diff --git a/docs/zh-cn/stage-1/1.1-introduction-to-ai-ide/index.md b/docs/zh-cn/stage-1/1.1-introduction-to-ai-ide/index.md index 7c2c2f5..209c8bc 100644 --- a/docs/zh-cn/stage-1/1.1-introduction-to-ai-ide/index.md +++ b/docs/zh-cn/stage-1/1.1-introduction-to-ai-ide/index.md @@ -13,7 +13,11 @@ const duration = '约 1 天，可分多次完成' -本章将围绕本地开发环境展开讲解：你将学会从 z.ai 过渡到本地的开发环境，学会在自己的电脑上搭建完整的开发环境，理解什么是 IDE、什么是 AI IDE，以及如何在日常开发中高效地使用它们。 +前面我们在 z.ai 上体验了 AI 编程，但网页版有很多限制——不能随时保存、不好管理文件、也没法做复杂项目。这一章就是帮你把开发环境搬到自己的电脑上，让你能真正独立做东西。 + +我们会先搞清楚 IDE 和 AI IDE 到底有什么区别，为什么后者能让你效率翻倍；然后手把手教你用 Trae 在本地做一个贪吃蛇游戏，走完从安装到运行的完整流程；最后还会分享一些和 AI 对话的实用技巧，让你少走弯路。 + +学完这一章，你将会掌握和程序员相似的开发流程。 diff --git a/docs/zh-cn/stage-1/1.2-building-prototype/index.md b/docs/zh-cn/stage-1/1.2-building-prototype/index.md index 5f1756a..a06efef 100644 --- a/docs/zh-cn/stage-1/1.2-building-prototype/index.md +++ b/docs/zh-cn/stage-1/1.2-building-prototype/index.md @@ -13,8 +13,16 @@ const duration = '约 8 小时' -在本节中，我们会从零开始，借助 AI IDE 搭建一个可以实际运行的「电商素材工作台」原型。 -你将体验一遍，从业务分析到多页面产品原型实现的“完整闭环”，为之后独立制作应用原型打下基础。 +前面玩的是 AI 游戏，这一章却要解决一个现实问题：老板丢给你一句"用 AI 提高商品发布到电商平台的效率" —— 你怎么把它变成能用的产品原型？ + +和前面做贪吃蛇、计算器不同，真实业务不能凭空想功能： + +1. **明确痛点**：找运营聊聊，从模糊的"提高效率"里挖出真正的痛点 +2. **挑重点做**：一堆问题里先解决最痛的那个，别想着一次性做全 +3. **快速验证**：用 AI IDE 先做单页面原型，跑通了再扩展成多页面 +4. **做出能用的东西**：最后交付一个能演示、能操作的电商素材工作台 + +我们将学会从做玩具到做应用的转变，学会共情和思考客户的真实需求。 @@ -65,7 +73,17 @@ const duration = '约 8 小时' 包含商品描述、图片、视频等素材的生成和管理功能。 ``` -如果你兴高采烈的直接把这个需求转换成了原型，然后发给了老板 —— 恭喜你，这个季度的奖金要取消了！因为你做的完全不符合真实场景，只是停留在 AI 的建议和自己的遐想，真正的业务需求需要开口提问，有了好问题才会有好答案。（好的点子甚至大于好的技术） +如果你兴高采烈的直接把这个需求转换成了原型，然后发给了老板 —— 恭喜你，这个季度的奖金要取消了！ + +**为什么会这样？这就是我们要解决的核心痛点：** + +以前我们学 AI IDE，做的都是贪吃蛇、计算器这种**自己用的玩具项目**——功能简单、自己清楚要什么、做出来自己用就行。但**真实业务场景完全不同**： + +- **你不是用户**：老板要的是"提高效率"，但你不知道运营每天具体怎么工作、卡在哪里； +- **AI 也不懂业务**：你丢给 AI 一个模糊需求，它只能基于通用知识瞎猜，做出来的东西看着像那么回事，实际根本用不了； +- **好点子不等于好产品**：你以为"加个 AI 生成功能"很酷，但用户可能根本不需要，或者用起来比原来更麻烦。 + +**这就是为什么我们必须学会"从想到点子到理解用户"** 只有你的创意真正解决别人的问题，开口问、深入了解业务，才能做出真正意义上有价值的事情。（好的点子甚至大于好的技术） ### 1.1 从想象到真实：学会向业务提问 @@ -107,71 +125,113 @@ const duration = '约 8 小时' ### 1.2 从发散到收敛：锁定业务的核心痛点和功能 -通过上述简单调研或访谈，一线运营遇到的问题可以罗列出一大串： 上新节奏被活动节点打断、多店多品同时推进、在上新 / 调价 / 换素材 / 看数据之间来回切换…… -如果一个产品应用一开始就试图“这些都要管”，很容易变成既要又要还要的“**大而全工具**”。 +::: info 💡 为什么要"收敛"？什么叫"痛点"？ -让我们进一步细化拆解（可以让 AI 帮忙），首先其大致混杂着三类问题： +**问题很多，但先做哪一个？** -1. 上新 / 调价 / 上架节奏（运营节奏问题）； -2. 多店多品整体效率（中台 / 工作台问题）； -3. 为商品快速产出图片和文案（内容生产问题）。 +用户可能告诉你一堆问题：A也麻烦、B也麻烦、C也麻烦……但如果你试图一次性解决所有问题，最后可能什么都做不好。所以要**收敛**——就是从一堆问题里，挑出**最痛、最急、最能解决**的那个先动手。 -如果我们想要把产品做得轻、做得清楚，则需要先选定一个切入点。在这三类问题中，对于课堂时间和难度而言，最适合优先下手的是**第三类：内容生产，为商品快速产出图片和文案**。然而，为商品快速产出图片和文案本身也还是很抽象的需求，我们可以咨询业务方得到更具体的困难和想实现的效果。 +**什么是痛点？** +就是用户**最烦、最花时间、最想解决**的那个具体问题。不是"我觉得有用"，而是用户**每天都在抱怨、每次做都很痛苦**的事。 -**业务方（抖音运营）：就内容生产而言，主要有两个最大的难题（痛点）：** +::: -- **批量制作普通商品首版图文耗时耗力** - - 素材分散在网盘、聊天记录、平台后台，厂家图、历史素材、竞品截图混杂 - - 上新多为批量推进，无逐个打磨条件，只能拼凑主图和标题卖点 - - 核心诉求是 “能上架、不太丑” 的基础内容，而非惊艳创意 -- **优质图文结构难以系统化复用** - - 手中有有效方案（高点击率标题结构、大促稳定主图排版等） - - 方案散落在大脑、聊天记录、历史商品链接中，无统一管理载体 - - 复用需反复翻旧链接、复制替换参数，流程繁琐 - - 本质问题是缺少可收藏、管理、直接套用的沉淀工具 +通过上面的采访，我们发现运营遇到的问题有很多：被活动打断节奏、要管多个店、在上架/改价/做图/看数据之间忙来忙去…… -基于以上两个痛点，我们将产品收敛成一个简单清晰的小应用： **给多店多品抖音运营用的「批量图文草稿机 + 个人模板库」** +如果我们试图"这些问题我全都要解决"，最后会做出一个**大而全但不好用**的工具。 -它只做两件事（可以让 AI 帮忙细化实现，并且在和业务方的沟通中反复修改打磨，你需要根据业务方的反馈不断删减功能）： +让我们把这些问题分分类（可以让 AI 帮忙），大致有三类： -**1. 帮运营批量生成第一版图文草稿：** +1. **节奏问题**：什么时候上架、什么时候调价； +2. **效率问题**：怎么同时管好多个店、多个商品； +3. **内容问题**：怎么快速做出商品图片和文案。 -- **输入（支持直接上传和批量导入素材）：** - - 商品基础信息：名称、类目、品牌、材质、尺寸、颜色、适用人群等； - - 商品图片：白底图 / 简单场景图； - - 每次生成支持上传额外上传历史爆款截图或参考链接，允许有参考物； - - 支持通过 Excel 批量导入，或在页面上在线录入 / 上传。 - - 支持页面上指定是否保存商品素材到素材库，方便下次使用 -- **输出（能直接拿去上架或轻改就能上架的内容）：** - - 每个商品一张“看得过去、包含基础卖点”的主图草稿； - - 一条“结构合理、含核心关键词”的标题 + 1–2 句卖点文案。 -- **期望的使用方式变化：** - 从每批商品白手起稿变为把一批商品丢进系统，拿系统生成的草稿做筛选和微调。 +对于我们的课程来说，最适合先解决的是**第3类：做内容的问题**。但"快速做内容"还是有点抽象，我们再问问业务方具体卡在哪里： -**2. 把好用的输出沉淀成可复用的模板库：** +::: info 📋 业务方说：做内容有两个最痛苦的地方 -- **什么可以被收藏？