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你现在是一个「前端 + AI 全栈工程师」，请在当前项目里**从零实现一个可本地跑起来的完整 Demo**，整合我之前 60 天学习过的关键能力，要求如下（按步骤逐步实现，可以多轮修改）： 【整体目标】 - 实现一个「AI 聊天 + 文档问答 + 前端代码助手 + 调试面板」的一体化 Demo： - 阅读全文
posted @ 2025-12-17 15:20
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60 天前端 + AI 总结：前端知识点 vs 后端知识点 0. 总体认知 这 60 天，本质上是在搭一条完整链路： 用户 → 前端体验（Chat/Code/知识中心） → AI 编排层（RAG/Agent/工作流）→ 模型 → 回到前端展示与调试 可以粗分为三块： 前端侧：交互、状态管理、流式体验 阅读全文
posted @ 2025-12-17 15:09
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前端 + AI 学习记录（Day 51–60）：第二个项目、AI 基建与输出影响力 这一篇是第六也是最后一篇阶段总结，覆盖 Day 51–60： 重点是 第二个综合项目（代码助手）、抽离前端 AI 基建、以及把成果输出成简历/文章/视频。 一、阶段目标：从“会做”到“可复用 & 可展示” 最后 10 阅读全文
posted @ 2025-12-17 15:03
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前端 + AI 学习记录（Day 41–50）：工作流 / 多 Agent / 知识中心 这一篇是第五阶段总结，覆盖 Day 41–50：重点是 复杂 Chain、任务工作流、多 Agent 协同、多模态知识中心，更偏“产品级系统设计”。 一、阶段目标：从“一个页面”升级到“一套系统” 这一阶段我给 阅读全文
posted @ 2025-12-17 15:03
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前端 + AI 学习记录（Day 31–40）：多模态 / 多会话 / 工程化能力 这一篇是第四阶段总结，覆盖 Day 31–40：重点是 多模态输入、多会话管理、调试 & SDK 抽象，把聊天类 AI 应用从「能用」拉向「好用、易扩展」。 一、阶段目标：让前端 AI 用起来更像“产品”，而不是“D 阅读全文
posted @ 2025-12-17 15:02
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前端 + AI 学习记录（Day 21–30）：RAG 进阶 / 安全 / 前端基础设施 这一篇是第三阶段总结，覆盖 Day 21–30：重点是 RAG 质量、AI 安全性、和前端通用基础设施。跟前两阶段比，这一段更偏“把东西做稳、做好用”。 一、阶段目标：从“能跑”到“敢用” 这 10 天我给自己 阅读全文
posted @ 2025-12-17 15:01
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前端 + AI 学习记录（Day 11–20）：LangChain / Agent & 工程化入门 这一篇是第二阶段总结，覆盖 Day 11–20：从“能调 API”升级到“能设计链路、玩转 RAG 与 Agent，并开始做工程化”。 一、阶段目标：从“会用接口”到“会设计流水线” 这一段的目标很明 阅读全文
posted @ 2025-12-17 15:01
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前端 + AI 学习记录（Day 1–10）：从 0 到第一个 RAG Demo 这篇是 60 天学习计划里的第一篇阶段总结，覆盖 Day 1–10：从环境准备，到第一个能用的 RAG 文档问答 Demo。 一、整体目标：从 0 跑通一个「带上下文的 AI 问答」小项目 这 10 天我给自己的目标是 阅读全文
posted @ 2025-12-17 15:00
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Day 60：60天总复盘 & 后续3个月规划 学习目标 梳理 从 Day 01–60 的整体能力树（前端 + AI 全流程） 确认 自己已经能独立完成哪些类型的 AI 应用 制定 接下来 3 个月的深度学习/实战规划 一、60 天能力盘点（极简版） AI 基础 & 核心技术 LLM / Promp 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:35
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Day 59：整理简历 / Portfolio 中的「前端 + AI」章节 学习目标 把 60 天成果翻译成简历语言（项目经历 + 技术关键词） 提炼 2–3 条高质量的「前端 + AI」项目描述 构思 个人 Portfolio（GitHub / 自建页面）的展示结构 核心内容（笔记） 1. 简历中 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:33
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Day 58：录制 Demo 视频（功能演示 + 技术讲解） 学习目标 准备 一个 5–10 分钟的 Demo 脚本（讲什么、怎么操作） 录制 Code Assistant / 知识中心 / 调试面板 等关键功能的操作视频 能够 一边演示一边用“前端视角”讲清楚架构和实现思路 核心内容（笔记） 1. 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:32
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Day 57：长文技术总结输出（博客 / 文章） 学习目标 整理 这 57 天的前端 + AI 学习与实战经验 产出 一篇可以对外分享的技术长文大纲 提炼 5–8 个最有价值的经验点（可写进博客/简历/分享） 核心内容（笔记） 1. 文章定位 & 读者 标题示例： 《前端如何系统接入 AI：从 0 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:30
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Day 56：抽离前端 AI 基础库（hooks / components / utils） 学习目标 盘点 两个项目里已积累的通用能力（聊天 / SSE / 调试 / Prompt 等） 设计 一个独立的“前端 AI 基础库”结构（本地包即可） 明确 未来新项目如何“一行引入、快速接 AI” 核心 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:28
