全球5.37亿糖尿病患者中，约七成同时患有高血压。他们每三到六个月见一次医生，其余时间在本子或App里记数字——周二血糖215mg/dL算高吗？血压趋势在往上走吗？漏服一次氨氯地平要紧吗？这些问题没人回答。

一个叫Companion的工具想做这个"中间人"。它只做一件事：读取一周血糖和血压数据，像一位耐心的护士那样告诉你哪里危险、什么模式值得注意、明天可以试一个小改变，再生成一份30秒能看完的PDF摘要，下次看病直接递给医生。

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整个应用只有一个HTML文件。没有框架，没有构建步骤，没有npm install。唯一依赖是jsPDF（通过CDN加载），用于下载医生摘要。所谓的"智能"几乎全藏在系统提示词里——作者说调教的次数"不想承认"。

数据流转极简：用户粘贴一周读数，点击"分析我的这周"，看到危险标记、趋势、一个具体实验建议，以及医生摘要。所有数据留在浏览器里，没有后端，没有数据库，没有账户。

技术实现上，它调用OpenRouter的API，模型指定为google/gemma-4-26b-a4b-it:free。代码结构就是一次fetch请求，system prompt加user prompt，返回结果渲染到页面。作者把它提交给了Gemma 4 Challenge，2026年5月的DEV.to赛事。

这个设计选择很极端：为了隐私牺牲一切复杂度。不联网存储意味着没有用户管理、没有历史记录、没有跨设备同步。但反过来说，任何有浏览器的设备都能打开，用完即走，数据痕迹为零。对于敏感健康数据，这是一种反主流的产品假设。

功能层面的四个动作对应四个痛点：危险标记解决"要不要现在打电话问医生"，模式识别解决"这些数字放在一起什么意思"，单一建议解决"网上建议太多不知道试哪个"，PDF摘要解决"每次看病五分钟说不清三个月的情况"。

作者给出的示例洞察很具体："周二和周六的米饭都让血糖过了215，值得注意。"这不是通用健康建议，是从个人数据里长出来的假设。下一步是让用户试一个改变——比如把那两顿饭的碳水减半——再看下周数据验证。

这种"单文件应用"的架构在AI工具开发里正在变多。提示词即产品，模型即后端，浏览器即运行时。Companion把它推到了极限：连部署都是Vercel上的一个静态页面。