一行代码不写实现Kimi同款AI智能助手网站!Cursor+copyCoder实操

🚀 作者 :“大数据小禅”

🚀 文章简介 :本专栏后续将持续更新大模型相关文章,从开发到微调到RAG应用,个人V: 【yopa66】,持续分享副业与前沿AI实战。

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先看效果!

通过copyCoder和cursor完成项目的整体搭建,全程前端界面亲测一行代码没有写!

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什么是copyCoder


CopyCoder是一款创新的AI驱动工具,可以帮助开发者将应用程序界面、UI模型或自定义设计的图像转化为编码提示词,加速应用开发过程。亲测实现出来的整体效果不错,不同编程的兄弟可以配合Bolt一起用,整体配合丝滑。 copycoder.ai 【核心还是大模型的提示词工程构建】

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主要功能:

  • 图像上传与分析:用户可以上传应用程序的截图、UI设计图或完整的应用图像,CopyCoder会自动分析这些图像,识别UI元素、布局结构和设计模式。
  • 生成编码提示词:根据分析结果,CopyCoder生成详细的编码提示词,包括应用结构、组件规划、代码要求等,帮助开发者更快地构建应用。
  • 适配主流AI编码工具:生成的提示词专门适配当前主流的智能代码编辑器,如Cursor、Bolt和v0,优化效果,提高开发效率。

什么是cursor


cursor是一款AI驱动的编辑器,风格类似vscode,可以快速根据你的提示词构建项目,完成功能。 cursor.com

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0代码打造Kimi同款网站


  • 首先需要需要到Kimi官方将前端页面图截图下来保存

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  • 之后将图片传送到copycoder,进行解析后的提示词结果如下

img

  • 这里提示词太多就不全部分享出来了,需要完整提示词的可以到公众号点击【联系我】

  • 生成的提示词经过拆解后发现是比较有逻辑的,会拆解图片中前端界面的构造,生成项目的目录,以及每个栏目的提示词,下面是提示词的一下内容,这里就不翻译成中文了,会理解错误。

  • 根据你的前端界面主要拆分成下面的结构:需求,目录,尺寸,组件,构造

    Create detailed components with these requirements:
    1. Use 'use client' directive for client-side components
    2. Style with Tailwind CSS utility classes for responsive design
    3. Use Lucide React for icons (from lucide-react package). Do NOT use other UI 
    1. Project Structure:
    ```
    src/
    ├── components/
    │   ├── layout/
    │   │   ├── Sidebar
    │   │   ├── SearchContainer
    │   │   └── SuggestionGrid
    │   ├── features/
    │   │   ├── Search
    │   │   ├── Suggestions
    │   │   └── Navigation
    │   └── shared/
    ├── assets/
    ├── styles/
    ├── hooks/
    └── utils/
    ```
    2. Key Features:
    - Real-time search suggestions
    - Multi-type search support
    - File attachment handling
    - Search history management
    - User authentication
    - Responsive layout
    </development_planning>
    
  • 将生成的提示词输入给cursor,当然可以输入给Bolt,Bolt可以帮你一键构建部署好,我这里为了方便调整直接使用cursor渲染

  • 在cursor新建一个空白的目录之后输入下方的提示词

  • {提示词放这里}
    
    基于上面的提示词,请从0帮我构建出来这个前端界面,要求
    1.严格遵守提示词的要求,包括目录结构等
    2.构建出来的项目需要包含初始化的一些文件,例如依赖文件等
    
  • 结果如下 全程度只需要调整提示词即可得到前端界面
    在这里插入图片描述

Langchain实现RAG知识检索增强

  • 在我实现的效果中你可以发现最终是一个交互式的形态,得到前端界面后如果要实现交互,还需要和后端的接口交互,后端你可以用fastapi,flask,springboot都可以,选择一个自己擅长的即可,最简单的就是直接调用大模型接口。
  • 如果想要实现专属的助手,可以使用Langchain编写Agent,根据自己自定义的工具,结合知识库实现特定领域的大模型接口,大家如果对后端的代码感兴趣的话可以私聊我一下,后续更新RAG检索增强的文章。
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