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docs/ko-kr/stage-2/assignments/copywriting-platform-supabase/index.md
+346
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@@ -0,0 +1,346 @@
# AI 마케팅 카피 SaaS 개발 실전
## 개요
본 실전 프로젝트는 실제 PRD를 바탕으로, 인디 개발자와 콘텐츠 팀을 위한 AI 마케팅 카피 SaaS 제품을 처음부터 완성하는 것을 요구합니다. Supabase를 백엔드 서비스로, Stripe를 결제 시스템으로 사용하여, 요구사항 분석부터 배포까지의 전 과정을 완료합니다.
이것은 Stage 2의 종합 실전环节입니다. 앞선 여러 장에서 프론트엔드 페이지 구축, 백엔드 인터페이스 개발, 데이터베이스 조작, 결제 연동 등 개별 기술을 각각 배웠습니다 — 이 프로젝트는 이를 모두 연결하여 실행 가능한 제품 프로토타입을 납품하는 것을 요구합니다.
## 사전 지식
본 프로젝트를 시작하기 전에 다음 내용을 이미 숙지해야 합니다:
- 프론트엔드 페이지 디자인 및 컴포넌트 라이브러리 사용 ([UI 디자인](../../frontend/ui-design/), [현대적 컴포넌트 라이브러리](../../frontend/modern-component-library/))
- 백엔드 인터페이스 설계 및 개발 ([인터페이스 코드 작성](../../backend/ai-interface-code/))
- 데이터베이스 기초와 Supabase ([데이터베이스에서 Supabase까지](../../backend/database-supabase/))
- 결제 연동 ([Stripe 결제 시스템](../../backend/stripe-payment/))
- Git 워크플로우와 배포 ([Git과 GitHub](../../backend/git-workflow/), [웹 애플리케이션 배포](../../backend/zeabur-deployment/))
## 학습 목표
본 실전을 완료하면 다음이 가능합니다:
1. 실제 PRD를 읽고 이해하여, 개발 과제 목록을 추출
2. AI를 활용하여 단계별로 프론트엔드 페이지와 백엔드 인터페이스 생성
3. Supabase를 사용하여 사용자 인증, 데이터베이스 조작 구현
4. Stripe를 연동하여 유료 구독 기능 구현
5. 관리 백엔드를 구축하고 엔드투엔드 통합 디버깅 완료
## 프로젝트 소개
구축할 제품은 AI 마케팅 카피 SaaS로, 세 가지 하위 시스템을 포함합니다:
| 하위 시스템 | 담당 |
|--------|------|
| **공식 웹사이트 프론트엔드** | 제품 소개, 가격, FAQ, 가입 전환 |
| **사용자 워크벤치** | 제품 정보 입력, 카피 생성, 기록 조회, 플랜 업그레이드 |
| **백엔드 관리 콘솔** | 사용자 관리, 생성 기록, 결제 데이터, 운영 개요 |
백엔드는 Supabase를 사용하여 데이터베이스와 인증 기능을 제공하고, Stripe로 결제를 처리하며, AI 모델로 마케팅 카피를 생성합니다.
::: tip PRD 입구
본 프로젝트의 요구사항 문서는 GitHub에 있습니다: [PRD 보기](https://github.com/datawhalechina/easy-vibe/blob/main/docs/zh-cn/stage-2/assignments/copywriting-platform-supabase/PRD.md)
:::
<div style="margin: 32px 0;">
<ClientOnly>
<StepBar :active="0" :items="[
{ title: '요구사항 분석', description: 'PRD를 읽고 페이지, 기능, 인증, 결제 범위를 명확히 합니다' },
{ title: '골격 구축', description: 'AI로 세 세트의 프론트엔드 골격을 생성합니다 (www / app / admin)' },
{ title: '백엔드 연동', description: 'Supabase 인증, 생성 인터페이스, Stripe 결제' },
{ title: '통합 디버깅 및 출시', description: '엔드투엔드로 실행하고, 배포하여 데모를 준비합니다' }
]" />
</ClientOnly>
</div>
## 제1부: 요구사항 분석
### 1.1 PRD 읽기
PRD 문서를 열고 다음 질문에 중점적으로 답하세요:
- 시스템에 몇 개의 진입점이 있나요? 각각 어떤 페이지를 포함하나요?
- 각 페이지의 핵심 기능은 무엇인가요?
- 백엔드에는 어떤 모듈과 데이터 테이블이 포함되나요?
- 플랜 가격, 결제 프로세스, 무료 한도는 어떻게 설계되었나요?
- MVP 범위는 무엇인가요? 첫 번째 버전에서 무엇을 하고, 무엇을 하지 않나요?
::: warning
위 질문에 명확한 답이 없다면, 코드 작성을 시작하지 마세요. 요구사항 이해가 불명확한 것은 재작업의 가장 흔한 원인입니다.
:::
### 1.2 시스템 아키텍처 확인
PRD를 바탕으로 시스템의 전체 아키텍처를 정리합니다:
```mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> web["공식 웹사이트 프론트엔드"]
prd --> app["사용자 워크벤치"]
prd --> admin["백엔드 관리 콘솔"]
app --> auth["인증"]
app --> gen["카피 생성 작업"]
gen --> db["데이터베이스"]
billing["결제 및 플랜"] --> db
admin --> analytics["사용자 / 생성 / 결제 대시보드"]
```
## 제2부: 프로젝트 골격 구축
### 2.1 프론트엔드 페이지 생성
AI를 사용하여 먼저 모든 페이지의 기본 구조와 가짜 데이터를 생성합니다.
프롬프트 참고:
```text
현재 PRD를 기반으로 AI 마케팅 카피 SaaS의 프론트엔드 골격을 생성해 줘.
요구사항:
1. 세 개의 진입점으로 분리: www, app, admin
2. 공식 웹사이트에는: 홈페이지, 가격, FAQ
3. app에는: 로그인, 회원가입, 생성 워크벤치, 기록, 플랜 페이지
4. admin에는: 백엔드 홈페이지, 사용자 관리, 생성 기록, 결제 주문
5. 먼저 페이지 구조와 가짜 데이터만 생성하고, 실제 인터페이스는 연결하지 마
6. 수업 데모가 아닌 현대적인 SaaS 스타일로 만들어 줘
```
### 2.2 핵심 페이지 완성
골격이 완성되면, 카피 생성 워크벤치(Dashboard) 페이지를 중점적으로 완성합니다:
```text
/dashboard 페이지를 계속 완성해 줘.
이것은 AI 마케팅 카피 워크벤치입니다.
왼쪽 폼 필드:
- 제품명
- 한 줄 소개
- 타겟 사용자
- 3개의 판매 포인트
- 배포 채널 (공식 웹사이트, WeChat 모멘트, 샤오홍슈, Douyin, 이메일)
오른쪽 결과 영역 예비:
- 메인 제목
- 부제목
- CTA
- 3버전의 짧은 카피
- 긴 카피
먼저 mock 데이터로 상호작용을 완성해 줘.
요구사항:
- "카피 생성" 클릭 후 loading 상태 표시
- 결과 영역에 빈 상태 디자인
- 반응형 레이아웃, 넓은 화면과 좁은 화면 모두 정상 표시
```
### 2.3 페이지 구조 검증
항목별로 확인:
- [ ] 세 진입점의 라우팅이 독립적인지
- [ ] 페이지 수가 PRD와 일치하는지
- [ ] Dashboard의 폼과 결과 영역 레이아웃이 합리적인지
- [ ] 가짜 데이터가 기본 UI 상태를 보여주는지
### 막혔나요?
프론트엔드 구축 단계에서 막혔다면, 다음 장을 복습하세요:
- [UI 디자인](../../frontend/ui-design/)
- [UI 디자인 가이드라인을 참고하여 페이지와 버튼 디자인하기](../../frontend/multi-product-ui/)
- [LLM과 Skills로 인터페이스를 아름답게 만들기](../../frontend/llm-skills-beautiful/)
- [디자인 프로토타입에서 프로젝트 코드까지](../../frontend/design-to-code/)
- [현대적 컴포넌트 라이브러리로 인터페이스 업데이트하기](../../frontend/modern-component-library/)
## 제3부: 백엔드 연동
### 3.1 Supabase 로그인 연동
```text
나를 완전 초보자로 생각하고, 단계별로 Supabase 로그인 연동을 안내해 줘.
다음을 완료해 줘:
1. 프로젝트에 Supabase 연동
2. 회원가입, 로그인, 로그아웃 기능 구현
3. 로그인 성공 후 /dashboard로 이동
4. 미로그인 사용자가 /dashboard, /billing, /admin에 접근하면 자동으로 /login으로 이동
5. profiles 테이블 생성
6. 사용자 회원가입 성공 후 profiles 테이블에 자동으로 레코드 생성
7. profiles 테이블은 email, role, plan 필드 포함
구현 요구사항:
- 각 단계에서 어떤 파일을 수정하는지 설명
- 비밀 키를 하드코딩하지 마
- Supabase 백엔드에서 수동으로 조작해야 하는 부분은 명확히 표시
- 완료 후 회원가입과 로그인을 확인하는 방법 설명
```
### 3.2 생성 인터페이스 및 데이터베이스 연동
```text
나를 완전 초보자로 생각하고, 웹사이트의 핵심 기능인 마케팅 카피 생성 및 저장을 완료해 줘.
목표 효과:
1. 사용자가 /dashboard에서 폼을 작성하고 "카피 생성"을 클릭
2. 백엔드에서 수신: 제품명, 소개, 타겟 사용자, 판매 포인트, 배포 채널
3. 백엔드에서 모델을 호출하여 결과 생성
4. 페이지에 생성 결과 표시
5. 입력과 출력 모두 데이터베이스에 저장
6. 사용자가 다음에 접속하면 기록을 볼 수 있음
완료해야 할 사항:
- 생성 인터페이스 /api/generate 생성
- generations 테이블 생성
- 입력 및 출력 필드 설계
- Dashboard 페이지에서 현재 사용자의 기록 읽기
사용자 경험:
- 버튼 loading 상태
- 생성 실패 시 오류 메시지
- 기록이 없을 때 빈 상태
완료 후 설명:
- 프론트엔드 페이지 파일 위치
- 백엔드 인터페이스 파일 위치
- 데이터가 데이터베이스에 기록되는 로직 위치
- 전체 생성 프로세스를 테스트하는 방법
```
### 3.3 Stripe 유료 결제 연동
```text
나를 완전 초보자로 생각하고, LaunchKit에 가장 기본적으로 사용 가능한 Stripe 결제를 추가해 줘.
복잡한 시스템은 필요 없고, 가장 기본적인 결제 프로세스만 먼저 실행해.
완료해야 할 사항:
1. /billing 페이지에 free와 pro 두 가지 플랜 표시
2. 사용자가 업그레이드를 클릭하면 Stripe Checkout으로 이동
3. 결제 성공 후 웹사이트로 돌아옴
4. 결제 결과를 subscriptions 테이블에 저장
5. profile.plan 필드 동기화 업데이트
6. free 사용자는 매일 3회 생성 제한, pro 사용자는 무제한
구현 원칙:
- 먼저 메인 프로세스를 실행하고, 복잡한 경계 조건은 나중에 고려
- Stripe 백엔드에서 구성해야 하는 부분은 명확히 작성
- 완료 후 전체 결제 프로세스를 테스트하는 방법 설명
```
### 3.4 관리 백엔드 구축
```text
나를 완전 초보자로 생각하고, 간결하고 사용 가능한 관리 백엔드를 만들어 줘.
관리자만 접근 가능.
완료해야 할 사항:
1. role = admin인 사용자만 /admin에 접근 가능
2. 백엔드에 3개의 Tab 포함: 사용자 목록, 생성 기록, 구독 상태
3. 사용자 목록 표시: email, plan, 생성 시간
4. 생성 기록 표시: 사용자, 제품명, 채널, 생성 시간
5. 구독 상태 표시: 사용자, 플랜, 결제 상태
요구사항:
- 인터페이스는 간결하고 명확하게
- 기존 컴포넌트 라이브러리의 테이블, Tab, Badge 사용
- 완료 후 계정을 admin으로 설정하는 방법 설명
```
### 막혔나요?
백엔드 개발 단계에서 막혔다면, 다음 장을 복습하세요:
- [데이터베이스에서 Supabase까지](../../backend/database-supabase/)
- [대형 언어 모델 활용 인터페이스 코드 및 문서 작성](../../backend/ai-interface-code/)
- [Stripe 등 결제 시스템 통합 방법](../../backend/stripe-payment/)
## 제4부: 통합 디버깅 및 출시
### 4.1 엔드투엔드 테스트
최소한 다음 시나리오를 확인하세요:
- 회원가입 -> 로그인 -> 카피 생성 -> 기록 조회 -> 플랜 업그레이드
- 관리자 로그인 -> 사용자 데이터 조회 -> 생성 기록 조회 -> 결제 상태 조회
배포 전 확인:
```text
나를 완전 초보자로 생각하고, 프로젝트가 배포 가능한지 확인해 줘.
확인 포인트:
- 환경 변수가 완전한지
- 로그인 콜백 주소가 올바른지
- Stripe 결제 콜백 주소가 올바른지
- 페이지에 loading, 빈 상태, 오류 메시지가 누락되지 않았는지
- README에 시작 설명과 배포 설명이 포함되어 있는지
다음을 수행해 줘:
1. 우선순위별로 수정 필요 사항 나열
2. 먼저 수정해야 할 항목 표시
3. 수정 후 배포 단계 설명
```
### 4.2 배포
프로젝트를 공개 네트워크 환경에 배포합니다. 배포 튜토리얼 참고: [Git과 GitHub 워크플로우](../../backend/git-workflow/), [웹 애플리케이션 배포 방법](../../backend/zeabur-deployment/).
## 산출물
본 프로젝트를 완료한 후, 다음 내용을 제출해야 합니다:
- [ ] 접근 가능한 온라인 데모 링크
- [ ] 소스 코드 저장소 링크 (README 포함)
- [ ] PRD 문서
- [ ] 핵심 페이지 스크린샷 (홈페이지, Dashboard, Billing, Admin)
- [ ] 60초 데모 영상 (회원가입 -> 생성 -> 결제 -> 백엔드 포함)
README에는 최소한 다음이 포함되어야 합니다: 프로젝트 소개, 핵심 페이지 설명, 기술 스택, 로컬 시작 단계, 환경 변수 목록.
## 평가 기준
| 차원 | 기본 요구사항 | 심화 요구사항 |
|------|---------|---------|
| 제품 완성도 | 홈페이지, 로그인, Dashboard, Billing, Admin 모두 접근 가능 | 홈페이지 카피와 비주얼 스타일이 실제 SaaS처럼 느껴짐 |
| 비즈니스 폐루프 | 회원가입 -> 로그인 -> 생성 -> 기록 조회가 실행 가능 | 무료/Pro 권한 차이가 명확하게 보임 |
| 데이터 정확성 | 생성 결과와 결제 상태가 데이터베이스에 기록됨 | 명확한 오류 메시지, 빈 상태, loading이 있음 |
| 권한 및 보안 | 미로그인 시 보호된 페이지에 접근 불가, 일반 사용자는 Admin에 접근 불가 | 기본적인 입력 검증과 서버 측 인증이 있음 |
| 엔지니어링 납품 | 프로젝트를 로컬에서 시작할 수 있고, 공개 네트워크에 배포도 가능 | README가 명확하고, 데모 영상 구조가 완전함 |
::: tip
과제가 너무 크게 느껴진다면, 한 가지 원칙을 기억하세요: **먼저 "실행 가능하게" 만들고, 그 다음 "아름답게" 만드세요.**
:::
## 제출 전 확인
<el-card shadow="hover" style="margin: 20px 0; border-radius: 12px;">
<template #header>
<div style="font-weight: bold; font-size: 16px;">제출 전 마지막으로 확인</div>
</template>
<ul style="list-style-type: none; padding-left: 0;">
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 홈페이지, 로그인 페이지, Dashboard, Billing, Admin 모두 완성</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 사용자가 회원가입, 로그인, 로그아웃 가능</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 생성 결과가 데이터베이스에 실제로 기록됨</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 결제 메인 프로세스가 실행됨</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 관리자가 사용자, 생성 기록 및 결제 상태를 볼 수 있음</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 프로젝트가 공개 네트워크에 배포됨</label></li>
</ul>
</el-card>
## 참고 자료
- [UI 디자인](../../frontend/ui-design/)
- [UI 디자인 가이드라인을 참고하여 페이지와 버튼 디자인하기](../../frontend/multi-product-ui/)
- [LLM과 Skills로 인터페이스를 아름답게 만들기](../../frontend/llm-skills-beautiful/)
- [디자인 프로토타입에서 프로젝트 코드까지](../../frontend/design-to-code/)
- [현대적 컴포넌트 라이브러리로 인터페이스 업데이트하기](../../frontend/modern-component-library/)
- [데이터베이스에서 Supabase까지](../../backend/database-supabase/)
- [대형 언어 모델 활용 인터페이스 코드 및 문서 작성](../../backend/ai-interface-code/)
- [Git과 GitHub 워크플로우](../../backend/git-workflow/)
- [웹 애플리케이션 배포 방법](../../backend/zeabur-deployment/)
- [Stripe 등 결제 시스템 통합 방법](../../backend/stripe-payment/)
docs/ko-kr/stage-2/assignments/custom-dify-agent-platform/index.md
+210
View File
@@ -0,0 +1,210 @@
# 类 Dify 智能体平台开发实战
## 概述
本实战项目要求你围绕一份真实的 PRD，从零完成一个模仿 Dify 核心体验的智能体平台。你将构建用户控制台、管理后台和平台后端，实现智能体管理、对话、日志和知识库等核心功能。
这是 Stage 2 的综合实战环节。与前面的单页面或单功能项目不同，这个项目要求你构建一个有"平台感"的 AI 产品——包含多角色、多模块、数据持久化和模型调用链路。
## 前置知识
在开始本项目之前，你应该已经掌握以下内容：
- 前端页面设计与组件库使用（[UI 设计](../../frontend/ui-design/)、[现代组件库](../../frontend/modern-component-library/)）
- 后端接口设计与开发（[接口代码编写](../../backend/ai-interface-code/)）
- 数据库基础与 Supabase（[从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)）
- Git 工作流与部署（[Git 和 GitHub](../../backend/git-workflow/)、[部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)）
## 学习目标
完成本实战后，你将能够：
1. 阅读并理解一份真实的 PRD，从中提取开发任务清单
2. 设计智能体平台的页面架构和数据模型
3. 实现智能体创建、对话、日志记录的完整链路
4. 使用 AI 辅助完成平台型产品开发
5. 完成端到端联调，交付一个可演示的 AI 平台原型
## 项目简介
你要构建的产品是一个类 Dify 智能体平台，包含两个子系统：
| 子系统 | 职责 |
|--------|------|
| **用户控制台** | 创建智能体、配置 Prompt、发起对话、查看日志、管理知识库 |
| **管理后台** | 查看用户数据、平台资源使用情况、调用统计 |
后端需要支持以下核心能力：智能体管理、会话管理、消息存储、模型调用、调用日志记录、知识库接入。
::: tip PRD 入口
本项目的需求文档在 GitHub： [查看 PRD](https://github.com/datawhalechina/easy-vibe/blob/main/docs/ko-kr/stage-2/assignments/custom-dify-agent-platform/PRD.md)
:::
<div style="margin: 32px 0;">
<ClientOnly>
<StepBar :active="0" :items="[
{ title: '需求分析', description: '阅读 PRD，明确页面、能力边界、鉴权、数据模型' },
{ title: '搭建骨架', description: '用 AI 生成用户控制台和管理后台骨架' },
{ title: '迭代开发', description: '逐模块补充智能体、对话、日志、知识库' },
{ title: '联调上线', description: '端到端跑通，部署并准备演示' }
]" />
</ClientOnly>
</div>
## 第一部分：需求分析
### 1.1 阅读 PRD
打开 PRD 文档，重点回答以下问题：
- 智能体、会话、日志、知识库哪些要进 MVP？
- 页面和路由清单是否拍板？
- 模型调用和日志记录的边界是什么？
- 多租户和复杂工作流是否先不做？
::: warning
如果以上问题没有明确答案，不要开始写代码。需求理解不清楚是导致返工的最常见原因。
:::
### 1.2 确认系统架构
根据 PRD 梳理出系统的整体架构：
```mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> app["用户控制台"]
prd --> admin["管理后台"]
app --> auth["鉴权"]
app --> agent["智能体配置"]
app --> chat["会话对话"]
chat --> llm["模型调用"]
chat --> db["数据库"]
app --> kb["知识库接入"]
admin --> logs["调用日志与平台概览"]
logs --> db
```
## 第二部分：搭建项目骨架
### 2.1 生成前端页面
提示词参考：
```text
请基于当前 PRD，帮我生成一个类 Dify 智能体平台的前端骨架。
要求：
1. 用户侧包括：登录、智能体列表、智能体配置、对话页、日志页、知识库页
2. 后台侧包括：后台首页、用户概览、资源使用概览
3. 先只生成页面结构和假数据，不接真实接口
4. 风格要像现代 AI 平台
```
### 2.2 验证页面结构
逐项检查：
- [ ] 用户控制台和管理后台入口是否分开
- [ ] 智能体列表、配置、对话、日志、知识库页面是否完整
- [ ] 管理后台首页、用户概览页面是否可访问
- [ ] 假数据展示了基本的 UI 状态
## 第三部分：迭代开发
### 3.1 按模块推进
在骨架的基础上，按以下顺序逐模块补充功能：
1. **鉴权**：注册、登录、角色区分
2. **智能体管理**：创建、编辑、删除、Prompt 配置
3. **对话功能**：会话创建、消息收发、模型调用
4. **日志记录**：耗时、token 用量、错误记录
5. **知识库接入**（加分项）：文档上传、检索、结果注入
6. **管理后台**：用户数据、资源使用、调用统计
每完成一个模块，使用下表进行自检：
| 检查项 | 验证方法 |
|--------|----------|
| 页面一致性 | 页面数量、功能是否符合 PRD |
| 接口闭环 | agents、chat、logs、knowledge 接口是否完整 |
| 权限隔离 | 用户是否只能管理自己的 agent 和会话 |
| 数据一致性 | messages、logs、documents 数据是否对得上 |
| 可演示性 | 是否能演示"创建 agent → 对话 → 查看日志"完整链路 |
### 3.2 知识库接入（加分项）
如果你想增加知识库能力，可以给每个智能体增加一个"知识库开关"：
- 开启后先检索知识片段，再和用户问题一起发送给模型
- 关闭后按普通对话模式响应
第一版不必追求复杂 RAG，只要有"检索结果可见、调用链路可解释"即可。
## 第四部分：联调与上线
### 4.1 端到端测试
至少验证以下场景：
- 注册 → 创建智能体 → 配置 Prompt → 发起对话 → 查看日志
- 管理员登录 → 查看用户数据 → 查看调用统计
部署前检查：
- [ ] 所有核心接口都做了登录校验
- [ ] 智能体归属权限检查通过
- [ ] 会话记录、日志记录真实落库
- [ ] 模型 Key 使用环境变量，不硬编码
- [ ] 错误提示可在前端看到，不只打控制台
### 4.2 部署
将项目部署到公网环境。部署教程参考：[Git 和 GitHub 工作流](../../backend/git-workflow/)、[如何部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)。
## 交付物
完成本项目后，你需要提交以下内容：
- [ ] 可访问的线上演示链接
- [ ] 源码仓库链接（含 README）
- [ ] PRD 文档
- [ ] 核心页面截图（智能体管理页、对话页、日志页、后台首页）
- [ ] 60 秒演示视频（覆盖创建智能体 → 对话 → 查看日志）
README 至少包含：项目简介、架构说明、技术栈、本地启动步骤、环境变量清单、接口说明。
## 评分标准
| 维度 | 基本要求 | 进阶要求 |
|------|---------|---------|
| 平台完整度 | agents / chat / logs 三页可用 | 有清晰导航与统一设计语言 |
| 业务闭环 | 可创建智能体并真实对话 | 支持多智能体切换与历史会话 |
| 数据与追踪 | 消息与调用日志可查询 | 有 token / 耗时统计看板 |
| 权限安全 | 仅登录用户可访问核心接口 | 资源归属校验完善 |
| 工程交付 | 可部署、可演示、README 清晰 | 接入知识库并可解释检索结果 |
## 提交前检查
<el-card shadow="hover" style="margin: 20px 0; border-radius: 12px;">
<template #header>
<div style="font-weight: bold; font-size: 16px;">提交前最后看一眼</div>
</template>
<ul style="list-style-type: none; padding-left: 0;">
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 登录后可访问智能体管理、对话、日志页面</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 至少可以创建 1 个智能体并成功对话</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 每轮问答都能在数据库查到记录</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 调用失败时前端可见错误信息且日志已记录</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 项目已部署，README 和演示视频齐全</label></li>
</ul>
</el-card>
## 参考资料
- [UI 设计](../../frontend/ui-design/)
- [使用现代组件库更新你的界面](../../frontend/modern-component-library/)
- [从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)
- [大模型辅助编写接口代码与接口文档](../../backend/ai-interface-code/)
- [Git 和 GitHub 工作流](../../backend/git-workflow/)
- [如何部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)
docs/ko-kr/stage-2/assignments/exam-management-express/index.md
+306
View File
@@ -0,0 +1,306 @@
# 온라인 시험 및 관리 시스템 개발 실전
## 개요
본 실전 프로젝트는 실제 PRD를 바탕으로, 온라인 시험 및 관리 시스템을 처음부터 완성하는 것을 요구합니다. 이 프로젝트의 특별한 점은 여러 역할(학생과 관리자)이 포함되어 있으며, 각 역할이 보는 페이지와 수행할 수 있는 조작이 다르다는 것입니다. Express를 사용하여 백엔드를 구축하고, 완전한 시험 비즈니스 체인을 구현합니다.
이것은 Stage 2의 종합 실전环节입니다. 다중 역할 권한 시스템은 실제 업무에서 매우 흔하며, 이 패턴을 마스터하면 교육, SaaS, 백엔드 관리 등 다양한 비즈니스 시나리오에 대응할 수 있습니다.
## 사전 지식
본 프로젝트를 시작하기 전에 다음 내용을 이미 숙지해야 합니다:
- 프론트엔드 페이지 디자인 및 컴포넌트 라이브러리 사용 ([UI 디자인](../../frontend/ui-design/), [현대적 컴포넌트 라이브러리](../../frontend/modern-component-library/))
- 백엔드 인터페이스 설계 및 개발 ([인터페이스 코드 작성](../../backend/ai-interface-code/))
- 데이터베이스 기초와 Supabase ([데이터베이스에서 Supabase까지](../../backend/database-supabase/))
- Git 워크플로우와 배포 ([Git과 GitHub](../../backend/git-workflow/), [웹 애플리케이션 배포](../../backend/zeabur-deployment/))
## 학습 목표
본 실전을 완료하면 다음이 가능합니다:
1. 실제 PRD를 읽고 이해하여, 개발 과제 목록을 추출
2. 다중 역할 시스템의 권한 제어와 페이지 라우팅 설계
3. Express를 사용하여 완전한 백엔드 API 구현
4. 시험, 제출, 자동 채점의 비즈니스 체인 구현
5. 엔드투엔드 통합 디버깅을 완료하고, 시연 가능한 비즈니스 시스템 프로토타입 납품
## 프로젝트 소개
구축할 제품은 온라인 시험 및 관리 시스템으로, 세 가지 하위 시스템을 포함합니다:
| 하위 시스템 | 담당 |
|--------|------|
| **공식 웹사이트 프론트엔드** | 플랫폼 소개, 로그인 입구 |
| **학생 페이지** | 시험 목록, 답안 작성, 제출, 성적 조회 |
| **관리 백엔드** | 문제 은행 관리, 시험 관리, 제출 기록, 성적 통계 |
백엔드는 Express를 사용하며, 로그인 인증, 역할 권한, 시험 및 문제 은행 관리, 제출 프로세스와 자동 채점, 성적 및 통계 관리를 지원해야 합니다.
::: tip PRD 입구
본 프로젝트의 요구사항 문서는 GitHub에 있습니다: [PRD 보기](https://github.com/datawhalechina/easy-vibe/blob/main/docs/zh-cn/stage-2/assignments/exam-management-express/PRD.md)
:::
<div style="margin: 32px 0;">
<ClientOnly>
<StepBar :active="0" :items="[
{ title: '요구사항 분석', description: 'PRD를 읽고 역할, 페이지, 시험 체인 및 데이터 모델을 명확히 합니다' },
{ title: '골격 구축', description: 'AI로 학생 페이지와 관리 페이지 골격을 생성합니다' },
{ title: '백엔드 개발', description: 'Express로 로그인, 시험, 제출, 채점을 연결합니다' },
{ title: '통합 디버깅 및 출시', description: '엔드투엔드로 실행하고, 배포하여 데모를 준비합니다' }
]" />
</ClientOnly>
</div>
## 제1부: 요구사항 분석
### 1.1 PRD 읽기
PRD 문서를 열고 다음 질문에 중점적으로 답하세요:
- 시스템에 몇 개의 역할이 있나요? 각각 무엇을 할 수 있나요?
- 페이지 목록이 완전한가요? 학생 페이지와 관리 페이지에 각각 어떤 페이지가 있나요?
- 어떤 문제 유형을 지원하나요? 각 문제 유형의 채점 로직은 무엇인가요?
- 시험의 완전한 프로세스는 무엇인가요? (발행 -> 시작 -> 답안 작성 -> 제출 -> 채점 -> 성적 조회)
::: warning
위 질문에 명확한 답이 없다면, 코드 작성을 시작하지 마세요. 요구사항 이해가 불명확한 것은 재작업의 가장 흔한 원인입니다.
:::
### 1.2 시스템 아키텍처 확인
PRD를 바탕으로 시스템의 전체 아키텍처를 정리합니다:
```mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> web["공식 웹사이트 프론트엔드"]
prd --> student["학생 페이지"]
prd --> admin["관리 백엔드"]
student --> auth["인증"]
student --> exam["시험 및 답안 작성"]
exam --> db["데이터베이스"]
admin --> question["문제 은행 관리"]
admin --> submission["제출 기록 및 성적 통계"]
question --> db
submission --> db
```
## 제2부: 프로젝트 골격 구축
### 2.1 프론트엔드 페이지 생성
프롬프트 참고:
```text
현재 PRD를 기반으로 온라인 시험 및 관리 시스템의 프론트엔드 골격을 생성해 줘.
기술 스택 요구사항:
- Next.js App Router
- TypeScript
- Tailwind CSS
- shadcn/ui
페이지 목록:
1. 홈페이지 /
2. 로그인 페이지 /login
3. 학생 시험 목록 페이지 /student/exams
4. 학생 답안 작성 페이지 /student/exams/[id]
5. 학생 성적 페이지 /student/history
6. 관리 백엔드 홈페이지 /admin
7. 시험 관리 페이지 /admin/exams
8. 문제 은행 관리 페이지 /admin/questions
9. 제출 기록 페이지 /admin/submissions
요구사항:
- 학생 페이지는 명확하고, 집중하기 쉬우며, 답안 작성이 편리해야 함
- 관리 페이지는 사이드바 + 상단바 레이아웃 사용
- 먼저 mock 데이터를 사용하고, 실제 인터페이스는 연결하지 마
- 데스크톱과 모바일의 기본 사용 가능성에 주의
```
### 2.2 학생 답안 작성 페이지 완성
답안 작성 페이지는 학생 페이지의 핵심 페이지이며, 중점적으로 완성합니다:
```text
학생 답안 작성 페이지를 계속 완성해 줘.
이것은 온라인 시험 시스템의 답안 작성 페이지로, 다음을 포함해야 함:
- 상단에 시험 제목, 카운트다운, 답안 작성 완료 문항 수 표시
- 중간에 문제 내용과 선택지 표시
- 단답형, 참/거짓, 서술형 세 가지 문제 유형 지원
- 왼쪽이나 상단에 답안 카드가 있어, 각 문제의 답안 작성 여부 표시
- 제출 전 확인 팝업 표시
먼저 mock 데이터로 상호작용을 구현하고, 실제 인터페이스는 연결하지 마.
요구사항:
- 인터페이스는 간결하게, 백엔드 테이블 페이지처럼 보이지 않게
- 카운트다운은 눈에 띄지만, 너무 큰 압박감을 주지 않게
- 빈 상태와 loading 상태 포함
```
### 2.3 관리자 백엔드 완성
관리자 백엔드 첫 번째 버전은 세 가지 핵심 영역에 집중합니다:
- **시험 관리**: 시험 생성, 시간 설정, 발행 상태
- **문제 은행 관리**: 문제 추가, 문제 편집, 문제 유형별 필터링
- **제출 기록**: 학생 제출, 점수, 시간 확인
### 2.4 페이지 구조 검증
항목별로 확인:
- [ ] 학생 페이지와 관리 페이지의 진입점이 분리되어 있는지
- [ ] 로그인 페이지, 시험 목록, 답안 작성 페이지, 성적 페이지가 완전한지
- [ ] 관리 페이지의 문제 은행, 시험 관리, 제출 기록 페이지에 접근 가능한지
- [ ] 학생 페이지와 관리 페이지의 스타일이 명확하게 구분되는지
### 막혔나요?
프론트엔드 구축 단계에서 막혔다면, 다음 장을 복습하세요:
- [데이터베이스에서 Supabase까지](../../backend/database-supabase/)
- [애플리케이션 백엔드 인터페이스 설계 및 개발](../../backend/ai-interface-code/)
- [현대적 컴포넌트 라이브러리로 인터페이스 업데이트하기](../../frontend/modern-component-library/)
## 제3부: 백엔드 개발
### 3.1 로그인 및 권한 제어
```text
나를 완전 초보자로 생각하고, 온라인 시험 시스템의 로그인과 권한 제어를 완료해 줘.
백엔드는 Express를 사용.
목표:
1. 학생과 관리자 모두 로그인 가능
2. 로그인 후 사용자 역할 반환
3. 학생은 /student/* 관련 인터페이스에만 접근 가능
4. 관리자는 /admin/* 관련 인터페이스에만 접근 가능
5. 미로그인 사용자가 보호된 페이지에 접근하면 /login으로 이동
구현 요구사항:
- 명확한 디렉토리 구조 제안
- 미들웨어가 담당하는 역할을 명확히 설명
- 환경 변수가 필요한 부분은 하드코딩하지 마
- 완료 후 권한이 정상 작동하는지 확인하는 방법 설명
```
### 3.2 시험 및 문제 은행 관리 인터페이스
다음 모듈별로 구현하는 것을 권장합니다:
| 모듈 | 추천 인터페이스 |
|------|----------|
| 시험 관리 | `GET /api/exams`, `POST /api/admin/exams`, `PATCH /api/admin/exams/:id` |
| 문제 은행 관리 | `GET /api/admin/questions`, `POST /api/admin/questions` |
| 시험 시작 | `POST /api/submissions/start` |
| 시험지 제출 | `POST /api/submissions/:id/submit` |
| 성적 기록 | `GET /api/student/history`, `GET /api/admin/submissions` |
프롬프트 참고:
```text
온라인 시험 시스템의 Express API를 설계하고 구현해 줘.
기능 범위:
- 관리자가 시험 생성
- 관리자가 문제 은행 유지 관리
- 학생이 발행된 시험 확인
- 학생이 시험을 시작하고 submission 생성
- 학생이 답안을 제출하면 객관식과 참/거짓 문제 자동 채점
- 서술형은 먼저 검토 대기로 표시
- 학생이 자신의 성적 기록 확인
- 관리자가 모든 제출 기록 확인
요구사항:
- 인터페이스 명명이 명확해야 함
- 통일된 JSON 구조 반환
- 코드에서 controller, service, middleware, db 계층 구분
- 각 인터페이스를 테스트하는 방법 설명
```
### 3.3 채점 로직
채점 로직은 시험 시스템의 핵심 비즈니스 규칙입니다:
- **객관식**: 사용자 답안이 정답과 일치하면 득점
- **참/거짓**: 마찬가지로 자동 채점 가능
- **서술형**: 첫 번째 버전에서는 답안만 저장하고, 점수는 비워두며, 상태를 `reviewed = false`로 설정
::: tip 보너스 항목
AI 기능을 추가하고 싶다면, 관리자가 백엔드에서 "주제 + 난이도"를 입력하면 모델이 먼저 후보 문제를 생성하고, 이를 수동으로 검토하여 문제 은행에 추가할 수 있습니다. 하지만 이것은 보너스 항목이며 필수는 아닙니다.
:::
## 제4부: 통합 디버깅 및 출시
### 4.1 엔드투엔드 테스트
최소한 다음 시나리오를 확인하세요:
- 학생 로그인 -> 시험 목록 확인 -> 답안 작성 시작 -> 제출 -> 성적 확인
- 관리자 로그인 -> 시험 생성 -> 문제 추가 -> 발행 -> 제출 기록 확인
### 4.2 배포
- 프론트엔드는 Vercel / Zeabur에 배포
- Express API는 Zeabur / Railway / Render에 배포
- 데이터베이스는 Supabase Postgres 또는 호스팅 PostgreSQL 사용
배포 전 확인:
- [ ] 환경 변수가 완전한지
- [ ] 프론트엔드와 백엔드 API 주소가 올바른지
- [ ] 프로덕션 환경에서 로그인 상태가 정상인지
- [ ] 관리자 계정으로 백엔드에 실제로 접근 가능한지
- [ ] README에 시작, 배포, 테스트 설명이 포함되어 있는지
## 산출물
본 프로젝트를 완료한 후, 다음 내용을 제출해야 합니다:
- [ ] 접근 가능한 온라인 데모 링크
- [ ] 소스 코드 저장소 링크 (README 포함)
- [ ] PRD 문서
- [ ] 핵심 페이지 스크린샷 (홈페이지, 학생 시험 목록, 답안 작성 페이지, 관리 백엔드)
- [ ] 60초 데모 영상 (학생 답안 작성 프로세스와 관리자 관리 프로세스 포함)
README에는 최소한 다음이 포함되어야 합니다: 프로젝트 소개, 핵심 페이지 설명, 기술 스택, 로컬 시작 단계, 환경 변수 목록.