** - - 任意一条运营觉得“好用”的输出都可以一键收藏： - - 可以是“主图 + 标题 + 卖点”的完整组合； - - 也可以只收藏其中一部分，例如某个标题结构、某条卖点文案。 -- **收藏之后能做什么？** - - **复用：** - - 用这条收藏，套一批新商品参数，重新生成图文草稿； - - 或在同一商品上，基于该模板生成多版变体做 A/B 测试。 - - **编辑：** - - 直接修改标题文案 / 卖点文案； - - 如果支持图片编辑，可以微调主图中的文字、贴纸等元素。 - - **管理：** - - 给收藏起名字、打标签（如“男包主图模板”“大促标题结构”）、支持按照店铺分类，方便后续检索。 -- **下次上新时如何使用？** - - 导入新商品后，运营可以选择： - - 使用系统默认逻辑生成，或 - - 指定“使用我收藏的某个模板来生成”； - - 系统基于新商品数据，自动套用模板的结构与风格，输出新的主图 + 标题 + 卖点草稿。 +**痛苦1：批量做图做文案太费劲** +- 素材到处放：网盘、微信记录、平台后台……**找起来很费劲**； +- 一次要上很多商品，**没时间逐个精心做**，只能随便拼一下； +- 要求不高，**能看、能上架就行**，不需要多精美。 -由上述可见，一线业务并不是在线性的流程中工作，而是在多重压力下被频繁打断、碎片化地解决问题。在这样的背景下，那种“功能面面俱到的大平台”往往上手成本高、落地困难；解决一两件具体麻烦的小工具更容易真正被使用。 +**痛苦2：好用的方案没法存下来复用** +- 之前做得好的标题、排版，**下次想用却找不到了**； +- 方案散落在聊天记录、以前的商品链接里； +- 想用的时候得**翻半天、复制粘贴改半天**； +- 缺一个能**收藏、管理、直接套用**的工具。 -这就是我们在写代码之前必须建立的产品思维：**不要被需求的表象迷惑，不要试图一口气做大做全，而是通过提问、拆解、收敛，找到那个既能解决真实痛点、又能在有限时间内落地的最小可行方案。** 基于梳理得到的两大核心功能，我们会在下一阶段真正实现这个应用。 +::: + +基于上面两个痛点，我们要做一个简单的小工具：**帮运营批量做图做文案，还能把好用的方案存下来下次直接用**。 + +它只做两件事（可以让 AI 帮忙细化，记得根据业务反馈不断删减功能）： + +::: info 功能1：批量生成电商商品图和文案 + +**这是做什么的？** +给系统一些商品信息，它自动帮你生成能在电商平台（如抖音、淘宝）上架用的商品图和文字。 + +**输入** +| 类型 | 内容 | +|------|------| +| 商品信息 | 名字、类别、品牌、材质、尺寸、颜色等 | +| 商品图片 | 白底图或简单场景图 | +| 参考图 | 以前卖得好的商品截图或参考链接 | +| 导入方式 | Excel 批量导入，或直接在页面上填写 | + +**输出（生成的电商素材）** +- **商品主图**：带文字卖点的产品展示图（用户刷到时第一眼看到的图） +- **商品标题**：搜索时能搜到的关键词组合 +- **卖点文案**：1-2句吸引买家的话 +- 都是**改改就能上架**的成品 + +**效果** +- 以前：每个商品都要从零开始做图写文案 +- 现在：把一批商品丢给系统，生成草稿后挑挑改改就行 + +::: + +::: info 功能2：把好用的方案存成模板 + +**输入** +| 类型 | 内容 | +|------|------| +| 一整套 | 主图 + 标题 + 文案 | + +**输出** +| 功能 | 说明 | +|------|------| +| 套用 | 下次做新商品时，用模板自动生成 | +| 修改 | 直接改标题、改文案 | +| 管理 | 起名字、打标签（如"男包模板""大促标题"），方便找 | + +**效果** +1. 导入新商品 +2. 选择：让系统默认生成，或**用我存好的模板** +3. 系统自动套用模板风格，输出新的图和文案 + +::: + +--- + +**回顾我们刚才做了什么：** + +1. **先问问题**：不是直接动手做，而是先问运营"你们最烦什么"； +2. **找到痛点**：发现他们最痛苦的是"做图写文案太费劲"和"好用的方案没法存"； +3. **收敛范围**：不做大而全的平台，只做"批量生成图和文案 + 存模板"这两个功能。 + +**为什么这样做很重要？** + +很多新手做产品的误区是：功能越多越好。但用户真正需要的是**解决最痛的那个问题**。做一堆功能但都不好用，不如做一两个功能但真的帮到用户。 + +**产品和业务思维的核心：** +- 不要自己想"我觉得用户需要什么" +- 要去问用户"你每天在做什么？哪里最痛苦？" +- 从一堆问题里**收敛**到最痛、最能解决的那个 +- 先做出**最小可用**的版本，再慢慢迭代 + +这就是我们在写代码之前要想清楚的事。代码只是工具，**理解用户、找准问题**才是第一步。
