【零基础AI应用开发】Next.js + DeepSeek 从零搭建 AI 创作平台|完整教程先导
别被"AI应用开发"吓到，看完这篇你会发现：对于有开发基础的人来说，无非就是多学一个 API 用法而已。
本教程手把手带你从零搭建一个完整的 AI 智能创作平台，从环境搭建到部署上线，每一步都能跑通验证。跟着做完，你就能在简历上写"有 AI 应用开发经验"了。
项目教程仓库地址：https://github.com/ZIQI-a/AI_Agent_study
成品项目地址：https://github.com/ZIQI-a/huamiao_Agent
为什么要写这个教程？
最近面试被问"有没有 AI 项目经验"的前端越来越多了。
说实话，AI 应用开发没有想象中那么难。你不需要懂算法、不需要会训练模型、不需要学 Python。你需要的是：
会调 API
会写 Prompt
会做流式渲染
会搭页面
最终效果预览
本教程为了快速产出实际效果，样式没有过多修饰，大家可以根据自己的需要进行二次开发。
功能清单
| 功能 | 说明 | 涉及技术 |
|---|---|---|
| 文章创作器 | 输入标题，AI 生成格式化文章，支持选择字数、风格、详细程度 | Vercel AI SDK, streamText |
| 古诗词生成 | 输入一个名词，AI 创作古诗词，附带注释和赏析 | Prompt Engineering, Few-shot |
| 风格文库 | 导入你喜欢的文章，AI 分析写作风格 | 结构化输出, generateObject |
| 风格仿写 | 参考导入文章的风格进行创作 | RAG, Embedding, 向量检索 |
| 历史记录 | 所有创作内容持久化保存 | SQLite, Drizzle ORM |
| 部署上线 | 公网可访问 | Vercel, Turso |
技术栈
框架： Next.js 15 (App Router) + TypeScript UI： Tailwind CSS + shadcn/ui AI层： Vercel AI SDK（流式输出）+ LangChain.js（RAG） LLM： DeepSeek（国产大模型，中文能力强，价格便宜） 数据库： SQLite + Drizzle ORM 部署： Vercel为什么选 DeepSeek？中文写作效果好，价格是 GPT-4o 的 1/18，学习阶段充 10 块钱够用很久。API 完全兼容 OpenAI 格式，换模型只需改两行代码。
教程目录（14 章 + 附录）
| 章节 | 你将学到 | 关键词 |
|---|---|---|
| 第01章 | 安装 Node.js、pnpm，注册 DeepSeek API Key | 环境变量、包管理器 |
| 第02章 | 创建 Next.js 项目，理解 App Router | 文件路由、服务端组件 |
| 第03章 | Tailwind + shadcn/ui 搭建整体布局 | 原子化 CSS、组件库 |
| 第04章 | 第一次调用 AI API，理解 Token 和 Temperature | OpenAI SDK、API Route |
| 第05章 | 流式输出，打字机效果 | SSE、streamText、useCompletion |
| 第06章 | Prompt 设计技巧 | Few-shot、Chain-of-Thought |
| 第07章 | 文章创作器完整实现 | 表单、Markdown 渲染 |
| 第08章 | 古诗词生成器 | 领域 Prompt、古风 UI |
| 第09章 | SQLite + Drizzle ORM 数据持久化 | ORM、数据库迁移 |
| 第10章 | 文件上传、AI 风格分析 | 结构化输出、Zod |
| 第11章 | RAG 检索增强生成 | Embedding、向量搜索 |
| 第12章 | 收藏、导出、暗色模式 | UX 优化、主题切换 |
| 第13章 | 部署到 Vercel | 环境变量、Turso |
| 第14章 | 回顾总结与未来方向 | 扩展思路 |
| 附录 | 常见报错与解决方案 | FAQ |
适合谁？
有前端基础（React/Vue）的开发者，想了解 AI 应用开发
面试被问"有没有 AI 项目经验"，想有东西可讲
想做一个能写进简历的 AI 全栈项目
对 Agent、RAG、Prompt Engineering 感兴趣但不知从何入手
学习建议
1. 按章节顺序学习，每章都有前置依赖 2. 每章结束后动手验证，确认效果再继续 3. 不理解的概念先跳过，实践中会慢慢理解 4. 遇到问题先看附录的常见问题 5. 预计总学习时间：40-60 小时学完你能得到什么？
一个部署在公网的 AI 创作平台（可以写进简历）
对 LLM API、Prompt Engineering、RAG 的实战理解
一份完整的 AI 全栈项目经验
继续深入 Agent 开发的基础能力
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