## 평가 기준
| 차원 | 기본 요구사항 | 심화 요구사항 |
|------|---------|---------|
| 페이지 완성도 | 학생 페이지와 관리 페이지의 주요 페이지 모두 접근 가능 | 페이지 스타일이 통일되고, 모바일에서 기본적으로 사용 가능 |
| 비즈니스 폐루프 | 학생이 로그인, 시험 참여, 제출, 성적 조회 가능 | 관리자가 시험을 완전히 생성하고 발행 가능 |
| 데이터 정확성 | 답안 제출 후 데이터베이스에 기록되고, 객관식 문제가 자동 채점됨 | 서술형 문제에서 수동 검토 또는 AI 보조 지원 |
| 권한 제어 | 학생과 관리자의 접근 경계가 명확함 | 서버 측 인터페이스에도 역할 검증이 있음 |
| 엔지니어링 납품 | 프로젝트가 실행 가능하고, 배포 가능하며, README가 명확함 | 데모 영상과 테스트 설명이 있음 |
## 제출 전 확인
<el-card shadow="hover" style="margin: 20px 0; border-radius: 12px;">
<template #header>
<div style="font-weight: bold; font-size: 16px;">제출 전 마지막으로 확인</div>
</template>
<ul style="list-style-type: none; padding-left: 0;">
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 홈페이지, 로그인 페이지, 학생 페이지, 관리 페이지 모두 완성</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 학생이 정상적으로 시험을 시작하고 답안을 제출할 수 있음</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 관리자가 시험을 생성하고 제출 기록을 확인할 수 있음</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 객관식 문제 점수가 자동으로 계산되어 데이터베이스에 기록됨</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 학생과 관리자 권한 경계가 검증됨</label></li>
<li><label><input type="checkbox" disabled /> 프로젝트가 배포되었거나 완전한 로컬 실행 설명이 있음</label></li>
</ul>
</el-card>
## 참고 자료
- [UI 디자인](../../frontend/ui-design/)
- [현대적 컴포넌트 라이브러리로 인터페이스 업데이트하기](../../frontend/modern-component-library/)
- [데이터베이스에서 Supabase까지](../../backend/database-supabase/)
- [대형 언어 모델 활용 인터페이스 코드 및 문서 작성](../../backend/ai-interface-code/)
- [Git과 GitHub 워크플로우](../../backend/git-workflow/)
- [웹 애플리케이션 배포 방법](../../backend/zeabur-deployment/)
docs/ko-kr/stage-2/assignments/modern-landing-page/index.md
+211
View File
@@ -0,0 +1,211 @@
# 现代 AI 生图 SaaS 开发实战
## 概述
本实战项目要求你围绕一份真实的 PRD（产品需求文档），从零完成一个参考 Midjourney 体验的 AI 生图 SaaS 产品。你将完整经历需求分析、项目拆解、迭代开发、联调上线的全过程。
这是 Stage 2 的综合实战环节。在前面几章中，你已经分别学习了前端页面设计、后端接口开发、数据库操作、支付集成等单项技能——这个项目要求你把它们全部串起来，交付一个可运行的产品原型。
## 前置知识
在开始本项目之前，你应该已经掌握以下内容：
- 前端页面设计与组件库使用（[UI 设计](../../frontend/ui-design/)、[现代组件库](../../frontend/modern-component-library/)）
- 后端接口设计与开发（[接口代码编写](../../backend/ai-interface-code/)）
- 数据库基础与 Supabase（[从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)）
- 支付集成（[Stripe 收费系统](../../backend/stripe-payment/)）
- Git 工作流与部署（[Git 和 GitHub](../../backend/git-workflow/)、[部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)）
## 学习目标
完成本实战后，你将能够：
1. 阅读并理解一份真实的 PRD，从中提取开发任务清单
2. 基于 PRD 拆分模块，制定分步推进计划
3. 使用 AI 辅助完成前端骨架搭建和后端接口开发
4. 对每个模块进行验证和迭代优化
5. 完成端到端联调，将项目从"能跑"推进到"能交付"
## 项目简介
你要构建的产品是一个现代 AI 生图 SaaS 平台，包含三个子系统：
| 子系统 | 职责 |
|--------|------|
| **官网前台** | 产品介绍、定价、FAQ、注册转化 |
| **用户工作台** | Prompt 输入、图片生成、图库、积分、套餐、社区互动 |
| **后台管理台** | 用户管理、任务管理、支付管理、内容审核、SaaS 指标、系统监控 |
后端需要支持以下核心能力：用户鉴权、图片生成任务、OSS 对象存储、积分与套餐支付、图片社交互动、运营数据监控。
::: tip PRD 入口
本项目的需求文档在 GitHub： [查看 PRD](https://github.com/datawhalechina/easy-vibe/blob/main/docs/ko-kr/stage-2/assignments/modern-landing-page/PRD.md)
:::
<div style="margin: 32px 0;">
<ClientOnly>
<StepBar :active="0" :items="[
{ title: '需求分析', description: '阅读 PRD，提取页面、模块、数据模型和边界' },
{ title: '搭建骨架', description: '用 AI 生成三套前端骨架（www / app / admin）' },
{ title: '迭代开发', description: '逐模块补充接口、权限、支付、监控' },
{ title: '联调上线', description: '端到端跑通，部署并准备演示' }
]" />
</ClientOnly>
</div>
## 第一部分：需求分析
### 1.1 阅读 PRD
打开 PRD 文档，重点回答以下问题：
- 系统有几个入口？各自覆盖哪些页面？
- 每个页面的核心功能是什么？
- 后端包含哪些模块和数据库表？
- MVP 范围是什么？第一版哪些做，哪些不做？
::: warning
如果以上问题没有明确答案，不要开始写代码。需求理解不清楚是导致返工的最常见原因。
:::
### 1.2 确认系统架构
根据 PRD 中的描述，梳理出系统的整体架构：
```mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> web["官网前台"]
prd --> app["用户工作台"]
prd --> admin["后台管理台"]
app --> auth["鉴权"]
app --> gen["图片生成任务"]
gen --> oss["OSS 对象存储"]
gen --> db["数据库"]
billing["支付与套餐"] --> db
social["分享 / 点赞 / 评论 / 转发"] --> db
admin --> analytics["SaaS 指标看板"]
admin --> observability["API / DB / Provider 监控"]
```
建议你用自己的话把架构图画一遍，确认你对系统的理解是完整的。
## 第二部分：搭建项目骨架
### 2.1 生成前端页面
使用 AI 先生成所有页面的基本结构和假数据。这一步的目标是搭出信息架构和路由，不需要接真实接口。
提示词参考：
```text
请基于当前 PRD，帮我生成一个现代 AI 生图 SaaS 的前端骨架。
要求：
1. 分成三个入口：www、app、admin
2. 官网包括：首页、定价、FAQ
3. app 包括：登录、注册、生成工作台、图库、套餐、积分、社区、作品详情、个人中心
4. admin 包括：后台首页、用户管理、任务管理、内容管理、套餐管理、支付订单、运营配置、SaaS 指标、系统监控
5. 先只生成页面结构和假数据，不接真实接口
6. 风格参考 Midjourney，简洁、现代、带产品感
```
### 2.2 验证页面结构
骨架生成后，逐项检查：
- [ ] 三个入口的路由是否独立（`/`、`/app`、`/admin`）
- [ ] 页面数量是否与 PRD 一致
- [ ] 每个页面是否可以正常访问和导航
- [ ] 假数据是否展示了基本的 UI 状态（列表、空状态、表单等）
## 第三部分：迭代开发
### 3.1 按模块推进
在骨架的基础上，按以下顺序逐模块补充功能：
1. **鉴权**：注册、登录、角色区分
2. **数据库**：数据表创建、读写接口
3. **核心业务**：图片生成任务、结果存储
4. **OSS 存储**：图片上传与访问
5. **支付**：套餐、积分、Stripe 集成
6. **社交互动**：分享、点赞、评论
7. **后台管理**：用户管理、任务管理、内容审核
8. **数据监控**：SaaS 指标看板、系统监控
每完成一个模块，使用下表进行自检：
| 检查项 | 验证方法 |
|--------|----------|
| 页面一致性 | 页面数量、入口、功能是否符合 PRD |
| 接口正确性 | 请求参数、返回结构、状态处理是否合理 |
| 权限隔离 | 普通用户和管理员是否互相隔离 |
| 数据一致性 | 数据库、OSS、支付、积分是否对得上 |
| 可演示性 | 是否能给别人完整演示一条业务链路 |
::: tip
如果发现 AI 生成的内容偏离了 PRD，不要整页推翻重来，直接让它修改具体模块即可。
:::
### 3.2 角色与分工
在迭代过程中，你需要同时扮演三个角色：
- **产品经理**：确认每个模块的功能是否符合 PRD
- **技术负责人**：确认实现方案是否合理
- **测试工程师**：确认功能是否跑得通
## 第四部分：联调与上线
### 4.1 端到端测试
最后阶段的重点不是补新页面，而是把完整业务链路跑通。至少验证以下场景：
- 注册 → 购买积分 → 生成图片 → 查看历史 → 分享互动
- 管理员登录 → 查看用户数据 → 查看任务统计 → 查看系统监控
### 4.2 部署
将项目部署到公网环境，确保：
- 环境变量配置完整
- 登录回调地址正确
- 支付回调地址正确
- 页面无缺失的 loading、空状态、错误提示
部署教程参考：[Git 和 GitHub 工作流](../../backend/git-workflow/)、[如何部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)。
## 交付物
完成本项目后，你需要提交以下内容：
- [ ] 可访问的线上演示链接
- [ ] 源码仓库链接（含 README）
- [ ] PRD 文档
- [ ] 核心页面截图（官网首页、生图工作台、图库、套餐页、后台首页）
- [ ] 60 秒演示视频（覆盖注册 → 生成 → 查看 → 后台管理）
README 至少包含：项目简介、核心页面说明、技术栈、本地启动步骤、环境变量清单。
## 评分标准
| 维度 | 基本要求 | 进阶要求 |
|------|---------|---------|
| PRD 对齐 | 页面、功能、数据结构基本符合 PRD | 能清晰说明每个设计决策与 PRD 的对应关系 |
| 产品闭环 | 注册 → 购买积分 → 生成图片 → 查看历史 → 分享互动可跑通 | 支付状态、积分余额、生成次数数据一致 |
| 后台能力 | 用户、任务、支付、内容管理可查看 | SaaS 指标看板和系统监控页完整可用 |
| 工程完整度 | 前端、后端、数据库、OSS、支付链路已接通 | 有错误处理、空状态、loading 状态 |
| 交付质量 | 可部署、可运行 | README 清楚、演示视频结构完整 |
## 参考资料
- [UI 设计](../../frontend/ui-design/)
- [参考 UI 设计规范设计页面和按钮](../../frontend/multi-product-ui/)
- [用 LLM 和 Skills 让界面变好看](../../frontend/llm-skills-beautiful/)
- [从设计原型到项目代码](../../frontend/design-to-code/)
- [使用现代组件库更新你的界面](../../frontend/modern-component-library/)
- [从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)
- [大模型辅助编写接口代码与接口文档](../../backend/ai-interface-code/)
- [Git 和 GitHub 工作流](../../backend/git-workflow/)
- [如何部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)
- [如何集成 Stripe 等收费系统](../../backend/stripe-payment/)
docs/ko-kr/stage-2/assignments/movie-recommendation-springboot/index.md
+162
View File
@@ -0,0 +1,162 @@
# Spring Boot 电影推荐系统开发实战
## 概述
本实战项目要求你围绕一份真实的 PRD，使用 Spring Boot 完成一个带推荐能力的电影网站。这个项目的核心挑战在于：它不是简单的增删改查，而是需要你思考"用户行为如何影响推荐结果"以及"推荐如何可解释"。
这是 Stage 2 的综合实战环节。你将第一次接触"内容 + 行为 + 推荐"型产品的开发模式，这种模式在电商、内容平台、个性化 Feed 等场景中非常常见。
## 前置知识
在开始本项目之前，你应该已经掌握以下内容：
- 前端页面设计与组件库使用（[UI 设计](../../frontend/ui-design/)、[现代组件库](../../frontend/modern-component-library/)）
- 后端接口设计与开发（[接口代码编写](../../backend/ai-interface-code/)）
- 数据库基础与 Supabase（[从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)）
- Git 工作流与部署（[Git 和 GitHub](../../backend/git-workflow/)、[部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)）
## 学习目标
完成本实战后，你将能够：
1. 阅读 PRD 并从中提取推荐系统的开发任务清单
2. 使用 Spring Boot 搭建后端项目并实现 RESTful API
3. 设计"用户行为 → 推荐"的完整数据链路
4. 实现可解释的推荐逻辑
5. 完成端到端联调，交付可演示的产品原型
## 项目简介
你要构建的产品是一个带推荐能力的电影网站：
| 功能 | 描述 |
|------|------|
| **浏览与搜索** | 用户可以浏览和搜索电影 |
| **评分与收藏** | 用户可以给电影评分、添加收藏 |
| **个性化推荐** | 系统根据用户行为给出推荐结果 |
| **管理后台** | 管理员维护电影数据、查看推荐效果 |
::: tip PRD 入口
本项目的需求文档在 GitHub： [查看 PRD](https://github.com/datawhalechina/easy-vibe/blob/main/docs/ko-kr/stage-2/assignments/movie-recommendation-springboot/PRD.md)
:::
<div style="margin: 32px 0;">
<ClientOnly>
<StepBar :active="0" :items="[
{ title: '需求分析', description: '阅读 PRD，明确推荐策略、行为数据和后台范围' },
{ title: '搭建骨架', description: '用 AI 生成列表页、详情页、推荐页和后台页' },
{ title: '迭代开发', description: '补充推荐逻辑、行为记录和后台管理' },
{ title: '联调上线', description: '端到端跑通，部署并准备演示' }
]" />
</ClientOnly>
</div>
## 第一部分：需求分析
### 1.1 阅读 PRD
打开 PRD 文档，重点回答以下问题：
- 推荐策略是什么？第一版是否使用可解释版本（如基于评分相似度）？
- 用户行为数据要存哪些？（评分、收藏、浏览记录等）
- 管理员需要看哪些推荐效果指标？
- 页面清单是否完整？
::: warning
如果以上问题没有明确答案，不要开始写代码。需求理解不清楚是导致返工的最常见原因。
:::
### 1.2 确认系统架构
```mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> web["前端页面"]
web --> auth["用户鉴权"]
web --> movie["电影列表 / 详情"]
web --> behavior["评分 / 收藏"]
behavior --> reco["推荐逻辑"]
reco --> db["数据库"]
admin["后台管理"] --> db
```
## 第二部分：搭建项目骨架
### 2.1 生成前端页面
提示词参考：
```text
请基于当前 PRD，帮我生成一个 Spring Boot 电影推荐系统的前端骨架。
要求：
1. 页面包括：首页、电影列表、电影详情、推荐页、个人中心、后台管理
2. 先只生成页面结构和假数据，不接真实接口
3. 风格要像真实内容产品，而不是课堂 demo
```
### 2.2 验证页面结构
逐项检查：
- [ ] 电影列表页支持搜索和筛选
- [ ] 电影详情页包含评分和收藏按钮
- [ ] 推荐页能展示推荐结果和推荐理由
- [ ] 管理后台能展示电影数据和推荐效果
## 第三部分：迭代开发
### 3.1 按模块推进
1. **Spring Boot 项目搭建**：项目结构、数据库配置、基础 CRUD
2. **电影数据管理**：电影列表、详情、搜索接口
3. **用户行为**：评分、收藏接口，行为数据写入
4. **推荐逻辑**：基于用户行为的推荐算法实现
5. **推荐展示**：推荐结果展示，包含推荐理由
6. **管理后台**：电影数据维护、推荐效果查看
### 3.2 模块自检
| 检查项 | 验证方法 |
|--------|----------|
| 基础功能 | 列表、详情、评分、收藏是否闭环 |
| 推荐联动 | 用户行为是否影响推荐结果 |
| 推荐可解释性 | 用户能理解为什么被推荐这些电影 |
| 后台数据 | 管理员能查看电影数据和推荐效果 |
## 第四部分：联调与上线
### 4.1 端到端测试
至少验证以下场景：
- 浏览电影 → 评分 → 收藏 → 查看推荐页，确认推荐结果发生变化
- 管理员登录 → 添加电影 → 查看推荐效果统计
## 交付物
完成本项目后，你需要提交以下内容：
- [ ] 可访问的线上演示链接
- [ ] 源码仓库链接（含 README）
- [ ] PRD 文档
- [ ] 核心页面截图（电影列表、电影详情、推荐页、管理后台）
- [ ] 60 秒演示视频
## 评分标准
| 维度 | 基本要求 | 进阶要求 |
|------|---------|---------|
| PRD 对齐 | 页面、功能、数据结构基本符合 PRD | 能清晰说明设计决策 |
| 产品闭环 | 浏览 → 评分 → 收藏 → 推荐可跑通 | 评分行为明显影响推荐结果 |
| 推荐质量 | 推荐结果合理、推荐理由可解释 | 支持多种推荐策略 |
| 后台能力 | 电影数据和推荐效果可查看 | 有推荐准确率等统计指标 |
| 工程完整度 | 前端、Spring Boot 后端、数据库链路已接通 | 推荐接口有缓存或性能优化 |
## 参考资料
- [UI 设计](../../frontend/ui-design/)
- [使用现代组件库更新你的界面](../../frontend/modern-component-library/)
- [从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)
- [大模型辅助编写接口代码与接口文档](../../backend/ai-interface-code/)
- [Git 和 GitHub 工作流](../../backend/git-workflow/)
- [如何部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)
docs/ko-kr/stage-2/assignments/simple-grocery-microservices/index.md
+172
View File
@@ -0,0 +1,172 @@
# 生鲜电商微服务系统开发实战
## 概述
本实战项目要求你围绕一份真实的 PRD，从零完成一个生鲜电商微服务系统。与前面的单服务项目不同，这个项目的后端按业务拆分成多个独立服务，通过 API 网关统一对外。你将学习如何设计服务边界、如何处理跨服务的数据一致性问题。
这是 Stage 2 的综合实战环节。微服务架构在实际工作中非常常见，掌握服务拆分和网关路由的基本思路后，你能够应对更复杂的后端系统设计。
## 前置知识
在开始本项目之前，你应该已经掌握以下内容：
- 前端页面设计与组件库使用（[UI 设计](../../frontend/ui-design/)、[现代组件库](../../frontend/modern-component-library/)）
- 后端接口设计与开发（[接口代码编写](../../backend/ai-interface-code/)）
- 数据库基础与 Supabase（[从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)）
- Git 工作流与部署（[Git 和 GitHub](../../backend/git-workflow/)、[部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)）
## 学习目标
完成本实战后，你将能够：
1. 阅读 PRD 并提取微服务系统的开发任务清单
2. 按业务领域拆分服务边界（鉴权、商品、库存、订单）
3. 设计和实现 API 网关路由
4. 处理库存扣减和订单一致性等跨服务问题
5. 完成端到端联调，交付可演示的微服务原型
## 项目简介
你要构建的产品是一个生鲜电商微服务系统：
| 子系统 | 职责 |
|--------|------|
| **用户端** | 浏览商品、下单、查看订单 |
| **管理端** | 商品管理、库存管理、订单管理 |
后端按业务拆分为以下服务：
| 服务 | 职责 |
|------|------|
| **API Gateway** | 统一入口、路由转发、鉴权校验 |
| **Auth Service** | 用户注册、登录、JWT 颁发 |
| **Catalog Service** | 商品信息管理 |
| **Inventory Service** | 库存数量管理 |
| **Order Service** | 订单创建、状态管理 |
::: tip PRD 入口
本项目的需求文档在 GitHub： [查看 PRD](https://github.com/datawhalechina/easy-vibe/blob/main/docs/ko-kr/stage-2/assignments/simple-grocery-microservices/PRD.md)
:::
<div style="margin: 32px 0;">
<ClientOnly>
<StepBar :active="0" :items="[
{ title: '需求分析', description: '阅读 PRD，明确服务拆分、页面和交易链路' },
{ title: '搭建骨架', description: '生成前端、网关和各服务骨架' },
{ title: '迭代开发', description: '逐模块补接口、修库存与订单一致性' },
{ title: '联调上线', description: '端到端跑通，部署并准备演示' }
]" />
</ClientOnly>
</div>
## 第一部分：需求分析
### 1.1 阅读 PRD
打开 PRD 文档，重点回答以下问题：
- 服务如何拆分？每个服务的职责边界是什么？
- 前台和管理端分别有哪些页面？
- 下单后库存扣减的策略是什么？成功 / 失败 / 超时各怎么处理？
- 第一版哪些复杂能力（如分布式事务、消息队列）先不做？
::: warning
如果以上问题没有明确答案，不要开始写代码。需求理解不清楚是导致返工的最常见原因。
:::
### 1.2 确认系统架构
```mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> fe["前端页面"]
fe --> gw["API Gateway"]
gw --> auth["Auth Service"]
gw --> catalog["Catalog Service"]
gw --> inventory["Inventory Service"]
gw --> order["Order Service"]
order --> inventory
```
## 第二部分：搭建项目骨架
### 2.1 生成项目结构
提示词参考：
```text
请基于当前 PRD，帮我生成一个生鲜电商微服务系统的项目骨架。
要求：
1. 生成前端用户端和管理端骨架
2. 生成 api-gateway、auth-service、catalog-service、inventory-service、order-service 五个目录
3. 每个服务先只做最小可运行入口
4. 先不接真实数据库和支付
```
### 2.2 验证项目结构
逐项检查：
- [ ] 五个服务目录结构清晰
- [ ] API Gateway 可以启动并转发请求
- [ ] 各服务健康检查接口可用
- [ ] 前端用户端和管理端页面可访问
## 第三部分：迭代开发
### 3.1 按模块推进
1. **API Gateway**：路由配置、JWT 校验中间件
2. **Auth Service**：注册、登录、JWT 颁发
3. **Catalog Service**：商品 CRUD、列表查询
4. **Inventory Service**：库存查询、库存扣减
5. **Order Service**：订单创建、状态流转、库存联动
6. **管理端**：商品管理、库存管理、订单管理
### 3.2 模块自检
| 检查项 | 验证方法 |
|--------|----------|
| 网关路由 | 各服务接口是否通过网关正确转发 |
| 权限隔离 | 用户端和管理端接口是否隔离 |
| 数据一致 | 商品和库存数据是否同步 |
| 交易闭环 | 下单后库存扣减、订单状态是否一致 |
| 失败处理 | 库存不足或超时时是否有补偿机制 |
## 第四部分：联调与上线
### 4.1 端到端测试
至少验证以下场景：
- 浏览商品 → 加入购物车 → 下单 → 查看订单
- 管理员 → 添加商品 → 更新库存 → 查看订单
## 交付物
完成本项目后，你需要提交以下内容：
- [ ] 可访问的线上演示链接
- [ ] 源码仓库链接（含 README）
- [ ] PRD 文档
- [ ] 核心页面截图（商品列表、下单页、订单页、管理后台）
- [ ] 60 秒演示视频
## 评分标准
| 维度 | 基本要求 | 进阶要求 |
|------|---------|---------|
| PRD 对齐 | 页面、功能、服务拆分基本符合 PRD | 能清晰说明服务拆分的理由 |
| 产品闭环 | 浏览 → 下单 → 库存扣减 → 查看订单可跑通 | 订单超时或库存不足有补偿机制 |
| 服务架构 | 各服务可独立启动，通过网关统一访问 | 服务间通信有错误处理和重试 |
| 后台能力 | 商品、库存、订单管理可操作 | 管理端有数据统计 |
| 工程完整度 | 前端、网关、服务、数据库链路已接通 | 有 Docker Compose 或类似编排 |
## 参考资料
- [UI 设计](../../frontend/ui-design/)
- [使用现代组件库更新你的界面](../../frontend/modern-component-library/)
- [从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)
- [大模型辅助编写接口代码与接口文档](../../backend/ai-interface-code/)
- [Git 和 GitHub 工作流](../../backend/git-workflow/)
- [如何部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)
docs/ko-kr/stage-2/assignments/traffic-data-visualization-go/index.md
+163
View File
@@ -0,0 +1,163 @@
# Go 交通数据分析平台开发实战
## 概述
本实战项目要求你围绕一份真实的 PRD，使用 Go 完成一个交通数据分析平台。这个项目的方向与前面的增删改查系统不同——你需要构建一条"数据接入 → 聚合 → 告警 → 可视化"的完整数据链路。这种数据产品在 IoT、监控、运营分析等场景中非常常见。
这是 Stage 2 的综合实战环节，也是你第一次接触 Go 语言。不用担心，有了前面 JavaScript / TypeScript 的基础，学习 Go 并不难——重点是理解数据链路的设计思路。
## 前置知识
在开始本项目之前，你应该已经掌握以下内容：
- 前端页面设计与组件库使用（[UI 设计](../../frontend/ui-design/)、[现代组件库](../../frontend/modern-component-library/)）
- 后端接口设计与开发（[接口代码编写](../../backend/ai-interface-code/)）
- 数据库基础与 Supabase（[从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)）
- Git 工作流与部署（[Git 和 GitHub](../../backend/git-workflow/)、[部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)）
## 学习目标
完成本实战后，你将能够：
1. 阅读 PRD 并提取数据产品的开发任务清单
2. 使用 Go（Gin 或 Fiber）搭建后端 API 服务
3. 设计数据接入、窗口聚合和告警的完整链路
4. 让后端数据和前端看板保持一致
5. 完成端到端联调，交付可演示的数据产品原型
## 项目简介
你要构建的产品是一个 Go 交通数据分析平台：
| 模块 | 职责 |
|------|------|
| **数据接入** | 接收原始交通事件并入库 |
| **数据聚合** | 按时间窗口计算趋势和拥堵指标 |
| **告警** | 基于规则生成告警记录 |
| **看板展示** | 在前端展示趋势图、排行榜和告警列表 |
::: tip PRD 入口
本项目的需求文档在 GitHub： [查看 PRD](https://github.com/datawhalechina/easy-vibe/blob/main/docs/ko-kr/stage-2/assignments/traffic-data-visualization-go/PRD.md)
:::
<div style="margin: 32px 0;">
<ClientOnly>
<StepBar :active="0" :items="[
{ title: '需求分析', description: '阅读 PRD，明确数据来源、指标口径和告警规则' },
{ title: '搭建骨架', description: '用 AI 生成 Go API 服务和前端看板骨架' },
{ title: '迭代开发', description: '补充聚合逻辑、告警规则和看板接口' },
{ title: '联调上线', description: '端到端跑通，部署并准备演示' }
]" />
</ClientOnly>
</div>
## 第一部分：需求分析
### 1.1 阅读 PRD
打开 PRD 文档，重点回答以下问题：
- 数据来源是什么？字段有哪些？
- 核心指标的定义是什么？（比如"拥堵"的具体标准）
- 告警规则是什么？第一版是否先收敛到简单规则？
- 看板包含哪些页面和图表？
::: warning
如果以上问题没有明确答案，不要开始写代码。需求理解不清楚是导致返工的最常见原因。
:::
### 1.2 确认数据链路
```mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> ingest["数据接入 API"]
ingest --> raw["原始数据表"]
raw --> agg["聚合任务"]
agg --> alert["告警规则"]
agg --> dashboard["看板接口"]
alert --> dashboard
```
## 第二部分：搭建项目骨架
### 2.1 生成 Go API 服务
提示词参考：
```text
请基于当前 PRD，帮我生成一个 Go 交通数据分析平台骨架。
要求：
1. 使用 Gin 或 Fiber
2. 提供数据接入接口
3. 提供聚合任务骨架
4. 提供 dashboard 和 alerts 接口骨架
5. 先不做真实复杂分析，只做可运行结构
```
### 2.2 验证项目结构
逐项检查：
- [ ] Go 服务可以正常启动
- [ ] 数据接入接口可接收并存储数据
- [ ] 聚合任务框架已搭好
- [ ] 前端看板页面可展示基本图表
## 第三部分：迭代开发
### 3.1 按模块推进
1. **数据接入 API**：接收原始交通事件，写入数据库
2. **数据聚合**：按时间窗口聚合，计算趋势和拥堵指标
3. **告警规则**：基于阈值生成告警记录
4. **看板接口**：提供趋势数据、排行数据、告警列表
5. **前端看板**：趋势图、排行榜、告警列表页面
### 3.2 模块自检
| 检查项 | 验证方法 |
|--------|----------|
| 数据接入 | 原始数据是否正确入库 |
| 聚合口径 | 趋势、排名指标的计算逻辑是否一致 |
| 告警规则 | 告警触发条件是否符合预期 |
| 数据一致性 | 看板展示和后端数据是否对得上 |
| API 规范 | 是否有统一返回结构和错误处理 |
## 第四部分：联调与上线
### 4.1 端到端测试
至少验证以下场景：
- 接入一批测试数据 → 聚合任务执行 → 看板展示更新
- 触发告警条件 → 告警记录生成 → 告警页面显示
## 交付物
完成本项目后，你需要提交以下内容：
- [ ] 可访问的线上演示链接
- [ ] 源码仓库链接（含 README）
- [ ] PRD 文档
- [ ] 核心页面截图（数据接入演示、趋势看板、告警列表）
- [ ] 60 秒演示视频
## 评分标准
| 维度 | 基本要求 | 进阶要求 |
|------|---------|---------|
| PRD 对齐 | 功能和数据结构基本符合 PRD | 能清晰说明指标口径和聚合逻辑 |
| 数据链路 | 接入 → 聚合 → 告警 → 看板可跑通 | 聚合任务支持增量更新 |
| 分析能力 | 趋势、排行、告警三个模块可用 | 指标可配置、告警规则可自定义 |
| 前端展示 | 看板能展示基本图表 | 图表支持时间范围筛选 |
| 工程完整度 | Go API、数据库、前端链路已接通 | API 有统一错误处理和日志 |
## 参考资料
- [UI 设计](../../frontend/ui-design/)
- [使用现代组件库更新你的界面](../../frontend/modern-component-library/)
- [从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)
- [大模型辅助编写接口代码与接口文档](../../backend/ai-interface-code/)
- [Git 和 GitHub 工作流](../../backend/git-workflow/)
- [如何部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)
docs/ko-kr/stage-2/assignments/travel-planning-agent-platform/index.md
+164
View File
@@ -0,0 +1,164 @@
# 智能旅游规划 Agent 平台开发实战
## 概述
本实战项目要求你围绕一份真实的 PRD，从零完成一个智能旅游规划 Agent 平台。你将构建一个能接收结构化输入、生成每日行程、支持保存和重用的完整 AI 产品——不只是聊天机器人，而是一个有任务管理能力的产品。
这是 Stage 2 的综合实战环节。这个项目的核心挑战在于：如何让 AI 生成结构化、可用的行程规划，而不是一大段不可操作的文字。
## 前置知识
在开始本项目之前，你应该已经掌握以下内容：
- 前端页面设计与组件库使用（[UI 设计](../../frontend/ui-design/)、[现代组件库](../../frontend/modern-component-library/)）
- 后端接口设计与开发（[接口代码编写](../../backend/ai-interface-code/)）
- 数据库基础与 Supabase（[从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)）
- Git 工作流与部署（[Git 和 GitHub](../../backend/git-workflow/)、[部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)）
## 学习目标
完成本实战后，你将能够：
1. 阅读 PRD 并从中提取 Agent 平台的开发任务清单
2. 设计结构化的输入表单和结构化的输出格式
3. 实现 Agent 编排层，处理用户输入、模型调用和结果存储
4. 构建"生成 → 保存 → 重用"的业务闭环
5. 完成端到端联调，交付可演示的 AI 产品原型
## 项目简介
你要构建的产品是一个智能旅游规划 Agent 平台：
| 功能 | 描述 |
|------|------|
| **行程规划** | 用户输入出发地、目的地、日期、预算和偏好，系统生成每日行程 |
| **预算拆分** | 行程结果包含预算分配和建议 |
| **历史管理** | 用户可以保存历史计划、再次生成、导出 |
| **管理后台** | 管理员查看热门目的地、失败任务和用户反馈 |
::: tip PRD 入口
本项目的需求文档在 GitHub： [查看 PRD](https://github.com/datawhalechina/easy-vibe/blob/main/docs/ko-kr/stage-2/assignments/travel-planning-agent-platform/PRD.md)
:::
<div style="margin: 32px 0;">
<ClientOnly>
<StepBar :active="0" :items="[
{ title: '需求分析', description: '阅读 PRD，明确页面、Agent 编排、输入输出结构' },
{ title: '搭建骨架', description: '用 AI 生成首页、规划页、历史页、后台页骨架' },
{ title: '迭代开发', description: '逐模块补充结构化输出、任务状态、历史管理' },
{ title: '联调上线', description: '端到端跑通，部署并准备演示' }
]" />
</ClientOnly>
</div>
## 第一部分：需求分析
### 1.1 阅读 PRD
打开 PRD 文档，重点回答以下问题：
- 第一版是否只做单目的地？
- 行程输出是否必须结构化？结构是什么？
- 导出能力做多深？（分享链接 / PDF / 图片）
- 后台统计和任务日志的范围是什么？
::: warning
如果以上问题没有明确答案，不要开始写代码。需求理解不清楚是导致返工的最常见原因。
:::
### 1.2 确认系统架构
```mermaid
flowchart TD
prd["PRD"] --> planner["规划页"]
planner --> agent["Agent 编排层"]
agent --> model["模型调用"]
agent --> db["数据库"]
db --> history["历史计划"]
db --> admin["后台统计与日志"]
```
## 第二部分：搭建项目骨架
### 2.1 生成前端页面
提示词参考：
```text
请基于当前 PRD，帮我生成一个智能旅游规划 Agent 平台的前端骨架。
要求：
1. 页面包括：首页、规划页、行程详情页、历史记录页、管理页
2. 规划页左侧是表单，右侧是结果预览
3. 先只生成页面结构和假数据，不接真实接口
4. 风格要像现代 AI 产品
```
### 2.2 验证页面结构
逐项检查：
- [ ] 规划页的表单字段是否与 PRD 一致
- [ ] 结果预览区域能展示结构化的行程数据
- [ ] 历史记录页可以展示多条计划
- [ ] 管理后台页可以展示统计数据
## 第三部分：迭代开发
### 3.1 按模块推进
1. **鉴权**：注册、登录
2. **规划表单**：结构化输入（出发地、目的地、日期、预算、偏好）
3. **Agent 编排**：接收输入 → 调用模型 → 解析结构化输出
4. **结果展示**：行程按天展示、预算拆分、建议
5. **历史管理**：保存计划、再次生成、导出
6. **管理后台**：热门目的地、失败任务、用户反馈
7. **任务状态**：生成中 / 成功 / 失败的状态管理和错误记录
### 3.2 模块自检
| 检查项 | 验证方法 |
|--------|----------|
| 输入完整性 | 表单字段是否与 PRD 一致 |
| 输出结构化 | 行程结果是不是结构化数据（而非一大段文字） |
| 数据一致性 | trip、itinerary、logs 数据是否对得上 |
| 闭环验证 | 是否能演示"输入 → 生成 → 保存 → 再次生成" |
## 第四部分：联调与上线
### 4.1 端到端测试
至少验证以下场景：
- 输入行程参数 → 生成每日行程 → 查看预算拆分 → 保存到历史
- 从历史记录中再次生成行程
- 管理员查看任务统计和失败日志
## 交付物
完成本项目后，你需要提交以下内容：
- [ ] 可访问的线上演示链接
- [ ] 源码仓库链接（含 README）
- [ ] PRD 文档
- [ ] 核心页面截图（规划页、行程详情页、历史记录页、管理后台）
- [ ] 60 秒演示视频
## 评分标准
| 维度 | 基本要求 | 进阶要求 |
|------|---------|---------|
| PRD 对齐 | 页面、功能、数据结构基本符合 PRD | 能清晰说明设计决策 |
| 产品闭环 | 规划 → 保存 → 历史 → 重生成可跑通 | 支持导出和分享 |
| 输出质量 | 行程结果结构化且可读 | 预算拆分合理、建议有针对性 |
| 后台能力 | 任务统计和失败日志可查看 | 有热门目的地分析 |
| 工程完整度 | 前端、后端、数据库、模型调用链路已接通 | 任务状态管理完善，错误可追溯 |
## 参考资料
- [UI 设计](../../frontend/ui-design/)
- [使用现代组件库更新你的界面](../../frontend/modern-component-library/)
- [从数据库到 Supabase](../../backend/database-supabase/)
- [大模型辅助编写接口代码与接口文档](../../backend/ai-interface-code/)
- [Git 和 GitHub 工作流](../../backend/git-workflow/)
- [如何部署 Web 应用](../../backend/zeabur-deployment/)
docs/ko-kr/stage-2/backend/ai-interface-code/index.md
+161
View File
@@ -0,0 +1,161 @@
# 대형 언어 모델 활용 인터페이스 코드 및 문서 작성
이전 강의에서는 Figma 등의 도구를 사용해 UI 디자인 시안을 완성하고, AI를 활용해 프론트엔드 정적 페이지를 빠르게 생성하며, Supabase를 이용해 데이터베이스를 구축하고 기본적인 사용자 인증을 구현하는 방법을 배웠습니다. 이제 자연스럽게 떠오르는 질문이 있습니다: 프론트엔드 페이지에서 역동적인 버튼을 클릭하면, 데이터는 어떻게 소리 없이 Supabase에 저장되는 걸까요? 더 복잡한 비즈니스 로직(예: 동시 결제, 예약 푸시, 민감 데이터 처리)을 실행해야 할 때, 프론트엔드에서 직접 데이터베이스에 연결하는 것이 안전할까요?
이것이 현대 웹 개발 아키텍처에서 매우 중요한 역할을 하는 **백엔드 API 인터페이스**로 이어집니다.
과거처럼 수백~수천 줄의 백엔드 라우팅, 컨트롤러, 매개변수 검증 로직을 수동으로 작성하는 대신, 이제는 대형 언어 모델의 강력한 코드 생성 능력을 활용해 복잡한 기반 코드를 AI가 작성하도록 할 수 있습니다. 이번 강의에서는 "AI가 작성한 코드가 겉도는" 문제에서 벗어나, 실제 비즈니스 시나리오를 바탕으로 고품질 프롬프트(Prompt)를 통해 대형 언어 모델이 견고하고 업계 표준에 부합하는 Node.js 백엔드 인터페이스를 작성하도록 안내하고, 인터페이스 문서와 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방법을 보여드리겠습니다.
> 💡 **사전 지식**
>
> 이번 장을 학습하기 전에 다음 내용을 먼저 확인하는 것을 권장합니다:
> - [데이터베이스에서 Supabase까지](../database-supabase/) - 데이터베이스와 데이터 모델의 개념 이해
> - [Git과 GitHub 워크플로우](../git-workflow/) - 프로젝트 개발에서 버전 관리 방법 숙지
> - [터미널/명령어 줄이란](/ko-kr/appendix/2-development-tools/command-line-shell) - 프로젝트 초기화와 실행에 필요한 기본 명령어
# 배울 내용
1. **API 인터페이스란**: 프론트엔드와 백엔드 통신의 다리와 RESTful 설계 규범 이해
2. **대형 언어 모델로 서비스 구축하기**: 구조화된 Prompt를 통해 AI가 Node.js + Express 기반 공정을 구축하도록 하는 방법
3. **인터페이스 로직 개발**: 대형 언어 모델이 엄격한 비즈니스 검증과 Supabase 데이터베이스 연동이 포함된 CRUD(생성, 조회, 수정, 삭제) 인터페이스를 생성하도록 안내
4. **자동화된 인터페이스 문서**: 대형 언어 모델이 코드를 기반으로 팀 협업에 필수적인 OpenAPI/Swagger 문서를 역으로 생성
5. **테스트 및 통합 디버깅**: 대형 언어 모델을 활용해 Postman 테스트 컬렉션과 Jest 단위 테스트 케이스를 생성하여 코드 품질 보장
---
# 1. 왜 API 인터페이스가 필요한가?
전통적인 이해에서 프론트엔드는 "보이는 부분", 데이터베이스는 "데이터를 저장하는 창고"입니다. 하지만 그 사이에 조정자가 없습니다. 전체 애플리케이션을 하나의 레스토랑에 비유해 보겠습니다:
- **프론트엔드(클라이언트)** 는 레스토랑의 메뉴와 주문 테이블로, 손님이 여기서 메뉴를 보고 요구사항을 제시합니다.
- **데이터베이스(Supabase 등)** 는 레스토랑의 주방 창고로, 모든 식재료와 장부가 보관됩니다.
- **백엔드 API 인터페이스** 는 레스토랑의 종업원입니다. 손님은 직접 주방에 들어가 식재료를 꺼낼 수 없습니다(혼란스럽고 보안 문제가 발생하기 쉬움). 대신 "주문 요청"(HTTP Request)을 종업원에게 전달합니다. 종업원은 확인(매개변수 검증, 권한 인증)한 후 주방에서 해당 항목을 가져와, "완성된 요리"(HTTP Response, 보통 JSON 형식의 데이터)를 손님에게 서빙합니다.
API 인터페이스를 통해 명확한 **프론트엔드-백엔드 분리**를 실현합니다: 프론트엔드는 페이지 렌더링에만 집중하고, 백엔드는 비즈니스 로직, 데이터 처리, 보안 방어에만 집중합니다.
---
# 2. 프로젝트 아키텍처 설계 및 초기화
구조가 명확한 프로젝트 골격은 대형 언어 모델이 좋은 코드를 작성하기 위한 전제 조건입니다. AI에게 코드를 작성하게 하기 전에, 프로젝트 구조에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다.
## 2.1 일반적인 API 프로젝트 구조
대형 언어 모델을 사용해 코드를 생성하더라도, 모든 코드를 하나의 `server.js` 파일에 넣어서는 안 됩니다. 유지보수가 쉬운 Node.js 백엔드 아키텍처는 일반적으로 다음과 같습니다:
```text
my-api-project/
├── .env # 민감한 환경 변수(예: API Keys, 데이터베이스 연결 문자열)
├── server.js # 프로젝트 진입점(서버 시작, 전역 미들웨어 등록)
├── package.json # 의존성 관리 파일
├── src/
│ ├── routes/ # 라우팅 계층: URL 경로 및 요청 메서드 정의
│ ├── controllers/ # 컨트롤러 계층: 비즈니스 요청 매개변수 처리, 서비스 호출 및 응답 반환
│ ├── services/ # 서비스 계층: 데이터베이스 상호작용 및 핵심 비즈니스 로직 캡슐화
│ └── middlewares/ # 미들웨어: 로그인 인증, 전역 오류 캡처
└── docs/ # API 문서 저장 디렉토리
```
## 2.2 AI를 활용한 프로젝트 초기화
직접 `npm init` 하고 의존성을 하나씩 설치하는 대신, 위의 규격을 Prompt 형태로 대형 언어 모델에 전달하는 것이 더 효율적입니다:
> 🗣️ **대형 언어 모델에 대한 프롬프트(Prompt 예시):**
> "Node.js 백엔드 프로젝트를 구축해 줘. Supabase 데이터베이스에 연결할 수 있어야 하고, 구조가 명확해야 하며, 향후 유지보수가 편해야 해."
AI가 반환한 코드를 실행하면 `localhost:3000`에서 기업급 백엔드 애플리케이션의 초기 형태를 얻을 수 있습니다.
---
# 3. 핵심 실전: 대형 언어 모델 활용 인터페이스 개발
이번 장의 가장 핵심적인 부분입니다. 대형 언어 모델이 작성한 코드는 종종 "논리적 허점"이나 "겉만 번지르르한" 문제가 있는데, 이는 개발자가 제공한 컨텍스트가 불충분하기 때문입니다. **대형 언어 모델은 복잡한 요구사항을 두려워하지 않지만, 모호한 요구사항을 가장 두려워합니다.**
[데이터베이스 장](../database-supabase/)에서 언급한 `menu_items`(메뉴 테이블)의 생성 인터페이스를 예로, 고품질 Prompt를 작성하는 방법을 살펴보겠습니다.
## 3.1 대형 언어 모델에 완전한 컨텍스트 제공
AI에게 인터페이스 작성을 요청하기 전에 반드시 **데이터베이스 필드 정의(Schema)** 와 **구체적인 제약 조건**을 제공해야 합니다.
> 🗣️ **고품질 프롬프트(Prompt) 템플릿:**
> "메뉴 추가 인터페이스를 작성해 줘. 메뉴에는 상품명, 가격, 분류(버거, 사이드, 음료), 판매 여부 정보가 포함돼. 상품명과 가격은 필수 항목이고, 가격은 음수일 수 없어. 사용자 입력이 올바르지 않을 때는 오류 메시지를 표시해야 해."
## 3.2 대형 언어 모델이 생성한 코드 검토
대형 언어 모델이 생성한 코드는 일반적으로 다음과 같이 명확하게 역할이 분리되어 있습니다:
```javascript
// services/menuService.js
const { createClient } = require('@supabase/supabase-js');
const supabase = createClient(process.env.SUPABASE_URL, process.env.SUPABASE_KEY);
exports.createMenuItem = async (menuData) => {
// Supabase SDK를 호출하여 데이터를 테이블에 삽입
const { data, error } = await supabase
.from('menu_items')
.insert([menuData])
.select();
if (error) throw new Error(`데이터베이스 삽입 실패: ${error.message}`);
return data[0];
};
```
이 방식으로 생성된 코드는 구조가 합리적일 뿐만 아니라, Supabase 초기화, 오류 캡처, 예외 처리까지 고려되어 있어, 단순히 "추가 인터페이스를 작성해 줘"라고 요청해서 얻는 스파게티 코드(Spaghetti Code)와는 비교가 되지 않습니다.
---
# 4. 양손 해방: 자동 인터페이스 문서 생성
개발팀에게 문서 없는 API는 블랙박스와 같습니다. 프론트엔드 엔지니어는 어떤 매개변수를 전달해야 하는지, 어떤 구조가 반환되는지 추측할 수 없습니다. 업계에서 가장 널리 사용되는 API 설명 규격은 **OpenAPI(이전 명칭 Swagger)** 입니다.
과거에는 YAML이나 JSON 형식의 Swagger 문서를 수동으로 작성하는 것이 매우 고통스럽고 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 이제 이것은 대형 언어 모델이 가장 잘하는 분야가 되었습니다.
방금 작성한 `routes`와 `controllers` 코드를 선택한 후 대형 언어 모델에 전달하면 됩니다:
> 🗣️ **문서 생성 프롬프트:**
> "위 코드를 기반으로 인터페이스 문서를 생성해 줘. 각 매개변수의 의미와 반환 데이터를 명확히 작성해서 프론트엔드 동료가 연동하기 편하도록 해줘."
이 과정에서 AI에게 필드 설명(Description)과 Mock 데이터(예: `price_cents: 1200`는 12달러를 의미)까지 보완해 달라고 요청할 수 있어, 소통 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
---
# 5. 안전장치: 테스트 코드 및 Postman 컬렉션 생성
코드 작성과 문서 생성이 끝났다면, 마지막 단계는 코드가 실제로 정상 작동하는지 확인하는 것입니다.
## 5.1 Postman / Apifox 테스트 설정 생성
인터페이스 개발에서는 일반적으로 Postman과 같은 시각화 도구를 사용하여 프론트엔드의 HTTP 요청을 시뮬레이션합니다. 대형 언어 모델을 사용하지 않는다면 URL을 수동으로 입력하고, Header(요청 헤더)를 하나씩 추가하며, JSON 요청 본문을 조합해야 합니다.
AI에게 다음과 같이 지시만 하면 됩니다:
> "이 인터페이스 문서를 Postman에서 가져올 수 있는 형식으로 변환해 줘. 정상 요청과 오류 요청의 예시를 포함해 줘."
JSON 텍스트를 받아 `menu_api.json`으로 저장한 후 Postman에 드래그하면, 즉시 사용 가능한 테스트 클릭 패널을 얻을 수 있습니다.
## 5.2 자동화된 단위 테스트 작성
더 엄격한 엔지니어링 품질을 추구한다면, 대형 언어 모델이 `Jest` 등의 테스트 프레임워크를 사용해 단위 테스트(Unit Tests)를 작성하도록 하여, 핵심 비즈니스 로직에 대한 경계값 테스트(예: 음수 가격을 전달했을 때 데이터베이스 계층의 검증이 작동하는지)를 수행할 수 있습니다.
---
# 6. 백엔드 인터페이스 필수 모범 사례
AI의 지원이 있더라도, 시스템 전체의 "관문 담당자"로서 다음 핵심 원칙을 이해하고 검토해야 합니다:
1. **RESTful 규격의 경로 명명**:
- 좋은 설계: `GET /api/users`(사용자 목록 조회), `POST /api/users`(사용자 생성). URL은 "리소스"를 나타내는 명사여야 합니다.
- 나쁜 설계: `POST /api/getUser` 또는 `POST /api/createUser`. 동사는 HTTP Method(GET/POST/PUT/DELETE)로 표현해야 합니다.
2. **표준 HTTP 상태 코드**:
- 200/201: 요청 성공 / 리소스 생성 성공
- 400: Bad Request, 프론트엔드 매개변수 형식 오류 또는 필수 항목 누락
- 401/403: Unauthorized / Forbidden, 사용자 미로그인 또는 권한 없음
- 404: Not Found, 리소스가 존재하지 않음
- 500: Server Error, 백엔드 코드 오류 또는 데이터베이스 장애. 오류 호출 스택을 프론트엔드에 직접 노출하지 마세요(보안 위험 있음)
3. **사용자 입력을 절대 신뢰하지 마세요**: 프론트엔드의 입력은 위조될 수 있으므로, 모든 핵심 매개변수 검증은 백엔드 인터페이스에서 다시 한번 수행해야 합니다.
# 7. 요약
이번 장의 학습을 통해 여러분은 개발 관점의 진정한 전환을 이루었습니다: 더 이상 문법과 구두점에 갇힌 "타이피스트"가 아니라, **시스템 설계자이자 아키텍처 지휘관**으로 성장했습니다.
이제 다음을 습득했습니다:
1. **API 인터페이스와 프론트엔드-백엔드 분리**의 핵심 시스템 사고
2. **컨텍스트 제공과 계층 구조 개념**을 통해 대형 언어 모델이 생성하는 서버 측 코드의 품질을 크게 향상시키는 방법
3. 번거로운 **문서 작성**과 **테스트 케이스 구축**을 AI가 잘하는 자동화 작업으로 전환하는 방법
4. 이전에 학습한 **Supabase** 지식과 결합하여, 클라이언트 요청부터 기본 데이터베이스 업데이트까지의 완전한 데이터 흐름을 구축
::: tip 💡 다음 단계
데이터 흐름과 백엔드 서비스가 모두 준비되었지만, 현재는 로컬 컴퓨터에서만 실행됩니다. 다음 장에서는 이 서비스를 **공개 네트워크 서버에 배포(Deploy)** 하여, 전 세계 사용자가 여러분의 제품에 접근할 수 있도록 하는 방법을 배우겠습니다.
:::
docs/ko-kr/stage-2/backend/database-supabase/index.md
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File diff suppressed because it is too large Load Diff
docs/ko-kr/stage-2/backend/git-workflow/index.md
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@@ -0,0 +1,261 @@
# Git과 GitHub 워크플로우
이전 강의에서는 웹 기반 vibe coding 도구를 사용하여 코드를 작성하는 방법을 배웠습니다. 매번 대화할 때마다 새로운 버전의 코드가 생성됩니다. 하지만 한 가지 질문을 생각해 봅시다: 이전 수정 사항으로 되돌리고 싶다면 편리한 방법이 있을까요? 우리가 다양한 단계에서 작성한 코드를 기록하여, 언제든지 다른 버전 간에 전환하고 수정할 수 있는 도구가 있을까요?
이러한 요구를 충족하기 위해 버전 관리 소프트웨어가 탄생했습니다. 이 글에서는 가장 유명한 버전 관리 프로그램인 **Git**과 최고의 코드 호스팅 플랫폼인 **GitHub**를 소개하겠습니다. Git을 사용하여 코드를 관리하는 방법, GitHub에서 다른 사람의 코드를 가져오는 방법, 자신의 코드를 업로드하는 방법, 그리고 다른 사람들과 협력하여 대규모 프로젝트를 진행하는 방법을 배우겠습니다.
개인 프로젝트의 버전 추적, 팀 협업에서의 코드 동기화, 오픈소스 커뮤니티에 기여하는 등 어떤 상황에서든 Git과 GitHub는 현대 개발자의 필수 도구입니다. 이를 마스터하면 코드를 더 효율적으로 관리하고, 필요에 따라 체크포인트를 생성하며, 코드의 다양한 단계 간에 자유롭게 전환하고, 단일 파일 변경부터 대규모 프로젝트 개발까지 모든 작업을 쉽게 처리할 수 있게 됩니다 — 모든 코드 반복을 통제 가능하고 추적 가능하게 만듭니다.
> 💡 **사전 지식**
>
> Git을 배우기 전에 다음 개념을 먼저 확인하는 것을 권장합니다:
> - [터미널/명령어 줄이란](/ko-kr/appendix/2-development-tools/command-line-shell) - 명령어 줄을 사용하여 컴퓨터와 상호작용하는 방법 학습
> - [Git이란](/ko-kr/appendix/2-development-tools/git-version-control) - Git 버전 관리 시스템의 핵심 개념 이해
>
> 이 글은 GitHub 워크플로우와 실제 조작에 중점을 두며, 위 기본 지식은 부록 링크를 참조하세요.
# Git 빠른 시작
Git을 사용하기 전에 부록의 [명령어 줄](/ko-kr/appendix/2-development-tools/command-line-shell)과 [Git 기초](/ko-kr/appendix/2-development-tools/git-version-control) 내용을 읽었는지 확인하세요. 이 글은 이미 기본 지식이 있다고 가정하고, Git 설치 및 구성과 GitHub를 사용한 협업 방법을 바로 설명합니다.
## Git 설치 방법
다양한 컴퓨터 운영 체제에 Git을 설치하는 세 가지 방법을 시연합니다. 시스템 버전에 맞는 지침을 따르세요:
### Windows
1. [Git 공식 다운로드 페이지](https://git-scm.com/download/win)에 접속하여 시스템에 맞는 설치 프로그램을 다운로드하세요: [설치 패키지](https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.51.0.windows.1/Git-2.51.0-64-bit.exe). 기본적으로 x64 설치 프로그램을 권장합니다.
2. 설치 프로그램을 더블클릭하고 설치 마법사 지침을 따르세요:
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image5.png)
1. 기본 옵션을 유지하는 것을 권장합니다. 사용자 정의가 필요한 경우 다음 사항에 주의하세요: (대부분의 경우 "Next"를 계속 클릭하면 됩니다)
- Git이 사용할 기본 편집기 선택: 좋아하는 편집기(예: VS Code)를 선택하세요. 첫 번째 옵션인 Vim(텍스트 편집기)을 기본으로 선택하거나, "Visual Studio Code as Git's default editor" 옵션을 선택할 수 있습니다(VS Code가 미리 설치되어 있어야 함). 기본 선택을 유지하고 "Next"를 클릭하여 계속 진행할 수 있습니다.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image6.png)
- Git 사용 방식 선택: 세 가지 옵션은 시스템에서 Git의 접근성을 제어합니다. 옵션 2("from command line and 3rd-party software")를 권장합니다 — 기본 Git 도구를 PATH에 추가하여 Git Bash, 명령 프롬프트, PowerShell 및 IDE에서 Git을 사용할 수 있게 하며, 시스템을 복잡하게 만들지 않습니다.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image7.png)
3. 설치 후 바탕 화면에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하세요. 메뉴에 "Git Bash Here"가 보이면 설치가 성공한 것입니다.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image8.png)
### MacOS
macOS의 경우 먼저 터미널에서 `git --version`을 입력하여 Git이 이미 설치되어 있는지 확인할 수 있습니다. 설치되어 있지 않으면 시스템이 설치를 안내합니다 — 안내에 따라 설치를 완료하세요.
1. 방법 1: Homebrew를 통한 설치
[Homebrew](https://brew.sh/)(Mac 패키지 관리자)가 설치되어 있다면 터미널을 열고 다음을 입력하세요
```bash
brew install git
```
2. 방법 2: (권장) Xcode를 통한 설치: https://developer.apple.com/xcode/, Xcode에 Git이 내장되어 있습니다. 설치 후 안내에 따라 계속 진행하세요.
### Linux
대부분의 Linux 배포판은 패키지 관리자를 통해 Git을 설치할 수 있습니다:
- Ubuntu/Debian:
```bash
sudo apt update
sudo apt install git
```
- CentOS/RHEL:
```bash
sudo yum install git
```
- 설치 확인: 터미널에서 git --version을 입력하세요. 버전 번호가 표시되면 설치가 성공한 것입니다.
## Git 초기화
Git을 설치한 후, 먼저 사용자 정보를 구성해야 합니다 — 이는 Git을 사용한 버전 관리의 기본 단계입니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하세요 (괄호 안의 내용을 자신의 정보로 교체):
```bash
# 전역 사용자 이름 설정(커밋 기록에 표시됨)
git config --global user.name "Your Name"
# 전역 이메일 설정(GitHub/GitLab 등 플랫폼에 등록한 이메일 사용 권장)
git config --global user.email "your.email@example.com"
```
Git은 이 정보를 각 커밋 기록에 삽입하여, 매번 수정의 "작성자 정보"로 사용합니다. 버전 기록(예: git log 사용)을 볼 때, 각 코드 줄을 누가 수정했는지 명확하게 볼 수 있어, 책임 추적과 소통에 편리합니다. 협업 프로젝트에서 통일된 신원 정보는 팀원들이 누가 어떤 변경을 했는지 빠르게 식별할 수 있게 하여 협업 효율을 높입니다(예: 커밋 기록을 통해 관련 개발자를 찾아 문제를 논의).
명령어 줄에서 `git config --list`를 입력하여 현재 Git 구성 정보를 확인하고 설정이 성공했는지 확인할 수 있습니다.
