表格等其他格式兼容
**示例对话**：
```
用户: 请解释二次方程公式
AI: 二次方程 $ax^2 + bx + c = 0$ 的求根公式为：
$$
x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}
$$
其中 $\Delta = b^2 - 4ac$ 称为判别式。
```
Q12: AI流式输出结束后列表为什么会跳动？
**A:** 这是由于流式渲染切换导致的高度突变问题，已在最新版本中修复：
**问题原因**：
- 流式期间使用单一 `MarkdownRenderer`（紧凑布局）
- 完成后切换为分段渲染（`CodeBlock` + `TableRenderer`，包含工具条与更大padding）
- LazyColumn 项高度突变导致可视区域"向上跳"
**修复方案**：
1. **等高占位策略**：流式期间为含代码块/表格的消息添加与完成态一致的占位高度
2. **单次切换策略**：等待解析完成后一次性替换，避免中间态回退
**详细说明**：参见 [STREAMING_JUMP_FIX.md](STREAMING_JUMP_FIX.md)
**配置开关**（在 `PerformanceConfig.kt` 中）：
```kotlin
ENABLE_STREAMING_HEIGHT_PLACEHOLDER = true // 启用等高占位
ENABLE_SINGLE_SWAP_RENDERING = true // 启用单次切换
```
如需回退到旧逻辑，将上述开关设为 `false` 即可。
---
## 📄 开源协议
本项目采用 [MIT License](LICENSE.md) 开源协议。
这意味着您可以自由使用、修改和分发本软件,无论是商业还是非商业用途,但需要保留原始的版权和许可声明。
---
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