北京
在本地环境测试流式AI接口，顺畅得像排练一样：网络快、浏览器是自己的、键盘永远在触手可及的地方。可一旦你把这套界面拿到没有 Esc 键的手机上，或者让屏幕阅读器用户去听永无止境的流式音频，那些“舒适”的假设立刻变成面向用户的 bug。
一个小型、可键盘操作的流式测试器，部署在免费服务器上，就能弥合这种差距；再配上一个免费模型接口，测试就变得可重复、有意义。本文结合 MonkeyCode 的免费模型访问和免费服务器选项，构建这样一个测试工具，并揭示 5 个容易被忽视的陷阱。
把流式响应想象成逐词到达的句子。界面不仅要显示词汇，还要清晰地标记结束、中断和重试。如果取消操作只调用 abort()，却让活动区域保持静默，屏幕阅读器用户可能会把旧的 token 当作仍在播放的内容；如果停止流的唯一方式是快捷键，那么手机用户就彻底被困住了。一个实用的测试工具，应该把这些失败当作一等场景，而不是上线后才检查的边角情况。
这就是下面的单文件页面的使命：它接受提示词，发起流式请求，累积响应，通过 polite 活动区域播报状态变化，并提供可见的 Cancel 和 Retry 按钮，同时也支持 Esc 键。接口地址通过查询参数配置，可以指向 MonkeyCode 控制台中的实际 URL；不配置时，页面会回退到一个 mock 流，保证离线可用。
这个页面里藏着 5 个关键点：第 1，活动区域必须用 polite 而非 assertive，否则会打断当前朗读；第 2，取消后必须清空活动区域并更新状态；第 3，重试按钮要能重置累积的文本，而不是追加；第 4，键盘操作要覆盖 Esc、Tab 和 Enter，且焦点管理要符合预期；第 5，在没有网络时，mock 流要返回足够多的分块，以便模拟真实中断场景。每一个点都对应一个真实的用户投诉场景。
最后，这些功能都打包在一个 HTML 文件中，没有任何构建步骤。你可以像原文那样，用文本编辑器打开，修改 endpoint 参数，然后上传到任何静态托管服务。MonkeyCode 的免费服务器选项足够跑这种静态页面，免费模型额度也足够日常回归测试。
流式 AI 体验的舒适区是暂时的。把工具放在最不友好的环境里测试一次，才能确保当真实用户拿起手机、开启屏幕阅读器时，你的界面依然可用。
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