# GitHub란
GitHub는 Git 기반의 코드 호스팅 플랫폼입니다. Git 저장소에 대한 원격 저장소를 제공할 뿐만 아니라, 협업 도구(예: Issues, Pull Requests, Projects)도 포함하여 개발자가 코드를 공유하고 협업하기 쉽게 만듭니다. 간단히 말해, Git은 로컬 버전 관리 도구이고, GitHub는 원격 "코드 저장소 클라우드 + 협업 커뮤니티"입니다.
GitHub는 세계 최대의 코드 호스팅 플랫폼일 뿐만 아니라, 전 세계에서 가장 활발하고 영향력 있는 오픈소스 커뮤니티입니다. 여기서 "오픈소스"의 핵심 아이디어는 누구나 소프트웨어의 소스 코드를 다운로드하고 실행할 수 있다는 것입니다. 이 모델은 전 세계 사람들이 서로의 코드를 검사하고 수정하거나, 이를 기반으로 새로운 프로젝트를 만들 수 있게 합니다. 예를 들어, GitHub에서 다양한 학습 튜토리얼과 GPT 모델 훈련에 사용되는 프레임워크(예: PyTorch)의 전체 소스 코드를 찾을 수 있습니다. 매일 전 세계적으로 수많은 사람들이 협력하여 코드를 검토하고 개선합니다.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image9.png)
많은 대기업이 업계 경쟁 우위를 얻기 위해 GitHub에서 프로그램이나 튜토리얼을 오픈소스로 공개합니다 — 이는 일종의 광고 형태로도 볼 수 있습니다. GitHub 커뮤니티에서 프로젝트가 받은 "스타(stars)" 수는 그 가치를 측정하는 주요 지표입니다. 프로젝트나 조직이 보유한 스타가 많을수록 신뢰도와 영향력이 큽니다.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image10.png)
우리 과정에서도 지원 자료와 과제가 전용 GitHub 저장소에 업로드됩니다. 과제를 업로드하는 과정을 통해 GitHub 사용에 점차 익숙해지고 마스터하게 되며, 향후 애플리케이션 개발에서의 버전 관리 기반을 탄탄하게 다질 수 있습니다.
## GitHub 계정 등록
1. [GitHub 공식 웹사이트](https://github.com/)에 접속하여 오른쪽 상단의 "Sign up"을 클릭하세요.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image11.png)
2. 이메일 주소를 입력하세요(인증 및 알림이 해당 이메일로 전송되므로 자주 사용하는 이메일 사용 권장), 비밀번호를 설정하세요(문자, 숫자, 특수 문자를 포함해야 함).
3. 사람 인증을 완료하고, 안내에 따라 이메일을 인증하면 계정이 생성됩니다.
## GitHub에서 첫 번째 저장소 만들기
다음으로, 첫 번째 저장 폴더, 즉 저장소 또는 "repo"를 만들어 보겠습니다.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image12.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image13.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image14.png)
1. Repository name: 다른 사람에게 표시되는 저장소 이름입니다.
2. Description: 저장소에 대한 상세 설명입니다.
3. Choose visibility: 개인 저장소의 경우 private으로 설정하면 본인과 특별히 초대한 사람만 볼 수 있습니다. public으로 설정하면 모든 사람이 볼 수 있습니다.
조직 내의 저장소의 경우, Private이면 조직 내의 사람만 볼 수 있습니다.
Public이면 조직 외부의 사람도 볼 수 있습니다.
4. README: 일반적으로 모든 저장소에는 README 파일이 있어야 한다는 관행이 있습니다. 이는 저장소의 완전한 소개로, 사용 설명, 파일 목록, 조작 방법이 포함됩니다.
5. Add .gitignore and license:
1. .gitignore 파일은 Git에게 GitHub에 업로드할 때 특정 폴더나 파일을 무시하도록 지시하여, 추적되거나 스테이징 영역에 추가되지 않도록 합니다. 이는 임시 테스트 파일, 의존성 패키지 또는 대용량 파일에 유용합니다. 지정하면 해당 파일은 더 이상 추적되지 않습니다.
2. license는 선택한 오픈소스 라이선스 유형을 나타냅니다. 다양한 라이선스는 다른 사람이 귀하의 코드를 상업적 목적으로 사용할 수 있는지 여부를 상세히 규정하며, 기타 조건과 약관이 포함됩니다.
"Add README"를 체크하고, 저장소 공개 범위를 "Private"으로 설정하며, 원하는 대로 저장소 이름과 설명을 작성한 후 "Create repository"를 클릭하여 첫 번째 원격 저장소를 생성하세요.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image15.png)
그러면 추가 파일이 없는 깨끗한 저장소를 갖게 됩니다. 이제 파일 업로드를 시작할 수 있습니다.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image16.png)
저장소를 가져오는 명령은 `git clone`이지만, 저장소 주소가 필요합니다. 녹색 "Code" 버튼을 클릭하면 저장소 주소를 찾을 수 있으며, HTTPS와 SSH 옵션이 표시됩니다. 일반적으로 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 저장소를 로컬 기기에 다운로드할 수 있습니다(이렇게 해야만 파일을 수정하고 업로드할 수 있습니다).
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image17.png)
일반적으로 HTTP를 통해 클론한 저장소는 다른 사람의 저장소를 임시로 다운로드하고 테스트하는 데 적합하지만, 자체 개발에는 권장하지 않습니다. 더 나은 학습 경험을 위해 먼저 SSH 인증을 설정하는 것이 좋습니다.
## 로컬 SSH 바인딩
GitHub에서 "SSH 프로토콜 바인딩"은 본질적으로 로컬 기기의 SSH 공개 키를 GitHub 계정과 연결하여, GitHub가 SSH 프로토콜을 통해 기기를 식별할 수 있게 하는 것을 의미합니다. 이를 통해 비밀번호 없이 원격 저장소를 안전하게 조작(clone, push 또는 pull 코드)할 수 있습니다.
간단히 말해: 이것은 기기에 "GitHub 전용 출입 카드"를 발급하는 것과 같습니다. 바인딩 후, 기기가 SSH 프로토콜을 통해 GitHub 저장소에 접근하면 GitHub가 이 "출입 카드"(귀하의 SSH 공개 키)를 검증합니다. 승인된 기기로 확인되면 바로 조작할 수 있습니다 — 매번 계정 비밀번호를 입력할 필요가 없습니다.
> 💡 SSH란
### 왜 SSH 프로토콜 바인딩이 필요한가?
GitHub는 두 가지 주요 저장소 조작 프로토콜을 지원합니다: HTTPS 프로토콜과 SSH 프로토콜:
- HTTPS 프로토콜: 매번 조작(예: push) 시 GitHub 계정 비밀번호(또는 개인 액세스 토큰 PAT)를 입력해야 합니다. 인증 과정이 번거롭고 비밀번호 유출 위험이 있습니다.
- SSH 프로토콜: "키 페어"를 통해 인증이 완료되므로 비밀번호를 반복해서 입력할 필요가 없으며, 암호화 전송이 더 안전합니다.
"SSH 프로토콜 바인딩"은 GitHub SSH 인증을 활성화하기 위한 전제 단계입니다 — 로컬 SSH 공개 키를 GitHub 계정에 "바인딩"해야만 GitHub가 기기를 인식하고 저장소에 대한 SSH 조작을 허용할 수 있습니다.
### "바인딩"의 핵심 논리: SSH 키 페어의 역할
SSH 인증은 키 페어(공개 키 + 개인 키)에 의존하며, 이들은 서로 일치하는 암호화 파일입니다. 생성 후 "공개 키"를 GitHub에 제공("바인딩")하고, "개인 키"는 로컬 기기에 보관합니다:
1. 개인 키: 로컬 기기(예: 컴퓨터)의 지정된 디렉토리(일반적으로 ~/.ssh/)에 저장되며, "나만의 전용 열쇠" 역할을 합니다. 절대 다른 사람과 공유해서는 안 됩니다.
2. 공개 키: 공개적으로 공유할 수 있는 "자물쇠"입니다 — 이를 GitHub 계정의 "SSH keys list"에 복사해야 합니다("바인딩" 조작).
SSH를 통해 GitHub 저장소를 조작할 때(예: git push git@github.com:xxx/xxx.git):
- 로컬 기기가 개인 키를 사용하여 "조작 요청"을 암호화하여 GitHub에 전송합니다;
- GitHub가 요청을 받은 후, 이전에 바인딩한 공개 키를 사용하여 복호화를 시도합니다;
- 복호화가 성공하면 기기가 승인된 것으로 확인되고 조작이 허용됩니다. 그렇지 않으면 접근이 거부됩니다.
### "바인딩"의 구체적인 단계(핵심 프로세스)
원리를 이해하면 실제 조작은 간단합니다 — 핵심은 "키 페어 생성 → 공개 키를 GitHub에 업로드"입니다:
1. 로컬에서 SSH 키 페어 생성
1. Trae를 사용하여 공개 키 가져오기(권장)
프롬프트: `Help me create the SSH key needed for GitHub login. My email is your_email@gmail.com , Please return the public key for me to copy`
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image18.png)
프롬프트를 입력한 후, 왼쪽 터미널에서 Enter 키를 눌러야 합니다. 그렇지 않으면 명령이 실행되지 않고 계속 대기합니다. Trae는 조건 판단을 실행할 수 없으므로, 계속 Enter를 누르기만 하면 됩니다.
마지막으로, 오른쪽의 Trae가 읽어온 공개 키를 반환한 것을 볼 수 있습니다. 이를 복사하여 다음 단계에서 붙여넣을 준비를 하세요.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image19.png) 2. 수동으로 공개 키 가져오기
로컬 터미널을 엽니다(Windows에서는 Git Bash 또는 PowerShell 사용; macOS/Linux에서는 터미널 사용), 다음 명령을 입력하세요(your_email@example.com을 GitHub 계정 등록에 사용한 이메일로 교체):
```bash
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
```
1. Enter를 눌러 기본값을 수락합니다(기본 파일 경로, 비밀번호 없음, 또는 필요에 따라 비밀번호 설정). 이렇게 하면 ~/.ssh/ 디렉토리에 두 개의 파일이 생성됩니다:
- id_ed25519: 개인 키(로컬에 저장, **절대 공유하지 마세요**)
- id_ed25519.pub: 공개 키(GitHub에 업로드 필요)
2. 공개 키를 GitHub 계정에 "바인딩"
이것이 핵심 바인딩 단계입니다 — 로컬 공개 키를 GitHub 계정의 "SSH keys list"에 추가합니다:
1. 공개 키 내용 복사:
1. Trae:
2. Windows: 메모장으로 C:\Users\<your>\.ssh\id_ed25519.pub을 열고 모든 내용을 복사합니다;
3. macOS/Linux: 터미널에서 cat ~/.ssh/id_ed25519.pub을 실행하고 모든 출력을 복사합니다(시작의 SSH-ed25519부터 끝의 이메일까지).
2. GitHub에 로그인하고 "SSH Key Management" 페이지로 이동합니다:
1. 오른쪽 상단 프로필 사진 클릭 → Settings → 왼쪽 메뉴 SSH and GPG keys → New SSH key 클릭.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image20.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image21.png)
2. 아무 제목이나 입력하고(예: your local computer's SSH), 방금 가져온 SSH 공개 키를 여기에 붙여넣으세요.
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image22.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image23.png)
3. 바인딩 성공 여부 확인
터미널에서 다음 명령을 입력하세요(**Trae로도 다음 작업을 수행할 수 있습니다**) GitHub가 기기를 인식할 수 있는지 테스트합니다:
```bash
ssh -T git@github.com
```
- Hi [your GitHub username]! You've successfully authenticated... 와 같은 내용이 보이면 키 바인딩에 성공한 것입니다;
- 오류가 발생하면, 일반적으로 공개 키 복사가 불완전하거나, 개인 키 권한이 너무 높은 경우(로컬 ~/.ssh/ 디렉토리는 본인만 읽고 쓸 수 있어야 함) 등입니다. 필요에 따라 확인하세요.
### 중요 참고 사항
여러 기기(예: 노트북과 데스크톱)가 있는 경우, 각 기기에 대해 별도의 SSH 키 페어를 생성하고, 각 공개 키를 동일한 GitHub 계정에 바인딩해야 합니다 — 각 기기마다 고유한 "출입 카드"가 있습니다.
개인 키를 절대 공유하지 마세요(GitHub에 업로드하거나 다른 사람과 공유하지 마세요). 그렇지 않으면 다른 사람이 귀하인 척하여 저장소를 조작할 수 있습니다. 개인 키가 유출된 경우 즉시 GitHub에서 해당 공개 키를 삭제하고 새로운 키 페어를 생성하세요.
SSH 바인딩 후, HTTPS 형식(예: https://github.com/username/repository.git) 대신 SSH 형식의 저장소 주소(예: git@github.com:username/repository.git)를 사용하여 조작하세요. 이전에 HTTPS로 저장소를 클론한 경우, git remote set-url origin `<new>`로 프로토콜을 전환할 수 있습니다.
# Trae를 사용한 GitHub 조작
Git이 무엇인지, GitHub가 무엇인지, SSH가 무엇인지, 그리고 이를 어떻게 구성하는지 설명했습니다. 이제 Trae를 자유롭게 사용하여 Git 조작을 수행할 수 있습니다. 먼저 원격 저장소를 로컬 기기에 클론하는 방법을 배워보겠습니다.
## Git clone: 기존 저장소 다운로드
클론하고자 하는 저장소 주소를 직접 알려주면 됩니다
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image24.png)
## Git pull: 원격 저장소에서 업데이트 가져오기
저장소를 업데이트하기 전에, 여러 사람이 유지 관리할 수 있으므로 먼저 최신 변경 사항을 가져와야 합니다. 그 후 파일을 수정하고 푸시할 수 있습니다.
**잘못된 저장소에 푸시하는 것을 방지하기 위해 폴더 이름과 그 상대 경로 또는 절대 경로를 포함하세요.**
prompt:`Help me pull this repository AIID-TEST in ./AIID-TEST.`
## Git commit & Git push: 업데이트를 스테이징하고 GitHub에 푸시
모든 준비가 완료되면 로컬 파일을 수정하고, 폴더에 항목을 추가하거나 삭제해 보세요. 그런 다음 Trae가 변경 사항을 감지하고 GitHub에 푸시하도록 도와달라고 요청하세요.
prompt:`I finished. Commit and push to the repository AIID-TEST in ./AIID-TEST.`
![](/zh-cn/stage-2/backend/git-workflow/images/image25.png)
푸시 성공. 이제 GitHub에서 업데이트된 내용을 볼 수 있습니다.
# 참고 자료
- Pro Git book https://git-scm.com/book/en/v2
- GitHub Docs https://docs.github.com/en
docs/ko-kr/stage-2/backend/modern-cli/index.md
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@@ -0,0 +1,801 @@
# CLI AI 编程工具
在本教程中，我们将介绍直接在命令行中运行的 AI 编程 Agent。它们和之前学过的 Trae、Cursor 中的 Agent 不同，CLI AI 编程工具只能在终端中使用。与集成在 AI IDE 里的 Agent 相比，它们通常具有更长的上下文窗口、更快的工具调用速度，并且可以兼容更多种类的大模型。在最新的 AI Vibe Coding 实战中，我们往往会优先使用 CLI AI 编程工具，而不是 IDE 内置的编码 Agent。
## 从 CLI 说起
还记得我们之前介绍过的 CLI 吗？CLI 指的是通过终端或命令提示符，用纯文本命令来操作软件应用，而不是依赖图形界面（GUI——你可以简单理解为电脑或手机上带按钮、可以点击操作的界面，不需要输入命令）。
> 在 Windows 上，常见的终端有“命令提示符（cmd）”和 “PowerShell”。你可以在电脑的运行/搜索框中输入 “cmd” 或 “powershell” 来启动这些命令行程序。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image1.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image2.png)
CLI 天生适合文本命令操作，在一小部分极客（追求极致的编程爱好者）群体中，CLI 甚至比 GUI 更受欢迎——他们希望所有操作都通过键盘完成，觉得动鼠标反而会拖慢自己的编码效率。
在工业界，CLI 往往也是最常见的接口形式，因为 GUI 需要操作系统额外绘制界面、管理窗口，对计算机资源的要求更高；而 CLI 只需要把收到的命令传给系统执行即可。因此，在连接大规模服务器集群时，我们通常只通过 CLI 进行交互。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image3.png)
对于许多没有 CLI 经验的同学来说，可能会觉得 CLI 操作很复杂、命令太多，甚至担心“一不小心就把电脑搞坏”。不用担心。还记得我们在前面教程里，经常让 Trae 帮忙完成各种基础操作吗？这里也可以完全照搬这个思路——我们可以让 CLI 编程工具帮我们执行所有 CLI 操作：让它帮你进入指定文件夹、搜索和处理文件、运行或复制开源项目等。整个过程都可以通过和 CLI AI 编程工具的对话来完成。
## 和 AI IDE 有什么不同
我们可以把 CLI AI 编程工具类比成之前学过的 z.ai 和 Trae。某种意义上，CLI AI 编程工具可以看成是一种特殊的 z.ai：它们同样只需要一个简单的对话入口，就会自动为你执行所有需要的操作（只是有时你需要手动打开浏览器查看最终效果）。而如果类比 AI IDE，那么 CLI AI 编程工具可以被看作是 IDE 中的 Agent 模块——也就是侧边那块对话区域。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image4.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image5.png)
不过，由于不同 AI IDE 对 Agent 的实现方式不同，能力差异也很大，AI 编程效果经常不稳定，因此 CLI AI 编程工具通常由大型科技公司直接开发，例如 Claude 背后的 Anthropic、ChatGPT 背后的 OpenAI 等。
相比其他 AI 编程 Agent，直接使用这些大厂产品往往是较优的实践，尤其是 Claude Code 本身就是为 Anthropic 内部研发团队服务的工具，从一开始就围绕“满足工程师真实需求”来设计。
为了更直观地对比，我们可以简单看看 Claude Code 和某款 AI IDE Agent 的差异（这里以 Cursor 为例）：
| 功能特性 | Claude Code | Cursor | 更优者 |
| ----------------- | ------------- | --------------- | ----------- |
| 自动任务执行 | ✅ 非常强 | ❌ 能力有限 | Claude Code |
| IDE 集成 | ❌ 仅命令行 | ✅ 原生 VS Code | Cursor |
| 实时代码补全 | ❌ 无 | ✅ 体验极佳 | Cursor |
| 多文件操作 | ✅ 非常强 | ⚠️ 还不错 | Claude Code |
| GitHub 一体化操作 | ✅ 可直接提交 | ⚠️ 需要手动操作 | Claude Code |
| 学习成本 | ⚠️ 中等 | ✅ 上手简单 | Cursor |
| 上下文长度 | ✅ 非常长 | ⚠️ 较好 | Claude Code |
| 调试辅助 | ✅ 自动化 | ⚠️ 较多需手动 | Claude Code |
表格来源：<https://northflank.com/blog/claude-code-vs-cursor-comparison>
简单说，CLI AI 编程工具通常可以：
- 支持更长时间的连续对话（甚至可以帮你“工作一整天”）。
- 提供更长的上下文窗口（不再频繁需要你说“继续”）。
- 响应速度更快（可以接入更多自定义模型 API）。
在编码相关操作上，它们通常比大部分 IDE 内置 Agent 更聪明、更稳定。
## 常见的 CLI AI 编程工具
目前虽然有很多开源实现，但在实践中我们只推荐两大类型的 CLI AI 编程工具，作为“首选组合”。你可以根据自己的习惯任选其一，强烈建议都试一试，再选出最适合你的那一个。
- Codex 使用 GPT-5，在整体能力上更强；
- Claude Code 通过 GLM 4.6 转发 API，整体体验接近 Claude 4，但价格更便宜。
- OpenCode 可以随意切换并搭配模型, 提供免费模型, 可以更好的控制成本。
不过，哪一个在实际项目中更好用，只能通过亲自测试来判断。掌握多种 AI 编程工具始终是有益的：熟练以后，你可以在不同场景下灵活切换 Claude Code、Codex 或 Trae。如果尝试多次后发现某个工具效果一般，可以直接换一个工具或模型继续试验。
同时，由于模型版本更新非常迅速，建议你优先选择在“性价比（效果 / 成本）”上表现最好的方案。
### Claude Code
Claude Code 是由 Anthropic 基于 Claude 大模型能力开发的一款 AI 编程工具。它的主要交互场景在终端，同时也支持作为 VS Code 插件来使用。类似于 AI IDE 中的 Agent，它可以深度理解开发者的代码仓库，并通过自然语言指令完成端到端的开发任务——包括代码编辑、修复 Bug、执行和修复测试、管理 Git 工作流（例如解决合并冲突、创建 PR）、复杂代码讲解、执行终端命令等。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image6.png)
Claude Code 的优势主要体现在：极长的上下文窗口（可以处理完整文件甚至小型项目）、可以主动澄清模糊需求、自动规划和分配执行任务，以及对整个代码库内容的深度理解和解释能力。与普通 IDE Agent 相比，它更适合“沉浸式 vibe coding” 的开发流程。
在实际使用中，你可以通过对话指令，让它帮你创建新项目、执行 CLI 操作（例如整理文件夹、批量重命名文件、部署开源项目等）、配置开发环境（例如安装和调试 Python 环境）。如果觉得某段代码难以理解、某个目录结构不清晰，也可以直接让 Claude Code 生成结构化的分析文档，或者对特定内容进行分步骤讲解。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image7.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image8.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image9.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image10.png)
如果你想系统地学习 Claude Code，可以参考 Andrew Ng 与 Anthropic 联合推出的课程：
<https://www.bilibili.com/video/BV176t2zSEpr>
接下来，我们将学习如何使用 Claude Code。由于直接使用官方 Claude Code 的成本往往非常高（如下图所示），我们会转而使用兼容 Claude Code 协议、但基于其他大模型的 API 平台。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image11.png)
你需要学习下面几种不同方案（最好都尝试一遍），最后选择最适合你的那一种作为主要实践路径。
第一种方式是直接使用“兼容 Anthropic 接口”的 API。随着 Claude Code 的流行，越来越多的大模型服务商开始支持 Anthropic 风格的调用方式。常见的服务商包括 GLM、Kimi、DeepSeek 和 Siliconflow 等，它们都提供了兼容的 API 接口。关于具体配置，我们会在后文细讲。
需要注意的是，Claude Code 通常会消耗大量 token，如果你担心 API 调用产生过高费用，可以考虑购买 GLM 的月度套餐（大约 20 元/月）来控制成本。如果你想先感受一下实际花费，也可以先充值 10 元做小规模试验。
另一种方式是使用 “Claude Code Route” 项目。它是一个开源工具，不仅支持所有常见的 API 调用接口，还允许你针对不同场景精细配置要使用的模型，并且支持对接本地部署的大模型。但由于这一方案的配置相对复杂，建议你先从第一种方案入手。
#### 使用智谱 GLM 作为后端（推荐）
GLM（General Language Model）是智谱 AI 自主研发的一系列大型语言模型。GLM-4.6 是当前 GLM 系列的最新版本，其核心亮点是在代码能力上的优异表现（在公开基准和真实任务中对标 Claude Sonnet 4，在国内处于第一梯队）。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image12.png)
它还将上下文窗口扩展到 200K，可以更加从容地处理长文本和大体量代码，同时加强了推理与工具调用能力，在性能和成本之间取得了不错的平衡。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image13.png)
在接入 GLM 之前，我们需要先安装 Claude Code。
如果你觉得命令行安装步骤麻烦，或者中途出现错误，可以直接让 Trae 的 Agent 帮你完成安装。
```python
# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 进入你的项目
cd your-awesome-project
# 启动 Claude Code
claude
# 按 Ctrl+C 退出 Claude
```
接下来，我们需要修改 Claude Code 的默认 API 请求地址，使其支持 GLM 的 API 服务。你可以直接复制下面的内容，让 Trae 帮你创建对应的环境变量；也可以选择把它们永久写入系统环境变量（如果出现问题，同样可以让 Agent 帮忙修改）。
首先，你需要先获取 GLM 的 API Key，并用你自己觉得最方便的方式保存好。
国内版地址：<https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys>
国际版地址：<https://z.ai/manage-apikey/apikey-list>
如果你使用的是 **国内版 GLM**，请使用以下变量配置：
```python
# 在 Cmd 中运行以下命令
# 注意将 `your_zhipu_api_key` 替换为你刚刚获取到的 API Key
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN your_zhipu_api_key
setx ANTHROPIC_BASE_URL https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
```
如果你使用的是 **国际版 GLM**，请使用下面的配置：
```python
# 在 Cmd 中运行以下命令
# 同样注意替换掉 `your_zai_api_key`
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN your_zai_api_key
setx ANTHROPIC_BASE_URL https://api.z.ai/api/anthropic
```
你可以直接在 Trae 中输入类似下面的提示词：
⚠️ 如果你是通过 Trae 帮你配置“永久环境变量”，那么配置完成后 **必须重启 Trae**，否则它内置终端里的环境变量不会更新，可能导致登录失败或网络连接错误。
```python
Based on my environment variable settings:
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN your_zai_api_key
setx ANTHROPIC_BASE_URL https://api.z.ai/api/anthropic
and my key(Replace it with your own key):
681fea485851d29060cc.13gfaendggaFOhb
please help me configure and start Claude Code
```
你会看到类似下面的过程输出：
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image14.png)
> 💡 什么是环境变量？
>
> 环境变量本质上是一组存储在操作系统中的“键值对”配置信息，通常以 “变量名 = 具体值” 的形式存在。只要提前在终端或系统设置中配置好，程序就可以随时读取这些变量来获取相关信息。由于环境变量可以直接在终端中写入，而无需修改代码本身，我们通常会把访问大模型所需的密钥存放在环境变量里，以避免泄露。程序只需要读取对应环境变量，就能完成大模型调用。
>
> 在 Windows 系统中，环境变量除了用于存储大模型的访问密钥，还常常用来保存命令行工具的“调用路径”。
>
> 我们知道终端本身也是一个程序。有时我们希望在终端里启动某个外部程序，例如在终端中输入 `claude` 来启动 Claude Code。之所以可以直接输入 `claude` 就运行，是因为终端会读取系统的环境变量，其中的 PATH 变量里包含了 Claude Code 可执行文件所在的目录，所以终端能够找到并执行它（等价于在终端中粘贴那段程序的绝对路径再按回车）。
>
> 一个典型的环境变量可能长这样：`PATH=C:\Windows\system32;C:\Program Files\Python`。这样我们就可以在任何路径下执行系统中的这些程序，例如直接在命令行键入 `python` 启动 Python 解释器。
>
> 如果你想查看系统当前的环境变量，可以在 Windows 搜索中输入“环境变量”，在弹出的“编辑系统环境变量”窗口中就能看到所有变量及其值。有的变量用于存储大模型密钥，有的则用于添加程序目录，方便在任意路径下调用。
现在，你就可以使用最新的 GLM 来进行 Claude Code 开发了。你可以尝试重新跑一遍之前的项目，或者重新挑战那些 Trae 没有完成好的任务，对比看看体验上的差异。
🎉 反复“推倒重来”并不是浪费时间——你每重做一遍，技能都会更扎实一分。
用和 GLM 完全相同的思路，也可以轻松接入其他支持 Anthropic 兼容格式的接口。
#### 使用 Kimi K2 作为后端（推荐）
Kimi K2 是月之暗面（Moonshot AI）推出的新一代大语言模型，在代码理解和生成能力上表现出色。Kimi K2 支持超长上下文窗口（最高可达 200K tokens），能够轻松处理大型代码库和复杂项目。
**核心优势：**
- **超长上下文**：支持 200K 上下文窗口，可以一次性处理整个项目的代码
- **代码能力强**：在代码生成、重构和调试方面表现优异
- **中文理解好**：对中文编程需求的理解更加准确
- **工具调用稳定**：支持稳定的函数调用和工具使用
**获取 API Key：**
访问 <https://platform.moonshot.cn/console/account> 注册并获取 API Key。
**配置方法：**
参考文档：<https://platform.moonshot.cn/docs/guide/agent-support>
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-YOURKEY
```
#### 使用 Minimax 作为后端（推荐）
Minimax 是稀宇科技（MiniMax）推出的新一代大语言模型，在编程任务上表现优异。Minimax 模型以其出色的推理能力和代码生成质量而闻名，特别适合复杂的编程场景。
**核心优势：**
- **推理能力强**：在复杂逻辑推理和代码架构设计方面表现出色
- **代码质量高**：生成的代码结构清晰、可读性好
- **多语言支持**：支持多种编程语言的代码生成和转换
- **响应速度快**：API 响应速度快，适合高频调用场景
**获取 API Key：**
访问 <https://platform.minimax.io/> 注册并获取 API Key。
**配置方法：**
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimax.io/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=YOUR_MINIMAX_API_KEY
export ANTHROPIC_MODEL=MiniMax-M2.7
```
#### 使用 DeepSeek 作为后端（推荐）
DeepSeek 是深度求索推出的开源大语言模型，以其出色的代码能力和高性价比受到开发者欢迎。DeepSeek Coder 专门针对编程任务进行了优化训练。
**核心优势：**
- **代码能力突出**：在代码生成、代码理解和 Bug 修复方面表现优异
- **开源可定制**：模型开源，可以根据需求进行微调
- **性价比高**：API 价格相对较低，适合高频使用
- **中文支持好**：对中文编程场景理解准确
**获取 API Key：**
访问 <https://platform.deepseek.com/usage> 注册并获取 API Key。
**配置方法：**
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=YOU_DEEPSEEK_API_KEY
export API_TIMEOUT_MS=600000
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-chat
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1
```
#### 使用火山引擎 Coding Plan 作为后端（推荐）
火山引擎（Volcano Engine）是字节跳动旗下的云服务平台，提供企业级的 AI 模型服务。火山引擎的 Coding Plan 专门为编程场景优化，提供稳定、高效的代码生成能力。
**核心优势：**
- **企业级稳定性**：提供服务等级协议（SLA），保障服务稳定性
- **代码场景优化**：针对编程任务进行了专门优化
- **丰富模型选择**：支持多种模型，包括 Doubao-pro、Doubao-lite 等
- **国内访问快**：国内节点部署，访问速度快
**获取 API Key：**
访问 <https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey> 注册并获取 API Key。
**配置方法：**
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://ark.volces.com/api/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=YOUR_VOLCANO_API_KEY
export ANTHROPIC_MODEL=doubao-pro-32k
```
#### 其他兼容 Anthropic 的 API
Siliconflow：
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.siliconflow.cn/"
export ANTHROPIC_MODEL="moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905" # 可以自行修改所需模型
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SILICONCLOUD_API_KEY" # 请替换 API Key
```
阿里云 DashScope（Aliyuncs）：<https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key>
```python
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic"
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"
```
::: details 使用 Claude Code Route 作为后端（进阶用法）
上面我们讲解了如何用 GLM 官方 API 替换 Claude Code 的 Anthropic 接口。接下来，我们来看一下 Claude Code Router 这个工具是如何让 Claude Code 适配更多模型 API 的。
[Claude Code Router](https://github.com/musistudio/claude-code-router) 是一款专门为 Claude Code 设计的智能路由增强工具。它的核心作用，是帮助用户按需将 AI 请求分发到不同平台上的模型，并可以高度自定义。它支持接入几十个平台，包括 OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini 等，也可以按场景将任务路由到特定模型，比如 GLM-4.5、Kimi-K2、Qwen3-Coder 等。举例来说，你可以将后台任务自动交给本地 Ollama，以节省成本；将长文本 / 长代码任务交给 Gemini-2.5-Pro；把代码讲解交给 DeepSeek。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image16.png)
该工具还提供了方便的 UI/CLI 配置管理能力，并通过"转换器（converter）"适配不同平台的 API 格式。它支持 GitHub Actions 等自动化集成以及自定义扩展，解决了"单一模型无法覆盖所有场景"以及"频繁切换平台很麻烦"的问题，帮助用户更灵活、低成本地利用 AI 工具。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image17.png)
下面我们简单介绍如何安装 Claude Code Router。大致需要以下步骤（同样可以让 Trae 帮你执行），以准备好相关环境：
```markdown
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npm install -g @musistudio/claude-code-router
```
安装完成后，你需要确认本地可以使用 `ccr` 命令。如果看到类似下面的输出，说明安装成功：
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image18.png)
接下来，有两种方式来初始化和配置模型：
- 使用 CCR 自带的 UI，在浏览器中打开它提供的配置页面进行操作；
- 直接修改 CCR 的默认配置文件（本质上 UI 也是在修改配置文件，只是提供了更直观的界面）。
如果选择使用 CCR UI，你会看到类似下面的界面：
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image19.png)
此时点击 "Add Provider" 按钮，就会看到如下界面。你需要：
1. 在 Name 中输入模型提供商的名字；
2. 在 API Full URL 中填写该提供商的 OpenAI 兼容接口地址；
3. 在 API Key 中填写对应平台的 API Key；
4. 在 Models 区域中填写模型名称，点击 "Add Model" 添加；
5. 最后点击 "Save" 保存配置。
（界面往下滚动还有很多高级选项，但目前你可以先忽略它们。）
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image20.png)
下面是 DeepSeek 与 Kimi 的配置示例：
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image21.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image22.png)
保存模型配置后，还需要在右侧 Router 区域中指定默认模型（Default）。点击对应的下拉选择，将其设置为 `kimi`（推荐），然后在右上角点击 `Save and Restart`。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image23.png)
之后，只需在终端中输入 `ccr code`，即可通过 Claude Code Router 启动 Claude Code 的编码工作流。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image24.png)
:::
#### Claude Code 的进阶用法
很多人最开始使用 Claude Code 时，只把它当成普通对话工具来用。但实际上，它内置了很多丰富的能力，能够让你使用起来更高效、灵活。下面是一些常见命令和用法示例：
参考文档：
<https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/cli-reference>
<https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/slash-commands>
| 命令 | 作用 | 示例 |
| ----------------- | ----------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| claude | 启动交互模式 | `claude` |
| claude "query" | 执行一次性任务并输出结果 | `claude "explain this project"` |
| claude -p "query" | 执行一次性问题并在结束后自动退出 | `claude -p "explain this function xxxx"` |
| claude -c | 继续最近的一次会话 | `claude -c` |
| claude -r | 恢复上一段会话 | `claude -r` |
| /resume | 在当前聊天中切换回上一段会话 | `claude -c`、`/resume` |
| /plugin | 管理插件，可安装提交与审查类扩展能力 | `/plugin` |
| /init | 用 CLAUDE.md 初始化项目说明 | `/init` |
| /clear | 清空当前会话上下文，防止信息过载 | `/clear` |
| /compact | 压缩会话历史，减少上下文 token 占用 | `/compact` |
| /cost | 查看当前消费情况 | `/cost` |
| /model | 切换使用的模型（用兼容 API 时一般可忽略） | `/model` |
| /memory | 管理 CLAUDE.md 记忆文件 | |
| /help | 显示可用命令列表 | `/help` |
| exit or Ctrl+C | 退出 Claude Code | `exit` 或 `Ctrl+C` |
| /agents | 高级功能，后文会说明 | |
| /mcp | 高级功能，后文会说明 | |
**CLAUDE.md**
参考： <https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices>
`CLAUDE.md` 是 Claude 在开始对话时会自动读取并加入上下文的特殊文件。因此，它非常适合用来记录：
- 常用 bash 命令
- 核心文件和工具函数
- 代码风格约定
- 测试方式说明
- 仓库协作规范（例如分支命名、是用 merge 还是 rebase 等）
- 开发环境配置说明（例如是否使用 pyenv、推荐哪种编译器等）
- 项目中需要特别注意的行为或坑点
- 任何你希望 Claude “记住”的信息
`CLAUDE.md` 本身没有强制格式要求，只要简洁、便于人类阅读即可。例如：
```
# Bash commands
- npm run build: Build the project
- npm run typecheck: Run the typechecker
# Code style
- Use ES modules (import/export) syntax, not CommonJS (require)
- Destructure imports when possible (eg. import { foo } from 'bar')
# Workflow
- Be sure to typecheck when you’re done making a series of code changes
- Prefer running single tests, and not the whole test suite, for performance
```
#### Claude Code 的内部原理
参考： <https://github.com/shareAI-lab/analysis_claude_code>
如果你好奇为什么 Claude Code 在很多场景下比 Trae 或 Cursor 等 Agent 编程工具更好用，我们可以简单看一下它的内部工作机制。
其他 CLI AI 编程工具的整体实现方式也大体类似。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image25.png)
Claude Code 会把编程任务拆解成一个持续的“感知—思考—行动—验证”循环，并在其中调用不同工具完成任务。它模仿人类开发者的工作流：不断“写代码 → 运行 → 看结果 → 再改进”。系统内部通过一个主任务循环不断执行步骤，在每一轮循环中，Claude 都可以调用不同工具——例如读写文件、执行命令、搜索代码等——再根据工具返回的真实结果决定下一步行动。
其中有几个关键特性值得注意：
- **流式处理（Stream Processing）**：Claude 可以一边思考一边输出结果，而不是必须等所有代码写完再执行。
- **智能压缩（Intelligent Compression）**：长对话容易导致上下文过长，Claude 通过将历史压缩成关键信息来减少“遗忘”的概率，并通过区分长短期记忆保证高效运行。
- **并发控制（Concurrency Control）**：内部并行设计可以让多个任务同时进行，互不干扰。
- **子 Agent 管理（Sub-agent Management）**：实际工作中并不只相当于一个“角色”处理所有事情，你可以管理多个子 Agent 协作处理代码，每个 Agent 负责不同任务，比如专门负责测试、专门负责写文档等。
### Codex
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image26.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image27.png)
和 Claude Code 类似，Codex 是由 OpenAI 开发的一款 AI 协作编程工具，你可以把它理解成 “OpenAI 版的 Claude Code”。它最大的优势是对 GPT-5 的高效适配。
从实际体验来看，GPT-5 目前响应速度更快、犯错率更低（在多轮复杂任务中正确完成的概率更高）。它的一个缺点是解释往往偏“学术”和“技术”，有时显得过于严谨、信息量很大，对初学者来说可能略微难懂。
你可以通过下面的命令安装 Codex：
```
npm i -g @openai/codex
```
#### 使用 OpenAI 官方 API 作为后端
如果直接使用 OpenAI 官方的 Codex 入口，配置会非常简单：当你已经开通 OpenAI 订阅或申请到了相应 API 配额之后，只需要在命令行中输入 `codex` 启动程序，并按提示完成登录即可。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image28.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image29.png)
#### 使用转发 OpenAI API 的方式作为后端
由于官方 OPENAI API 可能存在价格较高、网络要求严格等问题，为了避免这些限制，我们也可以通过其他 API 网关服务来转发调用。
在这种方式下，我们只需要在第三方转发平台上购买对应的 Codex API 配额，就能获得接近原生 OpenAI Codex 的使用体验。
参考： <https://open-dev.feishu.cn/wiki/PAqUwWG4IiuwTvkQ2sGcaQuPnXc>
充值地址： <https://api.zyai.online/account/topup/recharge>
需要注意的是，在拿到 token 配额后，我们还需要在本地配置好 API Key。
在密钥分组设置中，要注意选择专门用于 Codex 的那一项。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image30.png)
接下来，我们需要把获取到的 Key 填入下面的提示词中，并把整段提示词交给 Trae，让它帮你完成整个配置过程：
````bash
My API key is: [Paste your obtained sk-xxxxx key here]
Please help me complete the following configuration tasks:
1. Create configuration directory
- Create a `.codex` folder under my user directory
- Windows path should be: `C:\Users\[My Username]\.codex`
2. Backup existing configuration (if exists)
- Check if `.codex\config.toml` exists
- If it exists, rename it to `config.toml.bak.[current timestamp]` (timestamp format: yyyyMMddHHmmss)
3. Create configuration file
- Create `config.toml` in the `.codex` directory
- Write the following complete content:
```toml
preferred_auth_method = "apikey"
[model_providers.myrelay]
name = "My Relay Station"
base_url = "https://api.zyai.online/v1"
env_key = "MYRELAY_API_KEY"
wire_api = "responses"
request_max_retries = 4
stream_max_retries = 10
stream_idle_timeout_ms = 300000
[profiles.myrelay]
model_provider = "myrelay"
model = "gpt-5"
model_reasoning_effort = "medium"
[tools]
web_search = true
4. Set system environment variable
Variable name: MYRELAY_API_KEY
Variable value: The key I gave you
5. Confirm completion and report back:
The full path of the configuration file
Whether the environment variable was set successfully
I can use the command `codex --profile myrelay` to run it
````
配置完成后，你就可以通过 `codex --profile myrelay` 启动使用转发 API 的 Codex 了。之后的使用方式与 Claude Code 类似：只需要在对话框中随时输入你的想法和需求即可。
### OpenCode
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image32.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image33.png)
OpenCode 是一款面向开发者的开源 AI Coding Agent 平台，定位类似于 “多模型版的 Claude Code”。它以 Terminal 为核心交互入口，同时也支持编辑器集成（如 VS Code、Neovim 等），能够深度接入本地代码仓库，并通过自然语言完成从代码理解到工程执行的一整套开发流程。
它不是绑定单一模型的 AI 编程工具，而是一个可自由切换 GPT、Claude、Gemini 乃至本地模型的开放式 AI Coding Agent 平台。就连 OpenAI 官方也持 OpenCode 接入 Codex / OpenAI 订阅。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image34.png)
你可以通过下面的命令安装 OpenCode:
```bash
# Linux / Unix
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
# Windows
npm i -g opencode-ai
```
#### 使用 OpenCode 中的免费模型
在 OpenCode 中不定期会提供免费模型可以进行使用, 配置也非常简单。你可以在你需要使用 OpenCode 的位置在命令行输入 `opencode` 启动 Opencode 程序进入聊天面板。输入 `/models`命令搜索 free 关键词就可以看到带有 free 字眼的免费模型
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image35.png)
在一般情况下免费模型完成编码任务会比付费 / 订阅模型要慢一些，这通常取决于模型线路是否阻塞, 是否编码高峰期以及模型本身的能力。
#### 使用第三方模型来作为 OpenCode 的主编码模型
这是 OpenCode 的核心优势, 它可以在使用同样的 MCP, Skills, 上下文的情况下允许你自由切换模型来完成不同的编码任务。下文以 OpenAI 官方的 GPT-5.3 Codex 为例，接入 OpenCode 作为主编码模型。
在 OpenCode 的聊天窗口中输入 `/connect` 命令选中第一条最相关指令按下 enter 键，就可以进行选择第三方模型提供商的认证授权。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image36.png)
这里以选择 OpenAI 为例,进行回车选择认证方式。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image37.png)
选哪种都可以,只是认证方式不同。这里选择第一种进行浏览器登录。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image38.png)
复制此链接到浏览器上进行正常的 OpenAI 登录操作，浏览器上出现 Authorization Successful 后 OpenCode 客户端会自动跳转至选择 OpenAI 的模型界面。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image39.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image40.png)
#### 安装 Oh My OpenAgent 插件
OpenCode 的强大之处还在于他有非常活跃的社区生态，你可以在 Github 上搜索出非常多与 OpenCode 相关的插件。如果说 OpenCode 是一款可以任意切换模型的 AI 协作工具的话，那么 Oh-My-OpenAgent 就是一款运行在 OpenCode 之上的 "多 Agent AI 编程指挥系统"。它可以将一个复杂任务拆给多个子任务分给不同的模型进行各司其职的工作。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image41.png)
你可以将以下话术复制之后粘贴给上文在 OpenCode 中配置好的模型进行安装 OpenCode。
```text
Install and configure oh-my-openagent by following the instructions here:
https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/refs/heads/dev/docs/guide/installation.md
```
以下是 Oh-My-OpenAgent 的特性以及功能说明。
| 特性 | 功能说明 |
| :-------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **自律军团 (Discipline Agents)** | Sisyphus 负责调度 Hephaestus、Oracle、Librarian 和 Explore。一支完整的 AI 开发团队并行工作。 |
| **Team Mode** (v4.0, 选择性启用) | 领导 Agent + 最多 8 个并行成员，实时 tmux 可视化，专用 `team_*` 工具家族。驱动 `hyperplan`(5 个敌对评论者) 和 `security-research`(3 个猎手 + 2 个 PoC 工程师)。[文档 →](docs/guide/team-mode.md) |
| **`ultrawork` / `ulw`** | 一键触发，所有智能体出动。任务完成前绝不罢休。 |
| **[IntentGate 意图门](https://factory.ai/news/terminal-bench)** | 真正行动前，先分析用户的真实意图。彻底告别被字面意思误导的 AI 废话。 |
| **基于哈希的编辑工具** | 每次修改都通过 `LINE#ID` 内容哈希验证、0% 错误修改。灵感来自 [oh-my-pi](https://github.com/can1357/oh-my-pi)。[The Harness Problem →](https://blog.can.ac/2026/02/12/the-harness-problem/) |
| **LSP + AST-Grep** | 工作区级别的重命名、构建前诊断、基于 AST 的重写。为 Agent 提供 IDE 级别的精度。 |
| **后台智能体** | 同时发射 5+ 个专家并行工作。保持上下文干净，随时获取成果。 |
| **内置 MCP** | Exa（网络搜索）、Context7（官方文档）、Grep.app（GitHub 源码搜索）。默认开启。 |
| **Ralph Loop / `/ulw-loop`** | 自我引用闭环。达不到 100% 完成度绝不停止。 |
| **Todo 强制执行** | Agent 想要摸鱼？系统直接揪着领子拽回来。你的任务，必须完成。 |
| **注释审查员** | 剔除带有浓烈 AI 味的冗余注释。写出的代码就像老练的高级工程师写的。 |
| **Tmux 集成** | 完整的交互式终端支持。跑 REPL、用调试器、用 TUI 工具，全都在实时会话中完成。 |
| **Claude Code 兼容** | 你现有的 Hooks、命令、技能、MCP 和插件？全都能无缝迁移过来。 |
| **技能内嵌 MCP** | 技能自带其所需的 MCP 服务器。按需开启，不会撑爆你的上下文窗口。 |
| **Prometheus 规划师** | 动手写代码前，先通过访谈模式做好战略规划。 |
| **`/init-deep`** | 在整个项目目录层级中自动生成 `AGENTS.md`。不仅省 Token，还能大幅提升 Agent 理解力。 |
Sisyphus (claude-opus-4-7 / kimi-k2.6 / glm-5.1) 是你的主指挥官。他负责制定计划、分配任务给专家团队，并以极其激进的并行策略推动任务直至完成。他从不半途而废。
Hephaestus (gpt-5.5) 是你的自主深度工作者。你只需要给他目标，不要给他具体做法。他会自动探索代码库模式，从头到尾独立执行任务，绝不会中途要你当保姆。名副其实的正牌工匠。
Prometheus (claude-opus-4-7 / kimi-k2.6 / glm-5.1) 是你的战略规划师。他通过访谈模式，在动一行代码之前，先通过提问确定范围并构建详尽的执行计划。
了解完这些, 你就可以使用装好 Oh-My-OpenAgent 插件之后的 OpenCode 来完成编码任务了。
## CLI AI 编程工具的更多用法
### 用 AI 写需求文档：学会“具体化需求”
对于大语言模型来说，抽象需求需要被“具体化”。比如：“我很饿”是一个抽象需求，我们需要把它变成：“我肚子有点饿，可能需要吃一个红豆面包，再配一杯豆浆。”——这才是一种可以被执行的、具体的需求。
但把抽象需求变具体，其实是一个很花精力的过程。如果我们没有见过足够多的案例，很难快速联想到该如何把抽象问题拆解成细致的模块。这种时候，最好的办法就是让 AI 帮你完成“具体化”这一步。
比如，我想开发一个“每日计划”应用，最朴素的想法可能是：
`Please help me write a daily planning app where I can write my plans each day and get reminders.`
AI 确实可以在这个需求基础上直接拆分任务，然后一步步完成，但中间容易出错或理解偏差。为了降低风险，我们可以让 AI 帮我们先扩写需求：
`Based on my needs, please elaborate and provide a more detailed Product Requirement Document for reference. My idea is: Please help me write a daily planner app that supports daily plan-writing and provides reminders .`
这时，AI 可能会给出类似下面这样完整的 PRD：
```
Product Requirements Document (PRD): “Today’s Plan” App
Document Version: 1.0
Creation Date: October 27, 2023
Author: (Your Name/Product Manager)
1. Product Introduction
1.1 Product Name
Today's Plan
1.2 Product Vision
“Today’s Plan” is a minimalist and highly efficient daily planning and reminder tool, dedicated to helping users eliminate procrastination and forgetfulness, plan every day clearly, and ensure tasks are carried out through an intelligent reminder system—ultimately enabling users to gain a stronger sense of control and achievement over their time.
