翻译软件Litel项目

最近使用ubuntu发现自己常用的Deepl软件没有linux版本的，用了一些老式的linux平台翻译软件有些不习惯，因此萌生了开发一款跨平台、轻量化的翻译软件的想法，下面是让Gemini生成的项目简易文档

项目名称：LiteTrans (暂定)

核心理念： Native Performance, Web Flexibility. (原生性能，Web 灵活性) 技术栈： Tauri (v2) + Vue 3 + Rust

第一部分：除了三大件，你还需要什么？ (技术选型补充)

除了 Tauri、Vue 和 Rust，为了实现“低能耗”和“跨平台”，你还需要引入以下关键库和工具：

构建工具：Vite

    Vue 的标配。它编译速度极快，且打包体积极其精简。

UI 样式库：Tailwind CSS

    推荐理由： 不要用 Element Plus 或 Ant Design，它们太重了。Tailwind 是原子化 CSS，编译后只保留你用到的样式，能让前端体积保持在 KB 级别。

Rust 依赖库 (Crates) - 这是省电的关键：

    reqwest: 用于在 Rust 后端发起网络请求（比在前端用 JS 的 fetch 更快且内存管理更好）。

    serde & serde_json: 处理数据序列化，连接 Rust 和前端。

    tauri-plugin-clipboard-manager: 官方剪贴板插件，比自己写轮子更稳。

    tauri-plugin-store:用于本地持久化存储（保存用户设置），轻量级。

翻译源 (API)：

    为了省电，千万不要在本地跑 AI 模型。

    推荐接入：DeepL Free API、Google Translate API 或国内的火山/百度 API。

第二部分：详细项目文档

1. 需求分析 (Requirements)

1.1 核心痛点解决

低能耗： 静态待机 CPU 占用 < 0.1%，内存占用 < 50MB。

无感运行： 只有在需要翻译时才唤醒主进程，其余时间休眠。

1.2 功能需求 (Functional)

划词翻译 (Trigger Mode)：

省电策略： 只有当用户按下特定快捷键（如 Alt+D）时，才读取剪贴板并弹窗翻译。拒绝实时轮询剪贴板（这是 DeepL 耗电的元凶）。

极简输入框： 类似 Spotlight 或 Alfred 的搜索框，呼出即用，用完即走。

多源切换： 支持用户填入自己的 API Key（DeepL/OpenAI/Google）。

1.3 跨平台兼容

Windows 10/11 (Webview2)

macOS (WebKit)

Linux (WebKitGTK - 需注意各类发行版的库依赖)

2. 系统架构设计 (Architecture)

核心逻辑流：

用户操作（前端 Vue） -> 触发事件。

Tauri 桥接 -> 将指令传给 Rust 后端。

Rust 后端 -> 执行重活（HTTP 请求、读写文件、操作剪贴板）。

结果返回 -> Rust 将翻译结果传回 Vue 前端渲染。

为什么这样设计？ 因为 Rust 的运行效率远高于 JS。将逻辑下沉到 Rust 层，前端只负责“画图”，能大幅降低能耗。

3. 实现步骤与方法 (Implementation)

阶段一：环境搭建与 Hello World

安装 Rust 环境 (rustup) 和 Node.js。

初始化项目：npm create tauri-app@latest -> 选择 Vue -> TypeScript。

配置 tauri.conf.json：设置窗口尺寸、权限（允许访问剪贴板、网络）。

阶段二：Rust 后端核心 (main.rs) 编写 Tauri Commands（指令）：

greet: 测试前后端通信。

fetch_translation: 接收文本，调用 reqwest 发送 API 请求到翻译服务，返回 JSON。

    代码提示： 使用 async 异步处理，避免阻塞主线程。

阶段三：前端 UI 开发 (Vue + Tailwind)

设计一个极简的卡片式 UI：

    上部：源语言输入框（支持自动高度）。

    中部：目标语言显示区（支持 Markdown 渲染）。

    底部：设置齿轮图标。

状态管理（Pinia）：存储当前的翻译源、历史记录。

阶段四：系统级功能整合

全局快捷键： 在 Rust 中注册全局快捷键（Global Shortcut）。

    逻辑：按下快捷键 -> 检查窗口是否可见 -> 如果不可见，读取剪贴板内容 -> 填充到输入框 -> 显示窗口 -> 自动触发翻译。

系统托盘 (System Tray)： 允许应用最小化到托盘，右键点击“退出”才是真退出。

4. 工期安排 (Timeline - 个人开发者版)

假设你是一个研究生，利用课余时间开发（每天 2-3 小时）：

阶段	时间估算	核心任务	交付物
Week 1	调研与搭建	环境配置，跑通 Tauri+Vue 流程，学习 Rust 基础语法	一个能运行的空白 Tauri 窗口
Week 2	核心功能	实现 Rust端的 API 调用，实现前端 UI 布局	输入文字能看到翻译结果
Week 3	系统交互	实现全局快捷键唤醒、剪贴板读取、托盘图标	按快捷键能自动翻译剪贴板内容
Week 4	优化与打包	UI 美化 (Dark Mode)，跨平台编译测试 (CI/CD)，修复 Bug	Windows .exe, Mac .dmg, Linux .deb

5. 关键代码片段示例 (给你的“起手式”)

这是你最关键的 Rust 后端函数 (位于 src-tauri/src/lib.rs 或 main.rs)，它负责低功耗地去请求数据：

use tauri::command;
use reqwest::Client; // 需要在 Cargo.toml 添加 reqwest

#[derive(serde::Serialize)]
struct TranslationResult {
    text: String,
}

#[command]
async fn translate_text(text: String, api_key: String) -> Result<TranslationResult, String> {
    let client = Client::new();
    // 示例：调用 DeepL API
    let res = client.post("https://api-free.deepl.com/v2/translate")
        .form(&[
            ("auth_key", &api_key),
            ("text", &text),
            ("target_lang", "ZH"),
        ])
        .send()
        .await
        .map_err(|e| e.to_string())?;

    // 这里省略了解析 JSON 的步骤，直接返回演示
    Ok(TranslationResult { text: "翻译结果占位符".into() }) 
}