从0搭建AI聊天后端:FastAPI+OpenAI+SSE流式输出
基于 FastAPI 搭建 AI 聊天后端,实现会话增删改查、历史消息查询、调用兼容 OpenAI API 的模型服务,并通过 SSE 将回答逐段推送给前端。项目用 SQLAlchemy Async ORM 和 SQLite 存储会话与消息,从环境变量读取 DASHSCOPE_API_KEY。
基于 FastAPI 搭建 AI 聊天后端,实现会话增删改查、历史消息查询、调用兼容 OpenAI API 的模型服务,并通过 SSE 将回答逐段推送给前端。项目用 SQLAlchemy Async ORM 和 SQLite 存储会话与消息,从环境变量读取 DASHSCOPE_API_KEY。
Anthropic 工程主管 Felix Rieseberg 发万字长文,主张别只把 Claude 当改邮件、查资料的助手,而要从高度、深度、广度三个维度提出更有野心的任务。他给出可直接复制的深度提示词,要求模型说明顶尖专家会怎么做、用什么原始数据与专业工具、以及由什么外部标准验证结果。评论区工程师提醒,抽象层级越高,人类审查成本与错误累积风险也越大。
AI 海报素材站管理端拆解了 AI 生图模块,采用 ComfyUI 与阿里云 DashScope 双引擎,通过 ai.image-provider 配置项运行时切换,业务代码无需改动。
Codex 与 Obsidian 结合可搭建可检索、可自动化维护的专业知识库:Obsidian 以本地 Markdown 存储笔记,Codex 作为“知识库运维助手”负责内容整理、模板生成、标签规范化与索引维护。
作者花两周、三百多刀订阅费,实测 Google Muse、Grok Bot、OpenAI Dots、Manus Cue 四款 Personal Agent,覆盖 12 个自媒体平台,最终可成功委托的平台占比为 33%,其中 Muse 被封、Grok Bot 与 Manus Cue 不支持本地 Computer Use,作者目前选用 Dots。
作者为批量给文章配图,把 GPT Image 2.5 生图接口、PicList 本地 HTTP 服务(默认 127.0.0.1:36677)和回链串成一条命令,脚本由 AI 代写、只有几行。
推荐理由:作者把生图、传图床、回链串成一条命令,并记录了 Clash fake-ip 导致链接误判的排查过程,适合做批量配图的人参考。
一个中文 AI 创作平台「思畅 AI」作者复盘半年踩过的 4 个工程坑:同一图片编辑模型 Seedream V5 Pro 在三家托管商上的内容拒绝率为 0%、12.5% 和 90%。
开发者用 Next.js、TypeScript 和 React 搭建了 MIT 许可的网站审计原型 N-CODE AI Studio,结合 Google PageSpeed Insights 的 Lighthouse 指标与 Ollama 本地运行的 Gemma 3 生成改进建议。
Geoffrey Huntley 提出用 pre-commit hook 检查 git diff 中绕过诊断模块、直接调用可观测性模块的代码,一旦发现就拒绝提交并注入提示词,要求 AI 智能体改用诊断库。他认为仅靠更新 AGENTS.md 仍会有偏差并逐渐漂移,而这种方式能让智能体表现达到十全十美。
Bannerbear 创始人提出 AI 时代传统 SaaS 公司的 7 个转型方向,核心判断是功能竞争已死——过去卖五年的功能,如今一个开发者用 $200 的 Claude 订阅就能在周末克隆出够用的版本。
独立开发者 Arvid Kahl 用 Claude Code 半年多、几乎不换其他工具来搭建自己的 SaaS 平台,他认为价值主要不在生成的代码,而在配置与提示词。
推荐理由:作者用 Claude Code 半年多搭 SaaS 的配置经验,适合独立开发者照着调权限和提示词。