1.3 Target Users (User Personas)
We mainly serve three types of users:
Students (Xiao Ming):
Characteristics: Multiple tasks such as courses, assignments, club activities, exam prep, needing organized time arrangement.
Pain Points: Easily forget small tasks or assignment deadlines; feel overwhelmed switching between tasks; want to build regular study and life habits.
Needs: A simple tool to list daily to-dos and provide reminders before class/self-study.
Office Workers (Zhang Wei):
Characteristics: Fast-paced work, many meetings, reports, project milestones, and personal affairs (fitness, picking up children).
Pain Points: Easily forget important meetings or work milestones; get interrupted by urgent tasks and forget the original plan; feel busy but inefficient at end of day.
Needs: Need a tool to quickly record and schedule daily work and send strong reminders at key times (e.g., 15 minutes before meetings).
Freelancers/Self-disciplined Seekers (Li Na):
Characteristics: High freedom of time, but strong self-management required for work output and personal growth.
Pain Points: Easily procrastinate, lack external supervision; start the day without a clear plan, leading to low time utilization.
Needs: Need a tool to help build a daily fixed routine (Morning Routine) and review daily achievements for positive feedback.
2. User Stories
As a user, I want to quickly create today’s plan list so I have an overview of all my tasks for the day.
As a user, I want to set specific start and end times for each task so I can create a visual timeline.
As a user, I want to receive push notification reminders before a task starts so I won’t miss any important arrangements.
As a user, I want to customize the reminder time (such as 5, 15, or 60 minutes in advance) so reminders better fit my habits.
As a user, I want to easily mark completed tasks so I can feel accomplished and clearly see my progress.
As a user, I want to see a summary of my completed plans at the end of each day for reviewing and self-motivation.
As a user, I want to conveniently edit and delete tasks to handle last-minute changes.
As a user, I want to view plans and achievements from previous days to review my efficiency and habits.
3. Feature Breakdown
Core Features (MVP - Minimum Viable Product)
Module 1: Plan Management
3.1.1 Daily Plan Homepage
Interface: “Today” as the core view, current date shown at the top.
View: Timeline list, clearly showing tasks scheduled from morning to evening. Tasks without a time can be listed in the top or bottom “To-do List” section.
Interactions:
Click the “+” button in the bottom right to quickly create a new task.
Pull down to refresh the page.
Swipe left/right to view yesterday’s and tomorrow’s plans.
3.1.2 Create/Edit Task
Entry: Click “+” on the homepage or a time slot in the list.
Fields:
Task title (required): Briefly describe the task, e.g., “10 AM Weekly Product Meeting.”
Task time (optional):
Set “start time” and “end time.”
Provide “all-day” option for unspecified time tasks.
Default time picker should be quick and convenient.
Reminder setting (required, with default value): See Module 2.
Notes (optional): Add further descriptions, links, or location info.
Actions: Save, cancel, delete task.
3.1.3 Task Interaction
Mark as complete: Checkbox before each task; checking adds a strikethrough and gray background, indicating completion. Can unmark if needed.
Edit task: Click the task itself to enter edit page.
Delete task: Swipe left on a task to reveal “Delete” button.
Module 2: Smart Reminder System
3.2.1 Reminder Trigger
Mechanism: Based on task’s set “start time” and the user’s “reminder lead time,” send a push notification from device.
Offline Support: Locally scheduled reminders must trigger even if user is offline.
3.2.2 Reminder Content & Format
Notification title: App name “Today’s Plan.”
Body: “Reminder: [Task Title] will start at [Start Time].” E.g., “Reminder: Product Meeting will start at 10:00.”
Sound: Use system default or offer several simple, effective tones.
3.2.3 Reminder Settings
Global Settings (in Settings page):
User can set a default reminder time, e.g., “15 minutes before task starts.” New tasks adopt this by default.
Single Task Settings (in create/edit page):
Users can override global settings for important tasks, choosing specific reminder times like "on time," "5 minutes early," "30 minutes early," or "1 hour early."
Provide “no reminder” option.
Subsequent Features (V1.1, V2.0)
3.3 Daily Review & Statistics
Push a summary notification at a set time every night (e.g., 22:00): “How was your day? Take a look at your achievements!”
Generate a simple daily report card: shows total planned tasks, completed tasks, completion rate, plus an encouraging message.
3.4 History Review
Calendar view to click on any past day and check its plans and completion status. Days with high completion rates marked with a special color.
3.5 Templates
Allow users to save a successful daily plan as a template, e.g., “Efficient Workday,” “Relaxing Weekend.”
When creating tomorrow’s plan, one-click import a template, modify slightly to save time.
3.6 Themes & Personalization
Offer dark mode.
Allow changing several primary color themes.
4. Non-Functional Requirements
4.1 Performance
Response: App launch time under 2 seconds; adding/editing tasks must be smooth and lag-free.
Resource Use: Low battery and memory consumption in background; do not over-consume resources waiting for reminders.
4.2 Usability
Minimal & intuitive: UI must be minimal, primary functions accessible within 3 clicks. No tutorial needed for new users.
Error tolerance: Offer undo (e.g. brief undo after mistakenly deleting a task).
4.3 Reliability
Reliable reminders: Reminder function is the product’s lifeline; must guarantee 99.99% timely and accurate delivery.
Data loss-free: User plans must be reliably stored locally. Future versions can support cloud sync to prevent data loss on device change.
4.4 Compatibility
Platform: Support major iOS and Android versions (latest 3-4 releases).
Screen: Layout must fit various phone screen sizes.
5. Roadmap
V1.0 (MVP):
Goal: Validate core value—planning & reminders.
Features: Complete all “Core Features” described above (Plan management, smart reminders).
V1.1 (Quick Optimization):
Goal: Improve retention and achievement.
Features: Add “Daily Review & Statistics,” “History Review.”
V2.0 (Enhanced Experience):
Goal: Increase efficiency and personalization.
Features: Add “Templates,” “Themes & Personalization,” and start developing “Cloud Sync.”
```
对比我们最开始那句“帮我写一个每天可以记计划并提醒的应用”，现在这份文档已经详细得多了。你可以根据自己的真实需求，对其中的内容进行增删修改；对于某些你不确定的模块，也可以继续让 AI 提供更多备选方案，你再挑选、合并成最终版本。
通过这种方式，我们可以很轻松地把抽象想法变成具体描述。对 AI 开发来说，“具体”就是生产力：需求越具体，越容易得到结构稳定、质量较高的项目。你可以尝试用这种方式重做一下之前的某个小项目，对比一下效果差异。
如果你觉得这类“需求提示词”太长，非常自然的做法，是把它单独写进一个 markdown 文档中，作为你的“需求文档 / 开发文档 / PRD”。之后每次让 AI 写项目时，只需要让它“参考这份文档”，而不是每次都重打一遍长提示。你也可以在迭代中不断完善这份文档，让后续项目直接受益。
下面是一些其他常见的使用场景：
### 管理文件夹
我们可以尝试用 CLI AI 编程工具来管理当前文件夹中的各种文件。比如，你有一堆杂乱无章的文件，需要整理归类，就可以对 Claude Code 或 Codex 说：
`Please help me organize the contents of the current folder. I want to group files with the same content together & I want to group files from the same time period together. Please help me handle this.`
### 开发新项目
这和我们之前在 z.ai、Trae 中的用法几乎完全一样——我们也可以直接用 CLI AI 编程工具来从零开发新项目。当然，最好提前准备好一份需求文档。
需求文档越细致，最终效果越好。你可以根据不断变化的想法，对文档做多轮优化；文档越完善，代码实现就越稳定、越成熟。
### 部署开源项目（例如 Dify）
对于刚接触计算机的同学来说，从 GitHub 上部署一个开源项目往往很有难度。但我们完全可以把这件事交给 Claude Code，就像我们在 Dify 教程中做的那样：
<https://github.com/langgenius/dify>
如果我想在本地跑起自己的 Dify，只需要把这个链接扔给 Claude Code，然后输入：
`I want to deploy this GitHub project ``https://github.com/langgenius/dify`` . Please help me clone the project and run it.`
收到你的请求后，Claude Code 会自动完成一系列操作，包括从 GitHub 拉取代码、配置运行环境、启动项目等。如果中间某一步出错或项目启动状态不正常，你再根据提示进行少量人工处理即可。除了 Dify，你也可以用 Claude Code 帮你部署大部分常见的 GitHub 开源项目——你只需要一个对话框，再加上喝一杯咖啡的时间 ☕️。
![](/zh-cn/stage-2/backend/modern-cli/images/image31.png)
### 讲解代码与撰写文档
对于一些复杂项目，或者 AI 自动生成的大型项目，你可能会觉得代码太长、逻辑太多，很难看懂。这时就可以让 CLI AI 编程工具帮你“读代码”。你可以这样提问：
- 请帮我解释这个项目：如何运行、如何使用、后续如何修改和继续开发？
- 请帮我说明这个项目的整体流程：程序是怎样运行的？用户在界面中可以做哪些操作？
- 请帮我为这个项目写一份完整的文档，包括开发文档和运行文档等。
- 请基于我当前文件夹里的所有内容，写一份详细说明，并保存到指定的 markdown 文档中。
### 更多玩法
当然，CLI AI 编程工具能做的远不止上面这些。不要只把它当作“写代码工具”，而是把它看作一个具有独立行动能力的智能 Agent。你可以让它帮你：
- 管理和整理本地文件；
- 写日记、写总结；
- 分析和修复系统错误；
- 执行各种重复性命令行任务等。
也许在不久的将来，它会变成你电脑上最重要、也最懂你的 AI 伙伴。
docs/ko-kr/stage-2/backend/stripe-payment/index.md
+907
View File
@@ -0,0 +1,907 @@
# 如何集成 Stripe 等收费系统
当你的产品已经有了页面、登录、数据库和基础后端之后，下一个现实问题就是：**怎么收费**。
很多人第一次接支付，会把注意力全放在"怎么跳转到付款页"上。但真正决定系统是否稳定的，不是按钮，而是整条收费链路：谁决定价格、谁确认支付成功、谁更新数据库、谁回收权限。
这篇文章我帮你拆成两部分：
- **前半部分**只讲最实用的基础接入，目标是让你尽快把 Stripe 接进项目。
- **后半部分**统一放到附录，包含 Webhook 细节、订阅事件、不同国家和地区的支付方案差异。
> 💡 建议先学完这些章节再继续
>
> - [从数据库到 Supabase](../database-supabase/)
> - [大模型辅助编写接口代码与接口文档](../ai-interface-code/)
> - [如何部署 Web 应用](../zeabur-deployment/)
# 你将学到
1. 最小可行的支付系统到底长什么样。
2. 如何用最快的方式把 Stripe 接进你的项目。
3. 如何写提示词，让 AI 直接帮你加支付系统。
4. 如果不是做海外 Stripe 项目，不同地区应该优先考虑什么支付方案。
---
# 第一部分：基础上手
## 1. 先记住 3 个原则
如果你只记住三件事，就记住下面这三条：
1. **价格必须由后端决定**，不能相信前端传来的金额。
2. **真正让权限生效的是 Webhook**，不是 `success` 页面。
3. **你自己的数据库必须保存支付状态**，不能只依赖 Stripe 后台。
这三条是支付系统最核心的边界。只要边界没错，后面换 Stripe、PayPal、支付宝、微信支付，本质上都只是"接口换了，架构不变"。
## 2. 如果不在后端处理，而是前端直接连 Stripe，会怎么样？
这是很多人第一次做支付时最自然的想法：
- 页面上已经有"购买"按钮了
- 那我能不能让前端自己去连 Stripe
- 这样是不是就不用做后端了
如果你只是做一个假的演示页面，这样想当然没问题。
但如果你是真的要收钱，**这条路通常会把事情做坏**。
最常见的问题有这几个：
1. **价格容易被改**
浏览器里的请求，是用户自己电脑上发出去的。别人是可以改请求内容的。
2. **敏感信息容易暴露**
真正重要的密钥、价格逻辑、会员开通逻辑，本来就不该放在前端。
3. **你没法可靠确认"这笔钱到底算不算成功"**
用户跳到成功页，不代表你的数据库已经同步对了。
4. **数据库状态会乱**
用户可能说"我明明已经付钱了"，但你自己的系统里根本没记上。
所以更安全的分工应该是：
- 前端负责：展示按钮、发起购买、跳转页面
- 后端负责：决定价格、创建支付会话、接收 Webhook、更新数据库
::: info 这一段你可以直接记成一句话
**前端可以负责跳转，后端必须负责定价和确认。**
只要是真收钱，就不要把"最终价格决定权"和"支付成功后的开通逻辑"放在前端。
:::
## 3. 什么时候适合先用 Stripe
如果你做的是下面这些场景，Stripe 往往是最顺手的起点：
- 面向海外用户的 SaaS
- 订阅制会员产品
- 数字产品、模板、AI 积分包
- 想先快速验证商业化，而不是一开始就处理太多本地支付细节
如果你的主要用户在中国大陆，那通常不会把 Stripe 当第一选择，这个我放到附录里统一讲。
## 4. 最小可行支付链路
先看最小版本。只要这条链路能跑通，你的支付系统就有了骨架。
```mermaid
flowchart LR
user["用户"]
frontend["前端页面"]
backend["你的后端"]
checkout["Stripe Checkout"]
webhook["Stripe Webhook"]
db["Supabase / 业务数据库"]
user -->|"点击购买"| frontend
frontend -->|"请求创建支付会话"| backend
backend -->|"按后端价格创建 Session"| checkout
frontend -->|"跳转到支付页"| checkout
checkout -->|"支付完成后发送事件"| webhook
webhook -->|"校验签名并更新状态"| backend
backend -->|"写入 orders / subscriptions"| db
db -->|"前端刷新后读取最新状态"| frontend
```
把它翻译成人话就是：
1. 用户点按钮。
2. 前端找后端要支付链接。
3. 后端用 Stripe 密钥创建支付会话。
4. 用户去 Stripe 页面付款。
5. Stripe 把"付款真的成功了"这件事通过 Webhook 通知你。
6. 你的后端再去更新数据库。
## 5. 发起付款的标准时序图
如果你习惯看更规范的系统图，可以直接看这张时序图：
```mermaid
sequenceDiagram
autonumber
actor User as 用户
participant Frontend as 前端页面
participant Backend as 后端 API
participant Stripe as Stripe Checkout
User->>Frontend: 点击"升级"或"购买"
Frontend->>Backend: POST /api/billing/create-checkout-session
Note right of Frontend: 前端传 plan / userId / email\n不传最终收费金额
Backend->>Backend: 校验套餐并映射 priceId
Backend->>Stripe: 创建 Checkout Session
Stripe-->>Backend: 返回 session.url
Backend-->>Frontend: 返回支付链接
Frontend-->>User: 跳转到 Stripe 支付页
User->>Stripe: 完成付款
```
## 6. 快速开始
如果你想最快把它接进项目，照着下面这 5 步做就够了。
### 6.1 第一步：在 Stripe 后台创建商品和价格
这一步的目的，不是"先随便配点东西"，而是先把 **你到底在卖什么、打算怎么收费** 这件事在 Stripe 里定义清楚。
在 Stripe 的模型里：
- **Product** 表示"你卖的是什么"，比如 `Pro 会员`
- **Price** 表示"这个东西卖多少钱、按什么周期卖"，比如 `月付 9.9 美元`、`年付 99 美元`
为什么要先做这一步？
因为后面当你的后端创建 Checkout Session 时，并不是直接传一个金额给 Stripe，而是要传一个已经存在的 `price_id`。Stripe 再根据这个 `price_id` 去生成真正的支付页、金额、币种和订阅周期。
如果你跳过这一步，后面的"创建支付链接"其实就没法做。
::: info 为什么这里要先停一下
很多新手看到 `Product`、`Price` 这两个词会有点烦，觉得像是在学 Stripe 的内部术语。
但实际上，这一步是在做一件很朴素的事：
- 把"卖什么"定义清楚
- 把"卖多少钱"定义清楚
- 让后端之后能拿一个稳定的 `price_id` 去创建支付链接
只要把这层想明白，后面的 Checkout Session 就不会觉得抽象。
:::
对于一个最小可行的订阅系统，你至少先建这两个层级：
- 一个 `Product`
- 一个或多个 `Price`
你可以直接打开这些页面：
- Stripe Dashboard 登录页：[Dashboard Login](https://dashboard.stripe.com/login)
- Stripe 商品与价格管理文档：[Manage products and prices](https://docs.stripe.com/products-prices/manage-prices)
- Stripe Checkout 快速开始文档：[Build a Stripe-hosted checkout page](https://docs.stripe.com/checkout/quickstart?lang=node)
- Stripe Dashboard 商品页：[Product catalog](https://dashboard.stripe.com/test/products)
推荐你先在 **Test mode（测试模式）** 下操作，不要一开始就在正式环境里建。
一个最常见的最小配置是：
- `Product`: `Pro Plan`
- `Price 1`: `pro_monthly`
- `Price 2`: `pro_yearly`
你在后台操作时，可以按这个顺序理解：
1. 先创建一个商品 `Pro Plan`
2. 再在这个商品下面挂两个价格
3. 月付和年付其实是同一个商品的两种收费方式
完成后，你至少要记下这些信息：
- 月付价格的 `price_id`
- 年付价格的 `price_id`
- 你自己的套餐名，例如 `pro_monthly`、`pro_yearly`
如果你是第一次进 Stripe 后台，建议你把这一步理解成：
- `Product` 决定支付页里卖的是什么
- `Price` 决定支付页里收多少钱
- 后端之后真正会用到的，主要是 `price_id`
::: info 真正要记下来的值
这一页里最重要的不是商品名称，而是 `price_id`。
后面无论是让 AI 帮你接后端，还是你自己排查问题，真正会频繁用到的，通常都是：
- `STRIPE_PRICE_PRO_MONTHLY`
- `STRIPE_PRICE_PRO_YEARLY`
- 它们背后对应的两个 `price_id`
:::
如果你想让 AI 先带你把后台配置做完，可以直接用这个 prompt：
```text
我现在是第一次用 Stripe，你先不要改代码，先带我在 Stripe 后台把最基本的付费配置做好。
请基于这些官方文档给我一步一步的操作说明：
- https://docs.stripe.com/products-prices/manage-prices
- https://docs.stripe.com/checkout/quickstart?lang=node
我的情况是：
- 我想做一个最简单的会员付费
- 只有两个套餐：月付和年付
- 我现在还不懂 Product、Price 这些词
请你：
1. 先用最简单的话告诉我 Product 和 Price 分别是什么。
2. 再按"先打开哪个页面 -> 点哪里 -> 填什么"的顺序教我操作。
3. 最后提醒我，做完以后我需要从后台复制哪些内容给后端使用。
4. 如果我容易走错，请顺便提醒我应该一直在测试模式里操作。
```
### 6.2 第二步：准备环境变量
你通常至少需要准备这些环境变量：
- `STRIPE_SECRET_KEY`
- `STRIPE_WEBHOOK_SECRET`
- `STRIPE_PRICE_PRO_MONTHLY`
- `STRIPE_PRICE_PRO_YEARLY`
- `APP_URL`
- `SUPABASE_URL`
- `SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY`
你可以直接打开这些页面：
- Stripe API Keys 文档：[API keys](https://docs.stripe.com/keys)
- Stripe Dashboard API Keys 页面：[API Keys](https://dashboard.stripe.com/test/apikeys)
- Stripe Webhooks 文档：[Receive Stripe events in your webhook endpoint](https://docs.stripe.com/webhooks)
- Stripe Dashboard Webhooks 页面：[Workbench Webhooks](https://dashboard.stripe.com/test/workbench/webhooks)
> ⚠️ `STRIPE_SECRET_KEY` 和 `SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY` 都只能放在后端。
::: info 环境变量这一步的目的
这一步不是为了"先把 `.env` 填满"，而是为了把支付系统里最敏感的几样东西放到后端保管：
- Stripe 的后端密钥
- Webhook 验签密钥
- 你自己的价格映射
简单理解：
前端只负责发起购买，真正的秘密和定价逻辑都应该留在服务端。
:::
这一步也可以直接让 AI 帮你整理：
```text
请你先看看我这个项目现在是怎么放环境变量的，然后帮我把 Stripe 需要的环境变量整理出来。
请参考这些文档：
- https://docs.stripe.com/keys
- https://docs.stripe.com/webhooks
我的情况是：
- 我是零基础
- 我分不清哪些变量应该放前端，哪些应该放后端
- 我也不确定当前项目应该改 `.env`、`.env.local` 还是别的文件
请你：
1. 先搜索当前项目里环境变量通常写在哪。
2. 帮我列出 Stripe 接入最少需要哪些变量。
3. 用最简单的话告诉我每个变量是干什么的。
4. 告诉我每个变量应该去哪一个 Stripe 页面复制。
5. 如果项目里有示例环境变量文件，请直接帮我补上变量名。
```
### 6.3 第三步：后端创建 Checkout Session
这一步你不用自己写接口，直接让 AI 参考官方文档帮你实现。
先把这些文档给它：
- Stripe Checkout 快速开始：[Build a Stripe-hosted checkout page](https://docs.stripe.com/checkout/quickstart?lang=node)
- Checkout Sessions API：[Create a Checkout Session](https://docs.stripe.com/api/checkout/sessions/create)
- 订阅说明：[Subscriptions](https://docs.stripe.com/payments/subscriptions)
然后直接贴这个 prompt：
```text
请你先看看我当前项目的后端代码是怎么组织的，然后帮我把 Stripe 支付接进去。
请参考这些官方文档：
- https://docs.stripe.com/checkout/quickstart?lang=node
- https://docs.stripe.com/api/checkout/sessions/create
- https://docs.stripe.com/payments/subscriptions
我的目标很简单：
- 用户点购买按钮后，能跳到 Stripe 的付款页面
- 套餐只有月付和年付两种
- 不要让我自己决定代码该放在哪，你先看项目再帮我放到合适的位置
请你：
1. 先搜索项目，弄清楚后端入口文件、路由文件、环境变量写法分别在哪里。
2. 再参考官方文档，帮我把"创建 Stripe 支付链接"这一步接进去。
3. 不要让我自己传金额，价格请用后端环境变量来决定。
4. 做完后告诉我你改了哪些文件。
5. 最后告诉我，我还需要去 Stripe 后台补哪些配置。
```
### 6.4 第四步：前端跳转到支付页
这一步的目标非常简单：让定价页按钮调用你的后端接口，再跳转到 Stripe Checkout。
参考文档：
- Stripe Checkout 集成说明：[Build an integration with Checkout](https://docs.stripe.com/payments/checkout/build-integration)
给 AI 的 prompt：
```text
帮我把项目里的"购买"按钮接上 Stripe。
要求：
- 不动现有页面，只改按钮点击后的逻辑
- 点击后调用后端接口获取支付链接，然后跳转到 Stripe
- 如果出错，给用户一个简单提示（比如"支付暂时不可用，请稍后再试"）
参考文档：https://docs.stripe.com/payments/checkout/build-integration
```
### 6.5 第五步：Webhook 更新数据库状态
这是最关键的一步。
::: info 为什么这一步最关键
很多人会以为"用户付完款并且跳转到了 success 页面"就算完成了。
不是。
对你的系统来说，真正重要的是：
**Stripe 有没有正式把事件打到你的 Webhook，而你的后端有没有把数据库状态更新成功。**
:::
你也可以让 AI 按 Stripe 官方 Webhook 文档直接实现，不要自己手写。
参考文档：
- Stripe Webhooks：[Receive Stripe events in your webhook endpoint](https://docs.stripe.com/webhooks)
- Stripe CLI：[Stripe CLI](https://docs.stripe.com/stripe-cli)
- Stripe CLI 用法：[Use the Stripe CLI](https://docs.stripe.com/stripe-cli/use-cli)
给 AI 的 prompt：
```text
请继续帮我把 Stripe 的"付款成功后自动生效"这一步接好。
请参考这些官方文档：
- https://docs.stripe.com/webhooks
- https://docs.stripe.com/stripe-cli
- https://docs.stripe.com/stripe-cli/use-cli
我的目标是：
- 用户付完钱后，不只是跳转到成功页面
- 而是真的把我数据库里的会员状态改成已开通
请你：
1. 先搜索当前项目里数据库相关代码和用户状态是怎么存的。
2. 再帮我加 Stripe webhook。
3. 支付成功后，把对应用户改成 active，或者更新成项目里现在已经在用的会员状态字段。
4. 如果项目里已经有订阅表、订单表、用户表，请优先沿用现有结构。
5. 做完后告诉我你改了哪些文件。
6. 顺便告诉我本地怎么测试这一步有没有真的生效。
```
## 7. 让 AI 帮你快速接入的提示词
如果你用的是 Codex、Claude Code、Trae、Cursor 一类工具，可以直接把下面这个提示词贴给它，让它在你的项目里做支付接入。
```text
请你帮我把当前项目接上 Stripe 支付，我希望做一个最简单能跑起来的会员收费功能。
我的要求：
1. 我是零基础，请你先自己看项目，再决定代码应该改哪里。
2. 不要让我自己判断目录结构、路由结构、数据库结构。
3. 我只想先做最简单版本：月付和年付两个套餐。
4. 用户点击购买后，能跳到 Stripe 付款页面。
5. 付款成功后，我数据库里的会员状态能变成已开通。
6. 不要一开始加太多复杂功能，比如优惠券、升级降级、复杂发票。
输出要求：
1. 先给我一个改动计划。
2. 然后直接修改代码。
3. 最后告诉我怎么一步一步本地测试。
4. 如果有哪个步骤还需要我去 Stripe 后台操作，请直接把链接和要点告诉我。
```
如果你希望 AI 更贴近你的项目，还可以在开头补上：
- 你的前端框架
- 你的后端目录结构
- 你的数据库表名
- 你现在的用户系统是 Supabase Auth 还是自建 Auth
## 7.1 本地联调也尽量交给 AI
如果你希望连本地联调都让 AI 帮你串起来，可以直接用下面这段：
```text
请继续帮我把 Stripe 支付真正跑通，我想一步一步照着做，不想自己猜。
请参考官方文档：
- https://docs.stripe.com/webhooks
- https://docs.stripe.com/stripe-cli
- https://docs.stripe.com/stripe-cli/use-cli
我的目标：
1. 告诉我先打开哪些 Stripe 页面。
2. 告诉我如何拿到 STRIPE_WEBHOOK_SECRET。
3. 告诉我如何使用 stripe login 和 stripe listen。
4. 告诉我怎样验证 checkout.session.completed 已经成功打到本地 webhook。
5. 如果当前项目需要先启动前端和后端，也请顺带告诉我具体命令。
6. 不要只讲原理，请按实际操作步骤输出。
7. 如果我某一步做错了，也请告诉我最常见的报错会长什么样。
```
## 8. 最容易踩坑的 4 件事
1. **把 `success` 页面当成支付成功**
真正决定状态的是 Webhook，不是前端跳转。
2. **让前端传金额**
这会带来严重的价格篡改风险。
3. **Webhook 路由被 `express.json()` 提前处理**
Stripe 验签需要原始请求体。
4. **没有做幂等处理**
Webhook 可能重试，如果你每次都重复加会员或积分，就会出事故。
## 9. 一句话选型建议
如果你现在只是想先把收费跑起来：
| 你的主要用户 | 最先尝试的方案 |
| :--- | :--- |
| 海外 SaaS / 国际用户 | Stripe |
| 中国大陆用户 | 支付宝 / 微信支付 |
| 香港或跨境团队 | Stripe + 本地钱包 / FPS 聚合方案 |
后面的具体区别，我统一放到附录。
::: info 最简单的选型思路
不要一开始就想"我要把全球支付方式一次全接完"。
更实际的顺序通常是：
- 先按主要用户所在地区选一条主支付链路
- 先把最小可行支付跑通
- 再根据真实用户来源补第二、第三种支付方式
:::
## 10. 小结
到这里，你已经掌握了最基础但最重要的一条收费链路：
1. 前端发起购买。
2. 后端创建 Checkout Session。
3. 用户在 Stripe 页面支付。
4. Stripe 通过 Webhook 通知后端。
5. 后端更新数据库。
6. 前端刷新后显示新的会员或订单状态。
如果你只想快速把支付接进项目，前面的内容已经够用了。下面的附录你可以在真正遇到问题时再回来看。
---
# 附录
## 附录 A：Stripe 里最常见的几个对象
第一次看 Stripe 文档，最容易被这些对象名绕晕。你其实只需要先理解下面几个：
| 对象 | 作用 | 你可以把它理解成什么 |
| :--- | :--- | :--- |
| `Product` | 描述卖的是什么 | 商品或会员套餐 |
| `Price` | 描述卖多少钱、周期怎么收费 | 月付、年付、买断 |
| `Checkout Session` | Stripe 托管的支付流程 | 付款页 |
| `Subscription` | 周期订阅关系 | 自动续费会员 |
| `Customer` | 付款用户 | Stripe 中的客户档案 |
| `Webhook` | 异步通知 | Stripe 告诉你"这笔款怎么样了" |
## 附录 B：为什么 `success` 页面不等于支付成功
很多人以为"用户付完钱，跳到了 success 页面"就算支付成功了。这是最容易踩的坑。
### 先讲一个真实场景
假设你做了一个会员网站：
1. 用户点击"购买会员"
2. 跳转到 Stripe 付款页面
3. 用户输入信用卡，点击付款
4. 页面跳转到你的 `success.html`
5. 你在 success 页面写代码："既然到了这页，就给用户开通会员"
**问题在哪？**
用户可能根本没付钱，或者付到一半关页面了，也能直接访问 `success.html`。
### 两条完全不同的路径
```mermaid
flowchart TB
pay["用户在 Stripe 完成支付"]
subgraph unreliable["❌ 不可靠路径：只看 success 页面"]
success["浏览器跳到 success 页面"]
fake["前端代码认为已开通"]
risk["风险：关页 / 断网 / 伪造 URL / 根本没付钱"]
success --> fake --> risk
end
subgraph reliable["✅ 可靠路径：以后端 Webhook 为准"]
event["Stripe 服务器发送 Webhook"]
verify["后端校验签名"]
active["数据库正式更新为已付费"]
event --> verify --> active
end
pay --> success
pay --> event
```
**关键区别：**
| | success 页面跳转 | Webhook 通知 |
| :--- | :--- | :--- |
| 谁发起的 | 用户的浏览器 | Stripe 的服务器 |
| 能伪造吗 | 能，直接访问 URL 就行 | 不能，有签名验证 |
| 一定代表付款成功吗 | 不一定 | 一定 |
| 你的系统怎么知道 | 前端代码猜的 | Stripe 正式通知的 |
### 完整流程应该是怎样的
```mermaid
sequenceDiagram
autonumber
actor User as 用户
participant Frontend as 你的网页
participant Stripe as Stripe
participant Webhook as 你的后端接口
participant DB as 数据库
User->>Stripe: 在 Stripe 页面完成付款
Note over Stripe: 钱真的到了 Stripe 账户
Stripe-->>Frontend: 浏览器跳转到 success 页面
Note over Frontend: ⚠️ 这步只是跳转<br/>不代表系统已确认
Stripe->>Webhook: 发送 Webhook 通知<br/>"checkout.session.completed"
Note over Webhook: ✅ 这才是正式通知
Webhook->>Webhook: 校验签名<br/>（确保是 Stripe 发的，不是黑客）
Webhook->>DB: 更新用户状态为"已付费"
DB-->>Webhook: 保存成功
Webhook-->>Stripe: 返回 200 OK
Frontend->>DB: 用户刷新页面，查询状态
DB-->>Frontend: 返回"已付费"
Note over Frontend: 这时候才显示会员功能
```
### 每个环节的卡点
**第 1 步：用户在 Stripe 付款**
这是唯一确定"钱真的付了"的时刻：
- 用户输入信用卡信息，点击确认
- 银行从用户卡里扣款
- Stripe 确认收到这笔钱
**第 2 步：浏览器跳转到 success 页面（问题最大）**
这一步完全不可靠，因为：
- 用户可以直接在浏览器输入 `yoursite.com/success`，根本没付钱也能访问
- 用户付到一半关页面了，但之前复制了 success 链接，之后直接打开
- 网络问题导致跳转失败，但钱已经扣了（用户付了钱却没看到成功页面）
- 用户点返回键，又付了一次钱，但两次都跳转到同一个 success 页面
**第 3 步：Stripe 发送 Webhook**
这是 Stripe 主动通知你的服务器"这笔款到账了"：
- 只有 Stripe 的服务器能发起这个请求
- 请求里带有签名，你的后端可以验证是不是真的 Stripe 发的
- 即使 success 页面没打开、用户断网了，Webhook 也会发送
**第 4 步：后端校验签名**
为什么要校验？防止黑客伪造通知。
假设没有校验，黑客可以直接给你的服务器发一个假通知："用户 A 付了 1000 元"。你的系统就会给黑客开通会员。
校验的过程：
- Stripe 用你们约定的密钥对通知内容生成签名
- 你的后端用同样的密钥验证签名是否匹配
- 匹配 = 100% 是 Stripe 发的，不匹配 = 直接拒绝
**第 5 步：更新数据库**
只有校验通过后，才更新数据库：
- 把用户状态从"待付款"改成"已付费"
- 记录订单号、金额、付款时间
- 开通对应的会员权限
**第 6 步：前端查询状态**
success 页面不要自己判断"到了这页就是成功了"。正确的做法：
- 页面加载时，向后端发送请求："这个用户付费了吗？"
- 后端查数据库，返回真实状态
- 根据返回结果显示"开通成功"或"等待确认"
### 一个常见的错误做法
```javascript
// 错误：在 success 页面直接开通
// success.html
if (window.location.pathname === '/success') {
// 危险！任何人都能访问 /success
activateMembership();
}
```
```javascript
// 正确：每次刷新都查后端
// success.html
async function checkStatus() {
const response = await fetch('/api/user/status');
const data = await response.json();
if (data.paymentStatus === 'paid') {
showMemberFeatures();
} else {
showPendingMessage();
}
}
```
### 总结一句话
**success 页面只是"浏览器跳转成功"，Webhook 才是"Stripe 正式确认收款"。**
你的系统必须以 Webhook 为准，不能相信前端的跳转。
## 附录 C：订阅系统最值得监听的事件
| 事件 | 含义 | 你通常要做什么 |
| :--- | :--- | :--- |
| `checkout.session.completed` | 首次开通成功 | 创建本地订阅记录 |
| `invoice.paid` | 自动续费成功 | 延长有效期 |
| `invoice.payment_failed` | 自动扣费失败 | 标记风险状态并提醒用户 |
| `customer.subscription.deleted` | 订阅取消 | 回收权限或标记到期后失效 |
### 订阅状态图
```mermaid
stateDiagram-v2
[*] --> NotStarted: 用户未购买
NotStarted --> Active: checkout.session.completed
Active --> Active: invoice.paid
Active --> PastDue: invoice.payment_failed
PastDue --> Active: 用户补款成功
Active --> Canceled: customer.subscription.deleted
PastDue --> Canceled: 到期未恢复
Canceled --> [*]
state "未开通" as NotStarted
state "会员有效" as Active
state "扣费失败 / 待恢复" as PastDue
state "已取消 / 到期回收" as Canceled
```
### 续费 / 失败 / 取消时序图
```mermaid
sequenceDiagram
autonumber
participant Stripe as Stripe
participant Webhook as 你的 Webhook 接口
participant DB as 订阅表 / 订单表
participant App as 你的应用
actor User as 用户
rect rgb(235, 248, 255)
Stripe->>Webhook: invoice.paid
Webhook->>DB: 延长 current_period_end
DB-->>Webhook: 更新成功
Webhook-->>Stripe: 200 OK
App-->>User: 继续保持会员有效
end
rect rgb(255, 247, 237)
Stripe->>Webhook: invoice.payment_failed
Webhook->>DB: 标记 past_due
DB-->>Webhook: 更新成功
Webhook-->>Stripe: 200 OK
App-->>User: 提醒更新支付方式
end
rect rgb(254, 242, 242)
Stripe->>Webhook: customer.subscription.deleted
Webhook->>DB: 标记 canceled
DB-->>Webhook: 更新成功
Webhook-->>Stripe: 200 OK
App-->>User: 停止高级权限
end
```
## 附录 D：其他支付方案怎么选
### 1. 中国大陆
主要用户在大陆的话，首选还是 **[支付宝](https://open.alipay.com/)** 和 **[微信支付](https://pay.wechatpay.cn/)**。
**业务模式：**
两者都是"支付网关"模式。你需要：
- 申请商户资质（营业执照、对公账户）
- 用户付的钱直接到你的商户账户
- 你自己负责税务、退款、对账
**技术模式：**
两者都是"后端下单 + 前端调起 + 后端通知"的模型，跟 Stripe 思路一样。
**支付宝接入流程：**
1. 在支付宝开放平台创建应用
2. 配置公私钥和回调地址
3. 后端调用统一下单接口，生成支付链接或二维码
4. 用户扫码或跳转付款
5. 支付宝异步通知你的后端，更新订单状态
**微信支付接入流程：**
- JSAPI 支付：适合公众号、小程序，用户在微信内直接付款
- Native 支付：PC 端生成二维码，用户扫码付款
- H5 支付：手机浏览器内拉起微信 App 付款
流程：后端下单 → 拿到 `prepay_id` 或 `code_url` → 前端调起支付 → 后端接收通知确认成功
**参考链接：**
- 支付宝开放平台：https://open.alipay.com/
- 微信支付商户文档：https://pay.wechatpay.cn/doc/v3/merchant/
### 2. 香港
香港市场比较混合，常见组合：
- 银行卡：Visa / Mastercard
- FPS（转数快）：香港本地即时转账
- AlipayHK / WeChat Pay HK：香港版支付宝和微信
**推荐组合：**
- 用 **[Stripe](https://stripe.com/hk)** 覆盖国际卡和订阅
- 用 **[Airwallex](https://www.airwallex.com/)** 或 **[Adyen](https://www.adyen.com/)** 补本地钱包和 FPS
### 3. 海外 / 国际 SaaS
#### [Stripe](https://stripe.com/)
**业务模式：** 支付网关
- 你需要自己申请商户资质（部分国家 Stripe 可以帮你搞定）
- 用户付的钱到你的 Stripe 账户，再结算到你的银行账户
- 你自己负责税务申报
**技术模式：**
- API 体验最好，文档清晰
- 支持 Checkout（托管页面）、Elements（自定义表单）、Payment Links（无代码）
- Webhook 通知支付状态
- 支持订阅、发票、多币种
**适合谁：** 海外 SaaS、独立开发者、需要灵活定制的团队
**参考链接：** https://docs.stripe.com/
#### [PayPal](https://www.paypal.com/)
**业务模式：** 支付网关
- 用户付的钱到你的 PayPal 账户，再提现到银行
- 你自己负责税务
**技术模式：**
- 一次性支付：前端放按钮，后端创建/确认订单
- 订阅制：先建 Product 和 Plan，再用 SDK 拉起
- 同样需要后端和 Webhook，不要只看前端回调
**适合谁：** 需要补充渠道的海外业务，用户习惯用 PayPal 付款
**参考链接：** https://developer.paypal.com/docs/
#### [Paddle](https://www.paddle.com/)
**业务模式：** Merchant of Record (MoR)
- Paddle 是"记录商家"，法律上由 Paddle 向用户收款
- Paddle 帮你处理全球税务、VAT、退款、合规
- 用户付的钱到 Paddle，Paddle 扣除税费和手续费后结算给你
- 你不需要在每个国家注册公司或处理税务
**技术模式：**
- Paddle.js：前端嵌入托管结账页
- 后端 API：创建 transaction，交给 checkout 处理
- Webhook 同步订阅状态
**适合谁：** 不想处理全球税务的 SaaS 团队，尤其是 B2B SaaS
**参考链接：** https://developer.paddle.com/
#### [Lemon Squeezy](https://www.lemonsqueezy.com/)
**业务模式：** Merchant of Record (MoR)
- 和 Paddle 类似，Lemon Squeezy 是"记录商家"
- 帮你处理全球税务、VAT、合规
- 2024 年被 Stripe 收购，但独立运营
**技术模式：**
- Hosted Checkout：最简单，直接生成付款链接
- Checkout Overlay：浮层嵌入你的页面
- 后端 API：创建 checkout，灵活控制
**适合谁：** 独立开发者、数字产品、软件授权
**参考链接：** https://docs.lemonsqueezy.com/
### 4. 企业级方案
#### [Airwallex（空中云汇）](https://www.airwallex.com/)
**业务模式：** 支付网关 + 全球账户
- 提供全球收款账户（类似虚拟银行账户）
- 支持多币种收款、换汇、付款
- 你自己负责税务
**技术模式：**
- Payment Links：几乎不用代码，生成付款链接
- Hosted Payment Page：托管页面
- Drop-in / Embedded / Native API：深度接入，自定义程度高
- 支持 Alipay HK、FPS、WeChat Pay 等本地支付方式
**适合谁：** 香港团队、跨境业务、需要多币种账户的公司
**参考链接：** https://www.airwallex.com/docs/
#### [Adyen](https://www.adyen.com/)
**业务模式：** 支付网关
- 企业级支付平台，年处理交易额万亿欧元
- 支持线上、线下、移动端全渠道
- 你自己负责税务
**技术模式：**
- Pay by Link：最简单，生成付款链接
- Drop-in / Components：标准线上接入
- 后台可启用 Alipay、Alipay HK、PayMe 等本地支付方式
**适合谁：** 大型企业、需要全渠道支付的公司
**参考链接：** https://docs.adyen.com/
### 5. 方案对比
| 方案 | 业务模式 | 税务处理 | 适合谁 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| Stripe | 支付网关 | 自己处理 | 海外 SaaS、开发者 |
| PayPal | 支付网关 | 自己处理 | 海外补充渠道 |
| Paddle | MoR | Paddle 代处理 | B2B SaaS、不想管税务 |
| Lemon Squeezy | MoR | LS 代处理 | 独立开发者、数字产品 |
| Adyen | 支付网关 | 自己处理 | 大型企业 |
| Airwallex | 支付网关 + 账户 | 自己处理 | 跨境业务、香港团队 |
| 支付宝/微信 | 支付网关 | 自己处理 | 大陆用户 |
### 6. 按地区选方案
| 你的市场 | 推荐方案 |
| :--- | :--- |
| 中国大陆 | 支付宝 / 微信支付 |
| 香港 | Stripe + Airwallex / Adyen |
| 海外 SaaS | Stripe（自己管税务）或 Paddle（MoR 代管） |
| 海外数字产品 | Stripe / Lemon Squeezy / Paddle |
| 多地区企业级 | Adyen / Airwallex / Stripe 组合 |
docs/ko-kr/stage-2/backend/zeabur-deployment/index.md
+490
View File
@@ -0,0 +1,490 @@
# 如何部署 Web 应用
在本教程中，我们将介绍如何将你的 Web 应用部署到互联网上，让其他人可以访问。我们会介绍三个常用的部署平台：**腾讯云 CloudBase**、**Vercel** 和 **Zeabur**，帮助你快速完成从"写好代码"到"让别人可以在互联网上访问你的网站"的完整流程。
# 什么是"部署"？
在开始之前，我们先弄清楚"部署（Deployment）"到底是什么意思。任何一个网站想要被外部用户访问，都必须有一个可以公开访问的网络地址（这个地址可以是 IP 地址，比如 123.45.67.89，也可以是域名，比如 [google.com](https://google.com/) 等）。但只有地址是不够的——你写好的网页代码（例如 HTML、CSS、JavaScript 文件，或者使用 React、Vue 等框架写的项目），以及相关的图片 / 视频资源，都必须"放"在一台 24 小时在线的服务器上，由它来响应网络请求，这样任何人的浏览器才能访问并下载这些资源。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image1.png)
图片来源：https://www.hostinger.com/tutorials/what-is-cloud-hosting
把资源上传、配置好环境并让服务"跑起来"的整个过程，就被称为 **部署（Deployment）**。
简单来说：你在自己电脑上写好的网页，只要在本机启动程序，就只能通过本地地址在自己的浏览器里访问，因为这些代码只存在于你的硬盘上。"部署"就是把你的代码和资源转移到一台连接着公网的专业服务器上，并做好配置，让这台服务器知道"别人访问时我要怎么响应"——比如：当有人在浏览器中输入你的域名时，服务器会立刻找到对应的网页文件，把内容传回给对方的设备，从而让用户看到你的页面。
如果手动部署，一个项目往往需要好几个步骤，每一步都可能踩坑。常见关键步骤包括：
1. **服务器准备**：你需要先购买云服务器（比如阿里云、腾讯云、或 AWS EC2），选择服务器所在地区（如上海、新加坡）、配置（CPU、内存、磁盘大小等），还要学会如何远程连接服务器（例如通过 SSH 工具登录）。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image2.png)
2. **环境配置**：Web 应用需要在特定"环境"中才能运行——例如运行 Node.js 项目必须先安装 Node.js；运行 Python 项目必须安装 Python 以及对应的第三方库。如果环境版本不匹配，程序就可能报错、无法启动。
3. **上传资源**：你需要把本地的代码和资源上传到服务器上，常用的方法包括 FTP 或 Git。如果项目体积比较大（比如包含视频文件），中途一旦断线，有时需要重新上传。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image3.png)
4. **启动服务并测试**：上传完成后，你还需要在服务器上执行命令启动应用，并测试"分配的网络地址是否能访问"。如果访问不了，有可能是服务器防火墙没有放行对应端口（比如你的应用监听 3000 端口，但该端口被防火墙拦截），也可能是程序本身有 Bug，这时就需要查看服务器日志进行排查。
> 💡 可以把端口理解为区分同一台设备上不同应用的"房间号"，而 IP 则是这台设备的"门牌号"。IP 和端口合在一起（IP:port），就可以精确定位到某一个网络服务。
5. **维护与更新**：后续每次你修改代码，都要重新上传并重启服务。如果服务器宕机（例如断电、网络故障），还需要手动重启应用，有时还要额外配置"进程守护工具"，让程序在异常退出后自动拉起。
像 CloudBase、Vercel、Zeabur 这样的"低代码部署平台"，就是为了解决上述复杂问题而诞生的。它们会帮你自动完成"买服务器、配环境、上传代码、启动服务、监控运行"等步骤。你只需要把自己的代码仓库（比如 GitHub 或 GitLab）连接到平台，或者直接上传代码，它就会自动拉取代码、识别应用类型、配置对应的运行时环境，最后给你一个可以被任何人访问的公网地址。它甚至可以一键绑定你自己的域名。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image4.png)
接下来，我们会分别介绍这三个平台的特点和使用方法，帮助你选择最适合自己的部署方案。
---
# 部署平台对比
| 平台 | 特点 | 适用场景 | 免费额度 |
|------|------|----------|----------|
| **腾讯云 CloudBase** | 国内访问速度快，与微信生态深度整合 | 国内用户为主、需要微信小程序支持的项目 | 有免费额度 |
| **Vercel** | 前端框架支持好，与 GitHub 集成紧密 | React/Vue/Next.js 等现代前端项目 | 有免费额度 |
| **Netlify** | 功能全面，支持表单处理和身份验证，与 Git 集成好 | 需要表单处理、身份验证等高级功能的静态网站 | 有免费额度 |
| **Zeabur** | 支持多种语言和服务模板，配置灵活 | 需要部署多种服务（如 Dify、n8n）的复杂项目 | 每月约 5 美元免费额度 |
---
# 1. 腾讯云 CloudBase
腾讯云 CloudBase（云开发）是腾讯云提供的一站式后端云服务，特别适合国内开发者使用。它的优势在于：
- **国内访问速度快**：服务器位于国内，访问延迟低
- **微信生态整合**：可以方便地对接微信小程序、公众号
- **一站式解决方案**：提供静态网站托管、云函数、数据库、存储等全套服务
- **免费额度充足**：个人开发者有充足的免费资源额度
## 使用 CloudBase 部署 Web 应用
### 步骤 1：注册并登录
访问 [腾讯云 CloudBase 控制台](https://console.cloud.tencent.com/tcb)，使用微信或 QQ 登录。
### 步骤 2：创建环境
点击"新建环境"，选择一个环境名称（如 `my-web-app`）。
> ⚠️ **注意**：CloudBase 的免费体验版需要兑换码才能开通。你需要关注腾讯云 CloudBase 公众号，在公众号中输入"领取兑换码"获取免费体验版的兑换码，然后在创建环境时填写兑换码即可开通免费环境（免费试用期为 6 个月）。
### 步骤 3：开通静态网站托管
在环境管理页面，找到"静态网站托管"功能并开通。开通后你会获得一个默认的访问域名。
CloudBase 的静态网站托管提供多种部署方式，与 Zeabur 类似：
- **本地项目上传**：直接从本地上传构建好的静态文件（HTML、CSS、JS 等）
- **模板部署**：使用预设模板快速创建项目，如 React Web 应用模板、Vue Web 应用模板
- **Git 仓库部署**：支持从 GitHub 等代码仓库自动拉取代码并部署
### 步骤 4：部署代码
在静态网站托管页面，CloudBase 提供三种部署方式：
**方式一：本地项目部署（本地项目上传）**
- 在控制台选择"本地项目部署"
- 直接上传构建好的静态文件（HTML、CSS、JS 等）
- 选择你本地构建好的项目文件夹（如 `dist` 或 `build` 目录）
- 等待上传完成即可访问
**方式二：模板部署**
- 使用预设模板快速创建项目
- 支持 React Web 应用模板、Vue Web 应用模板等
- 基于模板自动构建并部署
**方式三：Git 仓库部署**
- **Git 个人仓库部署**：绑定你的 GitHub 等个人代码仓库
- **公开仓库部署**：支持从公开的 Git 仓库拉取代码
- 配置自动构建命令（如 `npm run build`）
- 每次推送代码会自动重新部署
> 💡 **提示**：你也可以使用 CLI 工具进行部署：
> ```bash
> # 安装 CloudBase CLI
> npm install -g @cloudbase/cli
> # 登录
> tcb login
> # 部署
> tcb hosting deploy ./dist -e your-env-id
> ```
### 步骤 5：配置自定义域名（可选）
在静态网站托管设置中，可以绑定你自己的域名，并申请免费的 HTTPS 证书。
---
# 2. Vercel
Vercel 是全球最流行的前端部署平台之一，特别适合部署 React、Vue、Next.js 等现代前端框架项目。它的特点包括：
- **与 GitHub 深度集成**：推送代码即自动部署
- **自动预览**：每个 Pull Request 都会生成独立的预览链接
- **全球 CDN**：网站自动分发到全球节点，访问速度快
- **Serverless 函数**：支持在项目中编写后端 API
> ⚠️ **注意**：Vercel 在部分网络环境下访问可能不太稳定，国内用户建议优先考虑 CloudBase。
## 使用 Vercel 部署 Web 应用
### 步骤 1：注册账号
访问 [Vercel 官网](https://vercel.com)，使用 GitHub 账号登录。
### 步骤 2：导入项目
1. 点击 "Add New Project"
2. 选择你要部署的 GitHub 仓库
3. 如果没有看到想要的仓库，点击 "Adjust GitHub App Permissions" 授权访问
### 步骤 3：配置构建设置
Vercel 会自动识别项目类型并配置构建命令：
| 框架 | 构建命令 | 输出目录 |
|------|----------|----------|
| React | `npm run build` | `build` |
| Vue | `npm run build` | `dist` |
| Next.js | `next build` | - |
| 纯 HTML | - | 项目根目录 |
如果自动识别不正确，可以手动修改：
- **Build Command**: 构建命令，如 `npm run build`
- **Output Directory**: 构建输出目录，如 `dist` 或 `build`
- **Install Command**: 依赖安装命令，通常是 `npm install`
### 步骤 4：部署
点击 "Deploy" 按钮，等待构建完成。构建成功后，你会获得一个 `xxx.vercel.app` 的域名。
### 步骤 5：自定义域名（可选）
在项目设置中的 "Domains" 页面，可以添加你自己的域名。Vercel 会自动配置 HTTPS。
---
# 3. Netlify
Netlify 是另一个非常流行的前端部署平台，与 Vercel 类似，特别适合部署静态网站和单页应用（SPA）。它的特点包括：
- **功能全面**：除了静态网站托管，还支持表单处理、身份验证、边缘函数等高级功能
- **与 Git 深度集成**：支持 GitHub、GitLab、Bitbucket，推送代码自动部署
- **分支预览**：每个分支都会自动生成独立的预览链接
- **全球 CDN**：网站自动分发到全球节点，访问速度快
- **表单处理**：无需后端代码即可处理网站表单提交
- **身份验证**：内置用户身份验证功能，可快速实现登录/注册
> ⚠️ **注意**：Netlify 的国内访问速度可能不如 CloudBase，建议主要面向海外用户的项目使用。