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Day 55：基准评估 & 技术文档撰写（第二个项目收尾） 学习目标 给 Code Assistant 做一份小型基准集（典型代码片段/报错场景） 跑一轮人工/半自动评估：看看各模式下回答质量 完成 项目级文档：README / 架构说明 / 接口说明 核心学习内容（笔记） 1. 基准集设计（Cod 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:27
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Day 54：把调试面板 / Prompt 模板 / 日志接入 Code Assistant 学习目标 在 Code Assistant 页面中集成 Day 35 的调试面板 把每次请求的 Prompt / 模式 / 代码段 记录进日志 支持查看不同模式下实际使用的 Prompt，辅助调优 核心知识 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:24
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Day 53：Code Assistant 接入聊天 + RAG + Function Calling（实战） 学习目标 把 Day 52 的页面状态 串到一个真实的 AI 接口 结合：模式（explain/fix/refactor/test）+ 代码 + 问题 → Prompt / 工具调用 形成 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:23
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Day 52：信息架构 & 交互设计（第二个实战：代码助手） 学习目标 梳理 Code Assistant 页面的信息架构（有哪些区块、组件） 弄清 交互流程：切换模式 / 粘贴代码 / 发送问题 / 查看回答 用 TS/伪代码 表达组件树与页面状态结构 核心知识点 1. 页面信息架构（以代码助手为 阅读全文
posted @ 2025-12-17 14:21
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Day 51：第二个综合实战项目选型与需求拆解 学习目标 确定 一个明确的「前端 + AI」实战场景（第二个完整项目） 写清楚 用户故事、核心功能、约束条件 画出 粗粒度的数据流/架构草图，给 Day 52–55 实现打底 核心内容（示例场景：前端代码助手） 1. 场景选型（示例） 「前端代码助手」 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:47
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Day 50：知识中心页面（搜索 + 文档 + QA 一体化） 学习目标 设计 一个“搜索 + 文档列表 + 文档详情 + QA 区”的整体布局 抽象 文档与搜索结果的数据结构 实现 一个最小可用的知识中心页面骨架（前端视角） 核心知识点 页面布局（典型三栏）： 左：搜索框 + 过滤条件 + 搜索结 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:46
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Day 49：Embedding 可视化（降维 + 散点 / 聚类展示） 学习目标 理解 Embedding 在前端可视化的基本思路（高维 → 2D） 设计 简单的数据结构承载降维后的点（x,y,label,meta） 实现 一个迷你“Embedding 散点图”组件（可直接用 demo 数据） 核 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:44
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Day 48：前端标注/纠错 UI（用户修正 AI 答案并回流） 学习目标 理解 点赞/点踩、文本反馈、完整纠错这三种反馈层级 设计 一份「原问题 + 原回答 + 用户修订」的反馈数据结构 实现 一个最小可用的“纠错编辑 + 提交”前端组件 核心要点 反馈粒度： 轻量：👍 / 👎 中等：文本说明 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:42
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Day 47：知识库版本管理与变更可视化（前端视角） 学习目标 理解 文档/知识条目“版本”的意义：追溯回答依据、支持回滚/对比 设计 简单的 Document + DocumentVersion 数据模型 实现 一个最小的「版本列表 + diff 预览」前端结构 核心知识点 1. 版本模型 exp 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:41
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Day 46：多模态输入统一模型（文本 / 图片 / 文件 / 结构化） 学习目标 统一抽象 文本、图片、文件、结构化数据等多种输入类型 搞清楚 前端到后端如何传多模态 payload（不绑具体业务） 会写 一个通用 InputItem 模型 + 基础管理逻辑 核心知识点 1. 多模态输入统一抽象 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:19
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Day 45：工作流嵌入前端产品 & 运行监控页面 学习目标 理解 工作流「模板」与「实例」的区别（配置 vs 一次执行） 掌握 在前端触发工作流执行、查看任务状态与结果的基本模型 会设计 一个简单的「任务实例列表 + 详情」监控页 核心知识点 1. 模板 vs 实例 模板（Workflow）：配置 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:18
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Day 44：工作流可视化配置（简单 DAG / 步骤 UI） 学习目标 理解 “AI 工作流 = 多步骤 + Agent/工具 + 线性/分支关系” 的前端抽象 掌握 用简单步骤列表模拟「线性工作流」的配置方式 会写 一个最小可用的“工作流编辑器”数据结构 + React 组件雏形 核心知识点 1 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:16
