Hello World，认识 Pebbles

Source: Dev.to

Introduction

AI 无处不在，我对自己了解的少以及事物发展之快感到不知所措。与其努力追赶，我决定通过动手实践来学习。我受到了开源项目 pi‑mono 和 qwen‑code 的启发，这些项目让我可以阅读代码并了解它们的工作原理。因为我一直喜欢终端应用，所以创建一个编码代理 CLI 是很自然的选择。

我把它命名为 Pebbles。你可以在 GitHub 上查看它。

Stack

• .NET – 核心运行时和库
• Spectre.Console – 用于彩色、交互式终端 UI

First version features

• 一个仅回显响应的模拟 AI 提供者
• 基本的命令处理
• 彩色终端 UI
• 带历史记录的输入处理（方向键导航）

模拟提供者让我可以先专注于用户体验：在终端里与 AI 聊天的感觉如何？

Demo

❯ You: Hello, Pebbles!

⬡ Pebbles:
Hello! I'm a mock AI provider.

一个简单的原型，但它能工作。我可以输入、看到响应，并使用方向键进行导航。

Challenges

Terminal UI

• 布局和缩放比较棘手。
• 让界面看起来美观需要仔细处理 Spectre.Console 组件。

Input handling

• 管理历史记录、光标移动和特殊键会增加复杂度。

Architecture

• 将 UI、命令处理和 AI 层保持清晰分离，后期扩展代码库时受益良多。

Reflections

• AI 作为导师 – 我并不是手动编写所有代码，这没关系。传统的软件构建方式显得有些过时；利用 AI 帮助我理解日常使用的工具似乎是未来的方向。
• 每一行代码都在教会我新东西。

Next steps

我计划将 Pebbles 连接到真实的 AI 服务。目前我在探索阿里云提供的 Coding Plan，它提供了多种开源模型，包括：

• Qwen3.5‑Plus（视觉）
• Kimi‑K2.5（视觉）
• GLM‑5
• MiniMax‑M2.5
• Qwen3‑Max‑2026‑01‑23
• Qwen3‑Coder‑Next
• Qwen3‑Coder‑Plus
• GLM‑4.7

我想看看当响应不可预测时 Pebbles 的表现：会变慢吗？“思考”过程会怎样呈现？集成是否困难？我会多快用完免费额度？

不知道答案——但仍然去构建，这才是有趣的部分。