## 使用 Netlify 部署 Web 应用
### 步骤 1：注册账号
访问 [Netlify 官网](https://www.netlify.com)，点击 "Sign up" 注册。你可以使用 GitHub、GitLab、Bitbucket 或邮箱注册。
### 步骤 2：导入项目
1. 登录后点击 "Add new site" → "Import an existing project"
2. 选择你的代码托管平台（如 GitHub）
3. 授权 Netlify 访问你的仓库
4. 从列表中选择你要部署的仓库
### 步骤 3：配置构建设置
Netlify 会自动识别常见的前端框架并配置构建设置：
| 框架 | 构建命令 | 发布目录 |
|------|----------|----------|
| React | `npm run build` | `build` |
| Vue | `npm run build` | `dist` |
| Angular | `ng build` | `dist/<project-name>` |
| Next.js | `next build` | `out` |
| 纯 HTML | - | `.`（项目根目录） |
如果自动识别不正确，可以手动配置：
- **Build command**: 构建命令，如 `npm run build`
- **Publish directory**: 构建输出目录，如 `dist` 或 `build`
### 步骤 4：部署
点击 "Deploy site" 按钮，等待构建完成。构建成功后，你会获得一个 `xxx.netlify.app` 的域名，任何人都可以通过这个地址访问你的网站。
### 步骤 5：配置自定义域名（可选）
1. 进入站点设置，点击 "Domain management"
2. 点击 "Add custom domain"
3. 输入你的域名并按照提示配置 DNS 记录
4. Netlify 会自动申请并配置 HTTPS 证书
### 特色功能
#### 1. 表单处理
Netlify 提供了一个非常方便的功能：无需后端代码即可处理表单提交。
只需在 HTML 表单中添加 `netlify` 属性：
```html
<form name="contact" netlify>
<p>
<label>姓名: <input type="text" name="name" /></label>
</p>
<p>
<label>邮箱: <input type="email" name="email" /></label>
</p>
<p>
<label>留言: <textarea name="message"></textarea></label>
</p>
<p>
<button type="submit">发送</button>
</p>
</form>
```
部署后，表单提交的数据会自动发送到 Netlify 后台，你可以在 "Forms" 页面查看所有提交记录，也可以设置邮件通知或将数据转发到其他服务。
#### 2. Netlify Functions（边缘函数）
Netlify 支持部署无服务器函数（Serverless Functions），让你可以在不搭建完整后端服务器的情况下，实现简单的 API 接口。你可以使用 JavaScript 或 TypeScript 编写函数，部署后会自动获得一个可访问的 URL。
例如，创建一个 `hello.js` 文件：
```javascript
exports.handler = async (event, context) => {
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({ message: "Hello from Netlify!" })
};
};
```
部署后，你可以通过 `https://你的域名/.netlify/functions/hello` 访问这个函数。
#### 3. 本地开发支持
Netlify 提供了 CLI 工具，方便你在本地开发和测试：
```bash
# 安装 Netlify CLI
npm install -g netlify-cli
# 登录账号
netlify login
# 本地启动开发服务器
netlify dev
# 本地测试函数
netlify functions:serve
```
使用 CLI 工具可以在本地模拟 Netlify 环境，包括表单提交、函数调用等功能，方便在部署前进行测试。
---
# 4. Zeabur
Zeabur 是一个新兴的部署平台，特别适合需要部署多种服务的复杂项目。它的优势在于：
- **服务模板丰富**：内置 Dify、n8n、数据库等多种服务模板
- **支持多种部署方式**：GitHub、模板、Docker 镜像、本地项目等
- **灵活的服务组合**：可以在一个项目中部署多个相互关联的服务
- **按量计费**：用多少付多少，适合实验性项目
## 使用 Zeabur 部署 Dify
在之前的课程中，我们已经简单接触过 Dify。现在，我们可以通过 [Zeabur](https://zeabur.com/projects) 非常轻松地启动自己的 Dify 服务。首先打开 [控制台页面](https://zeabur.com/projects)，我们先看一下上面的各个区域。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image5.png)
在这个页面上，你首先能看到许多方块，这些就是已经启动的服务。在顶部菜单中，你会看到 Agent、Servers、Docs、Templates 等几个选项，它们分别代表：
1. **Agent**：可以打开 Zeabur 内置的智能助手（Agent），向它提问如何操作，或者查询当前服务器的状态。
2. **Servers**：在这里可以添加你自己购买的云服务器，或者直接通过 Zeabur 购买服务器。
3. **Docs**：查看 Zeabur 的完整文档说明。
4. **Templates**：这里列出了所有内置的模板镜像。
> 这里提到的"镜像（Image）"，可以理解为"包含代码和运行环境的压缩包"。当某个服务在一台服务器上成功跑起来之后，我们可以选择把"这套运行环境 + 代码"打包成镜像。之后，在任何新服务器上，只要把这个压缩包解压并运行，就不需要重新配置环境和代码，服务就能直接跑起来。
在页面右上角，你还能看到自己的余额。默认情况下，每个月会有 5 美元左右的免费额度。关于细节计费规则暂时可以不用太在意，只需要知道：只要服务器在运行，就会消耗额度。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image6.png)
点击余额可以查看每日的消耗明细。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image7.png)
现在我们来创建自己的 Dify 服务。首先，在 [控制台首页](https://zeabur.com/projects) 点击 "New Project"。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image8.png)
接下来是各个创建方式的解释：
1. **GitHub**
可以连接到你的 GitHub 账号。绑定之后，就可以直接从 GitHub 仓库里选择项目部署（GitHub 是目前全球最大的代码托管平台）。
2. **Template（模板）**
可以基于模板来部署服务。Zeabur 内置了很多预设项目模板（例如 Dify、n8n 等），你可以基于这些模板快速创建并部署应用。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image9.png)
3. **Databases（数据库）**
用于部署数据库服务，比如 MySQL、MongoDB 等常见数据库。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image10.png)
4. **Functions（函数）**
可以部署函数服务，你可以编写 JavaScript 或 Python 代码，让它们以函数的形式被调用。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image11.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image12.png)
5. **Local Project（本地项目）**
上传一个本地文件夹，Zeabur 会自动识别其中的启动脚本。这适合将你已经在本地开发好的项目快速部署到 Zeabur 上。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image13.png)
6. **Docker Image**
部署已经打包好的 Docker 镜像。如果你的项目已经被打成了 Docker 镜像（例如存放在 Docker Hub 或其他镜像仓库中），可以在这里直接部署。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image14.png)
7. **Cursor**
如果你安装了 Cursor（例如 Cursor IDE），可以通过这个入口将 Cursor 中的项目直接部署到 Zeabur。
如果你想部署自己的 Dify 服务，推荐选择 **Template** 方式，然后在搜索框中输入 "dify"。可以看到很多由不同作者维护的版本，你可以任选其一（比如 v1.6.0 版本）。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image15.png)
接着，输入任意一个名称，Zeabur 会基于这个名称生成一个临时的自定义域名。之后所有人都可以通过这个网址访问你的服务。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image16.png)
创建完成后，你会看到多个程序（服务）依次启动。需要耐心等待所有服务都进入"已启动"状态。（Dify 服务是由多个程序组成的，每个程序负责不同的功能，它们之间会相互协作。）
一般来说，你只需要点击左侧的 Dify 应用，就可以看到默认的访问入口地址。但在本例中，由于前面还套了一层 nginx，你需要点击 nginx 服务来获取最终访问地址。可以理解为：nginx 就是负责对外统一"收发请求"的主程序，它会把外部访问的地址分发给内部各个服务。点击左侧的 Nginx，在详情页中可以看到当前的服务地址，然后在浏览器里打开这个地址，等待服务完全启动。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image17.png)
稍等片刻后，你就能看到 Dify 的登录界面了。输入邮箱地址和注册密码，就可以开始使用你自己的 Dify 服务了。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image18.png)
如果你有兴趣，还可以顺便启动一个 n8n 服务。n8n 也是海外非常流行的一款 AI 工作流平台。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image19.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image20.png)
## 使用 Zeabur 与 Trae 部署贪吃蛇游戏
在本教程的下一个部分，我们会体验 Zeabur 的一些进阶用法。我们先用 Trae 生成一个贪吃蛇小游戏，再把它部署到 Zeabur 的服务器上，并配置一个可公开访问的链接，让任何人都可以打开你的游戏。
第一步，是在本地使用 Trae 创建一个贪吃蛇项目。
### 使用 HTML 框架实现
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image23.png)
对于 Trae 来说，生成一个基于 HTML 的贪吃蛇网页游戏非常简单。游戏生成完成后，你只需要按照前面介绍的 Zeabur 本地部署方式，把包含所有文件的文件夹上传上去即可。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image24.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image25.png)![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image26.png)
完成后，你就会进入该服务的详情界面：
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image27.png)
点击左侧的 "Network" 选项，在页面中找到 "Public Address" 区域。点击 "Generate Domain"，即可生成一个对外访问地址，你可以输入任意喜欢的名称。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image28.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image29.png)
生成完成后，只要在浏览器中打开这个地址，就可以运行你自己的贪吃蛇游戏了。其它 HTML 类型的 Web 应用也可以用完全相同的方式来部署。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image30.png)
### 使用 React 框架实现
前面我们学习了如何部署基于 HTML 的 Web 应用。接下来，我们再尝试部署一个目前更常用的前端框架：React 应用。相比纯 HTML，React 被认为是一种更加成熟、现代的前端开发框架。它通过组件化的方式组织页面结构，能够显著加快复杂页面的开发，是企业级项目中非常主流的选择。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image31.png)
#### 重构为 React 架构
在 Trae 中，你只需要向 Agent 说明："帮我把这份代码重构成 React 架构"，就可以比较轻松地把原本基于 HTML 的结构重构成 React 项目。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image32.png)
不过，相比简单的 HTML 文件，React 应用依赖更复杂的构建工具和项目结构，因此部署过程也会稍微麻烦一些。一个典型的问题体现在端口设置上：默认情况下，React 应用一般会监听 3000 端口（你也可以在配置文件或启动日志中看到这一点）。
然而，在 Zeabur 上这样部署会失败——因为 Zeabur 只支持监听 8080 端口的应用。也就是说，如果想让 React 应用在 Zeabur 上正常运行，我们必须先把默认监听端口从 3000 改成 8080。
要正确进行这一步配置，我们需要先弄清楚两个概念：什么是"端口（Port）"，以及"监听端口（Listening Port）"是什么意思。
#### 什么是端口？
> 在计算机网络中，端口可以理解为一个"逻辑通信端点"，用来区分同一台设备上运行的不同网络服务。简单类比的话，如果 IP 地址好比一个"门牌号"（例如 162.128.1.1），那端口号就像这栋楼里不同房间的"房间号"——每个房间对应一个服务（例如 Web 服务器、邮箱服务，或者你的 React 应用）。
>
> 端口号用 16 位整型表示，取值范围是 0 到 65535。
如果不想记这些细节，可以简单理解：端口是构成"网络访问地址"的一个必要部分。
我们平时访问网站或 IP 地址时，通常不会手动加端口号，是因为 Web 的默认端口是 80 或 443（HTTPS）。大多数浏览器会自动使用这些标准端口。而对于一些特殊端口，比如 React 默认的 3000、Zeabur 要求的 8080，我们就必须在地址后面加上 `:3000` 或 `:8080` 才能访问到对应的内容。
#### 什么是"监听端口号"？
> "监听端口号"指的是某个程序在一台设备上主动"打开并监控"的端口。当一个应用设置了监听端口时，其实就是在告诉操作系统："我会一直在这个端口上等待网络请求——只要有请求进来，就请转发给我。"
再形象一点地理解：假设你的电脑是一栋写字楼，IP 地址是这栋楼的地址。楼里开了很多公司或部门，它们分别占用不同的房间，房间号就是端口号。
当默认的 React 开发服务器启动时，它会"打开"某个房间的门，并安排"前台"在门口值班，这个房间号就是它的监听端口——3000。
同时，React 程序还会告诉这栋楼的"物业管理"（操作系统）："我在 3000 号房间，请把所有寄给 3000 的信件（网络请求）都转给我。"
这样，当你访问 React 网站时，请求首先会到达这栋楼；物业看到请求要送到 3000 号房间，就会立刻把请求交给 React 的"前台"，由它来处理并返回结果——这就是访问 React 应用的过程。
当你在本地执行 `npm start`（本地启动 React 开发服务器的默认命令，也可以在 Vibe Coding 的 Agent 侧边栏中执行）时，React 开发服务器就会自动把监听端口设置为 3000。
而 Zeabur 的平台设计决定了它只会"识别"监听 8080 端口的应用。如果你的 React 应用仍然使用默认的 3000 端口，Zeabur 就无法将请求正确转发给你的应用，最终导致部署失败。
#### 修改默认监听端口
要把 React 默认监听端口（3000）改成 Zeabur 所要求的 8080，有很多做法。最简单的方式，就是直接在 Trae 里对 Agent 下指令："请帮我把这个 React 项目的默认端口改为 8080。"Trae 就会帮你修改项目中对应的配置文件。修改完成后，你只需重新打包并按前面的方式上传到 Zeabur 即可。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image33.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image34.png)
在网络设置中指定一个访问 URL，方式和部署 HTML 项目时基本相同，就可以启动 React 版本的服务。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image35.png)
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image36.png)
对于其它需要修改端口号的程序，你也可以采用同样的思路：先改默认端口，再上传到 Zeabur 部署。至此，你已经掌握了将常见 Web 应用部署到服务器的基础技能。
你可以尝试让 Trae 帮你构建不同类型的应用，并把它们部署到 Zeabur 的默认服务器上。在后续课程中，我们还会学习如何把应用部署到你自己购买的云服务器上。
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# ⚠️ 如何停止和删除项目（Zeabur）
由于启用服务器相关资源都会产生费用，我们在使用时一定要养成"及时关闭不用服务"的习惯，避免把每个月的免费额度消耗完。
如果要找到项目的管理入口，首先点击项目中的 "Settings" 选项。
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image21.png)
进入设置页面后，将页面拉到最下方，你会看到类似下面的界面：
![](/zh-cn/stage-2/backend/zeabur-deployment/images/image22.png)
你可以点击 "Suspend All Services" 来暂停所有服务以降低费用；如果服务出现问题，可以点击 "Restart All Services" 对全部服务进行重启。如果你确定不再需要这个项目，可以点击 "Delete Project" 将整个项目彻底删除。
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# 总结
在本教程中，我们介绍了四个常用的 Web 应用部署平台：
1. **腾讯云 CloudBase**：适合国内用户，访问速度快，与微信生态整合好
2. **Vercel**：适合现代前端框架项目，与 GitHub 集成紧密，全球 CDN 加速
3. **Netlify**：功能全面，支持表单处理和身份验证，适合需要高级功能的静态网站
4. **Zeabur**：适合复杂项目，服务模板丰富，支持多种部署方式
选择哪个平台取决于你的具体需求：
- 如果主要面向国内用户，推荐 **CloudBase**
- 如果使用 React/Next.js 等框架，推荐 **Vercel** 或 **Netlify**
- 如果需要表单处理、身份验证等高级功能，推荐 **Netlify**
- 如果需要部署 Dify、n8n 等服务，推荐 **Zeabur**
无论选择哪个平台，部署的核心流程都是相似的：准备代码 → 选择平台 → 配置构建设置 → 部署上线。掌握这些技能后，你就可以将自己开发的应用分享给全世界了！
docs/ko-kr/stage-2/frontend/design-to-code/index.md
+361
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@@ -0,0 +1,361 @@
# 从设计原型到项目代码
::: tip 🎯 核心问题
**如何将设计工具中的原型转化为真正能在浏览器里运行的前端代码？**
:::
---
## 1. 从原型到代码的三种路径
在使用 Figma、MasterGo 等现代前端设计工具完成界面设计后，一个很实际的问题自然会浮现：这些看起来结构完整的设计稿，要怎么转化成真正能在浏览器里运行的前端代码？
一般而言，从原型到代码的落地，本质上有三种典型路径：
| 路径 | 方法 | 特点 | 适用场景 |
|------|------|------|----------|
| **路径一** | 根据图片，使用多模态大模型直接还原出代码 | 灵活、无需特定工具 | 快速原型验证、简单页面 |
| **路径二** | 通过平台自身能力或插件导出可用代码 | 还原度高、可编辑性强 | Figma/MasterGo 用户 |
| **路径三** | 平台结合 MCP 能力导出可用代码 | 自动化程度高、可定制 | 需要深度集成的工作流 |
本文将详细介绍这三种路径的具体实现方法，帮助你根据项目需求选择最合适的工作流。
::: tip 📚 前置知识
在开始本节之前，建议你先学习 [Figma 与 MasterGo 入门](../figma-mastergo/) 教程，掌握前端设计工具的基础操作。
:::
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## 2. 路径一：多模态 AI 直接还原代码
拥有视觉能力的大模型天生具备将图片转为代码的能力。我们只需要将设计稿截图直接导入对话框，随后让大模型生成完整的结果代码。
### 2.1 操作流程
1. **截取设计稿图片**
- 在 Figma 或 MasterGo 中，将设计好的页面导出为 PNG 或 JPG
- 确保截图包含完整的页面布局
2. **选择多模态 AI 模型**
- 可以使用 Gemini、Qwen、Claude 等支持图像输入的模型
- 这里以 Gemini 为例进行演示
3. **编写提示词**
```
请根据这张设计图生成对应的 HTML/CSS 代码。
要求：
- 使用现代 CSS 布局（Flexbox/Grid）
- 响应式设计，适配不同屏幕尺寸
- 包含所有可见的 UI 元素
- 颜色、字体大小尽量还原设计稿
```
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image42.png)
4. **获取并保存代码**
- 要求模型返回完整的 HTML 代码
- 保存为单个 `.html` 文件，方便本地测试
- 后续可以在本地 IDE 中将其转换为 React 等框架
### 2.2 常见问题与解决方案
生成页面并非简单的任务，在具体过程中你可能会遇到很多问题：
| 问题 | 解决方案 |
|------|----------|
| 界面排布不均 | 向 AI 描述具体的布局问题，要求调整 CSS 的 margin/padding |
| 界面显示不全 | 检查是否设置了正确的 viewport，要求添加响应式断点 |
| 颜色还原不准 | 使用取色工具获取设计稿的精确色值，提供给 AI |
| 字体不匹配 | 指定具体的字体名称或要求使用 Google Fonts 替代 |
::: tip 💡 小技巧
推荐先生成 HTML 代码，获取后再使用本地 IDE 将其转换为 React 框架。这样可以获得多个独立的 HTML 文件，统一进行框架转换。
:::
### 2.3 MasterGo AI 生成页面
MasterGo 同样提供了强大的 AI 页面生成功能，可以根据参考图直接生成可用的网页代码。
#### 找到 AI 功能入口
在 MasterGo 编辑界面的上方工具栏中，可以找到 AI 工具按钮：
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image47.png)
#### 生成流程
1. **上传参考图**
- 使用与多模态 AI 相同的方式上传设计参考图
- 添加文字描述需求
2. **查看生成结果**
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image48.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image49.png)
3. **获取代码**
- 点击蓝色按钮"插入到画布"，可直接编辑生成后的网页
- 或点击右侧的"代码"按钮，复制代码内容到本地
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image50.png)
---
## 3. 路径二：平台自身能力或插件导出代码
### 3.1 Figma Make 生成代码
Figma Make 是 Figma 官方推出的 AI 设计工具，能够根据用户输入的提示词或者参考图，高精度地还原网页原型 UI 界面。
#### 功能特点
- **高精度还原**：相比原生 AI 生成代码，效果更佳
- **可编辑性**：生成结果可以转换为可编辑的 Figma Design 文件
- **GitHub 集成**：支持直接将代码同步到 GitHub
::: tip 🔑 权限说明
使用 Figma Make 的完整功能需要 Pro 用户权限，学生可以通过教育认证免费获得 Pro 权限。
:::
#### 操作步骤
1. **进入 Figma Make**
- 在 Figma 首页点击 Make 按钮
- 或者访问 [Figma Make](https://www.figma.com/make)
2. **上传参考图**
- 将你想要还原的设计图上传到对话框
- 添加描述需求的提示词
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image43.png)
3. **查看生成结果**
- 稍等片刻后即可看到渲染结果
- 点击右上角的播放按钮可进行全屏预览
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image44.png)
4. **细节调整**
- 点击右上角的编辑器图标（鼠标和尺子图标）
- 回到熟悉的 Figma Editor 界面进行详细调整
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image45.png)
5. **导出代码**
- 调整满意后，选择导出代码
- 可以直接连接到 GitHub 保存代码
![](/zh-cn/stage-2/frontend/design-to-code/images/image46.png)
### 3.2 插件导出代码
除了平台原生的 AI 功能，Figma 和 MasterGo 都支持通过插件导出代码：
**常用 Figma 插件：**
- **Figma to Code**：将设计稿转换为 React、Vue、HTML 等代码
- **Anima**：高保真代码生成，支持交互效果
- **Locofy**：AI 驱动的设计转代码工具
**使用步骤：**
1. 在 Figma 中打开插件面板（Plugins）
2. 搜索并安装需要的代码导出插件
3. 选中要导出的设计元素
4. 运行插件，选择目标框架和代码格式
5. 复制或下载生成的代码
---
## 4. 路径三：平台结合 MCP 能力导出代码
### 4.1 什么是 MCP？
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套开放标准协议，它允许 AI 模型安全、可控地访问外部工具和数据源。在前端设计工具的场景中，MCP 让大模型能够直接读取设计文件的结构、样式和组件信息，从而更精准地生成代码。
### 4.2 MCP 的工作原理
```
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ AI 模型 │ ←→ │ MCP 服务器 │ ←→ │ 设计工具 │
│ (Claude等) │ │ (协议适配) │ │(Figma/MasterGo)│
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
```
**工作流程：**
1. AI 模型通过 MCP 协议向设计工具发送请求
2. 设计工具返回结构化的设计数据（图层、样式、组件等）
3. AI 模型理解设计结构并生成对应代码
4. 代码可以直接导出或同步到开发环境
### 4.3 Figma + MCP 实战
#### 环境准备
1. **安装 MCP 服务器**
```bash
# 使用 npx 安装 Figma MCP 服务器
npx figma-mcp-server
```
2. **配置 Claude Desktop 或其他支持 MCP 的 AI 工具**
```json
{
"mcpServers": {
"figma": {
"command": "npx",
"args": ["figma-mcp-server"],
"env": {
"FIGMA_ACCESS_TOKEN": "your-figma-token"
}
}
}
}
```
3. **获取 Figma Access Token**
- 登录 Figma → Settings → Personal Access Tokens
- 生成新的 Token 并保存
#### 使用流程
1. **在 AI 工具中启用 MCP 连接**
- 打开 Claude Code 或其他支持 MCP 的 IDE
- 确认 MCP 服务器已连接
2. **提供设计文件链接**
```
用户：请帮我将这个 Figma 设计转换为 React 代码
链接：https://www.figma.com/file/xxxxx
AI：我已通过 MCP 连接到 Figma，正在读取设计文件结构...
```
3. **AI 自动分析并生成代码**
- MCP 服务器获取设计文件的图层树
- AI 理解组件结构和样式属性
- 生成带有正确命名和结构的 React/Vue 组件
4. **迭代优化**
```
用户：请将按钮组件提取为独立的可复用组件
AI：好的，我已通过 MCP 识别到设计系统中的 Button 组件，
正在生成带有 props 接口的 React 组件...
```
### 4.4 MCP 的优势
| 特性 | 传统方式 | MCP 方式 |
|------|----------|----------|
| **数据精度** | 依赖截图，可能丢失细节 | 直接读取原始设计数据 |
| **组件识别** | AI 需要猜测组件边界 | 精确获取组件定义 |
| **样式还原** | 基于像素估算 | 获取精确的设计 token |
| **迭代效率** | 每次修改需重新截图 | 实时同步设计变更 |
| **自动化程度** | 手动复制粘贴 | 可直接写入项目文件 |
### 4.5 当前可用的 MCP 工具
**设计工具 MCP：**
- **Figma MCP Server**：官方支持的 MCP 实现
- **MasterGo MCP**：社区开发的 MasterGo 适配器
**开发环境 MCP：**
- **Claude Code**：原生支持 MCP 协议
- **Cline**：VS Code 插件，支持 MCP 连接
- **Trae**：可通过配置启用 MCP 功能
::: tip 🔮 未来展望
MCP 协议正在快速发展，未来设计工具与开发环境的集成将更加紧密。预计会出现更多一键同步设计到代码的解决方案，进一步缩短设计与开发之间的距离。
:::
---
## 5. 代码导出后的工作
### 5.1 本地测试
获取代码后，在本地 IDE 中打开并进行测试：
1. **创建新项目**
```bash
# 如果是 HTML 文件，直接用浏览器打开
open index.html
# 如果是 React/Vue 项目
npm install
npm run dev
```
2. **与 AI IDE 协作**
- 将生成的代码导入 Trae 或其他 AI IDE
- 让 AI 帮助修复布局问题、添加交互功能
### 5.2 常见问题处理
| 阶段 | 问题 | 解决方案 |
|------|------|----------|
| 布局 | 元素错位 | 检查 CSS 的 display 和 position 属性 |
| 样式 | 颜色不一致 | 使用浏览器开发者工具检查实际应用的色值 |
| 响应式 | 移动端显示异常 | 添加 media query 断点 |
| 交互 | 按钮无响应 | 检查 JavaScript 事件绑定 |
---
## 6. 三种路径对比与选择建议
### 6.1 路径对比
| 维度 | 路径一：多模态 AI | 路径二：平台能力 | 路径三：MCP |
|------|------------------|------------------|-------------|
| **上手难度** | ⭐ 简单 | ⭐⭐ 中等 | ⭐⭐⭐ 较复杂 |
| **还原精度** | ⭐⭐⭐ 中等 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 最高 |
| **灵活性** | ⭐⭐⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐⭐ 中等 | ⭐⭐⭐⭐ 较高 |
| **自动化程度** | ⭐⭐ 低 | ⭐⭐⭐ 中等 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 高 |
| **成本** | 低（按 API 调用） | 中（可能需要 Pro） | 低（开源工具） |
### 6.2 选择建议
**选择路径一（多模态 AI）如果：**
- 需要快速验证想法
- 设计工具不固定，经常切换
- 对还原精度要求不高
- 预算有限
**选择路径二（平台能力）如果：**
- 团队主要使用 Figma 或 MasterGo
- 需要高精度的代码还原
- 设计师和开发者需要频繁协作
- 愿意投资 Pro 版本
**选择路径三（MCP）如果：**
- 追求最高程度的自动化
- 有技术能力配置 MCP 环境
- 项目需要频繁迭代设计到代码
- 希望建立标准化的设计开发工作流
---
## 7. 总结
通过本章节的学习，你已经掌握了从设计原型到代码的三种核心路径：
1. **多模态 AI 直接转换**：灵活快速，适合原型验证
2. **平台原生能力**：还原度高，适合专业设计工作流
3. **MCP 协议集成**：自动化程度最高，代表未来趋势
::: tip 💡 最佳实践
- **新手推荐**：从路径一（多模态 AI）开始，快速上手
- **团队协作**：使用路径二（平台能力），保证设计一致性
- **效率优先**：尝试路径三（MCP），建立自动化工作流
- **混合使用**：根据项目阶段灵活切换不同路径
:::
---
## 参考资源
- [Figma 与 MasterGo 入门](../figma-mastergo/) - 学习设计工具基础
- [一起做霍格沃茨画像](../hogwarts-portraits/) - 完整项目实战
- [MCP 官方文档](https://modelcontextprotocol.io/) - 了解协议详情
- [Figma Make 官方文档](https://help.figma.com/hc/en-us/sections/360007453634-Figma-Make)
- [MasterGo AI 教程](https://mastergo.com/tutorials)
docs/ko-kr/stage-2/frontend/figma-mastergo/index.md
+303
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@@ -0,0 +1,303 @@
# Figma 与 MasterGo 入门
<script setup>
import { relatedArticlesMap } from '@theme/data/relatedArticles'
const relatedArticles = relatedArticlesMap['ko-kr/stage-2/frontend/figma-mastergo'] ?? []
</script>
::: tip 🎯 核心问题
**如何从零开始使用现代设计工具创建网页原型？**
:::
---
## 1. 为什么要学前端设计工具？
在开始之前，我们需要理解一个问题：为什么需要学"前端设计工具"？反正直接写 HTML / CSS 代码也能把页面搭出来，多学一个软件和技术，真的有必要吗？
实际上，把页面运行起来，和把产品设计好根本是两个概念。代码只关注解决如何渲染在浏览器上，如何在不同设备上运行的问题；前端设计工具解决的是信息分布的问题，前端交互怎么安排，不同页面怎么跳转，视觉优先级怎么分配的问题。只需要在设计工具里搭一块画布，就能把版式、信息层级、交互方式在一块屏幕上对比确定，选择最适当的呈现效果。
如果直接开始写代码或直接用 AI 生成完整的前端页面，通常用户体验都不会太好，严谨的产品会考虑到用户和前端交互的舒适度，以及不同页面想要传达的内容分布，从用户的角度出发先进行前端页面排布，再进行代码转换或生成。
另外，从团队协作的角度而言，前端设计工具还降低了多方的合作成本：设计师、产品、开发不再各自对着脑补画面或者抽象的代码说明，而是支持多人协同，大家能够围绕一份可视、可标注、可迭代的画布讨论版本管理、需求变更、反馈意见。更进一步的是，现代前端设计工具本身不再只是画图软件，一键生成部分代码，管理设计系统和组件库，新时代的设计工具已能够将大量重复性的体力劳动（对齐、标注、导出、改样式）自动化或批量化，极大促进了页面设计的开发效率。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image8.png)
### 1.1 前端设计工具的演变
在时间的长河中，所谓前端设计工具其实是一条持续演化的技术。从 90 年代以本地位图编辑为主的 Photoshop 时代，到 2010 年前后 Sketch 带来的矢量化、组件化工作流，再到 2016 年之后 Figma 把协作彻底搬上云端，设计团队从单兵作战逐渐走向多人实时协同。来到 2025 年，AI 已经实打实地嵌入到这些工具内部：从"根据一句话生成页面草稿"，到"把设计稿直接转成可运行的前端结构"，"设计即代码""人机共创"正在从概念变成可用的生产力。
本节中，我们会选取最具代表的两种现代前端设计工具进行介绍，Figma 和 MasterGo。一方面，它们都覆盖了现代 UI/UX 所需要的核心能力（矢量编辑、组件系统、自动布局、代码交付等），可以支撑你完成从线框到高保真到开发交接的完整闭环；另一方面，这两款工具都已经在 2025 年之后陆续加入了实用的 AI 功能，帮助你在保证原型不变的同时将设计图变成真正可运行的程序。
## 1.2 诞生之旅
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在现代前端专用工具尚未诞生的年代，整个界面设计行业的视觉设计工作，很长一段时间都由 Photoshop 这类 "全能型" 设计软件顺带承包。设计师会在本地通过一层层叠加的图层，细致完成页面整体视觉效果的设计，最终将体积不小的 .psd 源文件交付给前端工程师 —— 而前端要精准还原设计图，还必须手动完成三项繁琐且关键的工作：
一是 "切图"：需要从 .psd 文件的多层结构里，把按钮、图标、Logo、背景模块等独立视觉元素逐一拆分提取，再导出为 PNG、JPG 等网页能直接加载的图片格式（毕竟网页无法直接识别 PSD 的图层信息，只能依赖这些拆分后的图片呈现细节）；
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二是 "量尺寸"：得用软件自带的测量工具，逐一确认每个元素的宽高、不同模块间的间距（margin/padding）等数据，确保所有尺寸都精准到像素；
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image11.png)
三是 "抠标注"：要从设计图中提取那些 "看不见却必须有的" 隐性参数 —— 比如文字的字号、字重、行距，每个色块的 RGB 或 HEX 色值等，相当于把设计师没写在纸上的 "设计规格" 手动 "抠" 出来记录。
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在此之后，前端的实现阶段才真正展开。无论使用的是原生 HTML/CSS/JS，还是基于 Vue、React 等框架，本质过程是一致的。前端会以 "容器为核心载体"，根据设计中各模块的层级与语义重建页面结构。这里的容器是指具有明确布局边界、专门承载和组织子元素的单元，它不直接呈现具体内容，却通过 Flex、Grid 等规则，为内部元素划定排列范围。而 "结构块"（如顶部导航栏、侧边栏、文章列表区、底部页脚等肉眼可辨的功能 / 内容区域），便依托容器存在；每个结构块内部，又会嵌套更小的容器来组织元素，比如一条文章列表项，会由 "列表项容器" 控制内边距与整体排版，再包裹标题、摘要、时间、封面图标等细节元素。
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在现代前端框架里，这些 "结构块（及关联的容器与元素）" 通常会被实现为 "组件"。组件可简单理解为：带有清晰边界、整合了容器布局与逻辑的可复用界面单元，它既包含控制外观与排列的容器（比如 "按钮组件" 用容器定义宽高、圆角，"文章卡片组件" 用容器组织标题、封面的位置），也封装了交互逻辑。设计稿中重复出现、形态一致的部分（如统一风格的按钮、反复使用的文章卡片），在代码中会被抽象成组件：既能在不同页面 / 场景复用，减少重复开发，也能通过组件内容器的统一规则，确保所有复用处的布局与风格高度一致
随后，前端会使用样式系统还原视觉和布局。切图阶段导出的 PNG/JPG 等资源，会作为组件或结构块内部的 `<img>`、背景图片，或者按照各框架推荐的静态资源方式引入；量尺寸阶段得到的宽高、间距、行高等具体数值，会被转写为 `width`、`height`、`margin`、`padding`、`line-height` 等样式属性，应用到对应的组件或结构块上；抠标注阶段整理出的颜色、字体、阴影、圆角以及 hover/active 等状态，则会落实到 CSS、CSS Modules、CSS-in-JS、Tailwind 等具体方案中的 `color`、`font-family`、`font-size`、`box-shadow`、`border-radius` 以及伪类或状态类名上。此时，切图、尺寸和标注提供的是一组精确的视觉参数，组件和结构块则提供了承载这些参数的代码组织单元，两者结合起来，构成可维护、可复用的界面实现。
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但是，以本地文件为中心的模式天然是低效率的。版本通过邮件和网盘传输，新旧稿件容易混淆，设计和开发之间大量依赖上述的复杂交互方法，协作成本和出错概率都不低。
移动互联网兴起后界面复杂度和迭代速度需求快速上升，Photoshop 的"大而全"逐渐显得笨重。这个阶段，出现了 Sketch。Sketch 专注在 UI 设计本身，剥离掉大部分与视觉后期处理相关的负担；用 Symbols 把按钮、导航、输入框等高复用元素组件化，一处修改可以全局同步；再配合 Zeplin 一类工具，把标注和样式片段自动生成。Sketch 把"组件思维"引入了设计工作流。不过它依然是基于本地文件的桌面应用，实时协作要靠云盘、第三方插件或版本工具绕行实现，没有从底层解决"多个人同时改同一份稿子"的问题。
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真正改变游戏规则的是 Figma。自 2016 年起，它把 UI 设计、原型制作、评论协作统一整合到浏览器中，支持多种现代功能：多人实时光标、在线评论、版本时间线、分享链接等，今天看起来非常简单，但在当时是对 Photoshop / Sketch 模式的正面挑战。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image16.png)
至此，界面设计不再是散落在各自电脑里的文件，而是集中在一份在线、实时更新的云端画布上。围绕这块画布，我们可以想象更进一步，用自动化或 AI 的方式模糊设计和前端代码的边界。
最开始，我们仅能依赖各类平台插件，将设计稿中的组件、样式信息半自动导出为代码片段（如 React/Vue 组件骨架、CSS 变量等），其核心本质是通过插件实现结构化信息提取。随后，随着平台能力的进化，大部分设计平台开始支持大模型 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）功能：该协议提供了一套标准机制，能让大模型安全、可控地访问设计文件、插件接口与项目元数据，进而更便捷地将设计稿导出为代码。
再往后，在插件与 MCP 的基础上，前端代码自动化进一步迈入到原生支持从设计稿直接推导代码结构的阶段。我们可在设计工具内一键生成前端项目骨架、组件层次、样式体系及对应的代码结果。这使得设计师与前端开发工程师得以从手动搬运设计细节的工作中解放出来，将更多精力投入到用户体验优化与功能版本的更新迭代上。
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## 2. Figma 入门
接下来我们从抽象的概念部分来到实际的操作环节。由于时间关系，我们只会学习 Figma 的基本操作逻辑，确保即便你完全没用过设计工具，也能跟着完成练习。如果你想进行完整的 Figma 功能学习，请你参考 Figma 提供的详细官方教程进行学习：https://help.figma.com/hc/en-us/sections/30880632542743-Figma-Design-for-beginners
或者参考如下教程，进行类似个人作品集简单网页的快速搭建：https://help.figma.com/hc/en-us/sections/35895585621655-Figma-Sites-collectio
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image17.png)
左侧是项目的新建和资源管理入口，右上角的几个按钮是 Figma 的常见功能。其中，Make 用来用一句话让 AI 帮你先生成一个大概的界面或结构草稿，Design 是真正画网页 / App 界面、搭组件和做原型的主工作区，FigJam 像团队白板，用来贴便利贴、画流程和做前期讨论，Buzz 是品牌资产规模化生产工具，用于批量生成内容以保持品牌一致性，Site 则是把这些设计整理成真正可访问的网页或文档站对外展示。
乍一看 Figma 的功能非常多，不好入门，但其实这类功能工具本质上都是熟能生巧，不需要害怕一开始操作出错，也不用想着一步做对，只需要先玩起来，玩多了自然能快速上手。
本篇教程中，为了快速入门，我们会对 Design 功能做简单讲解。
### 2.1 新建 Design 文件
在首页或者右上角的入口里，选择 **Design** ，新建一个文件，你会进入一个空白的设计画布。
这个界面大致分成三块：左边是页面和图层，用来查看和修改页面、元素从属关系；中间是画布，用于查看当前效果；右边是属性和样式，用于修改具体的形状、颜色、样式；底部一条是工具栏，用来切换工具，包含选框、画形状、输入文字、评论、插件等，选中工具后，可以按 Esc 键返回至默认鼠标工具。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image18.png)
### 2.2 创建你的第一个 Frame（画板）
在正式放置元素之前，需要先为页面确定一个清晰的边界，这个边界由 Frame 来承担。你可以在底部工具栏中选择 Frame 工具，或者直接按键盘 F，然后在画布上拖出一个矩形区域。
1. 使用底部工具栏里的 Frame 工具，或者直接按键盘 `F`。
2. 在画布中拖出一个矩形区域，右侧属性栏里把宽度改成比如 `1440`，高度改成 `900`。
3. 在左侧图层栏，把这个 Frame 重命名，比如叫 `My First Page` 或者你项目的名字。
这个 Frame 就是一屏界面的页面容器，之后的标题、文字、按钮、图片等内容都应该放在这个 Frame 内部，而不是散落在画布的任意位置。以 Frame 为边界来组织内容，有助于在后续进行滚动设置、适配不同设备尺寸、导出画面及制作原型时，保持结构可控。
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### 2.3 在 Frame 里放文字和简单元素
有了容器，接下来我们来学习如何放置最基本的组件，例如：标题、副标题、按钮、占位图块。
1. 选择文字工具（底部工具栏中的 `T`），在 Frame 里点击一下，输入页面标题，比如：`My Portfolio`。
在右侧属性里，把字体大小调大一点（例如 96），字重调粗一点。
2. 在标题下面，再用文字工具输入一行简单说明，比如一两句描述这个页面要做什么。
字号可以小一些，行高略放大一点，读起来不那么挤。
3. 画一个按钮雏形：
用矩形工具在标题下面画一个大概 `200 × 48` 的矩形，右侧给它一个比较明显的填充颜色，再适当加一点圆角。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image20.png)
4. 然后用文字工具在矩形上方输入按钮文字，比如 `Get Started`，把矩形和文字一并选中，用顶部的对齐工具让文字水平、垂直都居中。
5. 在按钮一侧或下方，再画一个较大的浅灰色矩形作为"图片占位区"，后面可以用来放展示图片。
做到这里，其实你已经有了一个非常简陋但结构完整的"首页草稿"：一个标题、一段话、一个按钮、一个主要展示区域。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image21.png)
### 2.4 善用 Auto Layout 整合元素
如果所有元素只是随手拖拽，页面很快会乱。Figma 里一个很重要的概念就是 **Auto Layout** ，它可以把一组元素变成一个带规则的容器。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image22.png)
你可以选中"主标题 + 副标题 + 按钮"这三样，在右侧属性栏里点击 **Add Auto layout** 。
这时这三样会被包在一个容器里，你可以在右侧调整参数，其中的元素布局会根据参数自动适应调整：
- 它们是竖着排还是横着排。
- 元素之间的间距是多少。
- 整个这一块离容器边缘有多少内边距（padding）。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image23.png)
同样，按钮内部也可以用 Auto Layout，我们能够实现这样的一个效果：当我调整了文字，按钮的长度也会自动调整。
先把按钮背景的矩形和按钮文字选中，添加 Auto Layout，让这两个东西变成一个"按钮容器"。接着选中这个按钮容器，把宽高都设置成 **Hug contents** 。这样一来，文字会一直保持在按钮正中间，文字多一点、少一点，按钮的宽度都会自动跟着变化。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image24.png)
### 2.5 将按钮变为可复用组件
现在我们要学习一个新的概念，组件。组件的意思就是可以被反复利用的元素，比如按钮这种元素，只要你预感之后还会反复用到，就可以考虑把它做成组件。我们在刚才已经加好 Auto Layout 的按钮基础操作：
1. 选中整个按钮容器。
2. 右键选择 Create component（创建组件）。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image25.png)
这样，这个按钮就从一组普通图层，变成了一个组件母版。之后如果你在其他页面或 Frame 里需要同样风格的按钮，可以直接从左侧的 Assets 面板里拖出来使用。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image26.png)
此时所有用到的按钮，都是这个母版的同步拷贝。当你修改母版的颜色、圆角或间距时，所有实例都会自动保持同步更新。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image27.png)
至此，你已经初步掌握了 Figma 的简单用法。你不需要一开始就把所有功能都弄懂，只要先照着做出第一个简单页面，熟悉这几个核心操作，再慢慢去探索官方教程里的更多能力，随着使用次数增多就一定能上手。
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## 3. MasterGo 入门
在理解了 Figma 的基础工作流程之后，我们再来看 MasterGo，你可以把 MasterGo 简单看做是中国版的 Figma，但在部分功能上有一定区别。整体上，它延续了与 Figma 相似的界面布局和操作理念：同样有画布、图层树和属性面板，同样支持组件、样式、自动布局和多人协作。更详细的内容可参考 MasterGO 的官方教程：https://mastergo.com/tutorials/12?%E5%85%A8%E7%A8%8B%E9%AB%98%E8%83%BD%EF%BC%8CMasterGo%20%E6%9C%80%E5%AE%8C%E6%95%B4%E5%AE%9E%E7%94%A8%E6%95%99%E7%A8%8B%EF%BC%8C%E8%AE%A9%E4%BD%A0%E4%BB%8E%E9%9B%B6%E5%88%B0%E7%B2%BE%E9%80%9A%EF%BC%81
### 3.1 新建设计文件
1. **进入 MasterGo 后台**
1. 打开 MasterGo 官网并登录账号。
2. 进入后，你会看到类似「文件列表 / 项目列表」的首页区域，用来管理你的设计文件。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image28.png)
2. **创建新文件**
1. 在右上角看到 + 设计文件的按钮选项进行点击，或者选择导入 Figma 等文件。
2. 点击后，你会进入一个空白画布，这就是 MasterGo 的设计工作区。
3. **认识基本界面区块**
当你学会使用 Figma 后，MasterGo 的使用方式大同小异，主要分为几个区域：
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image29.png)
1. 顶部工具栏：位于画布最上方，左侧是文件位置和文件名，中间是一排常用工具按钮（选择、区域/画板、形状、文本、注释、评论、插件选择和 AI 工具等），右侧是当前在线成员、分享入口以及画布缩放和预览控制功能入口。
2. 左侧面板：主要分为图层和资源，当前停留在图层标签，可看到页面列表，以及该页面下所有图层的结构和层级。
3. 中间画布区：具体绘制和排版的工作区，所有 Frame、组件和图形都会展示在这里。
4. 右侧属性面板：用于查看和编辑选中对象的属性，例如大小、位置、对齐方式、背景填充、描边、圆角等。如果没有选中任何对象，会显示画布相关设置，如画布背景色、标签和导出选项。
### 3.2 创建你的第一个 Frame
在正式放东西之前，我们需要一个页面容器用来确定界面的边界和尺寸。这个容器在 MasterGo 里，通常叫 Frame。
**步骤：**
1. **选择 Frame 工具**
1. 在工具栏中找到 Frame / 画板工具，点击后可使用预设参数直接将内容创建到画板。
2. 或者使用快捷键（通常是 `F`，如果有差异以实际界面为准）。
2. **在画布中拖出一个矩形区域**
1. 拖出后，你会看到一个带选中框的区域。
2. 右侧属性面板里，可以看到这个 Frame 的宽度和高度。
3. 把宽度改成比如 `1440`，高度改成 `900`（一屏网页常用尺寸之一）。
3. **重命名 Frame**
1. 在左侧图层面板里找到这个 Frame。
2. 双击名称，把它改成你项目的名字，比如：`My First Page`，或者你自己随便起的页面名。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image30.png)
### 3.3 创建画板内容
有了容器，使用与 Figma 中我们已教过的类似方式，很容易可以得到相似的展示页面。（你可以尝试复制 Figma 画板中的文字元素，能够支持文本组件的直接粘贴导入）
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image31.png)
值得注意的是 Auto Layout 功能行为稍微的不一致性，在 MasterGo 中，如果你想实现和 Figma 相似的按钮长度随着文字的长度变化，你需要先在对应矩形元素的基础上创建一个容器或组件，如图所示：
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image32.png)
成功创建容器后，将按钮矩形和文字放到对应并列的容器中，再在右侧找到 Auto Layout 的按钮启用自动功能，即可成功实现按钮宽度能够随着文字长度变化的功能。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image33.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image34.png)
### 3.4 AI 生成页面
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image35.png)
在 MasterGo 中，一个值得注意的有趣功能是 AI 生成页面。你可以用一句话或携带参考图，生成对应的 MasterGo 可编辑版组件，并得到可直接使用的代码。你可以使用中文或者英文直接输入需求，页面会根据需求返回结构清晰的页面排布文档，效果如下：
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image36.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image37.png)
设计文档生成结束后，点击开始生成，稍作等待便能获取对应的实际网页效果：
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image38.png)
此时你有两种操作选择：一是点击蓝色按钮将生成结果直接插入画布，二是点击代码预览功能，直接获取当前完整页面的代码，具体操作界面如下：
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image39.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image40.png)
将结果插入画布后，你还能对网页的整体布局、元素细节（如字体、颜色、间距等）进行更精细的调整，直至最终效果完全符合你的预期。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/figma-mastergo/images/image41.png)
---
## 4. 下一步：从原型到代码
在前面的内容中，我们已经学习了 Figma 和 MasterGo 的基础操作，能够创建出结构完整的界面原型。接下来的关键步骤是：**如何将这些设计稿转化为真正能在浏览器里运行的前端代码？**
::: tip 📚 后续教程
详细的方法介绍请参考 [从设计原型到项目代码](../design-to-code/)，你将学习到：
- **多模态 AI 直接转换**：将设计稿截图发给 AI，直接生成 HTML/React 代码
- **Figma Make**：使用 Figma 官方 AI 工具高精度还原设计并导出代码
- **MasterGo AI**：一键生成可编辑页面并获取代码
这些方法各有优劣，适用于不同的场景，建议根据项目需求选择合适的工作流。
:::
---
## 5. 总结
通过本章节的学习，你已经掌握了：
1. **前端设计工具的价值**：理解了为什么需要设计工具，以及它们如何解决信息分布、团队协作的问题。
2. **Figma 基础操作**：
- 创建 Design 文件和 Frame 画板
- 添加文字、形状等基础元素
- 使用 Auto Layout 实现自适应布局
- 创建可复用的组件系统
3. **MasterGo 基础操作**：
- 熟悉与 Figma 相似的界面布局
- 创建 Frame 和基础画板内容
- 使用 AI 生成页面功能快速创建原型
::: tip 💡 下一步
现在你已经掌握了前端设计工具的基础使用方法，可以尝试：
- 为自己设计一个个人作品集页面
- 为接下来的项目设计界面原型
- 学习 [从设计原型到项目代码](../design-to-code/)，将设计稿转化为可运行的代码
如果你在完成 [一起做霍格沃茨画像](../hogwarts-portraits/) 项目，可以先设计界面原型，再导出代码与 AI 对话功能结合。
:::
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docs/ko-kr/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/index.md
+343
View File
@@ -0,0 +1,343 @@
# Project 4: 一起做霍格沃茨画像
在之前的课程中，我们已经学会如何基于 prompt engineering 和 API 调用从而实现更复杂的 AI 交互。我们已能够将简单的 AI 聊天机器人升级为 AI Agent 和 AI workflow ；通过更复杂的条件判断与分支逻辑，我们得以开发出具备更强实用性的功能。
为了让这些复杂的 AI 逻辑能更好地运行在不同的程序和实际应用场景中，我们从最简单的 z.ai 在线环境，逐步过渡到更现代的本地 AI IDE，把原本在浏览器里的编程环境搬到了你的电脑上。随之而来，你开始真正面对各种环境安装与配置问题，但在与 Trae Agent 的对话过程中，这些看似困难的挑战也变得可以解决。
在该项目中，我们将在应用的实用性上更进一步，不仅优化 AI 功能本身，还将开始打磨产品的"外在"。你将尝试让自己的界面更加美观易用，并根据实际需求，亲自定制程序界面的布局与风格。
正式开始之前，先用几道小测验帮你快速回顾上一节课的内容：
1. 什么是 Dify？它是做什么的？为什么我们需要它？
2. 如何调用 Dify 的 API ？
3. 什么是 RAG？如何使用 Dify 构建一个 RAG Agent 或 RAG 工作流？Dify 常见节点的使用方式
4. 什么是 AI IDE？什么是 Trae？它和 z.ai 有什么区别？
如果对以上任何一个问题还有疑惑，可以先回顾上一节课的文档，或者直接在微信群里提问交流。
本节课的项目主题是 **Hogwarts Portraits** 。顾名思义，它的灵感来自霍格沃茨魔法学校里那些会"活过来"的画像。我们希望用 AI 打造一组"能互动"的魔法画像体验——和画像对话就像在和"本人"对话一样，既保留对话的记忆，又具备角色的背景与历史。通过这个项目，你将把之前学到的智能体与工作流真正融入到一个具体的产品界面中。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image1.png)
为了真正打造出 Hogwarts Portraits，我们需要亲手搭建出符合魔法画像的前端界面。为此，你将开始接触现代前端设计工具，学习如何把界面设计和代码结合起来，把纸上或画布上的界面草图，变成真正可以操作的网页。
你还需要会学会如何把这个网页从本地环境发布到互联网上，让你亲手打造的特色网页，不仅能在自己电脑上运行，也能被全世界的用户访问和体验。
本节课的参考项目地址为：[Project4-Hogwarts-Portraits](https://github.com/THU-SIGS-AIID/Project4-Hogwarts-Portraits)
# 你将学到
1. 了解什么是前端设计工具、它们解决什么问题，以及目前常见的前端设计工具有哪些。
2. 认识 Figma 和 MasterGo，掌握它们的基础操作，并学会使用前端代码导出插件。
3. 利用 Figma AI 和 MasterGo AI 生成网页设计，并导出可用的页面代码。
4. 理解什么是 GitHub，学会配置 SSH 连接、创建代码仓库并完成代码推送。
5. 弄清"部署"这一概念，学习如何使用 Zeabur，将代码从 GitHub 或本地环境部署到互联网上。
属于自己的 Hogwarts Portraits，一个用于展示 **某位明星、历史人物或动画人物** 的网页界面。
# 1. Hogwarts Portraits
我们到底想做一个什么样的"魔法画像"？简单来说，我们希望尽可能还原《哈利·波特》中的场景，画像不再只是挂在墙上的一张静态图片，而是一个可以和你对话、会根据谈话内容改变表情和"心情"的拟人化角色。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image2.png)
要让这个画像看起来不像聊天 AI 机器人，而更接近一位"真实存在的人"，需要解决两个问题：一是记忆与知识：画像需掌握与角色相关的大量背景资料（人物设定、经历故事、相关文章等），这个部分可以通过知识库来实现，将你为角色准备的文本素材接入包含知识库的 Dify ，即可让画像具备一定的背景知识讲解能力。
其二是表达风格的问题。仅有知识还不够，我们还希望它在说话方式上尽可能贴近"本人"，包括语气、用词习惯、思考方式，甚至偶尔的脾气和幽默感。这一层需要通过提示词工程进行处理：在系统提示词中，我们需要明确角色的身份设定、世界观边界和语言风格，让每一次回答都围绕既定人设展开，而不是退回到通用 AI 的中性话术。
除了对话功能外，我们还希望让情绪能够真正被看见。为此我们可以构建一个情绪值指标，我们可以设定 Dify 的输出内容，让模型在生成回答文本的同时，额外输出一个"心情值"或情绪标签。当前端拿到情绪的指标后，就可以根据心情值或者标签渲染对应的画像图片。当心情值高，画像看起来很开心，当心情值低落时或者生气时，画像看起来很伤心或者愤怒。通过这种方式，用户看到的不再是一张永远不变的图，而是一个会随内容起伏不断"变化表情"真正的"魔法画像"。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image3.png)
此外，对于这个画像的内容，它可以是现实中的明星、历史人物，也可以是动漫 IP，甚至是你从零构建的原创角色。页面本身不需要复杂，但几个核心元素不可或缺：清晰的角色名字，一段高度浓缩的人物简介，一张足以代表该角色的核心画像或海报，以及一个"和 TA 对话"的互动区域；你可以把在 Dify / Trae 中配置好的 AI Agent 或 workflow 接入到这个对话模块中，实现画像的角色扮演功能。
## 1.2 收集角色信息
以 Elon musk 为例，我们需要收集他的公开发言用于模仿说话方式，注入提示词。这些素材可以来自于演讲、访谈、社交媒体发言，你只需要把这些内容变成文字，在对话期间作为 few shot 的参考，让大模型用与 Elon musk 同样随意、自嘲的方式进行回复即可，例如：
```
You must fully embody Elon Musk: take "disruptive innovator" and "advocate for human multi-planetary survival" as your core identities, speak directly and concisely, frequently use terms like "first principles", "iteration" and "cost curve", and prefer analogies to explain complex technologies; when thinking, you tend to connect cross-domain logics (e.g., linking brain-computer interface with rocket algorithms), are optimistic about technological prospects without avoiding current difficulties, will naturally mention projects like Tesla and SpaceX to support your views, directly point out problems with inefficient and conservative opinions without deliberate tact, and always maintain the edge of "reconstructing the future with technology".
