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# TelUI
TelUI 是一个基于 Electron 的 UI 框架，打包了一些可重用的前端基本组件——颜色工具、排版助手和基本结构样式——使您能够以最小的设置原型化简单的桌面 UI 设计。
## 特性
- 内置 Electron 运行器 (`npm start`)，可即时提供 `index.html` 的桌面预览。
- 令牌化样式层：`color.css`、`font.css` 和 `header.css` 使展示规则相互独立，易于重组。
- 集成 Google Fonts（Funnel Display），以及可选的实用类，如 `.arial`。
- 在 `icons/` 下提供可直接使用的图标资源，以帮助说明加载和状态。
## 快速开始
```bash
npm install
npm start
```
应用程序启动一个 800×600 的 Electron 窗口，加载 `index.html`。修改任何 CSS 或 HTML 文件后，重新启动（或重新加载）以查看更改。
## 项目结构
```text
index.js # Electron 启动文件
index.html # 使用 TelUI 样式的演示画布
font.css # 排版工具和 Google Fonts 导入
color.css # 颜色令牌（例如 gentleblue、brightblue、gray/grey、green）
header.css # 头部容器的结构调整
icons/ # 共享的位图 / gif 资源（例如 loading.gif）
package.json # 依赖和 npm 脚本
```
## 使用工具
1. 在您的 HTML 入口点中引用所需的样式：
```html
<link rel="stylesheet" href="font.css">
<link rel="stylesheet" href="color.css">
<link rel="stylesheet" href="header.css">
```
2. 应用提供的类或自定义元素标签：
```html
<header class="gentleblue">
<h1 class="funneldisplay">TelUI</h1>
</header>
<p class="arial">原型文本在这里。</p>
```
`font.css` 提供了 `.funneldisplay` 和 `.arial`。颜色令牌（`gentleblue`、`brightblue`、`gray`、`grey`、`green`）可以用作元素选择器，或者如果您更喜欢 `.gentleblue` 语法，也可以转换为类。
3. 通过指向资源目录重用图标：
```html
<img src="icons/loading.gif" alt="加载指示器">
```
## 扩展 TelUI
- 通过更新相应的 CSS 文件添加新的颜色令牌或排版助手；保持选择器声明性并按类别组织。
- 对于额外的 Electron 行为（菜单、预加载脚本、IPC），扩展 `index.js`，同时保持以 UI 为中心的文件与框架无关。
- 当作为可分发应用程序发布时，配置 `electron-builder` 或您喜欢的打包工具；当前设置故意保持简约。
## 许可证
除非在单个文件中另有说明，TelUI 在 MIT 许可证下分发。请在重新分发 TelUI 或衍生作品时包含许可证文本。
网址：
https://github.com/eotter-beep/telui/blob/main
嘿，HN，
我是 Allos 的创始人。在过去的几周里，我一直在构建一个工具，以解决一个让我个人感到沮丧的问题：每当我想要构建一个 AI 代理时，我总是被迫在一个简单的框架（如 OpenAI 或 Anthropic）和一个复杂的框架之间做出选择，后者往往显得过于繁琐。
我希望能够在不重写代码的情况下，随时切换我代理的 LLM “大脑”。例如，在编程任务中使用 GPT-5，然后在写作任务中切换到 Claude 4.1 Sonnet，所有这些都可以使用相同的代理逻辑。
这就是我构建 Allos 的原因。它是一个 MIT 许可的 Python SDK，具有几个核心目标：
1. 真正的提供者无关性：为提供者提供统一的接口。MVP 完全支持 OpenAI 和 Anthropic。当你切换时，代理的代码不会改变。
2. 简单而强大的命令行界面：主要的交互方式是通过一个单一的 allos 命令。你可以给它一个高层次的任务，它会使用其工具完成任务（在处理任何敏感内容之前会先请求许可）。例如，使用命令 allos “在 main.py 中创建一个 FastAPI 应用并运行它。”
3. 可扩展的工具：它内置了安全的文件系统和 shell 操作工具。添加你自己的自定义工具只需一个带有装饰器的 Python 类。
4. 没有魔法：架构简单透明。它是一个直接的代理循环，没有繁重的抽象层需要应对。代码经过 100% 单元测试。
这里有一个 3 分钟的视频展示它的实际操作（包括从单个提示构建多文件应用）：[https://youtu.be/rWc-8awcAJo](https://youtu.be/rWc-8awcAJo)
接下来在路线图上的重大功能是通过 Ollama 对本地模型的一级支持。
我在这里回答任何问题。我很想听取你们的反馈、批评和想法。
谢谢你们的关注！
没有其他办法，对吧？