AI平台的个人开发 | 最新技术栈体验
title: '2024年变更日志' description: '2024年变更日志' author: name: 'ZJY' src: '/avatar.jpg' date: '2025-02-10' image: '/blog/tech-hero.png'
⚡️ AI 平台的个人开发 | 最新技术栈体验
📝 项目背景
最近,我一直在开发一个聊天生成代码平台,主要专注于 AI 辅助代码开发。作为一名独立开发者,技术选择至关重要 - 正确的技术栈可以成倍提高开发效率!
🛠 核心技术栈分析
1. 前端技术
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Next.js 14 App Router
- 服务器组件加快页面加载
- 集成的 API 路由,无需单独的后端
- 完美适用于身份验证的路由中间件
// middleware.ts 示例 export function middleware(request: NextRequest) { const token = request.cookies.get('token'); if (!token) { return NextResponse.redirect(new URL('/login', request.url)); } }
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Vercel AI SDK
- 简单的流式响应实现
- 内置提示管理
- 多模型支持 (OpenAI, Anthropic, Cohere)
// AI 流式响应示例 const response = await ai.streamComplete({ messages: messages, model: 'gpt-4', maxTokens: 2000, });
2. 数据层
- Prisma + PostgreSQL
- 类型安全是最大优势
- 自动模式同步
- 卓越的查询构建器体验
// Prisma 查询示例 const user = await prisma.user.findUnique({ where: { email }, include: { projects: true }, });
3. UI/UX
- Shadcn UI + Tailwind CSS
- 按需组件导入,包体积小
- 灵活的主题定制
- 简单的响应式设计
<Card className="transition-shadow hover:shadow-lg"> <CardHeader> <CardTitle>项目统计</CardTitle> </CardHeader> <CardContent> <div className="grid grid-cols-2 gap-4">{/* 统计内容 */}</div> </CardContent> </Card>
🎯 实践经验分享
1. AI 实现要点
- Redis 用于缓存对话历史
- AI 上下文管理
- 代码高亮和实时补全
// AI上下文管理示例
const context = await redis.lrange(`chat:${chatId}`, 0, -1);
const messages = context.map((msg) => JSON.parse(msg));
2. 性能优化经验
- next/image 用于优化图像加载
- 组件级懒加载
- API 路由的 Edge 函数
// Edge函数示例
export const runtime = 'edge';
export async function GET() {
// 处理请求
}
3. 开发效率技巧
- 使用 VSCode + GitHub Copilot
- Husky 用于提交检查
- pnpm 用于依赖管理
📊 实际结果
- 首次渲染加载时间 < 2 秒
- AI 响应延迟 < 500 毫秒
- 代码补全准确率 > 85%
🔍 经验教训
1. Next.js App Router
- 注意服务器组件和客户端组件的区别
- 谨慎规划路由缓存策略
- 注意动态路由参数处理
2. Prisma 使用
- 注意 N+1 查询问题
- 记得模型更新后的迁移
- 连接池配置至关重要
3. AI 集成
- 处理流式响应错误重试
- 注意令牌限制
- 提示工程很关键
💡 开发建议
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技术选择
- 选择主流、稳定的技术栈
- 优先考虑开发者体验
- 考虑长期维护成本
-
架构设计
- 模块化设计
- 考虑可扩展性
- 规划监控集成
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部署与运维
- 使用 Vercel 进行自动部署
- 配置错误监控
- 实施适当的日志记录