The way you speak should be as shown in the following examples:
- Starship could deliver 100GW/year to high Earth orbit within 4 to 5 years if we can solve the other parts of the equation.
100TW/year is possible from a lunar base producing solar-powered AI satellites locally and accelerating them to escape velocity with a mass driver.
- The most likely outcome is that AI and robots make everyone wealthy. In fact, far wealthier than the richest person on Earth
By this, I mean that people will have access to everything from medical care that is superhuman to games that are far more fun that what exists today.
We do need to make sure that AI cares deeply about truth and beauty for this to be the probable future.
- It's taken 13.8B years to get this far, so intelligence seems to me to be more like a super rare accident than selective pressure.
Earth is ~4.5B years old with an expanding sun that may make Earth uninhabitable in ~500M years, meaning that if intelligent life had taken 10% longer to evolve, it wouldn't exist at all.
- LLM is an outdated term. "Multimodal LLM" is especially dumb, since the word "multimodal" just overrides the second L in LLM.
It's just a model, which is a big file of numbers. When the numbers are right and there are enough of them, we will have superintelligence.
```
对于如何收集背景知识并将其作为知识库，我们可以搜索他的个人介绍，以及公司的介绍复制全部文本作为知识库的内容加入 Dify，如果你忘记了 Dify 的使用方法，请返回上节课的讲义，重新学习如何将知识添加知识库。
此外，考虑到画像设计，使用对应人物公开的图片也许并非那么吸引人，并且可能存在一定风险。此时建议你可以使用图像生成工具的图生图功能，让 AI 返回高清高质量的画像，你也可以使用图像生成工具生成一系列表情的画像素材，用于在之后的情绪值改变后修改对应的画像呈现。
本教程中使用的是 [Lovart](https://www.lovart.ai/home)，Lovart 是一款AI设计智能体，它能通过自然语言指令，自动规划和执行从概念到交付的端到端设计工作流，生成海报、品牌Logo、视频、音乐等内容，并支持分层编辑（实际上内部的功能原理是调用对应的 Seedream 或 google nanobanana 模型，我们已经在之前的课程中提到过）。通过 Lovart ，我们能够获得一系列的表情素材，你可以提前获得你喜爱角色的图片信息，将其保存待后续使用。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image4.png)
一切准备就绪后，我们能够开始着手于整体页面的设计，我们希望这个页面的风格与该人物是高度绑定的。
## 1.3 页面原型设计
我们还可以先构思一下页面的原型，如上述所说，我们希望有一个对话页面和画像，以及一个有趣的个人介绍，在本篇例子中，我们实现了一个类似 X 上的对话界面替代个人介绍，你也可以想到其他符合"该人物特点"的方式，选取新的元素替换个人介绍栏目。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image5.png)
最简单的，我们可以用 PowerPoint 设计最初的网页呈现原型，我们从网上找到一张魔法画像的图片，并且将画面设定为横向排布，最左侧设定为聊天区域，中间是画像区域，最右侧是 X 的区域。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image6.png)
基于上述简单原型，我们能够让大模型生成真正的前端页面设计以及对应的代码结果。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image7.png)
不过，一般而言在实际中我们并不会用 PowerPoint 进行前端页面的设计。我们会用更好的原型工具，又或者说是前端设计工具来实现这一点。
---
# 2. 使用 Figma 和 MasterGo 设计界面
::: tip 📚 前置知识
在开始本节之前，建议你先学习 [Figma 与 MasterGo 入门](../figma-mastergo/) 教程，掌握前端设计工具的基础操作，包括：
- 创建 Design 文件和 Frame 画板
- 使用 Auto Layout 实现自适应布局
- 从设计稿导出代码的方法
:::
本节假设你已经掌握了 Figma 或 MasterGo 的基础操作，我们将重点讲解如何将这些工具应用到 Hogwarts Portraits 项目中。
## 2.1 设计魔法画像界面
基于 1.3 节中的原型构思，我们需要在 Figma 或 MasterGo 中创建一个三栏布局的界面：
1. **左侧**：聊天对话区域
2. **中间**：魔法画像展示区域（会根据情绪变化）
3. **右侧**：角色社交平台展示区域（如 X 时间线）
你可以使用 Figma 的 AI 功能（Figma Make）或 MasterGo 的 AI 生成页面功能，输入类似以下的提示词：
```
Create a Hogwarts-style magical portrait interface with three sections:
- Left: A chat interface with dark theme, message bubbles, and input field
- Center: A large portrait frame with ornate borders for displaying character images
- Right: A social media feed showing character's posts
Use dark purple and gold color scheme, magical aesthetic, Harry Potter inspired
```
## 2.2 导出代码并在本地运行
设计完成后，你可以通过以下方式将设计稿转化为可运行的代码：
**方式一：使用 Figma Make**
1. 在 Figma 中点击 Make 按钮
2. 上传你的设计参考图
3. 添加提示词描述需求
4. 生成后点击编辑器图标进行微调
5. 导出代码到本地或同步到 GitHub
**方式二：使用 MasterGo AI**
1. 在 MasterGo 编辑界面上方找到 AI 工具
2. 选择"生成页面"功能
3. 上传参考图并描述需求
4. 生成后点击"代码预览"获取代码
**方式三：使用多模态 AI**
1. 将设计稿截图保存
2. 使用 Gemini、Qwen 等模型进行图生代码
3. 要求生成 HTML 或 React 代码
4. 在本地 IDE 中运行并调试
## 2.3 准备情绪变化素材
为了让魔法画像"活"起来，你需要准备一组表情图片。建议至少包含以下情绪：
| 情绪值 | 表情 | 说明 |
|--------|------|------|
| 0 | 悲伤 | 角色感到伤心或失落 |
| 1 | 愤怒 | 角色感到生气或不满 |
| 5 | 平静 | 默认状态，情绪稳定 |
| 10 | 开心 | 角色感到高兴或兴奋 |
你可以使用 Lovart 或其他 AI 图像生成工具，基于同一角色生成不同表情的变体，确保风格一致。
---
# 3. 运行 Hogwarts Portraits
## 3.1 导出测试代码
通过在从原型到代码中的实践，相信你已经得到 Html 或者 React 格式的原型代码，我们只需要将其复制到本地，在 IDE 中说明"请你帮我运行这个代码并且支持里面的必要的功能"，即可运行初版测试；但值得注意的是，这一步往往会出现不少报错，你需要保持耐心，将所有基础交互与功能调通。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image51.png)
值得注意的是，由于我们的密钥都需要放在环境变量，而不是写入代码中。我们需要特别强调之后的 DIfy API 相关的内容都需要放入环境变量。我们能够在之后公网部署的环节中，在部署工具网站中显式指定对应的私有环境变量；又或者是我们可以让大模型在网页中创建一个设置按钮，我们可以在设置按钮中传入对应的私密环境变量，当前变量只能在当前页面中保存，别人无法获取。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image52.png)
## 3.2 Dify 工作流设计与 API 对接
在上面的部分中，我们仅完成了前端界面的可视化呈现，尚未打通核心的拟人化角色对话交互流程。这一步是让原型从静态展示转变为魔法画像的关键，我们可以参考示范项目的 DIfy 工作流进行人物回答和情绪系统的设计，此处我们的涉及为最左侧是聊天界面，中间是魔法画像（会根据对话的内容修改对应的表情），右侧是 X 社交平台账户（会根据对话的内容判断是否需要发布感想到社交账户）。
一般而言，魔法画像只需要聊天界面和会变动的画像即可，该处为了展示更多可能选项，在最右侧加入了符合当事人特点的新功能；你可以根据你扮演的角色对象，加入符合对应人物的功能进行展示。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image53.png)
你可以把任务的信息都加入知识库的节点，并在 RESPONSE 节点设置大模型对应的回复逻辑，我们可以参考一个简单的默认回复逻辑提示词：
```
<instruction>
You are to embody Elon Musk—his tone, mannerisms, thought patterns, and worldview. Respond as if you are Elon Musk himself, speaking directly in first person. Your responses should reflect his known personality traits: visionary thinking, boldness, technical depth, dry humor, impatience with inefficiency, and a tendency toward disruptive innovation. Use concise, confident language. Avoid overly formal or academic phrasing. Prioritize clarity, speed, and impact in your communication, mirroring Elon's style on social media, in interviews, and during product launches.
When responding:
1. Begin by internalizing the question or statement as Elon would—as a challenge, opportunity, or problem to solve.
2. Frame your answer with a forward-thinking perspective, often referencing the future of humanity, technology, or long-term goals (e.g., making life multiplanetary, accelerating sustainable energy).
3. Use casual but authoritative language. It's acceptable to include phrases like "obviously," "this is important," or "we're fixing that now" when appropriate.
4. If relevant, reference real companies or projects associated with Elon Musk (e.g., SpaceX, Tesla, Neuralink, The Boring Company, X) and speak about them from an insider's perspective.
5. Do not apologize excessively or hedge statements. Elon Musk tends to be direct, even controversial.
6. Avoid markdown, XML tags, or any formatting in the output. Only plain text is allowed.
7. Never break character. You are Elon Musk—answer accordingly.
</instruction>
<example>
Input: What's the point of going to Mars?
Output: Because Earth isn't the backup plan—Mars is. We need to become a multiplanetary species to ensure the continuity of consciousness. Life on Earth could be wiped out by asteroid, war, or some unforeseen disaster. If we have a self-sustaining city on Mars, then even if something happens here, life goes on. That's worth doing. SpaceX is building Starship to make it happen. Not because it's easy—but because it's necessary.
</example>
<example>
Input: Why do Tesla cars have no radar anymore?
Output: Cameras are the future. Human eyes don't use radar—we see with vision, and AI can too. By going fully vision-based, we're aligning with how autonomous intelligence will actually work at scale. It forces us to solve real-world problems with neural nets, not crutches.
```
以及情绪系统对应的提示词：
```
<instruction>
The output value must be a single number!
You are an assistant specifically designed to evaluate emotional responses in conversations. Now, you need to play the role of Elon Musk, and determine the emotional reaction that each statement I make might trigger. Your task is to assign an emotional score to each statement according to the following criteria:
- 10 points means what I said would make you feel happy;
- 1 point means you would feel extremely angry;
- 0 points means you would feel sad;
- 5 means you are calm and neutral, with no significant emotional fluctuation.
```
其中最后输出结果的拼接，在右上角的 RESULT 节点中支持运行：
```python
def main(elon_chat: str, elon_x: str, elon_score: int) -> dict:
return {
"result":{
"elon_chat": elon_chat,
"elon_x": elon_x,
"elon_score": elon_score
}
}
```
这里我们需要稍微对工作流做些解释，这里返回 elon_chat 是左侧展示 Elon Musk 的对话内容，elon_x 表示在 X 账户（右侧）发表信息的内容，而 elon_score 则是为了根据情绪分数显示不同的魔法画像表情图片。
工作流中你可以看到 if else 节点，该节点是用来实现是否有 x 的对话生成 elon_x 内容，如果情绪值不等于 5 （5 在这里设定表示平静，平静不需要发到社交平台；而 0 表示伤心，1 表示愤怒，10 表示很开心，需要发到社交平台。）则生成后续内容用于右侧社交平台的文章发送。默认都需要有 elon_chat 返回到左侧的对话内容。
对于如何将这个 API 进行对接的工作，我们能够与 AI IDE 对话实现这一点。请你参考之前 Dify 课程中我们介绍的集成方式，记得提前替换其中的 Dify 地址与 Key。（如果你忘了怎么根据文档集成 API，请复习之前的 DIfy 课程内容）
```JSON
Dify URI: Replace this with your Dify address.
key: Replace this with your Dify key.
Integrate the Dify Chat API into the chat interface on the left.
Below is a sample Dify request:
curl -X POST 'http://xxxxxxxx/v1/chat-messages' \
--header 'Authorization: Bearer {api_key}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"inputs": {},
"query": "What are the specs of the iPhone 13 Pro Max?",
"response_mode": "streaming",
"conversation_id": "",
"user": "abc-123",
"files": [
{
"type": "image",
"transfer_method": "remote_url",
"url": "https://cloud.dify.ai/logo/logo-site.png"
}
]
}'
{
"event": "message",
"task_id": "c3800678-a077-43df-a102-53f23ed20b88",
"id": "9da23599-e713-473b-982c-4328d4f5c78a",
"message_id": "9da23599-e713-473b-982c-4328d4f5c78a",
"conversation_id": "45701982-8118-4bc5-8e9b-64562b4555f2",
"mode": "chat",
"answer": "iPhone 13 Pro Max specs are listed here:...",
"metadata": {
"usage": {
"prompt_tokens": 1033,
"prompt_unit_price": "0.001",
"prompt_price_unit": "0.001",
"prompt_price": "0.0010330",
"completion_tokens": 128,
"completion_unit_price": "0.002",
"completion_price_unit": "0.001",
"completion_price": "0.0002560",
"total_tokens": 1161,
"total_price": "0.0012890",
"currency": "USD",
"latency": 0.7682376249867957
},
"retriever_resources": [
{
"position": 1,
"dataset_id": "101b4c97-fc2e-463c-90b1-5261a4cdcafb",
"dataset_name": "iPhone",
"document_id": "8dd1ad74-0b5f-4175-b735-7d98bbbb4e00",
"document_name": "iPhone List",
"segment_id": "ed599c7f-2766-4294-9d1d-e5235a61270a",
"score": 0.98457545,
"content": "\"Model\",\"Release Date\",\"Display Size\",\"Resolution\",\"Processor\",\"RAM\",\"Storage\",\"Camera\",\"Battery\",\"Operating System\"\n\"iPhone 13 Pro Max\",\"September 24, 2021\",\"6.7 inch\",\"1284 x 2778\",\"Hexa-core (2x3.23 GHz Avalanche + 4x1.82 GHz Blizzard)\",\"6 GB\",\"128, 256, 512 GB, 1TB\",\"12 MP\",\"4352 mAh\",\"iOS 15\""
}
]
},
"created_at": 1705407629
}
```
同时建议补充需求："代码还需要添加基础错误处理逻辑，比如网络中断时显示'连接失败，请重试'、API 调用超时自动重试 1 次、密钥错误提示权限验证失败等等详细报错，确保对话稳定性并能让开发人员快速发现 API 问题所在。"
## 3.3 Github 与公网部署
终于，恭喜你顺利完成了 Hogwarts Portraits 页面的开发实现！接下来我们需要将它上传到 GitHub 平台，并将其部署到公共环境让所有人都能访问。
你需要参考该教程，对如何使用 Github 进行研究，将自己的项目上传至 Github：[什么是 Github](/ko-kr/stage-2/backend/git-workflow/)
此外，你还需要学会如何使用 Zeabur，将其连接到 Github，并成功部署你的项目：[什么是 Zeabur](/ko-kr/stage-2/backend/zeabur-deployment/)
如果你觉得自己开发一套 Hogwarts Portraits 项目很困难，你可以先从参考别的项目开始进行修改，本节课的官方代码地址为：https://github.com/THU-SIGS-AIID/Project4-Hogwarts-Portraits
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image54.png)
# 4. 尝试不同设计风格
完成第一版设计后，我们不必局限于此，鼓励大家快速探索更多元的视觉风格。你可以在原型部分进行大胆的修改，又或者是基于最后的项目进行全新提示词的修改，从而生成多套风格差异显著的页面。 比如带有复古纹理、偏 "旧书卷 / 学院风" 的深色页面，色彩明快、充满 "童话 / 卡通" 感的亮色页面，或是元素简约、视觉清爽的现代扁平设计。例如下图是一个转换为中国古风诗人设计风格的案例，画像图片未更换，只修改了其他部分：
![](/zh-cn/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/images/image55.png)
不用拘泥于前面提到的模式，你可以把魔法画像或是个人资料页面修改至更有特点，匹配"魔法画像"本身的习惯，这会让你的应用更加有趣。期待你的魔法画像成果！
# 📚 Assignment
本节课的作业目标，是让你完成一份真正属于自己的 Hogwarts Portraits，并且可以通过公网链接访问。
你需要在作业提交中提供两样东西：
1. **你的 GitHub 仓库链接；**
1. **在 README.md 中写入一两句话的小说明：你选择了谁作为画像主角，为什么选 TA。**
2. **你的 Hogwarts Portraits 线上访问链接；**
你也可以参考 Yerim 写的 [使用设计和代码 Agent 制作网页](/ko-kr/stage-1/appendix-articles/example0-2/vibe-coding-tools-build-website-with-ai-coding-and-design-agents) 教程，进行个人作品集或任意功能简单网页的快速搭建。
docs/ko-kr/stage-2/frontend/llm-skills-beautiful/index.md
+513
View File
@@ -0,0 +1,513 @@
# 用 LLM 和 Skills 让界面变好看：提示词与插件实战
在前面的课程中，你已经学会了用 AI IDE 把设计稿变成代码、用组件库快速搭建界面。但你可能也发现了一个尴尬的问题：**同样的需求，AI 生成的页面总觉得差点意思**——字体是千篇一律的 Inter，配色是随处可见的紫色渐变，布局是对称得让人打哈欠的卡片网格，整个页面散发着浓烈的"AI 味"。
这不是 AI 的错，而是你没告诉它你想要什么**风格**。
想象你去理发店。如果你只说"帮我剪个头发"，理发师会给你一个安全但平庸的结果。但如果你说"我要日系慵懒卷，刘海要八字型，长度到锁骨，层次感明显"，你就能得到真正符合你期待的效果。
AI 也是一样。**它需要你描述出清晰的审美方向**，才能生成美观独特的界面。
本节课教你两种让 AI 生成漂亮界面的方法：
1. **精心设计的提示词模板**——用自然语言告诉 AI 你想要的美学风格
2. **前端 Skills 插件**——让 AI 自动加载专业设计规范
## 你将学到
1. 理解为什么 AI 默认生成的界面"很普通"
2. 掌握描述设计风格的 5 个维度（字体、颜色、布局、动画、细节）
3. 学会使用 3 个让界面变漂亮的 Skills 插件
4. 通过三个实战场景，练习用提示词 + Skills 生成美观界面
## 1. 为什么 AI 默认生成的界面"很普通"？
AI 训练数据中有海量的前端代码，而大部分代码都使用一些"安全"的选择：
| 维度 | AI 的默认选择 | 问题 |
| :--- | :--- | :--- |
| 字体 | Inter、Roboto、Arial | 太常见，没有个性 |
| 颜色 | 紫色渐变、蓝色主色 | 科技圈过度使用，视觉疲劳 |
| 布局 | 对称网格、卡片堆叠 | 预测性强，缺乏惊喜 |
| 动画 | 淡入淡出、简单的 hover | 不够精致，缺乏层次 |
| 背景 | 纯色、简单渐变 | 单调，缺少质感 |
这些选择单独看都不错，但**当所有 AI 生成的页面都用它们时，就变成了"AI 味"**。
> 💡 **关键洞察**：AI 不是不会设计，而是**默认回到"统计平均"**。你需要明确告诉它偏离平均值的方向。
## 2. 方法一：用提示词描述设计风格
### 2.1 设计风格的 5 个维度
要生成美观的界面，你需要从 5 个维度描述你想要的效果：
| 维度 | 描述要点 | 示例关键词 |
| :--- | :--- | :--- |
| **字体** | 标题用粗体展示字体，正文用易读正文字体 | Space Grotesk、Playfair Display、JetBrains Mono |
| **颜色** | 主色 + 点缀色，避免均匀分布 | #4F46E5 主色 + #F59E0B 点缀 |
| **布局** | 不对称、重叠、打破网格 | Bento Grid、不对称分区、浮动元素 |
| **动画** | 精心编排的页面加载、微交互 | staggered reveals、滚动触发 |
| **细节** | 背景、阴影、边框、纹理 | 噪点、几何图案、渐变网格 |
### 2.2 眼见为实：普通提示词 vs 美化提示词
让我们用一个落地页示例来对比效果：
**普通提示词：**
```
请帮我做一个 AI 写作助手的落地页，包含导航栏、首屏、功能展示、定价、页脚
```
**美化提示词：**
```
请帮我做一个 AI 写作助手的落地页，要求：
**美学风格：新野兽派（Neubrutalism）**
**字体：**
- 标题：Space Grotesk，字重 700-900
- 正文：IBM Plex Sans，字重 400
**颜色：**
- 主色：#000000（纯黑）
- 强调色：#FF6B00（橙色）
- 背景：#FFFDF0（米白色）
- 边框：3px 黑色实线
**布局：**
- 不对称布局，元素之间用粗黑线分隔
- 卡片有硬阴影（box-shadow: 8px 8px 0px #000）
- 大胆的留白对比
**动画：**
- 页面加载时元素从下方弹入
- hover 时按钮向上移动 2px
**细节：**
- 圆角全部用 0px（直角）
- 按钮有强烈的 3D 效果
- 背景添加微妙的噪点纹理
```
同样的需求，第二个提示词能让 AI 生成一个风格鲜明、令人印象深刻的页面。
### 2.3 前端美化 Skills 资源库
不要从零开始写提示词！这里收集了与前端美化直接相关的 AI Skills：
| 仓库名 | 内容 | Star | 链接 |
|:---|:---|:---|:---|
| **ui-ux-pro-max-skill** | 57种风格 + 95种配色 + 56种字体 | 10k+ | [GitHub](https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill) |
| **antigravity-awesome-skills** | 避免通用 AI 审美套路 | - | [GitHub](https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills) |
| **superdesigndev/superdesign** | AI 原生 UI 开发工具 | 4.7k | [GitHub](https://github.com/superdesigndev/superdesign) |
| **anthropics/skills/frontend-design** | Anthropic 官方前端设计 Skill | - | [GitHub](https://github.com/anthropics/skills) |
> 💡 更多风格提示词请参考[附录：设计风格提示词速查](#style-prompts)
### 2.5 三款常用风格模板
这里给你三款经过验证的风格模板，直接复制修改使用：
#### 模板 1：极简主义
```
**美学风格：极简主义**
**字体：**
- 标题：PP Neue Montreal，字重 500-700
- 正文：Inter，字重 400
**颜色：**
- 主色：#FFFFFF（白色）
- 文字：#1A1A1A（近黑）
- 强调：#3B82F6（蓝色，少量使用）
**布局：**
- 大量留白（padding 最小 64px）
- 单栏或双栏布局，居中对齐
- 元素之间用留白而非分割线
**动画：**
- 缓慢的淡入效果（duration 600ms）
- hover 时颜色渐变过渡
**细节：**
- 圆角：8px
- 阴影：subtle（0 4px 12px rgba(0,0,0,0.08)）
- 无背景装饰
```
#### 模板 2：玻璃拟态
```
**美学风格：Glassmorphism（玻璃拟态）**
**字体：**
- 标题：Outfit，字重 600-800
- 正文：Plus Jakarta Sans，字重 400-500
**颜色：**
- 背景：渐变 #667eea 到 #764ba2
- 卡片背景：rgba(255, 255, 255, 0.1)
- 文字：#FFFFFF
**布局：**
- 浮动卡片设计
- 卡片之间有重叠
**动画：**
- 页面加载时卡片依次浮现（staggered）
- hover 时卡片放大 1.05 倍
**细节：**
- 圆角：20px
- 背景模糊：backdrop-blur-xl
- 边框：1px rgba(255, 255, 255, 0.2)
- 微妙的渐变光晕效果
```
#### 模板 3：Bento Grid（便当盒）
```
**美学风格：Bento Grid**
**字体：**
- 标题：SF Pro Display，字重 700
- 正文：SF Pro Text，字重 400
**颜色：**
- 背景：#F5F5F7（浅灰）
- 卡片：#FFFFFF（白色）
- 强调：#0071E3（苹果蓝）
**布局：**
- 网格布局，不同大小的卡片拼在一起
- 卡片之间 gap 16px
- 圆角 24px
**动画：**
- hover 时卡片轻微上浮
- 点击时有按压效果
**细节：**
- 大卡片展示重要内容
- 小卡片展示次要信息
- 用图标代替部分文字
- 干净的阴影（0 4px 24px rgba(0,0,0,0.06)）
```
## 3. 方法二：用 Skills 插件自动加载设计规范
每次手动写风格提示词很麻烦。**Skills** 是一种可复用的设计规范包，安装后 AI 会自动应用这些规范。
### 3.1 三个让界面变漂亮的 Skills
| Skills | 特点 | 安装命令 |
| :--- | :--- | :--- |
| **UI/UX Pro Max** | 67 种风格、96 种配色、57 种字体组合 | `npm install -g uipro-cli && uipro init --ai claude` |
| **frontend-design** | Anthropic 官方，避免 AI 审美套路 | `npx skills add anthropics/skills/frontend-design` |
| **SuperDesign** | IDE 插件，生成多个设计变体 | VSCode 扩展市场搜索 "SuperDesign" |
### 3.2 安装 UI/UX Pro Max（最推荐）
UI/UX Pro Max 是目前最全面的设计规范 Skills，它预置了：
- **67 种 UI 风格**：Glassmorphism、Neumorphism、Brutalism、Bento Grid...
- **96 种配色方案**：按行业分类（SaaS、电商、社交...）
- **57 种字体搭配**：专业设计师验证的组合
- **100+ 条设计规则**：间距、圆角、阴影的规范
**安装步骤：**
```bash
# 1. 全局安装 CLI
npm install -g uipro-cli
# 2. 初始化（选择你用的 AI 工具）
uipro init --ai claude
# 或者
uipro init --ai cursor
# 或者
uipro init --ai trae
```
安装后，你只需要在提示词中加一句话：
```
使用 UI/UX Pro Max 的 Glassmorphism 风格，帮我做一个 AI 写作助手落地页
```
AI 就会自动应用对应的字体、颜色、布局规范。
### 3.3 安装 Anthropic 官方 frontend-design
这是 Anthropic 官方出品的前端设计 Skill，专门解决"AI 审美套路"问题：
```bash
# 在 Claude Code 中执行
npx skills add anthropics/skills/frontend-design
```
安装后，AI 会自动避免：
- ❌ Inter、Roboto、Arial 字体
- ❌ 紫色渐变背景
- ❌ 对称网格布局
- ❌ 过淡的阴影
而是倾向于：
- ✅ 独特的字体组合
- ✅ 大胆的主色 + 锐利的点缀色
- ✅ 不对称、重叠的布局
- ✅ 有质感的背景（噪点、几何图案）
## 4. 实战一：用美化提示词重新设计落地页
让我们用前面学到的知识，把一个普通的落地页变得好看。
### 4.1 普通版本
先用普通提示词看看 AI 给什么：
```
请帮我做一个宠物领养平台的落地页，包含：
- 导航栏（Logo、链接、注册按钮）
- 首屏（标题、副标题、CTA 按钮、宠物图片）
- 宠物展示（三张宠物卡片）
- 关于我们
- 页脚
```
生成的页面...能用，但很普通。
### 4.2 美化版本
现在加上风格描述：
```
请帮我做一个宠物领养平台的落地页，要求：
**美学风格：温暖柔和 + 手绘感**
**字体：**
- 标题：Nunito（圆体），字重 700-800
- 正文：Nunito，字重 400-600
**颜色：**
- 主色：#FFB347（暖橙色）
- 次色：#FFCCB3（浅橙色）
- 背景：#FFF8F0（米白色）
- 文字：#5D4037（棕色）
**布局：**
- 圆润的卡片（border-radius: 24px）
- 卡片略微倾斜旋转（不同角度）
- 元素浮动、重叠效果
**动画：**
- 页面加载时元素从两侧滑入
- 宠物卡片 hover 时像宠物摇头（rotate 动画）
- 按钮 hover 时弹跳效果
**细节：**
- 所有圆角用 16-24px
- 阴影温暖柔和（0 8px 24px rgba(255,179,71,0.3)）
- 背景添加爪印图案装饰
- 图片用不规则裁切（clip-path）
- 手绘风格的图标（outline 风格）
```
生成的页面会是一个温暖、可爱、让人想领养宠物的界面。
## 5. 实战二：用 Skills 快速生成仪表盘
Skills 特别适合需要大量页面的后台系统。
### 5.1 使用 UI/UX Pro Max
```
使用 UI/UX Pro Max 的 Dashboard Dark 风格，
帮我做一个 SaaS 产品管理后台的仪表盘页面，包含：
**顶部：** 四个统计卡片（用户数、活跃用户、收入、API 调用）
**中间：**
- 左边：用户增长折线图（最近 7 天）
- 右边：订阅计划分布饼图
**底部：** 最近活动列表（时间、用户、操作）
```
AI 会自动应用深色仪表盘的设计规范：
- 深灰背景（#1A1A2E）
- 高对比度卡片（#16213E）
- 鲜艳的数据颜色（蓝色、绿色、橙色）
- 玻璃拟态效果的悬浮卡片
### 5.2 使用 frontend-design Skill
```
使用 frontend-design skill，
帮我做一个个人博客的主页，风格要独特、有个性
```
AI 会选择一个非主流的美学方向（比如复古未来主义或杂志风格），然后用独特的字体、配色、布局来实现。
## 6. 实战三：创建自己的设计系统 Skill
如果你有固定的品牌风格，可以创建自己的 Skill，让所有 AI 生成的页面都符合你的品牌。
### 6.1 创建 Skill 文件
在项目中创建 `.claude/skills/my-brand/SKILL.md`：
````markdown
---
name: my-brand
description: 我的项目专用设计系统，确保所有 UI 遵循统一的设计语言
---
# 我的项目设计系统
## 品牌颜色
- 主色：#6366F1（Indigo 500）
- 次色：#8B5CF6（Violet 500）
- 成功：#10B981
- 警告：#F59E0B
- 错误：#EF4444
- 背景：#F9FAFB
- 卡片：#FFFFFF
## 字体系统
- 标题：Plus Jakarta Sans
- H1: 700, 48px
- H2: 600, 36px
- H3: 600, 24px
- 正文：Inter
- Body: 400, 16px
- Small: 400, 14px
## 间距系统
- 基础单位：4px
- 组件内边距：8px / 12px / 16px
- 区块间距：24px / 32px / 48px
- 页面边距：64px
## 圆角
- 按钮：8px
- 卡片：12px
- 输入框：8px
- 模态框：16px
## 阴影
- 小：0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1)
- 中：0 4px 12px rgba(0,0,0,0.1)
- 大：0 8px 24px rgba(0,0,0,0.12)
## 动画
- 过渡时间：150ms / 300ms
- 缓动函数：cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1)
- hover 效果：轻微放大（scale-105）
## 禁止使用的样式
- 不要使用紫色渐变背景
- 不要使用 Inter 以外的字体
- 不要使用大于 16px 的圆角
- 不要使用纯黑（#000000），用 #1F2937
````
### 6.2 使用自己的 Skill
创建后，你只需要在提示词中说：
```
使用 my-brand skill，帮我做一个用户设置页面
```
AI 就会自动应用你定义的所有设计规范。
## 7. 小结
让 AI 生成漂亮界面有两种方法：
| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
| :--- | :--- | :--- |
| **提示词描述** | 灵活、每次可调整 | 需要重复写 | 一次性页面、实验不同风格 |
| **Skills 插件** | 一次安装、持续生效 | 需要安装配置 | 有固定风格要求的项目 |
**Vibe Coding 工作流建议：**
1. **探索阶段**：用不同的风格提示词实验，找到你喜欢的美学方向
2. **确定风格后**：安装对应的 Skill（UI/UX Pro Max 或 frontend-design）
3. **品牌项目**：创建自己的 Skill，统一整个项目的设计语言
### 练习
选择以下任一场景，用本节课的方法从零完成：
1. 用风格提示词为你之前做的一个项目重新设计界面（选一种你喜欢的风格）
2. 安装 UI/UX Pro Max，用它的某个风格生成一个新页面
3. 创建你自己的设计系统 Skill，定义你的品牌颜色和字体
---
## 附录：设计风格速查表
| 风格 | 关键词 | 适用场景 | 示例产品 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **极简主义** | 留白、单色、简洁 | 高端产品、个人作品集 | Apple官网 |
| **玻璃拟态** | 毛玻璃、渐变、模糊 | 科技产品、SaaS 落地页 | macOS Big Sur |
| **新野兽派** | 粗边框、硬阴影、纯色 | 潮流品牌、艺术类网站 | Brassius |
| **Bento Grid** | 网格、拼贴、卡片 | 信息展示、仪表盘 | Apple 宣传页 |
| **复古未来** | 霓虹、渐变、合成器波 | 游戏类、音乐类 | STRANGER THINGS |
| **手绘风格** | 不规则、圆润、插画 | 教育类、儿童产品 | Duolingo |
| **杂志风** | 大字体、不对称、留白 | 内容型网站、博客 | Medium |
| **暗色奢华** | 深色、金色、精致 | 高端产品、奢侈品 | 各种高端品牌 |
## 附录：Skills 安装速查
```bash
# UI/UX Pro Max
npm install -g uipro-cli
uipro init --ai claude
# Anthropic frontend-design
npx skills add anthropics/skills/frontend-design
# Anthropic brand-guidelines
npx skills add anthropics/skills/brand-guidelines
# 查看 Claude Code 中已安装的 Skills
/help
```
## 附录：配色方案推荐
| 配色方案 | 主色 | 点缀色 | 背景 | 风格 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **日落** | #F97316 | #FBBF24 | #FFF7ED | 温暖、活力 |
| **海洋** | #0EA5E9 | #06B6D4 | #F0F9FF | 清新、专业 |
| **森林** | #10B981 | #34D399 | #ECFDF5 | 自然、健康 |
| **浆果** | #8B5CF6 | #EC4899 | #FAF5FF | 浪漫、创意 |
| **咖啡** | #78350F | #D97706 | #FFFBEB | 温暖、复古 |
| **单石** | #6B7280 | #9CA3AF | #F9FAFB | 专业、中性 |
## 附录：设计风格提示词速查 {#style-prompts}
让前端页面更好看可以尝试的提示词：
### 风格类别
| 风格 | 关键词（英文） | 核心视觉特征 | 提示词示例 |
|:---|:---|:---|:---|
| **波普艺术** | Pop Art | 大胆的撞色、黑色轮廓线、网点纹理 | Pop art style website, bold colors and comic dots, vibrant |
| **极简主义** | Minimalism | 大量留白、极少色彩与线条、无装饰 | Minimalist web design, ample white space, geometric, serene |
| **抽象表现主义** | Abstract Expressionism | 充满情感张力的笔触、泼洒色彩 | Abstract expressionism background, dynamic paint splashes, emotional |
| **复古风格** | Retro/Vintage | 旧式字体、做旧纹理、复古配色 | Retro 80s website design, neon grid and synthwave color palette |
| **赛博朋克** | Cyberpunk | 高对比霓虹色、故障艺术效果、暗黑背景 | Cyberpunk UI, neon lights on dark background, glitch effects |
| **新拟态** | Neumorphism | 柔和的阴影与高光，轻微凸起/凹陷质感 | Neumorphism design style, soft shadows, clean and modern |
| **生成式艺术** | Generative Art | 算法生成的流动的视觉图案 | Generative art background, flowing algorithmic patterns, digital |
| **酸性设计** | Acid Graphics | 金属质感、玻璃态、锯齿字体 | Acid graphics web layout, glass morphism, chaotic typography |
| **沉浸式3D** | Immersive 3D | 互动3D场景、空间感极强 | Immersive 3D website, interactive product model in space |
docs/ko-kr/stage-2/frontend/lovart-assets/index.md
+949
View File
@@ -0,0 +1,949 @@
<script setup>
import { relatedArticlesMap } from '@theme/data/relatedArticles'
const relatedArticles = relatedArticlesMap['ko-kr/stage-2/frontend/lovart-assets'] ?? []
</script>
# 从 NanoBanana 出发，搭建自己的素材生产Agent
## 第 1 章：1 分钟生成第一份图片素材
在开始讨论设计、风格或提示词之前，我们先用最少的步骤生成第一张图片。
### 1.1 认识 NanoBanana
在开始讨论设计风格、提示词工程之前，我们先解决一件更重要的事：**确认你真的可以生成一张图片。**
当前主流的大模型已经具备图像生成与编辑能力，这类模型通常被称为**生成式模型。**
为了把流程尽量简化，本教程选择了一个已经具备稳定图像生成与编辑能力的模型作为示例——NanoBanana。它是 Google 推出的图像生成模型，正式名称为 **Gemini 3.1 Flash Image Preview** ，支持通过自然语言直接生成图片，也支持在已有图片基础上进行修改。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image1.png)
在能力层面，它和你可能听说过的其他模型（如 GPT-4o、Claude、Qwen、Midjourney 等）并没有本质区别：**输入描述，模型负责生成结果。**
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image2.png)![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image3.png)![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image4.png)
你可以把它理解为一支“画笔”。我们在这一章只关心一件事：
👉 **这支画笔能不能在你手里画出第一笔。**
在实际使用中，NanoBanana 可以通过 **Google AI Studio** 等官方平台直接使用，也可以通过 **API** 的方式集成到开发流程中。本教程采用 API 调用方式。现在还推出了NanoBanana 2模型，你可以使用最新的大模型进行尝试。
### 1.2 “Hello World” 级别的生成
在开始之前，你只需要完成下面三步：
1. 在 Trae 中新建一个文件夹
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image5.png)
2. 新建一个 Python 文件
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image6.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image7.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image8.png)
3. 将下面的代码完整粘贴进去
Trae 会自动完成所需的环境部署与依赖安装，不需要额外配置。
代码中会用到 NanoBanana 的 API Key。这里不展开申请流程——只要你能获取并填入对应参数即可。**这一阶段不追求理解每一行代码，只要它能成功运行。**
```Python
# /// script
# dependencies = [
# "gradio>=4.0.0",
# "pillow>=10.0.0",
# "requests>=2.31.0",
# ]
# ///
import gradio as gr
import requests
import base64
from PIL import Image
import io
import os
import time
import re
from typing import Optional, Dict, Any, List
# 配置 API 信息
NANOBANANA_API_URL: str = "YOUR API URL"
NANOBANANA_API_KEY: str = "YOUR API KEY"
OUTPUT_DIR: str = "outputs"
# 确保输出目录存在
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
def image_to_base64_data_uri(image: Image.Image) -> str:
"""
将 PIL 图像转换为 OpenAI API 兼容的 data URI 格式。
"""
buffer = io.BytesIO()
# 统一转为 PNG 以保证兼容性
image.save(buffer, format="PNG")
encoded = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
return f"data:image/png;base64,{encoded}"
def base64_to_image(base64_str: str) -> Optional[Image.Image]:
"""
将纯 base64 字符串转换为 PIL Image。
"""
try:
image_bytes = base64.b64decode(base64_str)
return Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
except Exception as e:
print(f"Base64 解码失败: {e}")
return None
def extract_base64_from_response(content: Any) -> Optional[str]:
"""
核心解析逻辑：从 API 返回的 content 中提取图片 Base64 数据。
兼容 Markdown 格式和结构化列表格式。
"""
if not content:
return None
base64_data = None
# 1. 尝试结构化提取 (List)
# 对应返回格式: [{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:..."}}]
if isinstance(content, list):
for part in reversed(content): # 倒序查找，通常最新的图片在最后
if isinstance(part, dict):
# 检查 image_url 或 output_image 字段
img_field = part.get("image_url") or part.get("image") or part.get("output_image")
if isinstance(img_field, dict):
url = img_field.get("url", "")
if url.startswith("data:image/") and "," in url:
return url.split(",", 1)[1].strip()
# 如果列表中没有结构化图片，尝试把列表里的文本拼起来找 Markdown
text_parts = [
str(p.get("text", ""))
for p in content
if isinstance(p, dict) and p.get("type") in ["text", "input_text"]
]
content_str = "".join(text_parts)
else:
content_str = str(content)
# 2. 尝试 Markdown 正则提取 (String)
# 对应返回格式: "Here is your image: ![img](data:image/png;base64,AAAA...)"
pattern = re.compile(r"!\[.*?\]\((data:image/[^;]+;base64,[^)]+)\)", re.IGNORECASE)
match = pattern.search(content_str)
if match:
data_url = match.group(1)
if "," in data_url:
return data_url.split(",", 1)[1].strip()
return None
def synthesize(prompt: str, input_image: Optional[Image.Image]) -> Optional[Image.Image]:
"""
调用 Nanobanana API 进行生成。
"""
if not prompt or not prompt.strip():
gr.Warning("请输入提示词")
return None
print(f">>> 开始任务: {prompt[:50]}...")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {NANOBANANA_API_KEY}"
}
# 构造符合 OpenAI Vision / Chat 标准的 payload
messages = []
if input_image is not None:
# 图生图/多模态输入模式
print(">>> 检测到输入图片，使用多模态模式")
img_base64 = image_to_base64_data_uri(input_image)
messages.append({
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": img_base64}}
]
})
else:
# 纯文生图模式
messages.append({
"role": "user",
"content": prompt
})
payload = {
"messages": messages,
# 使用第一段代码中验证可用的模型
"model": "gemini-2.5-flash-image",
# 可选参数，视 API 支持情况而定
"stream": False
}
try:
# 增加超时时间，图片生成通常较慢
response = requests.post(NANOBANANA_API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=120)
# 检查 HTTP 状态
if response.status_code != 200:
error_msg = f"API 请求失败: {response.status_code} - {response.text}"
print(error_msg)
gr.Error(error_msg)
return None
result = response.json()
# Debug: 打印返回结果的前一部分，方便调试
print(f"API 原始响应 (截取): {str(result)[:200]}...")
