Svelte 5 在跨平台 AI 阅读助手中的实践：轻量化前端架构的极致性能优化

一、引言：为什么选择 Svelte 5 来构建 Saga Reader 的前端？

作为一个典型的前端开发者，去年在为公司调研Rust前端工具链、LLM应用开发技术体系的时候，对这类技术领域产生了浓厚的兴趣，也是出于早期曾经是一名Android移动应用个人开发者角色的经历，习惯性的给自己设定了一个工具主题的产品，用来练习使用Rust与AI的应用开发技术。详见《开源我的一款自用AI阅读器，引流Web前端、Rust、Tauri、AI应用开发》

在开发 Saga Reader（麒睿智库） 这款 AI 驱动的智能阅读助手时，我们面临几个关键挑战：

• 极致轻量化与高性能要求（目标内存占用 <10MB）
• 多语言支持与动态状态管理
• 快速响应用户交互，减少渲染延迟
• 跨平台部署能力（Tauri + Rust 后端）

最终我们选择了 Svelte 5 + SvelteKit 作为前端框架，结合 Tauri 和 Rust 构建了一个高效、安全、可扩展的全栈应用。这篇文章将重点分享我们在项目中如何深度使用 Svelte 5 的关键技术点和实践经验。

关于Saga Reader

基于Tauri开发的开源AI驱动的智库式阅读器（前端部分使用Web框架），能根据用户指定的主题和偏好关键词自动从互联网上检索信息。它使用云端或本地大型模型进行总结和提供指导，并包括一个AI驱动的互动阅读伴读功能，你可以与AI讨论和交换阅读内容的想法。

这个项目我5月刚放到Github上（Github - Saga Reader），欢迎大家关注分享。‍码农‍开源不易，各位好人路过请给个小星星Star。

核心技术栈：Rust + Tauri（跨平台）+ Svelte（前端）+ LLM（大语言模型集成），支持本地 / 云端双模式

关键词：端智能，边缘大模型；Tauri 2.0；桌面端安装包 < 5MB，内存占用 < 20MB。

运行截图

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二、核心技术实践：Svelte 5 如何助力 Saga Reader 实现极致性能

1. 编译时优化（Compile-Time Optimization）

✅ 技术落地：

• 所有组件代码在构建阶段直接转换为高效的 DOM 操作逻辑。
• 无需运行时虚拟 DOM 差异计算，极大降低执行开销。

应用场景举例：

{@html marked.parse(