既然你对 HTML/CSS 非常熟悉，同时又有处理复杂逻辑、文件系统操作以及加载本地大模型 (LLM) 这种高负载需求，目前的跨平台客户端架构主要集中在以下三个“黄金方案”上。

针对你的需求，我按照性能、成熟度和技术栈匹配度进行了排序：

1. Tauri (首选推荐：极致性能与轻量化)

Tauri 是目前增长最快、最受开发者青睐的方案。它将 UI 交给系统原生的 WebView（Win10 用 Edge/WebView2，Mac 用 WebKit），而后台逻辑则交给 Rust。

• 为什么适合你：

  • Web 前端： 你可以用任何喜欢的 Web 框架（React, Vue, 或纯 HTML/CSS）构建 UI。

  • 本地大模型： Rust 是目前处理本地 AI 推理最理想的语言之一。你可以直接调用 llama-cpp-rs 或 candle 等 Rust 库，效率远高于 Node.js。

  • 安全性与体积： 它的安装包极小（通常只有几 MB），且由于 Rust 的特性，内存安全管理非常出色。

• 挑战： 你需要学习一点 Rust 语法来编写后端逻辑（操作文件、调用模型）。

2. Electron (最成熟：生态之王)

Electron 是 VS Code、Discord 和 Slack 的底层架构。它将 Chromium 浏览器和 Node.js 打包在一起。

• 为什么适合你：

  • 上手难度最低： 前端 UI 和后端逻辑（Node.js）全部使用 JavaScript/TypeScript。

  • 生态极其丰富： 对于加载大模型，你可以直接使用 node-llama-cpp 或者 onnxruntime-node 等成熟的 NPM 包。

  • 文件操作： Node.js 的 fs 模块处理本地文件非常简单直观。

• 挑战： 资源占用大（内存怪兽）。由于它自带了一个完整的 Chromium，加载本地大模型时，GPU/内存压力会比 Tauri 大得多。

3. Wails (平衡之选：Go 语言后端)

如果觉得 Rust 太难，又觉得 Electron 太重，Wails 是一个绝佳的中间地带。它使用 Go 语言作为后端。

• 为什么适合你：

  • Go 语言逻辑： Go 的语法比 Rust 简单得多，且处理并发和系统 API（文件操作）非常高效。

  • 轻量： 和 Tauri 一样，它使用系统原生的 WebView，不打包 Chromium。

  • 模型支持： 通过 Go 的 CGO 调用 llama.cpp 的 C++ 接口非常成熟。

• 挑战： 在三者中，Wails 的社区插件生态相对较小。

技术方案对比表

针对“加载本地大模型”的深度建议

无论你选择哪种架构，加载大模型（如 Llama 3 或 Qwen）通常有两条路径：

1. 侧边进程 (Sidecar) 模式： 不要在 Electron/Tauri 的主进程里直接运行推理。可以打包一个编译好的 llama.cpp 二进制文件作为“侧边服务”，你的 Web 视图通过本地端口（如 localhost:11434）与其通信。这是目前最稳定、解耦最好的方式。

2. WebGPU (未来趋势)： 如果你希望完全在 Web 视图内处理，可以关注 WebLLM 项目。它利用 WebGPU 接口，让 HTML 页面直接调用显卡进行推理，不需要编写复杂的后端 C++/Rust 代码，直接在 JS 里写逻辑。

如果你希望现在就开始一个稳定且高性能的项目，我建议： 先尝试 Tauri。虽然 Rust 有学习成本，但它处理文件和本地模型的能力是目前跨平台方案的天花板。

您是否需要我为您整理一份基于 Tauri 运行本地 LLM 的基础项目结构示例？