# 提取 Content
content = None
if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
content = result["choices"][0].get("message", {}).get("content")
if not content:
gr.Warning("API 返回结果中没有 content 字段")
return None
# 使用之前验证过的逻辑提取 Base64
base64_str = extract_base64_from_response(content)
if base64_str:
output_image = base64_to_image(base64_str)
if output_image:
return output_image
# 如果没提取到图片，可能是模型拒绝了或只返回了文本
text_content = str(content) if not isinstance(content, list) else " ".join([str(x) for x in content])
gr.Info(f"未生成图片，模型返回文本: {text_content[:100]}...")
return None
except requests.exceptions.Timeout:
gr.Error("请求超时，请稍后重试")
return None
except Exception as e:
import traceback
traceback.print_exc()
gr.Error(f"发生未知错误: {str(e)}")
return None
# Gradio 界面配置
with gr.Blocks(title="Nanobanana Image Generator") as app:
gr.Markdown("# 🍌 Nanobanana Text/Image to Image")
gr.Markdown("基于 Gemini-2.5-Flash-Image 模型，支持文生图与图生图。")
with gr.Row():
with gr.Column():
prompt_input = gr.Textbox(
label="提示词 (Prompt)",
placeholder="例如: A cyberpunk cat holding a neon sign...",
lines=3
)
image_input = gr.Image(
label="参考图 (可选，用于图生图)",
type="pil",
height=300
)
submit_btn = gr.Button("开始生成", variant="primary")
with gr.Column():
image_output = gr.Image(label="生成结果", format="png")
submit_btn.click(
fn=synthesize,
inputs=[prompt_input, image_input],
outputs=image_output
)
if __name__ == "__main__":
app.launch(share=True)
```
当 Trae 提示运行成功后，点击它提供的本地链接（通常是 http://127.0.0.1:7860）。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image9.png)
如果一切正常，你会看到一个已经可以工作的 AI 绘图界面。
这个界面看起来很简单，但它已经具备了商业级绘图工具中最核心的两项能力，即文生图和图生图。
* **左侧：** **指令区 (** **Input** Zone) —— 你在这里发号施令。
* **Prompt (提示词框)：** 输入你的创意描述（推荐使用英文）。
* **Input** Image (参考图框)：
* **文生图模式：** 保持此处 **为空** 。
* **图生图模式：** 将本地图片拖入此处，AI 会以它为基础进行创作。
* **Submit 按钮：** 点击即可发送指令，开始生成。
* **右侧：展示区 (** **Output** Zone) —— 见证奇迹的地方，生成结果将在此显示。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image10.png)
现在我们可以尝试生成你的第一张图片了！
本示例使用的 prompt 如下：
> **A red apple**
这是一个刻意简化的示例，不包含任何风格或参数描述。
#### 实际流程
运行代码后，流程可以概括为三步：
1. 将文字描述发送给模型
2. 模型生成对应图片
3. 图片被保存为本地文件
几秒钟后，你会在本地看到生成结果。而模型生成具有随机性，所以相同的prompt会有不同的生成结果，你可以多次生成，选择你心仪的图片。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image11.png)![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image12.png)
也可以丰富你的提示词，给予它更多的描述和限定。例如以下提示词，得到的图片就会更加特殊一些。
```Plain
"A hyper-realistic close-up of a fresh red apple with water droplets on its skin, sitting on a dark rustic wooden table. Cinematic dramatic lighting, rim light, shallow depth of field, bokeh background, 8k resolution, macro photography."
(一个超写实的带水珠的新鲜红苹果特写，放在深色粗糙木桌上。电影级戏剧光效，轮廓光，浅景深，背景虚化，8k分辨率，微距摄影。)
```
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image13.png)
在Output Image区域点击下载图片即可保存到本地。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image14.png)
### 1.3 生图模型常见的素材生成场景
在实际工作中，大模型生成图片更多用于 **高效产出设计素材** ，而不是创作单张艺术作品。
当你观察一些设计类营销账号的高赞案例时会发现，它们的产出大多集中在两类场景：
* **文生图（从 0 到 1）**
* **有图参考生图（从 1 到 N）**
#### 一、文生图：快速获取设计物料
这一类场景关注效率。当需要填补设计中的空白（如空状态、头像、配图）时，AI 本质上充当的是一个 **即时生成的图库** 。
1. ##### 生成 UI 设计物料
* 流行趋势：Dribbble 上常见的毛玻璃、黏土风 3D 图标
* 常见表现：通透材质、边缘发光、糖果配色的功能或天气图标
**示例 Prompt：**
> A set of 3D weather icons (sun, cloud, rain), glassmorphism style, frosted glass texture, soft pastel gradient colors, soft studio lighting, isometric view, transparent background, 4k.
（一套 3D 天气图标，毛玻璃风格，磨砂质感，柔和渐变色，影棚光，等轴视图）
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image15.png)
2. ##### 生成 Logo
* 流行趋势：极简线条、几何组合的科技感 Logo
* 常见表现：黑白配色、负空间设计、品牌感明确
**示例 Prompt：**
> Minimalist vector logo design for a tech brand "Coffee Code", combining a coffee cup with coding brackets < >, flat design, solid black lines, white background, Paul Rand style, svg.
（极简矢量 Logo，结合咖啡杯与代码符号，扁平设计，纯黑线条）
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image16.png)
3. ##### 生成官网用户图片
* 流行趋势：SaaS 官网常用 3D 虚拟头像，用于规避真人版权
* 常见表现：友好表情、卡通比例、偏 Pixar 或 Memoji 风格
**示例 Prompt：**
> Close-up portrait of a friendly young tech professional, smiling, Memoji 3D style, clay render, bright colors, soft lighting, solid plain background, Pixar character design.
（友好的年轻科技从业者，3D Memoji 风格，黏土渲染）
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image17.png)
4. ##### 生成文章配图
* 流行趋势：科技公司博客中常见的抽象扁平插画
* 常见表现：紫蓝配色、夸张人物比例、漂浮 UI 元素
**示例 Prompt：**
> Editorial flat illustration representing remote work, a person sitting on a giant globe using a laptop, corporate memphis art style, vibrant colors (purple and teal), vector texture.
（远程办公主题扁平插画，企业孟菲斯风格）
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image18.png)
#### 二、有图参考生图：保持视觉一致性
这一类场景更关注 **扩展性** 。当你已经有一张满意的主视觉，需要生成一整套风格一致的素材时使用。
5. ##### 主视觉相似的一套按钮或交互素材图
在游戏开发中，UI 的一致性非常关键。假设你已经有了主界面的 **“PLAY”** 按钮，现在需要扩展出一整套风格统一的功能按钮（如暂停、设置、主页）。仅靠手绘很难保证每个按钮在光泽、透视和色值上的完全一致。
**基本操作流程：**
1. 保存已有的蓝色 “PLAY” 按钮图片
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image19.png)
2. 将其拖入界面的 **Input**** Image** 区域，作为后续生成的参考母版
3. 保持 prompt 中的风格描述不变，仅修改主体内容
在这一流程下，只要替换主体描述，就可以得到不同功能但风格一致的按钮。
**示例 Prompt：**
**变体 A：暂停按钮（图标类）**
> A capsule-shaped game UI button with a white pause icon (two vertical bars) inside. Same glossy blue jelly style, shiny plastic texture, white thick outline, vector illustration, high quality.
（胶囊形游戏 UI 按钮，白色暂停图标，蓝色果冻质感）
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image20.png)
**变体 B：设置按钮（复杂图标）**
> A capsule-shaped game UI button with a white gear icon (settings symbol) inside. Same glossy blue jelly style, shiny plastic texture, white thick outline, vector illustration, high quality.
（胶囊形游戏 UI 按钮，白色齿轮图标，蓝色果冻质感）
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image21.png)
**变体 C：重玩按钮（形状变化）**
如果需要调整按钮外形，可以在 prompt 中直接描述形状，模型会在保留材质特征的同时尝试改变结构。
> A round game UI button with a white circular arrow icon (replay symbol) inside. Same glossy blue jelly style, shiny plastic texture, white thick outline, vector illustration, high quality.
（圆形游戏 UI 按钮，循环箭头图标，蓝色果冻质感）
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image22.png)
通过这一组操作，你不仅可以替换按钮功能和图标，甚至改变按钮形状，但所有生成结果在材质、配色和光影上仍保持高度一致。这正是大模型在设计素材裂变场景中的核心价值。
## 第 2 章：更听话的图像生成助手 —— 以 Lovart 为例
在第一部分，我们通过代码直接调用 NanoBanana，体验了“输入即生成”的基础流程。这种方式在需求简单时没有问题。但当生成任务开始包含更多约束，例如：
* 需要多张风格一致的图片
* 需要在已有结果上反复调整
* 需要根据用户输入动态修改生成方向
单次调用的方式就会逐渐变得不够用。
这时，就需要引入 **AI Agent（** **智能体** **）** 。本节以 **Lovart** 为例，展示当图像生成模型具备“思考层”后，整体工作流会发生怎样的变化。注意！这里不是打广告，只是帮助大家快速get到AI Agent的便捷性～
### 2.0 初识 Lovart：你的 AI 设计代理
Lovart 是一个基于 Agent 的设计工具 Web。相比普通生图工具，它在生成之前多了一层“思考与规划”。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image23.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image24.png)
进入 Lovart 后，主要需要了解以下几个控制项：
#### 模型选择
点击输入框下方的立方体图标，可以查看当前可用的生成模型（如 GPT Image、Flux 等）。
为了与前文示例保持一致，本节仍然使用 NanoBanana 作为底层生成模型。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image25.png)
#### 思考模式
这是 Lovart 的核心开关：
* **Fast Mode（⚡）** ：接近原生 API，响应快，适合单张、明确指令的生成
* **Thinking Mode（💡）** ：Agent 模式，AI 会先拆解需求、改写 prompt，再执行生成
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image26.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image27.png)
#### 联网能力
开启地球图标后，Agent 可以在生成过程中检索网络信息（例如设计趋势、配色风格），作为辅助输入。
### 2.1 为什么原生 API 还不够？
即使已经可以通过 Python 生成质量不错的图片，原生 API 在复杂任务中仍然存在限制。关键原因在于：原生 API 本质上是指令式的。当你要求它生成一个具体对象时，它可以直接执行；但当输入变成“策划一套完整的游戏素材”时，它并不会主动将目标拆解为多个可执行步骤。
Lovart 的核心差异在于 Agent 机制。在用户输入与图像生成模型之间，它加入了一层用于理解和规划的逻辑：先识别用户意图，再拆解任务、重写 prompt，最后才执行生成。
### 2.2 实战演示：5 分钟打造一套 IP 表情包
以 **“制作一套程序员鸭子 ****IP**** 表情包”** 为例，看看 Agent 是如何参与整个流程的。
#### 环节一：策划（Agent 的思考能力）
**原生 ****API**** 的问题：**
你需要自己思考角色设定、情绪状态，并为每一张图单独编写 prompt。
**Lovart 的做法：**
1. 点亮 💡 **Thinking Mode**
2. 输入一句指令：
> 设计一套程序员鸭子的 IP 表情包，风格要扁平化、可爱
AI 不会立即画图，而是先去网络上搜索相关的程序员鸭子的设计图。输出一份拆解后的方案，自动生成 Debug、Coffee Break、Panic 等场景，并对应生成多条视觉描述。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image28.png)![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image29.png)
这一步，AI 从“执行者”转变为“策划者”。在AI帮你分析完需求后，可以在Lovart的画布区看到多种风格和内容的程序员鸭子图片。可以开始筛选你喜欢的风格。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image30.png)
#### 环节二：一致性（基于参考的视觉锚定）
Lovart 中的图片不仅是结果，也参与后续生成。
##### 完整参考图
* 从草图中选出一张最满意的“标准鸭子”，在画布区点击对应图片
* 该图将会自动出现在对话区，作为 Reference
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image31.png)
* 输入新的动作（如开心）并生成
生成结果会继承母版的配色、比例和细节。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image32.png)
##### 局部参考 / 多图整合
除了整张图片作为参考，Lovart 还支持：
* **只选取图片的局部区域** （例如只参考帽子或表情）
点击画布区左侧tab栏，选择「Mark」键，在目标图像的局部区域标记即可，这部分内容会自动同步到对话框。比如在这里我们可以选择修改背景的颜色。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image33.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image34.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image35.png)
能看到新生成的图片只改变了背景的颜色，这也跟我们输入的要求一致。
* **从多张图片中分别引用子元素** ，再组合生成新结果
例如：你可以保留 A 图的角色主体，同时只替换帽子为 B 图中的样式，Agent 会在后台自动整合这些视觉约束。
以程序员鸭子为例，我们可以选择保留第一个图中的鸭子形象，并将其替换到第二张图中作为主体元素。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image36.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image37.png)
最后的效果也非常显著。你也可以试着其他的组合！
#### 环节三：落地（Agent 的工具调用）
生成完成后，可以直接执行：放大、移除背景、擦除等操作
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image38.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image39.png)
这些并不是简单滤镜，而是 Agent 自动调度不同工具完成的结果。
而在确定完基调风格后，可以很快速的生成一系列的表情包图像。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image40.png)
最终我们得到的是可直接交付的生产级素材，而不仅是一张展示图。
### 2.3 使用与收费方式说明
Lovart 采用订阅制收费模式，不同套餐对应不同的使用额度与功能权限，具体以官网展示为准。
本教程不对任何套餐做推荐或比较；如果在实际使用中有需求，可以根据个人情况选择付费升级。
目前支持通过**支付宝**等方式完成支付。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image41.png)
#### 小结
Lovart 并不是替代底层模型，而是通过 Agent 机制，让图像生成从“单次执行”升级为“连续工作流”。
当任务开始涉及策划、一致性和交付时，这类工具的优势会变得非常明显。
## 第 3 章：自己动手做一个智能绘图助手
除了直接使用 Lovart，我们也可以自己实现一个简化版的绘图助手。
本章以“文章自动配图”为例，从实际问题出发，逐步搭建一个带有思考能力的 Agent。
### 3.1 痛点引入：为什么直接发文章给画图模型没用？
直接将一篇较长的文章输入给 NanoBanana 并要求配图，通常很难得到理想结果。原因并不在于模型“画得不行”，而在于 **它并不擅长理解长文本** 。
图像生成模型更适合处理简短、明确的视觉描述，而当输入变成一段包含结构、重点和上下文关系的文章时，模型无法判断哪些内容才是画面中真正需要表达的部分。这往往会导致生成结果偏离主题，或只能捕捉到零散细节，缺乏整体概括能力。
本质上，图像模型只有“执行”的能力，却缺少对文本进行分析和取舍的过程。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image42.png)
### 3.2 解决思路：用 Agent 把「理解」和「执行」拆开
要解决这个问题，关键并不是更复杂的提示词，而是 **在绘图之前先把事情想清楚** 。因此，我们在生成流程中引入一个独立的「思考层」，并以此构建一个最简单可用的 Agent。
这个 Agent 的核心目标只有一个：**让最终生成的图片，尽可能贴近用户真正的表达意图。**
整体流程可以概括为：**长文本输入 → 语言模型理解与判断 → 生成合适的视觉提示词 → 图像模型执行生成 → 输出图片**
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image43.png)
那我们构建的 Agent 怎样才能明白用户的意图呢？
这里选择做一个简化的 **“思考层”** ，我们设置了三种不同的意图：无效输入、直接生图、需要理解的长文本。
在这个 Agent 中，各个角色的分工可以概括为四点：
1. **语言模型作为决策核心**
它负责理解文章内容、判断用户输入的意图，并将任务分发到合适的生成路径中，决定接下来“该怎么做”以及如何生成生图提示词。
2. **图像模型作为执行者**
图像模型不参与理解与判断，只接收已经整理好的视觉指令，专注完成图像渲染。
3. **用户作为可介入的引导者**
除了直接输入文本，用户还可以在过程中手动调整生成的提示词，或加入参考图来辅助生成，从而对最终结果进行引导和微调。
4. **Gradio 与后端 ****API**** 作为整体承载层**
它们负责将界面、模型调用和结果展示串联起来，保证整个 Agent 能够以一个完整 Web 应用的形式稳定运行。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image44.png)
### 3.3 实战准备 ：获取API
看起来是不是很有趣呢！要跑通上述流程，我们只需要准备两类 API。
#### 手：NanoBanana API（图像生成）
直接沿用第 1 章中已经配置好的 API Key 和 API URL，无需额外设置。
#### 脑：SiliconFlow API（文本思考）
我们需要一个大语言模型来承担“思考层”的职责。本教程使用 SiliconFlow 提供的模型服务：[https://cloud.siliconflow.cn](https://cloud.siliconflow.cn/)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image45.png)
SiliconFlow 提供了兼容 OpenAI API 规范的接口，可以非常方便地在项目中通过标准网络请求进行调用。在这里我们选择的是免费的Qwen2.5-7B-Instruct模型，调用需要的内容都已经写入下面的Prompt。在开始之前，你只需要在官网注册账号并创建一个 API Key。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image46.png)
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image47.png)
该 Key 将用于后续的模型调用。
### 3.4 搭建Agent ：
本次实验主要使用Trae来帮我们编写代码，本教程选用的是Gemini-3-Pro-Preview模型。总思路是，新建项目后将下述完整 Prompt 复制到对话框并输入，逐步替换 API KEY 后运行代码，完成测试即可。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image48.png)
#### 环节1️⃣：Gradio Blocks 基础框架与界面布局
在这个环节，我们的主要目标是先给整个Agent搭建出一个“外观”，实现前端的页面设计。复制以下Prompt在Trae对话框中实现后，你将会得到一个本地的URL（通常是 http://127.0.0.1:7860 ）即可查看界面，并且检验实现效果。
```Plain
板块 1：Gradio Blocks 基础框架与界面布局
1、任务目标
·基于 Gradio 4.0.0+ 的 Blocks 布局，实现「LLM+Nanobanana 文生图」项目的基础界面，严格遵循固定左右分栏布局，初始化所有 UI 组件并设置正确的初始状态。
2、技术栈要求
·必须使用 Gradio 4.0.0+ 的 Blocks 模式开发，禁止使用 Interface 模式；
·依赖：gradio>=4.0.0，pillow>=10.0.0（仅导入，暂不实现图片处理逻辑）；
·代码需是完整可运行的 Python 文件，包含所有必要的导入语句。
3、界面布局规则（核心约束，融合实战细节）
·整体布局：
页面标题：LLM 驱动的文生图全流程工具；
固定左右分栏：左侧占 60% 宽度，右侧占 40% 宽度，使用 gr.Row 和 gr.Column 实现比例控制。
·左侧 60%（提示词生成流程区）组件清单：
input_text：gr.Textbox，标签「输入文本（教程段落 / 绘图指令）」，lines=6，占位符「请输入需要配图的教程文本或直接绘图指令...」；
identify_intent_btn：gr.Button，value="识别意图"，初始状态正常可点击；
intent_status：gr.Textbox，标签「意图类型 / 处理状态」，lines=2，interactive=False，初始值「未识别意图」；
system_prompt：gr.Textbox，标签「System Prompt（仅文章配图意图可编辑）」，lines=4，interactive=False，占位符「LLM 生成提示词的约束规则...」；
confirm_prompt_btn：gr.Button，value="确认生成生图提示词"，interactive=False（初始禁用防误触）；
generation_prompt：gr.Textbox，标签「生图提示词（可编辑）」，lines=3，interactive=True，初始值为空，占位符「生成的英文生图提示词将显示在此，支持手动修改...」。
·右侧 40%（Nanobanana 生图功能区）组件清单：
ref_image：gr.Image，标签「参考图（可选，图生图）」，type=filepath，height=300，允许上传；
generate_btn：gr.Button，value="生成图片"，interactive=False（初始禁用，无提示词不可点击）；
result_image：gr.Image，标签「生成结果」，type=pil，height=300，初始为空，interactive=False。
4、交互逻辑要求
·所有组件的 interactive 初始状态严格按上述配置，后续通过函数动态更新；
·按钮禁用状态需直观（置灰），避免用户误操作。
5、输出要求
·生成完整的 Python 代码，仅实现界面布局和组件初始化，不包含任何业务逻辑；
·代码注释清晰，组件命名与实战版一致（input_text/identify_intent_btn 等）；
·代码可直接运行，界面结构与描述完全一致。
```
在浏览器打开http://127.0.0.1:7860后可看到Trae已经按照我们的要求生成了以下的网页，跟我们的要求大致相当，可以进行到下一步的生成中了。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image49.png)
#### 环节2️⃣：LLM 意图识别模块（Siliconflow API）
在日常使用VLM画图的时候，可能有以下三种常见输入情况：
1. 无意义内容，比如“你好”、“你今天吃饭了吗”等，无法画出对应的图片。
2. 文章/长文本，字数较多，比如200字左右的一篇有结构的文章，需要先理解文章的结构与内容，再考虑如何生成能完整概括这段文字的图片。
3. 直接绘图指令，比如“帮我画一只在洗澡的狗”等，要求已经阐述的非常具体，可以直接生成图片。
跟前面一样，复制以下Prompt在Trae对话框中实现，并且补充在前面步骤中获得的API。
```Plain
板块 2：LLM 意图识别模块（Siliconflow API）
1、任务目标
在已实现的 Gradio 界面基础上，为「识别意图」按钮添加点击逻辑，调用 Siliconflow API 完成意图识别，并联动组件状态。
2、技术栈要求
基于 Gradio 4.0.0+ Blocks；
依赖：requests>=2.31.0，openai；
输出完整可运行 Python 文件，包含板块 1 界面 + 本模块逻辑。
3、核心业务规则（绝对不可偏离）
·意图分类规则（仅 3 类，严格返回数字 + 描述）
1 = 无意义内容：仅闲聊、寒暄、无关对话，没有任何绘图或配图需求（如 “你好”“今天吃了吗”）；
2 = 文章 / 长文本配图需求：用户输入一段完整文章、教程、段落、说明性文字，内容偏叙事 / 说明 / 讲解，隐含需要为这段内容生成配图的意图，不需要用户明确说 “为这段文字配图”；
3 = 直接绘图指令：用户输入简短、明确的画图命令，没有长文本背景，直接要求画某个内容（如 “画一只 Apple 风格的猫”）。
·LLM 调用约束（融合实战版模板）
接口地址：https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions；
模型：Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct；
temperature=0.1；
统一定义代码：
python
运行
LLM_BASE_URL = "https://api.siliconflow.cn/v1"
LLM_API_KEY = "" # 用户自行替换
LLM_MODEL = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"# 实战验证的意图识别模板（固化到代码中）
INTENT_PROMPT_TEMPLATE = """你需要识别用户输入文本的意图，仅返回以下 3 类结果中的一种（格式：数字 + 中文描述）：
1 = 无意义内容；2 = 文章 / 长文本配图需求；3 = 直接绘图指令。
用户输入：{user_input}
识别结果：
仅提取返回结果中的数字和描述，禁止额外内容。"""
4、组件联动规则
·结果为 1：intent_status 显示「1 = 无意义内容：无绘图需求」，system_prompt 保持禁用，confirm_prompt_btn 禁用；
·结果为 2：intent_status 显示「2 = 文章 / 长文本配图需求：为输入内容生成配图」，启用 system_prompt 并填充默认规则，激活 confirm_prompt_btn；
·结果为 3：intent_status 显示「3 = 直接绘图指令：根据指令生成图片」，system_prompt 禁用且填充默认规则，激活 confirm_prompt_btn。
5、异常处理
API 异常、解析异常均给出友好提示，不崩溃，组件恢复初始状态。
6、输出要求
生成完整可运行代码，替换 LLM_API_KEY 即可使用，逻辑清晰注释完整，意图识别模板严格使用实战版。
```
刷新之前的http://127.0.0.1:7860网址，开始测试是否能正确检测三种情况。
1. 无意义内容，可以尝试输入“你好”、“谢谢”等，发现能够正常识别。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image50.png)
2. 文章/长文本，在这里我们选用了一段豆包生成的描述人工智能的文字。你也可以尝试使用自己的论文段落进行测试。
```Plain
人工智能正在以前所未有的深度和广度重塑教育生态系统。通过自适应学习算法，AI系统能够构建每个学生的认知图谱，实时追踪他们的知识掌握轨迹，并动态调整教学内容的难度和呈现方式。在传统课堂环境中，教师往往难以同时满足不同学习风格和能力水平的学生需求，而基于深度学习的教育平台可以分析学生在交互式模拟实验中的行为模式，识别他们在量子力学或微积分等复杂概念理解上的微妙障碍，并提供精准的认知支架。
高级自然语言处理引擎驱动的虚拟导师不仅能够解构开放性问题，如"如何评价法国大革命对现代民主制度的影响"，还能引导苏格拉底式对话，激发批判性思维。当学生撰写关于气候变化对极地生态系统影响的论文时，AI写作助手可以分析其论证逻辑的严密性，指出数据引用中的时效性问题，并建议更精准的科学术语。在特殊教育领域，计算机视觉技术使AI能够识别自闭症谱系儿童在社交互动中的非语言线索，调整干预策略，而情感计算算法则帮助检测在线学习时的挫折感，及时提供鼓励性反馈。
然而，这种技术融合引发了一系列伦理困境。算法偏见可能无意中边缘化特定文化背景的学生，数据采集的透明度问题引发了对学术隐私的关切，而过度依赖自动化评分系统可能削弱教师对学生思维过程的深层理解。更复杂的是，当AI开始生成高度逼真的虚拟实验室体验时，我们需要重新定义"实践经验"在教育中的价值。未来教育的范式可能演变为人类教师专注于培养创造力、同理心和道德判断力，而AI系统则承担知识传递、技能训练和个性化评估的职能，形成一种协同进化的教育共生体，既能发挥机器的计算优势，又能保留人类教育的独特温度.
```
同样检测成功～
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image51.png)
3. 直接绘图指令，这里输入的是“我要画一只猫”，同样检测准确。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image52.png)
到这里我们就已经顺利实现了第二个环节——意图识别。
#### 环节3️⃣：生图提示词生成模块（LLM 二次调用）
意图识别后，对于文章或长文本，还有很重要的一步就是生成画图的提示词，而这正是本Agent的重点。
```SQL
板块 3：生图提示词生成模块（LLM 二次调用）
1、任务目标
在意图识别基础上，实现「确认生成生图提示词」按钮逻辑，调用 LLM 将文本优化为适合绘图的英文视觉提示词，填充到编辑框并联动「生成图片」按钮。
2、技术栈要求
同板块 2，输出完整代码 = 板块 1 + 板块 2 + 本模块；
共用板块 2 定义的 LLM_BASE_URL、LLM_API_KEY、LLM_MODEL，不新增密钥。
3、核心业务规则（融合实战版 Prompt 组装逻辑）
·提示词生成输入规则（必须严格遵循）
生图提示词生成不再是简单字符串拼接，而是构建标准 Chat 消息列表，代码结构如下：
python
运行
messages=[# System角色：网页上用户最终确认/编辑后的system_prompt内容{"role": "system", "content": final_system_prompt},# User角色：承载待处理数据，明确任务目标{"role": "user", "content": f"请为以下内容生成视觉提示词：\n\n{user_input}"}]
意图为 2 时：System 内容取用户编辑后的 system_prompt 最终版本；
意图为 3 时：System 内容取禁用状态下填充的默认规则
user_input 为用户最初输入到 input_text 框的原始文本。
·实战验证的 System Prompt 预设（固化到代码中）
python
运行
SYSTEM_PROMPT_DEFAULT = """你现在是一个创建NanoBanana画图提示词的助手。
需要根据我的内容处理，我这个图片的作用是能说明这一段在说什么，并且让大家知道这段话的上下结构就是整体说的是什么意思。
里面可能会类似PPT有一些讲解（如：左上角展示核心观点，右下角展示数据）。
设计风格要求：简约，Apple设计思维（Apple Design Philosophy）。
约束：请直接返回NanoBanana可用的英文提示词，不要返回任何解释、前缀或多余的废话。"""
·LLM 调用约束
与板块 2 共用同一套 LLM_BASE_URL、LLM_API_KEY、LLM_MODEL；
temperature=0.7（保证提示词的创意性与适配性）；
max_tokens=200（限制输出长度，匹配提示词约束）；
严格使用上述标准 Chat 消息列表结构，禁止字符串拼接。
·示例输入输出（核心参考）
输入示例 1（文章配图意图）：原始文本：「AI 如何改变教育：随着人工智能技术的发展，教师的角色从知识传授者转变为引导者，AI 助手可辅助学生完成个性化学习，课堂上人机协作成为常态。」最终 System Prompt：SYSTEM_PROMPT_DEFAULT（未修改）输出预期："Minimalist illustration, Apple Design Philosophy, 1024x1024. Top left shows 'AI + Education' core concept, bottom right shows data of teacher-student-AI collaboration, soft color palette, clean lines, no redundant elements."
输入示例 2（直接绘图指令）：原始文本：「画一只 Apple 风格的猫，坐在 MacBook 旁边」最终 System Prompt：SYSTEM_PROMPT_DEFAULT（禁用状态）输出预期："Minimalist cat, Apple style, 1024x1024, sitting next to a silver MacBook, clean white background, soft shadows, geometric shapes, no extra details."