@@ -190,15 +250,42 @@ Thinking 是好事，但不可 over thinking，我们就此控制过度反思， ### 2.1 第一步：用大白话告诉 AI 你要什么 -只需把上一小节整理好的业务资料作为参考资料进行对话，即可直接生成原型；或者，你也可以让 AI 给你返回推荐的 AI 提示词后进行生成： +刚开始不用追求完美的提示词，先从你最自然的表达开始。就像跟同事描述需求一样，用大白话告诉 AI 你想做什么，然后让 AI 帮你优化成更专业的表达。 -#### 2.1.1 示例 1：直接让 AI 生成 +#### 2.1.1 从口述开始（推荐新手） + +先用自己的话描述想法，哪怕很粗糙也没关系： ``` -帮我参考业务逻辑实现一个单页面应用，用来验证核心玩法功能，包括： -1.帮运营批量生成第一版图文草稿； -2.把好用的输出沉淀成可复用的模板库。 -由于第一个更重要你可以先生成第一个的内容。 +我想做一个工具，帮电商运营自动生成商品的主图和文案。 +运营平时要一个个手动做图写文案，很麻烦。 +我的想法是：他们上传商品信息，系统自动生成一批草稿， +运营挑选好用的稍微改改就能用。 + +先做最简单的版本：一个页面，左边填商品信息， +右边显示生成的结果。能上传图片，能填文字， +生成后显示主图预览和文案。 +``` + +接下来，把这段话发给 AI（比如 ChatGPT、Claude 等），让它帮你扩写一下。AI 通常会帮你补充一些你没考虑到的细节，把你的想法整理得更清晰，最后生成一个适合发给 AI IDE 的提示词。 + +你可以这样跟 AI 说： +``` +帮我把上面的想法扩写一下，整理成一份清晰的业务逻辑文档， +然后生成一个适合发给 AI IDE（比如 Cursor、Trae）的提示词， +用来生成单页面应用的原型代码。 +``` + +AI 会返回一份结构化的需求和对应的提示词。你自己检查一遍，删减不需要的功能，确认无误后再拿去生成代码。 + +这样做的好处是：口述的东西是最真实的想法，可能会漏掉一些重要的细节。而 AI 帮你扩写的时候，可能会问"要不要支持批量上传？"这种没想到的问题，帮助你进一步验证。你可以根据反馈需要选择保留或删除不实际的功能，在反复修改中确定给 AI 的初版提示词。 + +#### 2.1.2 跳过扩写环节：直接把你整理好的业务文档丢给 AI + +如果你已经在前面的章节整理好了业务逻辑文档（比如用大白话写的需求说明），可以直接套用下面的格式发给 AI IDE，省去了让 AI 扩写的中间步骤。适合需求已经很清晰、想直接动手写代码的情况： + +``` +帮我参考业务逻辑实现一个单页面应用，用来验证核心玩法功能。 业务逻辑参考如下： 1. 帮运营批量生成第一版图文草稿： @@ -209,82 +296,47 @@ Thinking 是好事，但不可 over thinking，我们就此控制过度反思， - 支持通过 Excel 批量导入，或在页面上在线录入 / 上传。 - 支持页面上指定是否保存商品素材到素材库，方便下次使用 - **输出（能直接拿去上架或轻改就能上架的内容）：** - - 每个商品一张“看得过去、包含基础卖点”的主图草稿； - - 一条“结构合理、含核心关键词”的标题 + 1–2 句卖点文案。 + - 每个商品一张"看得过去、包含基础卖点"的主图草稿； + - 一条"结构合理、含核心关键词"的标题 + 1–2 句卖点文案。 - **期望的使用方式变化：** 从每批商品白手起稿变为把一批商品丢进系统，拿系统生成的草稿做筛选和微调。 -2. 把好用的输出沉淀成可复用的模板库： -- **什么可以被收藏？** - - 任意一条运营觉得“好用”的输出都可以一键收藏： - - 可以是“主图 + 标题 + 卖点”的完整组合； - - 也可以只收藏其中一部分，例如某个标题结构、某条卖点文案。 -- **收藏之后能做什么？