一个完全由大模型 AI Coding 开发而成的程序员工具网站
——大模型AI Coding应用实践
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🌟 项目起源：一场“人机协作”的可行性实验
这本是一次纯粹出于技术好奇的探索——“仅靠大模型生成代码，能否构建一个真正可用、用户友好的 Web 工具站？”
- 🤖 核心约束：作者不写一行实际代码，仅通过精心设计的提示词（Prompt Engineering）引导大模型生成完整前后端逻辑；
- 🧪 初期目标：验证大模型在 实际工程落地 中的代码生成能力（健壮性、可维护性、UI 一致性）；
- 🚀 意外成果：在迭代若干次后，生成代码质量远超预期——不仅功能完整，且具备良好错误处理与交互体验；
- 🏁 最终决策：扩容云服务器、完成域名备案，正式上线工具箱服务。
“这不是‘玩具项目’，而是一次对 AI 编程能力边界的严肃测试与成功实践。”
🧰 网站定位
「程序员的一站式效率工具箱」
聚焦高频、轻量、无依赖的实用功能，拒绝臃肿与广告干扰。所有工具均满足：
- 🚀 秒级响应：前端计算为主，后端仅提供必要 API 支撑；
- 📦 零依赖部署：无数据库、无用户系统、无第三方 SDK（除必要免费公开 API）；
- 🌐 纯静态友好：大部分页面可一键保存为 HTML 离线使用。
🛠️ 技术实现全景
开发环境
VS Code
Chrome DevTools
AI 编程主力
- 🧠 Qwen（通义千问）：通义灵码插件（VS Code 内联生成）+ Web 版深度交互
- 🤖 Claude 3.5 Sonnet：长上下文逻辑梳理、复杂算法生成
- 🤖 ChatGPT-4o：Copilot 插件辅助 + 对话式 Debug 指导
技术栈
- 后端：Python + FastAPI（轻量、异步、自动生成接口文档）
- 前端：原生 HTML5 / CSS3 + Vanilla JS（无框架）
- 部署：Ubuntu 22.04 + Nginx + Gunicorn + 阿里云 ECS OSS CDN
作者角色
- 💡 提示词设计师（Prompt Architect）
- 🎛️ 效果调优师（UI/UX 微调、边界 case 修复）
- 💰 基建负责人（服务器/域名/备案全流程）
📌 关键洞察：
“大模型擅长‘实现已知需求’，人类擅长‘定义正确需求’——本项目是‘需求工程 × AI 生成’的成功范式。”