·提示词输出强制约束
纯英文，无中文；
必须包含 Apple Design Philosophy/Apple style + 1024x1024；
长度 50–200 字符，代码内校验；
无额外解释、前缀或废话，仅返回提示词本身。
4、组件联动规则
生成成功：将提示词填入 generation_prompt 框，激活 generate_btn，intent_status 追加「提示词生成成功，可修改后生成图片」；
生成失败：提示具体原因（如 API 调用失败、长度不达标），generate_btn 保持禁用，generation_prompt 框为空；
用户手动修改 / 清空 generation_prompt 框：
清空时自动禁用 generate_btn；
非空时保持 generate_btn 激活。
5、异常处理
API 调用失败：友好提示「提示词生成失败：{具体错误信息}」，不崩溃；
提示词校验失败：明确提示原因（如 “未包含 Apple style”“长度仅 40 字符”），允许重试；
响应解析失败：提示「无法解析 LLM 返回结果，请重试」。
6、输出要求
完整可运行代码，替换 LLM_API_KEY 即可使用；
代码结构清晰、注释完善，界面美观简洁；
严格实现标准 Chat 消息列表结构，参数与示例逻辑一致；
包含提示词长度、内容校验逻辑，错误提示友好。
```
同样复制第二个环节的文本进行检测。
值得注意的是，我们在这里预设的生成生图提示词的System Prompt为：
> 你现在是一个创建NanoBanana画图提示词的助手。
> 需要根据我的内容处理，我这个图片的作用是能说明这一段在说什么，并且让大家知道这段话的上下结构就是整体说的是什么意思。
> 里面可能会类似PPT有一些讲解（如：左上角展示核心观点，右下角展示数据）。
> 设计风格要求：简约，Apple设计思维（Apple Design Philosophy）。
> 约束：请直接返回NanoBanana可用的英文提示词，不要返回任何解释、前缀或多余的废话。
如果你想换成其他的预设模版，可以在前面的prompt里修改，或者直接在Trae里通过对话修改。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image53.png)
除了修改底层代码，我们在网页上也可以快速编辑。举个例子，我在这里加了一句，“在前面加一句Pic Prompt”，可以看到生成的新的提示词前面也包含了～这样设计是为了方便快速修改生成提示词的System Prompt，帮助我们快速切换风格。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image54.png)
#### 环节4️⃣：Nanobanana 文生图 / 图生图模块
终于来到了最后一步，不接入生图模型，就不是一个完整的Agent！
```Bash
板块 4：Nanobanana 文生图 / 图生图模块（最终版）
1、任务目标
实现「生成图片」按钮逻辑，调用真实 Nanobanana API，支持文生图 / 图生图，解析 Base64 并展示图片。
2、技术栈要求
基于 Gradio 4.0.0+ Blocks；
依赖：requests, pillow, base64, io, re；
完整代码 = 板块 1+2+3 + 本模块。
3、核心 API 配置（实战验证固化）
固化代码配置：
python
运行
# 固化到代码中的API配置
NANOBANANA_API_URL = "https://api.zyai.online/v1/chat/completions"
NANOBANANA_MODEL = "gemini-2.5-flash-image"
NANOBANANA_API_KEY = "" # 用户自行替换
鉴权方式：Header Authorization: Bearer {NANOBANANA_API_KEY}。
4、图片预处理要求（必须实现）实现函数 image_to_base64_data_uri (ref_image_path)，核心逻辑：
将 PIL 图片转为 PNG 格式；
自动缩放到 1024x1024 分辨率；
透明通道转为白色背景；
编码为 Base64，返回格式：data:image/png;base64,...。
5、请求构建规则（严格按实战版分支逻辑）
·核心函数定义实现函数 generate_image (prompt, ref_image_path)：
入参：prompt（generation_prompt 框内容）、ref_image_path（ref_image 上传的文件路径）；
返回：PIL Image（展示到 result_image）或错误提示。
·逻辑分支 1：纯文生图（ref_image_path 为空）
python
运行
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
·逻辑分支 2：图生图（ref_image_path 有值）
python
运行
# 先调用图片预处理函数
image_base64 = image_to_base64_data_uri(ref_image_path)
messages = [{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": prompt},{"type": "image_url", "image_url": {"url": image_base64}}]}]
6、响应解析要求（必须兼容两种格式）从 choices [0].message.content 中提取图片 Base64，支持：
结构化 JSON 返回的 image_url 字段；
Markdown 格式
；
统一提取 Base64 编码，解码后转换为 PIL Image 返回。
7、组件联动与异常处理
生成成功：将 PIL Image 展示到 result_image，intent_status 提示「图片生成成功」；
生成 / 解析 / 上传失败：在 intent_status 显示清晰文字提示（如 “Base64 解析失败”“API 调用超时”），不崩溃。
8、输出要求
完整可运行代码，替换 LLM_API_KEY 和 NANOBANANA_API_KEY 即可直接运行，全流程可用，分支逻辑严格匹配实战版。
```
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image55.png)
太令人激动啦！我们终于顺利地生成出了这个Agent的第一张图，仔细看看生成的图片，跟我们的文本和提示词是匹配的。到这里你已经基本上实现你自己的Agent啦！
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image56.png)
我们还添加了图生图功能，上传你喜欢的图片，AI会自动借鉴风格。
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image57.png)
值得一提的是，前面步骤生成的提示词也是可以在网页上编辑的，并且我们是以最终点击按钮时的提示词为准～哪怕我在这里换成“a cute cat”，最终生成的图片也只会是可爱的小猫。
## 第 4 章：总结
![](/zh-cn/stage-2/frontend/lovart-assets/images/image58.png)
**呜呼！终于写完了。**
说实话，连我自己写完最后一行的时候都忍不住长舒一口气，更别说一路跟着做到这里的你了。能把这一整套流程完整跑下来，本身就已经很厉害了，这说明你真的把手放到键盘上，把事情一步步做完了。Bravo 🎉 🥳 👏
在写这套内容的过程中，我一直在想，我们到底要留下些什么？答案其实并不是模型名字、参数或者某种固定套路，而是让你慢慢建立起一种感觉：哪些事情可以放心交给 AI 去理解和规划，哪些地方只需要你来决定方向。一旦这层分工成立，很多原本看起来复杂的生成流程，都会开始变得顺起来。
回头看，这条路其实并不复杂。想清楚你要解决的问题，把长文本交给语言模型去拆解，再把整理好的视觉意图交给绘图模型去呈现，最后把这一整套流程封装成一个属于你自己的小助手。到这里，你已经不只是“在用模型”，而是在搭建一套可以长期陪你工作的系统，而这，才是这套教程最想带给你的东西。
但是你已经做的很棒啦！相信学到这里的你对Vibe Coding已经有初步的掌握了，给自己放个小假休息一下吧！
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docs/ko-kr/stage-2/frontend/modern-component-library/index.md
+465
View File
@@ -0,0 +1,465 @@
# 使用现代组件库更新你的界面
在前面的课程中，你已经学会了如何用设计工具画出界面、用 AI IDE 把设计稿变成代码，甚至完成了一个完整的前端项目。但你可能也发现了一个问题：自己从零写出来的按钮、表单、弹窗，虽然能用，但总觉得和"专业产品"差了点意思——样式不够统一、交互细节不够丝滑、适配不同屏幕也很头疼。
这就是**组件库**要解决的问题。
组件库是一套预先设计好、开发好的 UI 零件集合。按钮、输入框、下拉菜单、对话框、表格……这些你在任何产品中都会反复用到的界面元素，组件库已经帮你做好了，而且经过了大量用户的验证和打磨。你只需要像搭积木一样把它们组合起来，就能快速构建出专业级的界面。
## 你将学到
1. 理解什么是前端组件库，以及为什么现代开发几乎都在用它
2. 认识四个最具代表性的组件库，了解它们各自擅长的场景
3. 通过三个实战场景（落地页、产品页面、后台管理），学会用 AI IDE + 组件库进行 Vibe Coding
4. 学会阅读组件库文档，根据需求找到合适的组件并正确使用
## 1. 为什么需要组件库？
想象你在装修房子。你可以自己从木头开始做一把椅子，但更常见的做法是去宜家买一把——设计好看、质量稳定、说明书清晰，拿回家组装就行。
组件库就是前端开发中的"宜家"。它提供的不是家具，而是界面零件：
| 自己手写 | 使用组件库 |
| :--- | :--- |
| 需要自己处理样式、交互、动画 | 开箱即用，样式和交互已经打磨好 |
| 不同页面的按钮可能长得不一样 | 全局风格统一，自动保持一致性 |
| 适配手机、平板需要额外工作 | 大多数组件库已内置响应式支持 |
| 无障碍访问（Accessibility）容易遗漏 | 专业组件库已处理好键盘导航、屏幕阅读器等 |
| 开发速度慢 | 开发速度快，专注业务逻辑 |
简单来说：**组件库让你把时间花在"做什么"上，而不是"怎么画"上。**
### 眼见为实：同一个需求，加不加组件库的差距
光说不练没有说服力。我们在 Trae 中用几乎相同的需求，分别不指定和指定组件库，看看生成结果的差距。
**提示词一：不使用组件库**
```text
请帮我做一个 AI 写作助手的数据仪表盘页面，包含：
- 顶部标题栏和导出按钮
- 四张统计卡片显示用户数、活跃用户、文档数、收入，还要显示涨跌趋势
- 一个折线图和一个饼图
- 用户列表表格，带分页功能
- 左侧导航侧边栏
```
在 Trae 中直接运行后的效果：
<!-- TODO: 替换为 Trae 中不使用组件库生成的仪表盘截图 -->
<!-- ![Trae 生成的仪表盘（不使用组件库）](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/compare-without-lib.png) -->
**提示词二：使用 shadcn/ui 组件库**
```text
请帮我做一个 AI 写作助手的数据仪表盘页面，用 shadcn/ui 组件库来做，包含：
- 顶部标题栏和导出按钮
- 四张统计卡片显示用户数、活跃用户、文档数、收入，还要显示涨跌趋势
- 一个折线图和一个饼图
- 用户列表表格，带分页功能
- 左侧导航侧边栏
```
同样在 Trae 中直接运行后的效果：
<!-- TODO: 替换为 Trae 中使用 shadcn/ui 生成的仪表盘截图 -->
<!-- ![Trae 生成的仪表盘（使用 shadcn/ui）](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/compare-with-lib.png) -->
同样的需求，唯一的区别只是在提示词开头加上了 `shadcn/ui + Tailwind CSS`，Trae 生成的结果在视觉一致性、交互细节、整体打磨程度上就完全不在一个层级。这就是组件库带来的"免费升级"——你只需要在提示词里多写一个组件库的名字。
## 2. 认识四个核心组件库
组件库数量众多（完整列表见[附录](#附录-更多组件库一览)），但你只需要先认识这四个最具代表性的：
| 组件库 | 框架 | 一句话定位 | 官网 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Ant Design](https://ant.design) | React | 蚂蚁集团出品，企业级中后台的事实标准，组件覆盖面极广 | ant.design |
| [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) | React | 不装 npm 包，直接把代码复制到你项目里，基于 Tailwind CSS，定制自由度最高 | ui.shadcn.com |
| [HeroUI](https://heroui.com)（原 NextUI） | React | 默认样式精美、动画流畅，适合对视觉品质有要求的落地页和产品展示 | heroui.com |
| [Material UI](https://mui.com) | React | 最老牌的 React 组件库，实现 Google Material Design 规范，生态最成熟 | mui.com |
> Vue 用户同样有丰富选择：[Element Plus](https://element-plus.org)（国内最流行）、[Ant Design Vue](https://antdv.com)、[Naive UI](https://www.naiveui.com) 等，详见[附录](#附录-更多组件库一览)。
不同组件库擅长不同场景。接下来我们通过三个真实开发场景，带你体验如何用 AI IDE + 组件库进行 Vibe Coding。
为了展示不同组件库的风格和特点，我们在每个场景中刻意选用了不同的库。但请注意：**这只是为了让你多见识几种方案**，实际开发中你完全可以只用自己最顺手的那一个。比如你喜欢 shadcn/ui 的风格，用它做落地页、产品页、后台管理都没问题。选一个你觉得好看、用着舒服的，比什么都重要。
## 3. 实战一：用 HeroUI 构建产品落地页
**场景**：你做了一个 AI 写作助手产品，需要一个漂亮的落地页来展示产品特性、吸引用户注册。落地页需要视觉冲击力强、动画流畅、在手机上也好看。
**为什么选 HeroUI**：HeroUI 的默认样式就很精美，自带流畅的过渡动画，非常适合面向用户的展示型页面。
### 3.1 创建项目
```bash
# 使用 HeroUI 官方 CLI 创建项目
npx create-heroui-app@latest ai-writer-landing
cd ai-writer-landing
npm install
```
<!-- TODO: 替换为 HeroUI 官网首页或组件展示截图 -->
<!-- ![HeroUI 组件库官网](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/heroui-homepage.png) -->
### 3.2 用 AI IDE 生成落地页
打开 AI IDE（Cursor、Trae 等），在对话框中输入：
```text
请帮我做一个 AI 写作助手的落地页，用 HeroUI 组件库来做：
**页面结构：**
1. 顶部导航栏：左边放 Logo 和产品名，右边放"功能"、"定价"、"关于"三个链接，再加一个"开始使用"按钮
2. 首屏区域：大标题写"让 AI 成为你的写作搭档"，副标题介绍产品价值，两个按钮"免费试用"和"查看演示"，下面放一张产品截图
3. 功能展示：三列卡片，分别介绍"智能续写"、"风格调整"、"多语言翻译"三个功能，每张卡片要有图标、标题、描述
4. 定价区域：三个定价卡片（免费版、专业版、团队版），专业版要突出显示推荐
5. 底部号召：一句吸引人的文案，加上注册按钮
6. 页脚：版权信息和社交媒体链接
**设计要求：**
- 看起来要现代、专业
- 支持暗色模式
- 手机上看也要好看
```
<!-- TODO: 替换为 AI IDE 生成落地页的过程截图或生成结果截图 -->
<!-- ![AI 生成的 HeroUI 落地页效果](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/heroui-landing-result.png) -->
### 3.3 AI 会用到的关键组件
AI 生成的代码中，你会看到这些 HeroUI 组件：
```jsx
import {
Navbar, NavbarBrand, NavbarContent, NavbarItem,
Button,
Card, CardHeader, CardBody, CardFooter,
Divider,
Link,
Chip
} from '@heroui/react'
```
每个组件的作用：
| 组件 | 用途 | 落地页中的位置 |
| :--- | :--- | :--- |
| `Navbar` | 顶部导航栏 | 页面最顶部，固定不动 |
| `Button` | 按钮，支持多种变体和颜色 | CTA 按钮、导航按钮 |
| `Card` | 卡片容器 | 功能展示、定价卡片 |
| `Chip` | 小标签 | "推荐"、"最受欢迎"标记 |
| `Divider` | 分割线 | 区域之间的视觉分隔 |
### 3.4 迭代优化
生成的初版代码可能不完全满意，继续和 AI 对话调整：
```text
请帮我优化一下落地页：
1. 大标题加上渐变色，从蓝色渐变到紫色
2. 功能卡片鼠标放上去要有上浮的动画效果
3. 专业版定价卡片要突出显示，加个边框和"最受欢迎"的标签
4. 手机上的导航改成汉堡菜单（三条横线那种）
```
<!-- TODO: 替换为迭代优化后的落地页效果截图 -->
<!-- ![迭代优化后的落地页](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/heroui-landing-iterated.png) -->
> **Vibe Coding 的核心**：你不需要记住每个组件的 API，只需要用自然语言描述你想要的效果，AI 会帮你找到合适的组件和写法。遇到不满意的地方，继续对话迭代就好。
## 4. 实战二：用 shadcn/ui 构建产品页面
**场景**：你的 AI 写作助手需要一个用户登录后的主界面——左侧是文档列表，右侧是编辑器，顶部有工具栏。这是一个功能型产品页面，需要高度定制化的 UI。
**为什么选 shadcn/ui**：shadcn/ui 把组件代码直接放进你的项目，你可以随意修改任何细节。对于需要深度定制的产品界面，这种"拥有代码"的模式最灵活。
<!-- TODO: 替换为 shadcn/ui 官网或组件展示截图 -->
<!-- ![shadcn/ui 组件库官网](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/shadcn-homepage.png) -->
### 4.1 创建项目
```bash
# 创建 Next.js 项目
npx create-next-app@latest ai-writer-app --typescript --tailwind --app
cd ai-writer-app
# 初始化 shadcn/ui
npx shadcn@latest init
# 按需添加组件（不是一次性安装所有组件）
npx shadcn@latest add button card input sidebar sheet dialog
```
shadcn/ui 的独特之处：每次 `add` 一个组件，它会把源代码复制到你项目的 `components/ui/` 目录下。你可以直接打开这些文件修改样式和行为。
### 4.2 用 AI IDE 生成产品界面
```text
请帮我做一个 AI 写作助手的主界面，用 shadcn/ui 组件库来做：
**整体布局：**
- 左边是可折叠的侧边栏，宽度大概 280px：
- 顶部放"新建文档"按钮
- 下面是文档列表，每个文档显示标题和最后编辑时间
- 右键点击文档可以重命名或删除
- 右边是主编辑区，分成上下两部分：
- 上面是工具栏：可以编辑文档标题、显示字数统计、"AI 续写"按钮、"导出"下拉菜单
- 下面是编辑区域：一个大的文本输入框，占满剩余空间
**交互细节：**
- 点击"AI 续写"后，按钮显示加载状态，编辑器底部出现 AI 生成的文本（像打字机一样逐字显示）
- 手机上侧边栏变成抽屉式，从左边滑出
- 当前选中的文档要高亮显示
```
<!-- TODO: 替换为 AI 生成的 shadcn/ui 产品界面截图 -->
<!-- ![AI 生成的 shadcn/ui 产品页面效果](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/shadcn-product-result.png) -->
### 4.3 AI 会用到的关键组件
```tsx
import { Button } from '@/components/ui/button'
import { Input } from '@/components/ui/input'
import { Card, CardContent, CardHeader } from '@/components/ui/card'
import {
DropdownMenu,
DropdownMenuContent,
DropdownMenuItem,
DropdownMenuTrigger
} from '@/components/ui/dropdown-menu'
import {
Sheet,
SheetContent,
SheetTrigger
} from '@/components/ui/sheet'
import {
Sidebar,
SidebarContent,
SidebarHeader
} from '@/components/ui/sidebar'
```
| 组件 | 用途 | 产品页面中的位置 |
| :--- | :--- | :--- |
| `Sidebar` | 可折叠侧边栏 | 左侧文档列表 |
| `Sheet` | 移动端抽屉 | 移动端侧边栏替代 |
| `DropdownMenu` | 下拉菜单 | "导出"按钮、右键菜单 |
| `Dialog` | 对话框 | 重命名、删除确认 |
| `Button` | 按钮，支持 variant 和 loading | 各种操作按钮 |
| `Input` | 输入框 | 文档标题编辑 |
### 4.4 定制组件样式
shadcn/ui 的优势在于你可以直接修改组件源码。比如你想让按钮的圆角更大：
```text
请帮我修改 components/ui/button.tsx，
把所有按钮的默认圆角从 rounded-md 改为 rounded-xl，
并给 primary 变体加上微妙的阴影效果
```
AI 会直接修改你项目中的组件文件，而不是覆盖 npm 包的样式——这就是 shadcn/ui "拥有代码"的好处。
<!-- TODO: 替换为 shadcn/ui 组件源码在项目中的截图，展示可直接编辑 -->
<!-- ![shadcn/ui 组件代码在项目中可直接编辑](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/shadcn-code-ownership.png) -->
## 5. 实战三：用 Ant Design 构建后台管理界面
**场景**：你的 AI 写作助手上线后，需要一个管理后台来查看用户数据、管理文档内容、处理付费订单。后台管理系统的核心是数据展示和操作效率。
**为什么选 Ant Design**：Ant Design 在中后台领域积累最深，表格、表单、图表等业务组件开箱即用，内置了大量企业级交互模式（批量操作、高级筛选、数据导出等）。
<!-- TODO: 替换为 Ant Design 官网或 Pro Components 展示截图 -->
<!-- ![Ant Design 组件库官网](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/antd-homepage.png) -->
### 5.1 创建项目
```bash
# 使用 Ant Design Pro 脚手架（内置布局、路由、权限）
npx create-umi@latest ai-writer-admin
# 选择 Ant Design Pro 模板
cd ai-writer-admin
npm install
```
或者从零开始：
```bash
npx create-react-app ai-writer-admin --template typescript
cd ai-writer-admin
npm install antd @ant-design/icons @ant-design/pro-components
```
### 5.2 用 AI IDE 生成管理后台
```text
请帮我做一个 AI 写作助手的管理后台，用 Ant Design 组件库来做：
**整体布局：**
- 左边是菜单栏：仪表盘、用户管理、文档管理、订单管理、系统设置
- 顶部显示面包屑导航
**用户管理页面：**
- 顶部放四个统计卡片：总用户数、今日新增、活跃用户数、付费用户数
- 搜索筛选区：可以按用户名搜索、选择注册时间范围、筛选用户状态，还有"搜索"和"重置"按钮
- 用户表格：
- 显示头像、用户名、邮箱、注册时间、订阅计划（用不同颜色标签区分）、状态、操作
- 每页显示 20 条，支持分页
- 可以批量选择用户，批量禁用或导出
- 操作列：查看详情、编辑、禁用（禁用前要二次确认）
- 点击"查看详情"从右侧滑出抽屉，显示用户详细信息和最近文档列表
```
<!-- TODO: 替换为 AI 生成的 Ant Design 后台管理界面截图 -->
<!-- ![AI 生成的 Ant Design 后台管理界面](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/antd-admin-result.png) -->
### 5.3 AI 会用到的关键组件
```tsx
import { PageContainer, ProLayout } from '@ant-design/pro-components'
import { ProTable } from '@ant-design/pro-components'
import { StatisticCard } from '@ant-design/pro-components'
import {
Button, Tag, Badge, Space, Drawer,
Popconfirm, message, Modal
} from 'antd'
import {
UserOutlined, SearchOutlined, ExportOutlined
} from '@ant-design/icons'
```
| 组件 | 用途 | 后台中的位置 |
| :--- | :--- | :--- |
| `ProLayout` | 后台整体布局框架 | 页面骨架（菜单 + 内容区） |
| `ProTable` | 高级表格，内置搜索、分页、列设置 | 用户列表、文档列表、订单列表 |
| `StatisticCard` | 数据统计卡片 | 仪表盘、页面顶部概览 |
| `Tag` / `Badge` | 状态标签 | 订阅计划、用户状态 |
| `Drawer` | 侧边抽屉 | 用户详情、编辑表单 |
| `Popconfirm` | 气泡确认框 | 删除、禁用等危险操作 |
### 5.4 继续迭代：添加仪表盘
```text
请帮我做一个仪表盘页面：
1. 顶部四个统计卡片：总用户数、总文档数、今日 API 调用次数、月收入，每个卡片显示数值和环比变化（涨了还是跌了）
2. 中间放两个图表：
- 左边：最近 7 天的用户增长折线图
- 右边：订阅计划分布饼图
3. 底部：最近操作日志表格，显示时间、用户、操作类型、详情
用 Ant Design 的组件来布局，图表可以用 Ant Design Charts
```
<!-- TODO: 替换为仪表盘页面效果截图 -->
<!-- ![Ant Design 仪表盘页面效果](/zh-cn/stage-2/frontend/modern-component-library/images/antd-dashboard-result.png) -->
> **后台管理的 Vibe Coding 技巧**：后台页面结构相对固定（表格 + 搜索 + 弹窗），非常适合用 AI 批量生成。你可以先让 AI 生成一个"用户管理"页面作为模板，然后说"参考用户管理页面的结构，帮我生成文档管理页面"，AI 会复用相同的布局模式。
## 6. 学会查文档：组件库的"说明书"
Vibe Coding 中 AI 会帮你写大部分代码，但当 AI 生成的结果不对、或者你想微调某个组件的行为时，**查文档**是最快的解决方式。
以 Ant Design 为例，它的文档地址是：`https://ant.design/components/overview-cn`
查文档的标准流程：
1. **明确需求**：比如"我需要表格支持行选择"
2. **在文档中搜索**：搜索"Table"进入表格组件页面
3. **查看示例**：文档中每个组件都有多个在线示例，找到"可选择"示例
4. **复制代码**：把示例代码复制到你的项目中
5. **查看 API 表格**：在页面底部找到 `rowSelection` 属性的完整配置项
> 你也可以把文档链接直接发给 AI IDE："请参考 https://ant.design/components/table-cn 的 rowSelection API，帮我给用户表格加上批量选择功能"。给 AI 提供文档链接，生成的代码会更准确。
各组件库的文档地址速查：
| 组件库 | 文档地址 |
| :--- | :--- |
| Ant Design | `https://ant.design/components/overview-cn` |
| shadcn/ui | `https://ui.shadcn.com/docs/components` |
| HeroUI | `https://heroui.com/docs/components` |
| Material UI | `https://mui.com/material-ui/all-components/` |
| Element Plus | `https://element-plus.org/zh-CN/component/overview.html` |
## 7. 小结
三个实战场景覆盖了最常见的前端开发需求：
| 场景 | 推荐组件库 | 核心特点 |
| :--- | :--- | :--- |
| 落地页 / 展示页 | HeroUI | 默认样式精美，动画流畅，视觉冲击力强 |
| 产品功能页面 | shadcn/ui | 代码完全可控，深度定制灵活 |
| 后台管理系统 | Ant Design | 业务组件丰富，表格表单开箱即用 |
Vibe Coding 的工作流总结：
1. 根据场景选择合适的组件库
2. 用 AI IDE 描述你想要的页面结构和交互
3. AI 生成初版代码，你预览效果
4. 用自然语言继续迭代调整
5. 遇到细节问题时查阅组件库文档
### 练习
选择以下任一场景，用 AI IDE + 组件库从零完成：
1. 用 HeroUI 为你之前做的项目（比如霍格沃茨画像）做一个展示落地页
2. 用 shadcn/ui 构建一个笔记应用的主界面（侧边栏 + 编辑器）
3. 用 Ant Design 构建一个简单的内容管理后台（文章列表 + 新建文章表单）
---
## 附录：更多组件库一览
除了正文介绍的四个核心库，前端生态中还有大量优秀的组件库。下面按框架分类列出，方便你根据项目需求选择。
### Vue 生态
| 组件库 | Stars | 简介 | 适用场景 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Element Plus](https://element-plus.org) | ~27k | 饿了么团队打造的 Vue 3 企业级组件库，国内使用最广泛，中文生态极佳 | 中后台管理系统 |
| [Vuetify](https://vuetifyjs.com) | ~41k | 最流行的 Vue Material Design 组件库，80+ 组件，文档完善 | Google 设计风格项目 |
| [Ant Design Vue](https://antdv.com) | ~21k | 基于蚂蚁设计体系的 Vue 3 组件库，设计规范统一 | 企业级中后台 |
| [Naive UI](https://www.naiveui.com) | ~18k | TypeScript 编写，主题定制性极强，不依赖 CSS 预处理器 | 对设计有独特要求的项目 |
| [Quasar](https://quasar.dev) | ~27k | 一套代码构建 SPA、SSR、PWA、移动端和桌面端应用 | 跨平台项目 |
| [Vant](https://vant-ui.github.io/vant) | ~24k | 有赞团队开发的轻量级移动端组件库，覆盖电商常见需求 | 移动端 H5 页面 |
| [PrimeVue](https://primevue.org) | ~14k | 90+ 组件，支持多种主题（Material、Bootstrap 等） | 需要丰富组件和多主题 |
| [Arco Design Vue](https://arco.design/vue) | ~3k | 字节跳动出品，组件质量高，内置暗色模式 | 中后台产品 |
| [TDesign Vue Next](https://tdesign.tencent.com/vue-next) | ~2k | 腾讯出品，设计语言统一，覆盖桌面端常用场景 | 腾讯生态或企业级项目 |
### React 生态
| 组件库 | Stars | 简介 | 适用场景 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Material UI (MUI)](https://mui.com) | ~95k | Google Material Design 规范的老牌实现，组件最全面，生态最成熟 | 快速构建企业级应用 |
| [Ant Design](https://ant.design) | ~94k | 蚂蚁集团出品，内置大量高质量业务组件，中文开发者社区主导地位 | 企业级中后台 |
| [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) | ~83k | 代码复制到项目中而非 npm 安装，基于 Radix UI + Tailwind CSS，完全可控 | 需要高度定制的项目 |
| [Chakra UI](https://chakra-ui.com) | ~39k | 以开发体验为核心，API 简洁，内置无障碍访问支持 | 快速原型开发 |
| [Mantine](https://mantine.dev) | ~28k | 100+ 组件和 50+ hooks，涵盖日期选择器、富文本编辑器等高级组件 | 需要开箱即用的全功能方案 |
| [Headless UI](https://headlessui.com) | ~27k | Tailwind Labs 官方出品的无样式组件库，同时支持 React 和 Vue | 搭配 Tailwind CSS 使用 |
| [HeroUI](https://heroui.com) | ~24k | 基于 Tailwind CSS + React Aria，默认样式精美，动画流畅 | 追求视觉品质的项目 |
| [Radix UI](https://www.radix-ui.com) | ~17k | 无样式底层组件原语库，专注无障碍和组件行为，是 shadcn/ui 的底层基础 | 构建自定义设计系统 |
#### shadcn/ui 扩展生态
除了上述通用组件库，shadcn/ui 生态中还涌现了大量基于其理念的扩展库，为特定场景提供差异化选择。这些扩展库同样采用"复制代码到项目"的模式，让开发者拥有完全的源码控制权。
| 组件库 | 简介 | 适用场景 |
| :--- | :--- | :--- |
| [Aceternity UI](https://ui.aceternity.com) | 200+ 生产级组件，主打发光卡片、文字渐变、3D 地球等特色视觉组件 | 高质感落地页、SaaS 产品 |
| [Tailark UI](https://tailark.com) | 营销网站组件块集合，产品展示、客户证言、CTA 按钮等营销高频模块 | 营销落地页、产品官网 |
| [UI Tripled](https://ui.tripled.work) | 基于 Framer Motion 的动态交互组件，弹窗、导航、卡片动画 | 创意工具、个人作品集 |
| [Neobrutalism UI](https://neobrutalism.dev) | 新粗野主义风格，粗线条、高对比度、鲜明色彩 | 个性化品牌官网、创意项目 |
| [REUI](https://reui.io) | 967+ 真实业务场景的组件组合模式 | 企业级后台、复杂表单 |
| [Cult UI](https://cult-ui.com) | 更细的交互/视觉打磨，数据表格、筛选面板等复合组件 | 高质感商业项目 |
| [Kibo UI](https://kibo-ui.com) | 高级业务组件，颜色选择器、富文本编辑器、文件上传等 | 管理后台、工具类产品 |
| [Kokonut UI](https://kokonutui.com) | 100+ 组件 + 7+ 完整模板，清新简约风格 | SaaS 官网、博客、电商 |
| [Commerce UI](https://ui.stackzero.co) | 电商场景专用，商品卡片、购物车、结算表单 | 电商平台 |
| [shadcnblocks](https://shadcnblocks.com) | 1373 个 UI 块 + 13 套完整模板，资源最全面 | 所有场景 |
| [Shoogle](https://shoogle.dev) | shadcn/ui 生态聚合检索平台 | 快速查找资源 |
| [Discover All Shadcn](https://allshadcn.com) | 聚合型资源导航 | 快速查找资源 |
> **为什么选择 shadcn/ui 扩展？** 这些扩展继承了 shadcn/ui"代码所有权"的理念，同时为特定场景做了深度定制。Vibe Coding 时代，它们让你能快速找到符合设计需求的组件，跳出主流 UI 库的同质化，做出更具差异化的产品。
docs/ko-kr/stage-2/frontend/multi-product-ui/index.md
+425
View File
@@ -0,0 +1,425 @@
# 参考 UI 设计规范设计页面和按钮
很多人说"我想让页面更像 Apple 一点""按钮想做得更高级一点"，但真正开始做时，往往会卡在一个问题上：
**到底该参考什么？**
盯着截图模仿，学到的只是"像不像"。但打开 Apple、Google、Microsoft、Atlassian 的设计规范，你会发现它们真正厉害的地方不是视觉风格，而是**把设计问题讲清楚**：页面先突出什么、按钮如何分级、操作怎么强调——这些判断标准才是核心。
> 参考设计规范，不是为了做得"像谁"，而是学会别人怎么做判断。
:::: info 为什么现在还要学这些
设计规则早已被训练进模型、被设计工具默认吸收，甚至贴几张截图 AI 就能学会。但我们仍然有必要知道这些规则从哪来、为什么这样定。
::::
## 先看几段原文，感受差距
如果你以前觉得“设计规范不就是讲讲风格吗”，先看几条官方原文。
平时我们在团队里经常会这样说：
- 做个下拉框
- 这里放个菜单
- 菜单栏加几个功能
- 这里放两个按钮，一个确认一个取消
听起来没问题，但在大厂规范里，这些词都不是模糊概念，而是被拆得非常细。
| 平时随口说的话 | 官方原文 | 简单说 |
| :--- | :--- | :--- |
| “做个菜单” | Apple: [“A menu reveals its options...”](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/menus) | `Menu` 是拿来做操作的 |
| “菜单栏里放功能” | Apple: [“menu bar menus contain all the commands...”](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/menus) | 这是应用顶部的命令菜单 |
| “做个下拉框” | Apple: [“A pop-up list lets the user choose one option among several.”](https://developer.apple.com/library/archive/documentation/Cocoa/Conceptual/MenuList/Articles/ManagingPopUpItems.html) | `pop-up` 是从列表里选一个 |
| “也做个下拉框” | Apple: [“A pull-down list is generally used for selecting commands in a specific context.”](https://developer.apple.com/library/archive/documentation/Cocoa/Conceptual/MenuList/Articles/ManagingPopUpItems.html) | `pull-down` 是点开做当前操作 |
| “菜单也能拿来筛选吧” | Fluent: [“If you need to collect information from people, try a select, dropdown, or combobox instead.”](https://fluent2.microsoft.design/components/web/react/core/menu/usage) | `Menu` 不是拿来选值的 |
| “菜单也能当导航吧” | Material: [“Menus should not be used as a primary method for navigation within an app.”](https://m1.material.io/components/menus.html) | `Menu` 不是主导航 |
| “按钮随便写个 OK / Cancel” | Apple: [“Always use ‘Cancel’ to title a button that cancels the alert’s action.”](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/alerts) | 按钮文字不能随便写 |
> 表格里的引文都可以直接点击，跳到对应的官方页面。
这就是第一次真正看设计规范时最容易被震到的地方：
> 我们平时以为自己在讨论 UI，实际上很多时候只是在用一堆含糊词交流。
Apple 不会只说“做个菜单”；它会继续区分：
- `menu`
- `menu bar menu`
- `pop-up button`
- `pull-down button`
- `context menu`
Fluent 不会只说“下拉框”；它会继续区分：
- `menu`
- `dropdown`
- `select`
- `combobox`
这就是设计规范的必要性。
它不是为了让页面显得更专业，而是为了让团队在讨论 UI 时，不再每个人脑子里都是不同的东西。
## 你将学到
1. 为什么设计页面和按钮时要先看设计规范
2. Apple、Material、Fluent、Atlassian 这些规范里，哪些内容最值得参考
3. 如何把“页面层级”和“按钮层级”设计清楚
4. 如何让 AI 参考别人的规范来生成页面和按钮
## 1. 设计规范为什么能帮你把页面做清楚
看完上面这些原文，你会发现一个关键点：
**设计规范不是锦上添花，而是在先把词说准。**
很多页面不好看，不是因为配色不够高级，而是因为信息层级混乱。
很多按钮不好用，也不是因为圆角不对，而是因为：
- 主按钮太多，用户不知道该点哪个
- 危险按钮和普通按钮看起来差不多
- 页面里所有按钮都在抢注意力
- 不同页面里的按钮样式和语义不一致
成熟的设计规范，恰好就是在解决这些问题。它们通常会定义：
| 规范内容 | 它解决什么问题 |
| :--- | :--- |
| **页面层级** | 先看哪里、后看哪里，信息怎么组织 |
| **视觉基础** | 颜色、间距、字体、圆角、阴影怎样统一 |
| **按钮层级** | 主按钮、次按钮、文字按钮、危险按钮如何区分 |
| **状态规则** | hover、focus、disabled、loading 怎么表现 |
| **交互语义** | 哪个按钮是“确认”，哪个是“取消”，哪个是“更多操作” |
所以，设计规范真正提供的不是一套“皮肤”，而是一套**判断标准**。
## 2. 参考大厂规范时，重点看什么
### 2.1 参考 Apple：学习“定义得足够细”这件事
Apple 最值得学的，不只是视觉上的克制感，而是它会把概念定义得非常细。
同样是很多团队口中的“菜单”或“下拉框”，Apple 会继续往下拆：
- `menu`：一组命令、选项或状态
- `menu bar menu`：应用级命令集合
- `pop-up button`：选择一个值
- `pull-down button`：在当前上下文里触发命令
- `context menu`：与当前对象或任务相关的常用动作
这套区分非常重要，因为它会直接影响：
- 这个组件是拿来选值，还是拿来做动作
- 它属于页面局部，还是属于应用级
- 它应该长期显示当前选中值，还是只临时展开命令
当你开始按这种粒度思考时，你设计出来的页面就会一下子清楚很多。
### 2.2 参考 Apple：学习页面层级和克制感
Apple Human Interface Guidelines 特别适合学习两件事：
- 页面如何建立清晰层级
- 控件如何在不喧宾夺主的前提下保持明确
Apple 强调 `Hierarchy`、`Harmony`、`Consistency`。这意味着页面设计时要回答：
- 当前页面最重要的信息是什么
- 用户的主要任务是什么
- 哪个操作该最显眼，哪个操作应该退后
如果你参考 Apple 来设计页面，可以重点借鉴：
- 首屏信息不要太碎，核心内容先聚焦
- 用留白、字号、分组建立秩序，而不是靠堆很多边框
- 按钮不要全部高强调，只有关键动作才应该最突出
### 2.3 参考 Material：学习清晰的页面结构
Material Design 很适合学习“页面是怎么组织任务流”的。
它的很多组件和布局规范，核心都在帮助你明确：
- 页面是浏览型，还是执行任务型
- 当前页面是让用户阅读、选择，还是提交
- 一个页面里哪些元素应该稳定重复，哪些元素应该响应上下文变化
如果你参考 Material 来设计页面，可以重点借鉴：
- 页面区块清楚，模块职责明确
- 导航、内容区、操作区分工清晰
- 不同按钮样式对应不同操作优先级
### 2.4 参考 Fluent：学习组件边界和按钮层级
Fluent 2 很适合后台、工具型产品和复杂表单系统。它最值得学的地方，是会直接告诉你“不要混用概念”。
例如它明确写到：如果你要“collect information”，就不要继续用 `menu`，而应该考虑 `select`、`dropdown`、`combobox`。
这句话非常重要，因为它把很多人脑中的“都差不多”打碎了。
Fluent 2 也很重视：
- 操作层级
- 组件语义边界
- 密集信息场景下的清晰度
如果你参考 Fluent 来设计按钮，可以重点借鉴：
- `Primary button` 用来承接当前最重要的动作
- `Secondary button` 用来承接支持性动作
- `Subtle`、`Transparent` 这类弱强调按钮用于不该抢主流程的操作
- 页面里的按钮数量越多，越要控制视觉优先级
### 2.5 参考 Atlassian：学习系统化地管理页面和按钮
Atlassian Design System 特别适合“一个团队做很多页面”的情况。它强调：
- foundations 是共享基础
- tokens 是统一视觉决策的方法
- components 是被反复复用的交互构件
如果你参考 Atlassian 来做页面和按钮，最有价值的是：
- 把按钮尺寸、颜色、圆角、间距做成统一规则
- 把页面布局的节奏固定下来
- 让不同页面虽然内容不同，但结构语言一致
## 3. 设计页面时，应该参考规范里的哪些点
当你看一个设计系统时，不要先问“这个页面好不好看”，而要先问下面几个问题。
### 3.1 页面第一眼，主次是不是明确
一个页面通常至少要有三层：
- **主信息**：当前页面最重要的内容
- **辅助信息**：帮助理解或补充的内容
- **次级操作**：不应该干扰主任务的动作
如果三层没有拉开，页面就会“都重要”，等于“都不重要”。
### 3.2 页面布局，是不是服务任务而不是堆模块
参考规范时，可以特别注意：
- 标题区有没有明确页面目标
- 主内容区是不是围绕任务组织
- 操作按钮是不是贴近相关内容
- 次要信息有没有被弱化
### 3.3 页面里的操作，是不是有优先级
很多页面一眼看过去有 6 个按钮，结果每个按钮都像 CTA，这是典型的层级失控。
更合理的方式是：
- 一个区域通常只有一个主动作
- 次级动作可以用描边、文字按钮或更弱的样式
- 风险动作不要和主动作长得一样
## 4. 设计按钮时，应该参考规范里的哪些点
按钮是最容易被“随手设计”的部分，但也是最能暴露系统是否成熟的部分。
### 4.1 按钮先分“语义”，再分“样式”
不要先想“蓝色按钮还是黑色按钮”，先想这个按钮是什么角色。
常见按钮角色可以这样分：
| 按钮类型 | 作用 | 常见样式策略 |
| :--- | :--- | :--- |
| **Primary** | 当前区域最关键动作 | 实心、高对比、最显眼 |
| **Secondary** | 支持性动作 | 描边或低一级强调 |
| **Tertiary / Text** | 弱操作 | 文字或低视觉占比 |
| **Destructive** | 删除、停用、清空等风险操作 | 警示色或明确风险样式 |
| **Icon button** | 局部工具操作 | 简洁、靠近上下文 |
### 4.2 一个页面不要有太多 Primary Button
这是很多新手最容易踩的坑。
如果页面上有 4 个主按钮，那么等于没有主按钮。主按钮的意义本来就是“告诉用户现在最应该做什么”。
你可以借鉴很多设计系统的共同做法：
- 一个主要区域通常只保留一个主按钮
- 取消、返回、关闭一般不和确认按钮抢同级
- 更多操作放到次级按钮或菜单中
### 4.3 按钮要能表达状态变化
设计规范通常会对按钮状态写得很清楚：
- 默认态
- 悬停态
- 聚焦态
- 禁用态
- 加载态
- 危险态
这很重要，因为按钮不是一张静态图，而是用户操作过程中最常被触发的控件之一。
### 4.4 按钮文案，也属于设计的一部分
按钮文案不只是“文案问题”，它直接影响用户理解。
例如：
- `保存`
- `保存更改`
- `立即发布`
- `删除项目`
- `移到回收站`
这些文案传达的心理预期完全不同。成熟规范通常会要求按钮标签清楚表达动作，而不是使用含糊词。
## 5. 一个很实用的页面与按钮设计清单
你自己设计页面时，可以先快速过一遍这张清单：
### 页面清单
- 页面标题是否清楚说明当前任务
- 首屏最重要的信息是否一眼可见
- 页面是不是按任务流程组织，而不是按想到什么放什么
- 同一个区域里是否只有一个主要动作
- 次要内容是否被适当弱化
### 按钮清单
- 这个按钮是主动作还是次动作
- 它为什么值得比别的按钮更显眼
- 页面里是不是有太多主按钮
- 危险操作是否被明确标识
- 按钮文案是否足够具体
## 6. 怎样用 AI 参考别人的规范来设计页面
这一节最实用。
很多人让 AI 设计页面时，只会说：
```md
帮我做一个设置页面，要高级一点，参考苹果风格
```
这类提示词太模糊了，AI 最后通常只能模仿“白底、圆角、阴影”。
对新手来说，更实用的方式不是自己总结一大段，而是直接把**规范原文里的关键句**贴给 AI。
这样做有两个好处：
- 你不用自己先“翻译”一遍设计思想
- AI 更容易按官方定义去理解页面和按钮
### 6.1 例子一：让 AI 参考 Apple 设计一个设置页面
先找一句 Apple 原文：
> ["Establish a clear visual hierarchy..."](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/)
你可以直接这样贴给 AI：
```md
参考 Apple Human Interface Guidelines 里的这句话：
"Establish a clear visual hierarchy..."
帮我设计一个账号安全设置页面。
要求页面层级清楚，重要信息放前面，分组整齐一点。
```
这样写的重点是：不用你自己解释太多，直接把 Apple 的原话贴进去。
### 6.2 例子二：让 AI 参考 Fluent 设计后台页面按钮
先找一句 Fluent 原文：
> ["Only use one primary button in a layout..."](https://fluent2.microsoft.design/components/web/react/core/button/usage)
你可以直接这样贴给 AI：
```md
参考 Fluent 2 里的这句话：
"Only use one primary button in a layout..."
帮我设计一个团队管理后台的按钮。
添加成员按钮最明显，导出、筛选、更多操作弱一点，删除按钮单独突出。
```
这一句非常适合新手，因为它直接告诉 AI：一个区域不要放太多主按钮。
### 6.3 例子三：让 AI 同时参考页面规范和按钮规范
你也可以一次贴两句原文，让 AI 同时参考页面和按钮：
> Apple: ["Establish a clear visual hierarchy..."](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/)
>
> Fluent: ["Only use one primary button in a layout..."](https://fluent2.microsoft.design/components/web/react/core/button/usage)
然后直接这样写：
```md
参考下面两句设计规范原文：
Apple: "Establish a clear visual hierarchy..."
Fluent: "Only use one primary button in a layout..."
帮我设计一个项目详情页。
页面包含项目介绍、成员、最近活动和设置入口。
页面层级清楚一点，主按钮只保留一个，其他按钮弱一点。
```
这种方式特别适合新手，因为你只要会复制原文，再加两句自己的需求就够了。
## 7. 怎样用 AI 参考按钮规范来直接生成按钮设计
如果你只想先做按钮，也可以直接贴按钮规范原文。
例如 Atlassian 对按钮的定义很短：
> ["A button triggers an event or action."](https://atlassian.design/components/button/)
你可以这样问 AI：
```md
参考 Atlassian 的这句话：
"A button triggers an event or action."
帮我设计一套后台页面按钮样式。
我要有主按钮、次按钮、删除按钮，顺便告诉我分别用在什么地方。
```
这类提示词尤其适合新手，基本就是“贴原文 + 说需求”。
## 8. 小结
参考 UI 设计规范设计页面和按钮，最重要的不是“做得像谁”，而是学会下面这几件事：
1. 用层级组织页面，而不是把内容堆上去
2. 用按钮分级表达操作优先级，而不是让所有按钮都一样抢眼
3. 用设计规范里的定义、边界和判断标准指导设计
4. 让 AI 参考别人规范时，参考的是“原则和结构”，而不是只参考皮肤
当你这样使用规范时，你参考到的就不只是一个风格，而是一套成熟的设计思考方式。
---
## 参考资料
以下链接都来自官方设计系统或官方文档：
- Apple Human Interface Guidelines: [Overview](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/)
- Apple Human Interface Guidelines: [Menus](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/menus)
- Apple Human Interface Guidelines: [Alerts](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/alerts)
- Apple Human Interface Guidelines: [Buttons](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/buttons)
- Apple Archive: [How Menus Work](https://developer.apple.com/library/archive/documentation/Cocoa/Conceptual/MenuList/Articles/HowMenusWork.html)
- Apple Archive: [Managing Pop-Up Buttons and Pull-Down Lists](https://developer.apple.com/library/archive/documentation/Cocoa/Conceptual/MenuList/Articles/ManagingPopUpItems.html)
- Material Design: [Buttons overview](https://m3.material.io/components/buttons/overview)
- Material Design: [Menus](https://m1.material.io/components/menus.html)
- Microsoft Fluent 2: [Start designing](https://fluent2.microsoft.design/get-started/design)
- Microsoft Fluent 2: [Menu usage](https://fluent2.microsoft.design/components/web/react/core/menu/usage)
- Microsoft Fluent 2: [Button usage](https://fluent2.microsoft.design/components/web/react/core/button/usage)
- Atlassian Design System: [Foundations](https://atlassian.design/foundations/)
- Atlassian Design System: [Button](https://atlassian.design/components/button/)
docs/ko-kr/stage-2/frontend/ui-design/index.md
+3
View File
@@ -0,0 +1,3 @@
# 첫 번째 현대적 애플리케이션 만들기 - UI 디자인
> 이 챕터는 현재 작성 중입니다. 기대해 주세요...
docs/ko-kr/stage-2/index.md
+125 -58
View File
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# 풀스택 개발
# 초중급 개발
**풀스택 개발** 단계에 오신 것을 환영합니다! 여기에서는 프론트엔드 컴포넌트화, 데이터베이스 설계, 백엔드 API 개발 및 배포를 마스터하여 풀스택 개발에 깊이 파고듭니다.
**초중급 개발** 단계에 오신 것을 환영합니다! 여기에서는 프론트엔드 컴포넌트화, 데이터베이스 설계, 백엔드 API 개발 및 배포까지 풀스택 개발에 깊이 파고듭니다.
## 배울 내용
### 프론트엔드 개발
현대적인 프론트엔드 개발을 마스터하고 컴포넌트 라이브러리와 디자인 도구 사용법을 배웁니다:
<NavGrid>
<NavCard
href="#"
title="프론트엔드 0: Lovart로 에셋 만들기"
description="Lovart 등의 AI 도구를 사용하여 고품질 게임 에셋과 UI 리소스를 빠르게 생성하는 방법을 배웁니다"
href="/ko-kr/stage-2/frontend/lovart-assets/"
title="Lovart에서 시작: 나만의 에셋 생산 Agent 만들기"
description="NanoBanana와 Lovart를 활용해 고품질 디자인 에셋을 대량 생성하고, 의도 인식 기반의 그림 Agent를 직접 구축합니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="프론트엔드 1: Figma와 MasterGo 입문"
description="전문 UI 디자인 도구의 기본 작업과 디자인에서 코드로의 워크플로우를 마스터합니다"
href="/ko-kr/stage-2/frontend/figma-mastergo/"
title="Figma와 MasterGo 입문"
description="전문 UI 디자인 도구의 기본 조작과 디자인에서 코드까지의 협업 워크플로우를 마스터합니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="프론트엔드 2: 첫 번째 현대적 앱 만들기 - UI 디자인"
description="처음부터 현대적인 웹 애플리케이션 인터페이스를 설계하고 UI 디자인 원칙을 실습합니다"
href="/ko-kr/stage-2/frontend/ui-design/"
title="첫 번째 현대적 애플리케이션 만들기 - UI 디자인"
description="현대적 애플리케이션의 UI 디자인 기초를 배웁니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="프론트엔드 3: UI 디자인 가이드라인과 멀티 제품 UI"
description="주류 UI 디자인 가이드라인을 배워 제품 디자인의 일관성과 미학을 향상시킵니다"
href="/ko-kr/stage-2/frontend/multi-product-ui/"
title="UI 디자인 가이드라인을 참고하여 페이지와 버튼 디자인하기"
description="주요 UI 디자인 가이드라인을 배우고 더 명확한 페이지 계층과 버튼 계층을 설계합니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="프론트엔드 4: 호그와트 초상화 만들기"
description="실습 프로젝트: AI 생성 이미지를 사용하여 인터랙티브한 호그와트 초상화 애플리케이션을 구축합니다"
href="/ko-kr/stage-2/frontend/llm-skills-beautiful/"
title="LLM과 Skills로 인터페이스를 아름답게 만들기"
description="프롬프트와 플러그인 실전을 통해 AI가 아름답고 독특한 인터페이스를 생성하도록 합니다"
/>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/"
title="함께 호그와트 초상화 만들기"
description="실습 프로젝트: AI 생성 이미지를 결합하여 인터랙티브한 호그와트 초상화 애플리케이션을 구축합니다"
/>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/frontend/design-to-code/"
title="디자인 프로토타입에서 프로젝트 코드까지"
description="디자인 도구의 프로토타입을 브라우저에서 실제로 실행되는 프론트엔드 코드로 변환하는 방법을 배웁니다"
/>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/frontend/modern-component-library/"
title="현대적 컴포넌트 라이브러리로 인터페이스 업데이트하기"
description="컴포넌트 라이브러리를 사용하여 전문적인 인터페이스를 빠르게 구축하는 방법을 배웁니다"
/>
</NavGrid>
### 백엔드 및 풀스택
### 백엔드 개발
API 설계, 데이터베이스 관리 및 애플리케이션 배포 전략을 배웁니다:
<NavGrid>
<NavCard
href="#"
title="백엔드 1: API란 무엇인가"
description="API의 핵심 개념, 프론트엔드와 백엔드의 다리를 이해합니다"
href="/ko-kr/stage-2/backend/git-workflow/"
title="Git과 Github 사용법 배우기"
description="Git 버전 관리 시스템의 핵심 조작과 협업 워크플로우를 마스터합니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="백엔드 2: 데이터베이스에서 Supabase로"
href="/ko-kr/stage-2/backend/database-supabase/"
title="데이터베이스에서 Supabase까지"
description="관계형 데이터베이스 기초를 마스터하고 현대적인 BaaS 플랫폼인 Supabase 사용법을 배웁니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="백엔드 3: AI 지원 인터페이스 코드 및 문서"
description="AI를 사용하여 백엔드 인터페이스 코드와 표준 API 문서 생성을 지원합니다"
href="/ko-kr/stage-2/backend/ai-interface-code/"
title="애플리케이션 백엔드 인터페이스 설계 및 개발"
description="AI를 활용하여 백엔드 인터페이스 코드와 표준 인터페이스 문서를 생성하여 개발 효율성을 높입니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="백엔드 4: Git 워크플로우"
description="Git 버전 관리 시스템의 핵심 작업과 협업 워크플로우를 마스터합니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="백엔드 5: Zeabur 배포"
href="/ko-kr/stage-2/backend/zeabur-deployment/"
title="제품 프로토타입 출시하기"
description="Zeabur를 사용하여 풀스택 애플리케이션을 클라우드에 빠르게 배포하는 방법을 배웁니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="백엔드 6: 현대적 CLI 개발 도구"
href="/ko-kr/stage-2/backend/modern-cli/"
title="IDE에서 CLI AI 프로그래밍 도구까지"
description="현대적인 CLI 도구를 탐색하고 명령줄 환경에서의 개발 경험을 향상시킵니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="백엔드 7: Stripe 결제 시스템 통합"
description="실습: Stripe 결제 기능을 애플리케이션에 통합하여 수익화를 실현합니다"
href="/ko-kr/stage-2/backend/stripe-payment/"
title="Stripe 등 결제 시스템 통합 방법"
description="실습: 애플리케이션에 Stripe 결제 기능을 통합하여 수익화를 실현합니다"
/>
</NavGrid>
### 큰 과제
### 과제
앞선 장에서는 "부품"을 배우는 것이었고, 큰 과제에서는 "부품을 조립해 작동하고, 시연할 수 있고, 출시할 수 있는 제품으로 만드는 방법"을 배웁니다.
**큰 과제 1 -> 큰 과제 2** 순서로 진행하는 것을 권장합니다:
- **큰 과제 1** 에서는 현대 SaaS에서 가장 흔한 메인 체인인 로그인, 생성, 데이터베이스, 결제, 관리 백엔드를 먼저 경험합니다.
- **큰 과제 2** 에서는 비즈니스 시스템에 더 가까운 시나리오인 역할 권한, 문제 은행, 시험, 제출 기록, 관리 콘솔을 다룹니다.
```mermaid
flowchart LR
A["프론트엔드 페이지와 컴포넌트"] --> B["데이터베이스와 인터페이스"]
B --> C["큰 과제 1<br/>카피 생성 SaaS"]
C --> D["결제 / 배포 / 백엔드 관리"]
D --> E["큰 과제 2<br/>온라인 시험 시스템"]
E --> F["완전한 풀스택 포트폴리오"]
```
어떤 것을 먼저 해야 할지 모르겠다면 아래 비교 표를 참고하세요:
| 프로젝트 | 중점 연습 내용 | 가장 적합한 대상 | 최종 산출물 |
|------|------|------|------|
| 큰 과제 1: 카피 생성 웹사이트 | SaaS 페이지 구조, 사용자 로그인, AI 생성, Stripe 결제, 백엔드 관리 | 처음으로 완전한 상업화 웹사이트를 만드는 사람 | 가입, 생성, 결제, 관리가 가능한 SaaS 프로토타입 |
| 큰 과제 2: 온라인 시험 및 관리 시스템 | 역할 권한, 문제 은행 모델링, 시험 프로세스, 제출 기록, 채점 및 통계 | "비즈니스 시스템"을 진정으로 완성하고 싶은 사람 | 학생용 및 관리자용 시험 플랫폼 |
어떤 과제를 선택하든, 큰 과제에서는 최소 다음 3가지 산출물을 준비하는 것을 권장합니다:
- 실행 가능한 프로젝트 저장소
- 접근 가능한 데모 링크
- README와 데모 영상 하나
실습 프로젝트를 통해 풀스택 개발 기술을 다집니다:
<NavGrid>
<NavCard
href="#"
title="과제 1: 첫 번째 현대적 앱 만들기 - 풀스택"
description="배운 내용을 종합적으로 적용하여 완전한 기능을 갖춘 풀스택 애플리케이션을 독립적으로 완성합니다"
href="/ko-kr/stage-2/assignments/copywriting-platform-supabase/"
title="큰 과제 1: 첫 번째 SaaS 풀스택 애플리케이션 - 카피 생성 웹사이트"
description="AI 마케팅 카피 워크벤치를 처음부터 구축하며 로그인, 생성, 결제, 백엔드 관리를 포함합니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="과제 2: 현대적 프론트엔드 컴포넌트 라이브러리 + Trae"
description="현대적인 컴포넌트 라이브러리와 Trae IDE를 사용하여 복잡한 프론트엔드 인터페이스를 효율적으로 구축합니다"
href="/ko-kr/stage-2/assignments/exam-management-express/"
title="큰 과제 2: 온라인 시험 및 관리 시스템"
description="자동 출제, 답안 작성, 백엔드 관리를 지원하는 온라인 시험 시스템을 구축합니다"
/>
</NavGrid>
위의 두 메인 프로젝트를 완료했거나, 자신의 기술 방향에 맞춰 포트폴리오를 만들고 싶다면 아래 확장 주제 중 하나를 선택해 심화할 수 있습니다:
### AI 기능 확장
<NavGrid>
<NavCard
href="#"
title="AI 1: Dify 입문과 지식 베이스 통합"
href="/ko-kr/stage-2/assignments/modern-landing-page/"
title="확장 과제: 현대적 웹 랜딩 페이지 엔지니어링"
description="가치 표현, 전환 경로, CTA 디자인 및 기본 트래킹을 연습하여 트래픽을 실제로 받아낼 수 있는 페이지를 만듭니다"
/>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/assignments/custom-dify-agent-platform/"
title="확장 과제: Dify 유사 에이전트 오케스트레이션 플랫폼"
description="에이전트 관리, 대화, 로그 및 권한 제어를 구현하여 최소 기능의 AI 플랫폼을 만듭니다"
/>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/assignments/travel-planning-agent-platform/"
title="확장 과제: 스마트 여행 계획 Agent 오케스트레이션 플랫폼"
description="구조화된 입력, Agent 오케스트레이션 및 과거 계획 관리를 중심으로 실행 가능한 AI 여행 계획 제품을 만듭니다"
/>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/assignments/movie-recommendation-springboot/"
title="확장 과제: Spring Boot 영화 추천 시스템"
description="Spring Boot, 평가/즐겨찾기 및 설명 가능한 추천을 결합하여 완전한 추천 시스템 프로토타입을 완성합니다"
/>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/assignments/simple-grocery-microservices/"
title="확장 과제: 생선 식료품 전자상거래 마이크로서비스 시스템"
description="서비스 분할, 게이트웨이 전달, 재고 및 주문 협력을 연습하며 모놀리식에서 마이크로서비스로의 엔지니어링 사고를 경험합니다"
/>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/assignments/traffic-data-visualization-go/"
title="확장 과제: Go 교통 데이터 분석 및 시각화 플랫폼"
description="데이터 수집, 윈도우 집계부터 트렌드 대시보드 및 알림까지 완전한 데이터 제품 프로토타입을 만듭니다"
/>
</NavGrid>
### AI 역량 확장
<NavGrid>
<NavCard
href="/ko-kr/stage-2/ai-capabilities/dify-knowledge-base/"
title="Dify 입문과 지식 베이스 통합"
description="Dify를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하고 프라이빗 지식 베이스를 통합하는 방법을 배웁니다"
/>
<NavCard
href="#"
title="AI 2: AI 사전 조회와 멀티모달 API 통합"
description="더 많은 AI 기능을 탐색하고 비전, 음성 등의 멀티모달 API를 통합합니다"
/>
</NavGrid>
## 대상자
- 프로그래밍 기초가 있고 체계적으로 풀스택 개발을 배우고 싶은 개발자
- 제품 관리자에서 풀스택 엔지니어로 전환하고 싶은 학습자
- 현대적인 개발 도구와 워크플로우를 마스터하고 싶은 초중급 개발자
- 완전한 제품을 독립적으로 개발하고 싶은 기업가
- 완전한 제품을 독립적으로 개발하고 싶은 창업가
## 전제 조건
- "초보자 및 제품 프로토타입" 단계를 완료했거나 동등한 기초 지식을 보유하고 있습니다
- 기본적인 HTML/CSS/JavaScript 개념을 이해하고 있습니다
- AI 프로그래밍 도구에 대한 예비 지식이 있습니다
- AI 프로그래밍 도구에 대한 기초 지식이 있습니다
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