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Day 43：基于 Agent 的任务工作流（巡检 / 定时报表 / 多步任务） 学习目标 理解「任务工作流 = 多步骤 + 多 Agent + 调度」的基本模型 能抽象 一个简单的“自动日报/巡检任务”数据结构 为前端展示 任务列表 + 进度 + 结果 打好模型基础 核心知识点 1. 任务工作流抽 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:13
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Day 42：多 Agent 策略与协同（专家 / 协调者 / 流水线） 学习目标 理解 多 Agent 的几种协作模式：专家 Agent / 协调者 / 流水线 能建模 不同能力 Agent（前端专家 / 报表专家 / 文档专家）的职责边界 为前端 Trace 展示准备：后端返回结构清晰的 Age 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:09
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Day 41：LangChain 复杂 Chain（Router / Parallel / Map-Reduce） 学习目标 理解 Router Chain 解决“多场景路由”的思路 掌握 Parallel / Map-Reduce 处理「多文档/多子任务」的模式 能画出 自己项目中“问答/代码/报 阅读全文
posted @ 2025-12-17 11:07
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Day 40：前端 AI SDK 抽象（aiClient + hooks） 学习目标 抽象 一套通用的 aiClient 接口（不用关心具体后端实现细节） 封装 常用 hooks：useChat（非流式）、useStreamingChat（流式） 为后面 在任何项目中快速接 AI 打基础 核心知识点 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:42
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Day 39：Agent 执行过程可视化（思考 / 工具 / 观察 / 回答） 学习目标 理解 ReAct / Agent 在“思考→行动→观察→总结”的执行轨迹 会设计 一套前端展示结构（Timeline / Steps） 实现 简单的「Agent 调用步骤时间线」组件 核心知识点 1. Agen 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:41
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Day 38：多会话 & 多 Tab 同步（前端层） 学习目标 设计 多会话模型：当前会话 + 会话列表（标题/摘要/时间） 掌握 利用 localStorage + storage 事件 做多 Tab 状态同步 实现 简单的会话新建 / 重命名 / 归档逻辑 核心知识点 多会话数据模型 Sessi 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:39
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Day 37：AI 聊天性能优化（大量消息 & 流式渲染） 学习目标 识别 聊天页面性能瓶颈（大量 DOM / 频繁 setState） 掌握 “只渲染最近 N 条消息”与简单虚拟化思路 会实现 流式输出的前端节流，减少重渲染次数 核心知识点 性能瓶颈来源 消息越来越多：messages.lengt 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:37
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Day 36：Prompt 实验台 & 前端 A/B 对比 学习目标 同一个问题 下，快速对比多套 Prompt 的效果 在前端配置/切换 Prompt 模板，收集主观评分 打基础：后面可接“线上 A/B + 日志分析” 核心知识点 PromptVariant 抽象 export interface 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:36
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Day 35：前端 AI 调试面板（日志 / 请求回放） 学习目标 掌握 记录每次 AI 调用的关键数据（prompt/response/耗时/错误） 理解 请求回放的价值（复现问题 / 调 Prompt） 会设计 一个简单的前端“调试面板”数据结构 核心知识点 1. 需要记录什么 请求侧：id / 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:33
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Day 01–05：基础环境 & 简单聊天 LLM 基础概念、OpenAI 注册与首次 API 调用 Node.js 环境、项目结构、npm 使用 Express 后端 + 前端调用，完成最简单聊天接口 SSE 流式响应，实现打字式输出 整合成基础聊天机器人（消息列表 + 输入框） Day 06–1 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:21
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Day 34：前端 Prompt 模板 & 配置化（可复用提示词系统） 学习目标 梳理 前端侧 Prompt 的“可配置 + 可复用”方案 掌握 Prompt 模板 + 占位符参数（类似 i18n） 会做 一个简单的「Prompt 模板选择 + 参数填充」数据模型 核心知识点 1. Prompt 模 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:11
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Day 33：前端 AI 状态管理 & 缓存（会话 / 历史 / 本地持久化） 学习目标 理清 聊天类 AI 应用前端需要管理的状态维度 掌握 用轻量状态库（如 Zustand）管理会话 & 全局配置 会实现 最近 N 条会话的本地缓存（localStorage） 核心知识点 1. 需要管理的状态 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:56