** - - **复用：** - - 用这条收藏，套一批新商品参数，重新生成图文草稿； - - 或在同一商品上，基于该模板生成多版变体做 A/B 测试。 - - **编辑：** - - 直接修改标题文案 / 卖点文案； - - 如果支持图片编辑，可以微调主图中的文字、贴纸等元素。 - - **管理：** - - 给收藏起名字、打标签（如“男包主图模板”“大促标题结构”）、支持按照店铺分类，方便后续检索。 -- **下次上新时如何使用？** - - 导入新商品后，运营可以选择： - - 使用系统默认逻辑生成，或 - - 指定“使用我收藏的某个模板来生成”； - - 系统基于新商品数据，自动套用模板的结构与风格，输出新的主图 + 标题 + 卖点草稿。 +先做第一个功能，第二个功能（模板库）后面再加。 ``` -#### 2.1.2 示例 2：让 AI 基于需求生成 “生成程序” 的提示词后再生成 +#### 2.1.3 程序员的做法（进阶）：让 AI 帮你写 "提示词的提示词" + +如果你想更精细地控制代码生成过程，可以先让 AI（如 ChatGPT）基于你的需求，生成一份专门给 AI IDE 的提示词： ``` -基于下面的想法和内容，帮我写一个发给 coding Agent 的写代码用的提示词，我需要用这个提示词来生成代码。 +基于下面的想法，帮我写一个发给 coding Agent 的写代码用的提示词， +我需要用这个提示词来生成代码。 -我想参考业务逻辑实现一个单页面应用，用来验证核心玩法功能，包括： -1.帮运营批量生成第一版图文草稿； -2.把好用的输出沉淀成可复用的模板库。 -由于第一个更重要你可以先生成第一个的内容。 +[把你的业务逻辑描述贴在这里] -业务逻辑参考如下： -1. 帮运营批量生成第一版图文草稿： -- **输入（支持直接上传和批量导入素材）：** - - 商品基础信息：名称、类目、品牌、材质、尺寸、颜色、适用人群等； - - 商品图片：白底图 / 简单场景图； - - 每次生成支持上传额外上传历史爆款截图或参考链接，允许有参考物； - - 支持通过 Excel 批量导入，或在页面上在线录入 / 上传。 - - 支持页面上指定是否保存商品素材到素材库，方便下次使用 -- **输出（能直接拿去上架或轻改就能上架的内容）：** - - 每个商品一张“看得过去、包含基础卖点”的主图草稿； - - 一条“结构合理、含核心关键词”的标题 + 1–2 句卖点文案。 -- **期望的使用方式变化：** - 从每批商品白手起稿变为把一批商品丢进系统，拿系统生成的草稿做筛选和微调。 - -2. 把好用的输出沉淀成可复用的模板库： -- **什么可以被收藏？** - - 任意一条运营觉得“好用”的输出都可以一键收藏： - - 可以是“主图 + 标题 + 卖点”的完整组合； - - 也可以只收藏其中一部分，例如某个标题结构、某条卖点文案。 -- **收藏之后能做什么？** - - **复用：** - - 用这条收藏，套一批新商品参数，重新生成图文草稿； - - 或在同一商品上，基于该模板生成多版变体做 A/B 测试。 - - **编辑：** - - 直接修改标题文案 / 卖点文案； - - 如果支持图片编辑，可以微调主图中的文字、贴纸等元素。 - - **管理：** - - 给收藏起名字、打标签（如“男包主图模板”“大促标题结构”）、支持按照店铺分类，方便后续检索。 -- **下次上新时如何使用？** - - 导入新商品后，运营可以选择： - - 使用系统默认逻辑生成，或 - - 指定“使用我收藏的某个模板来生成”； - - 系统基于新商品数据，自动套用模板的结构与风格，输出新的主图 + 标题 + 卖点草稿。 +要求： +1. 提示词要包含清晰的页面布局描述 +2. 明确数据结构和交互逻辑 +3. 指定技术栈（如 React + Tailwind） +4. 列出需要实现的核心功能点 ``` -通常 AI 会生成类似下列的结果，你可以尝试将 AI 生成的提示词用于之后的程序生成： +通常 AI 会生成类似下面的结构化提示词： ![](images/index-2026-01-14-14-25-56.png) +你可以把这份提示词稍作修改后，发给 AI IDE 生成代码。 + ### 2.2 第二步：让 AI IDE 直接生成代码 +#### 2.2.1 准备工作：了解 AI IDE 的基本操作 + +如果你还不熟悉 AI IDE（如 Cursor、Trae、Windsurf 等）的基本使用方式，建议先看附录中的[可视化教程](http://localhost:5173/easy-vibe/zh-cn/appendix/ide-intro/)，了解如何： +- 创建新项目 +- 与 AI Agent 对话 +- 理解 AI 的代码生成过程 + +#### 2.2.2 开始生成代码 + 此时你已经获得了初始提示词，我们以第一种提示词风格为例，让 AI 协助我们生成代码。首先创建一个窗口和对应的文件夹，打开文件夹（在你喜欢的文件夹地址下初始化一个新项目）： ![](images/index-2026-01-14-14-28-44.png) ![](images/index-2026-01-14-14-30-00.png) @@ -292,7 +344,18 @@ Thinking 是好事，但不可 over thinking，我们就此控制过度反思， 在侧边栏中选择一个你喜欢的模型（推荐 gemini、gpt、glm、kimi、minimax 等），输入第一步中得到的提示词： ![](images/index-2026-01-14-14-31-41.png) -点击生成后，我们会看到熟悉的环节，AI 会根据提示词，规划出项目的目录结构、必要的文件，并给出每个文件的初始内容。此时同样别忘记按回车确认信息（否则会陷入等待，有些 AI IDE 不会陷入这个问题）： +点击生成后，我们会看到熟悉的环节，AI 会根据提示词，规划出项目的目录结构、必要的文件，并给出每个文件的初始内容。 + +::: warning ⚠️ 特别注意：AI 可能会停下来等你确认 +在生成过程中，AI Agent 经常会**停下来等待你的输入或确认**，比如： +- 询问你是否继续下一步 +- 让你按回车确认某个操作 +- 询问你某个技术细节的选择 + +**如果看到 AI 不动了，先检查一下对话界面，看看是不是在等你回复。** 很多新手以为 AI 在思考，其实它早就停在那等你了。主动回复或按回车，AI 就会继续工作。 +::: + +此时同样别忘记按回车确认信息（否则会陷入等待，有些 AI IDE 不会陷入这个问题）： ![](images/index-2026-01-14-14-33-03.png) 如果遇到如下场景，这个意思是已经在本地启动了一个服务，你需要点击跳过，否则会停留在这个界面（如果代码生成完没有东西出下，你就需要主动说“帮我启动这个项目”）： diff --git a/docs/zh-cn/stage-1/1.3-integrating-ai-capabilities/index.md b/docs/zh-cn/stage-1/1.3-integrating-ai-capabilities/index.md index 69d1f3c..c4d25d8 100644 --- a/docs/zh-cn/stage-1/1.3-integrating-ai-capabilities/index.md +++ b/docs/zh-cn/stage-1/1.3-integrating-ai-capabilities/index.md @@ -13,7 +13,11 @@ const duration = '约 1 天' -上一节搭好的原型目前还只是静态页面。本章**接入真实 AI 能力**：拿到 API Key、读懂官方示例、让 AI IDE 帮你集成到代码里。以 DeepSeek 文本模型为例，并可选接入图像生成服务。 +前面两章我们学会了用 AI IDE 搭建原型，也掌握了从业务需求到产品设计的完整流程。但现在的原型还不能真正运行——点击按钮不会真的生成内容，页面上的文字都是写死的。 + +这一章要让原型"活"起来：我们会接入真实的 AI 能力，从拿到 API Key 开始，到读懂官方文档、让 AI IDE 帮你把接口集成进代码里。你会以 DeepSeek 文本模型为例，学会怎么让应用真正调用大模型生成内容；如果感兴趣，还可以选做图像生成的接入。 + +学完这章，你的原型就不再是静态页面，而是能调用真实 AI 能力的应用。 @@ -699,7 +703,7 @@ Artificial Analysis 更适合把“效果 / 价格 / 速度”放在同一张表 剩下的工作，IDE 和现代化的开发工具会帮你完成。专注于你的业务逻辑，底层调用的事交给这些成熟的 SDK 和工具链。 -## 5. 📚 作业：集成你的第一个 AI 能力 +# 5. 📚 作业：集成你的第一个 AI 能力