我用四天时间开发了一款 AI 应用程序,希望给你一点点启发

人工智能
技术让世界发展得更快。我们今天在人工智能上再次看到了这一点。使用 Cursor 等工具,开发人员可以比以前快 5-10 倍地构建项目。我最近在构建我的第一个 Web 应用程序时亲身体验了这一点。

技术让世界发展得更快。我们今天在人工智能上再次看到了这一点。使用 Cursor 等工具,开发人员可以比以前快 5-10 倍地构建项目。我最近在构建我的第一个 Web 应用程序时亲身体验了这一点。

在这篇文章中,我将介绍这种体验以及在短短 4 天内部署此应用程序的工具。

虽然大多数数据科学家使用 Python 来处理数据和训练模型,但创建软件则是另一回事。这对我来说是一个问题,因为作为一名个人企业家,我没有团队(或资本)来弥补我的无能。

由于我的储蓄本季度有望达到 0 美元,我比以往任何时候都更有动力学习这套技能。为此,我设定了本季度每月推出 1 款产品的目标。

第一个这样的产品是一个将 YouTube 视频转换为博客文章的工具(称为 y2b)。我在 4 天内推出了这款应用的初始原型,在这里,我将分享我是如何做到的。

第 1 天:创意与设计

我挑选产品创意的指导原则来自 Stephen Wolfram 的建议,即“解决自己的问题”。这让我想到了 3 个产品创意:YouTube 缩略图生成器、YouTube 剪辑查找器和 YouTube 视频到博客转换器。

经过一番研究,并看到 Upwork 发布的招聘信息,根据 YouTube 视频撰写博客,报酬为几百美元,我决定选择后者。

我的第一步是设计网站和用户界面 (UI)。由于我没有 Web 开发经验,所以我从设计开始,而不是编码。

首先,我为项目创建了一个品牌logo标识,其中包括选择调色板和字体以及设计徽标。我使用 Coolers 进行颜色选择,使用 Canva 进行其他所有操作。

这使得在 Canva 中设计一个简单的 Web UI 变得很容易。到最后,我的设计看起来就像下图这样。

第 2 天:前端

有了设计,就该实现前端了。由于我最熟悉 Python,因此我选择了一个名为 FastHTML 的新库,它允许开发人员使用Python 构建现代 Web 应用程序。

我花了一上午的时间学习 FastHTML,观看开发人员的教程并阅读他们的文档。下午,我开始在 Canva 上实现我的前端设计。

我的第一步是将屏幕截图粘贴到 Cursor 的 AI 聊天中,并要求它在 FastHTML 中复制设计。虽然它并不完美,但从编辑此代码开始比从头开始编写代码更容易。

这是我使用 Cursor 的第一个项目,我对它很满意。对于 Cursor 似乎感到困惑的事情,我会去找 ChatGPT。这种组合效果很好,一天结束时,我初始设计的前端,如下所示:

第 3 天:后端

到第 3 天,我已经编写了我的网站代码,但它什么也没做。下一步是实现后端。

我需要开发一个从 YouTube 视频记录生成博客文章的过程。使用 ChatGPT,我制作了一个生成博客的提示,并对其进行了修改,直到我满意为止。

然后,我将流程从 ChatGPT 移到 Python。我为此使用的两个主要库是 YouTube Transcript API 和 OpenAI 的 Python API。

由于我以前使用过这些库,因此我重新利用了现有代码以加快开发速度。您可以在我的 GitHub 存储库中找到此类示例,例如,记录提取和 OpenAI 自动化。

到第三天结束时,一个网站就能在本地机器上正常运行了!

第 4 天:部署

最后一天专注于部署我的应用程序线上部署工作。我设置了 Google OAuth 来管理用户登录,而无需处理密码等敏感信息,并确保用户是人类。虽然这听起来很简单,但我花了整个上午才让它工作起来 。

接下来,我通过 Squarespace 购买了一个价值 70 美元的自定义域名,并使用 Railway 部署了我的应用程序。我之所以选择 Railway,是因为 FastHTML 的文档中有一个示例代码可以做到这一点。

为了测试该应用程序,我使用它根据我去年主持的播客创建了一篇博客文章。虽然我通常需要 5-6 个小时才能从头开始写一篇这样的文章,但使用这个工具只花了我 1 个小时。我在 Medium 上发布了最终的博客,(到目前为止)它为我赚了 41.52 美元!截图如下:

局限性

虽然我只花了四天时间就将这个应用程序推向线上(即运行并可在互联网上使用),但它仍然只是一个原型。以下是它的一些主要局限性。

  • 必须在 Google Cloud Console 中手动设置 OAuth 用户
  • 该应用程序没有数据库,因此用户可以无限制地使用它
  • 没有条纹集成,因此无法从中赚钱

后来,我又花了 8 天时间制作了一个 MVP 版本,对其进行升级优化。

  • 任何 Google 用户都可以使用
  • 使用指标存储在 SQLite 数据库中
  • 设置了条纹集成
  • 登录页面提供了演示、常见问题解答和定价。

现在,您可以免费试用最新版本:https://y2b.io/

结论

虽然,数据科学家通常不会从头开始构建完整的应用程序,但当今的技术环境使这比以往任何时候都更容易实现。借助 FastHTML、Cursor 和 Railway 等工具,我可以快速构建和部署我的第一个 Web 应用程序,而无需任何 Web 开发经验。

对于那些考虑做类似事情的人,我鼓励你直接开始并建立一个项目。在我看来,这是学习人工智能和软件开发的最佳方式。如果您对我的过程或我使用的工具有任何疑问,请在留言中告诉我 。

最后,感谢您的阅读,祝编程愉快!

责任编辑:华轩 来源: web前端开发
相关推荐

2011-10-27 16:11:46

后PC时代

2014-07-24 13:32:01

Google NowSiri

2023-12-25 07:56:23

Linux内存管理内存映射

2023-02-17 18:00:06

AI应用前端

2010-09-16 09:19:17

2021-07-02 09:24:23

Windows 11操作系统微软

2018-01-09 21:47:17

2015-11-05 09:29:53

程序员进步

2019-04-01 10:20:29

技术研发指标

2018-08-28 07:08:29

2015-12-28 16:17:32

华为

2021-02-24 09:54:53

4G5G运营商

2014-08-13 16:36:13

2012-05-10 09:28:04

云计算应用程序

2009-03-11 13:38:37

构造块ActivityIntent Rece

2019-03-28 14:22:26

工具代码开发

2010-05-20 15:29:43

优化IIS

2013-02-21 14:14:40

开发Tizen

2011-04-11 09:30:00

程序员感慨
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号