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Day 32：前端 AI 请求封装（SSE 流式 + 重试） 学习目标 封装 通用 SSE 流式请求 hook 实现 普通请求的重试工具（指数退避） 方便 以后任何 AI 接口直接复用 核心知识点（简记） SSE：fetch + reader 或 EventSource，推荐统一封成 hook 重试 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:55
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Day 31：前端 + 多模态 AI（图片 / 文件 / 截图） 学习目标 理解 前端如何把图片/文件接入 AI（不只文本） 掌握 基础多模态场景：图片描述、表格截图识别、PDF/Excel 解析入口 会设计 通用的「上传 → 预览 → 调用 AI → 展示结果」前端流程 核心知识点 多模态入口形态 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:52
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一、Day 20–30 总结（前端 + AI 方向） Day 20 项目总结 把前面所有能力整合成一个完整 AI 应用：聊天 + RAG + Function Calling + Agent 建立自己的知识体系图：基础（LLM/Prompt）→ RAG → Agent → 工程化（性能/监控/部署） 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:47
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Day 30：前端 + AI 组件化封装 & 能力盘点 学习目标 把这 30 天的能力抽象成一套前端可复用“AI 基础设施” 梳理 前端侧需要沉淀的 hook/组件/工具函数 形成 一份「以后接任何 AI 能力，前端这几块直接复用」的清单 核心知识点 1. 前端 AI 能力抽象层 通用模型： Mes 阅读全文
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Day 29：结构化数据 & 报表问答 学习目标 区分 文本 RAG vs 结构化数据查询的边界 用 demo 业务（电商/网站分析）练习指标语义建模 设计 自然语言 → 安全查询意图 JSON 的流程 核心知识点（用电商 Demo） 1. Demo 业务场景 假设一个电商网站：DemoShop 有 阅读全文
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Day 28：文档接入与知识库建设（解析 / 清洗 / 入库） 学习目标 梳理 从「原始文件 → 可检索文档」的完整流水线 掌握 文档解析、清洗、切片、打标签的基本思路 会设计 一套可扩展的「知识库导入流程」 核心知识点 1. 文档来源与类型 常见：PDF / Word / Excel / Mark 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:34
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Day 27：Function Calling & 工具设计最佳实践 学习目标 梳理 工具（functions）在实际业务里的定位 掌握 函数 Schema 设计要点（参数、类型、幂等性） 会设计 一套“AI 只做决策，人类/服务做执行”的调用模式 核心知识点 1. 工具职责划分 LLM 负责：理解 阅读全文
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Day 26：AI 应用安全 & 权限（防注入 / 防越权 / 脱敏） 学习目标 理解 Prompt Injection / 数据越权 在实际业务里的风险 掌握 基本的多租户 & 权限控制思路（按用户/部门/项目隔离上下文） 会设计 一套「输入输出安全检查 + 日志脱敏」的最小方案 核心知识点 1. 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:31
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Day 25：AI 对话前端体验与产品设计（和你现在的 AIChat 强相关） 学习目标 梳理 AI 聊天类产品的典型交互/状态流 掌握 流式回答、滚动、错误/中断等关键 UX 设计要点 能 针对你现有 AIChat 组件列一份明确的 UX 改进清单 核心知识点 1. 聊天页信息架构 基本区域：顶部 阅读全文
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Day 24：RAG 评估与自动化测试（防回归） 学习目标 理解 为什么 RAG 需要“可重复评估”，而不只是主观感觉 掌握 简单的问答评估思路（准确率/覆盖率/主观评分） 会做 一套轻量的「基准集 + 脚本」来防止后续改动引入回归 核心知识点 评估维度 准确性：回答是否包含标准答案关键点 覆盖度： 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:25
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Day 23：RAG 答案生成与引用标注（减少幻觉） 学习目标 掌握 基于检索结果的「约束式回答」策略（尽量只用文档内容作答） 会做 引用标注（类似 [1][2]），能回溯到具体文档片段 理解 常见幻觉类型，并用 Prompt/后处理做基本防护 核心知识点 1. 约束式回答（Answer from 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:23
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Day 22：RAG 检索优化（Chunking / 压缩 / 混合检索） 一、学习目标 掌握 文本切片策略（chunkSize / overlap / 语义边界） 理解 上下文压缩、Multi-Vector 检索的作用与场景 会设计 简单的 Hybrid Search（向量 + 关键词混合打分） 阅读全文
posted @ 2025-12-17 09:21
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Day 21：LangChain 高级特性（LCEL + Structured Output） 学习目标 掌握 LangChain Expression Language（LCEL）基础用法 会用 RunnableSequence / RunnableParallel 组合链路 了解 结构化输出（S 阅读全文
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