系列文章目录

人工智能

---

---

👉前言

你是否曾有过一个绝妙的想法，却因技术门槛、时间成本或资源限制而望而却却步？在人工智能浪潮席卷全球的今天，我们正迎来一场开发范式的深刻革命。以 GLM-4.6 为代表的大语言模型，已不再是简单的聊天机器人，它们正成为我们身边的全栈开发伙伴、产品经理和架构师。

本文将以一个真实的项目——“智识火花”（一个具备智能搜索和问答功能的个人知识库应用）为例，手把手带你体验如何借助 GLM-4.6，从一个模糊的概念出发，一步步完成一个功能完备的 AI 原生应用。你将看到，这不仅是效率的提升，更是创造力的解放。#GLM我的编程搭子 #GLM-4.6

博客将会介绍如何实现 。希望这篇博客对Unity的开发者有所帮助。
大家好，我是心疼你的一切，不定时更新开发技巧，觉得有用记得一键三连哦。
欢迎点赞评论哦.下面就让我们进入正文吧 !

---

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

👉一、文章结构导图

👉1-1、第一步：项目启动与构思 (从 0 到 0.1) —— AI 是你的产品经理

一个好的项目始于一个清晰的想法。但如何让想法变得具体、可行？GLM-4.6 可以扮演一位经验丰富的产品经理，帮你进行头脑风暴和需求分析。
🎯 目标： 定义“智识火花”的核心功能、目标用户和独特价值。
✍️ 提示词示范：

“请你扮演一位资深的产品经理，我有一个想法，做一个名为‘智识火花’的个人知识库应用。目标用户是学生、研究人员和终身学习者。请你帮我：

进行头脑风暴，列出至少 5 个核心功能。
分析市面上的同类产品（如 Notion, Obsidian），找出它们的痛点和我们的差异化优势。
为这个项目设计一个简洁的产品愿景和口号。”

💡 GLM-4.6 的突破：

GLM-4.6 不会只给你零散的点子，它会提供结构化、有深度的分析。

核心功能清单：

笔记管理：支持 Markdown，标签，文件夹。
智能搜索：基于关键词和语义的全文搜索。
AI 问答：基于你的笔记内容，让 AI 为你解答问题（RAG）。
知识图谱：自动链接笔记间的关联，可视化知识网络。
多端同步：Web, 移动端实时同步。
差异化优势：

深度集成 AI：我们的核心是“AI 问答”，而非简单的搜索，让知识“活”起来。
隐私优先：所有数据均可本地化部署或选择可信云服务，保障数据安全。
极简体验：专注于记录与思考，界面干净，无干扰。
产品愿景： 让每个人的知识碎片，都能汇聚成智慧的火花。
口号： 智识火花，点亮你的思考宇宙。

通过这一步，我们从一个模糊的“知识库”想法，变成了一个有清晰定位和核心功能的“智识火花”项目。

👉1-2、第二步：技术选型与架构设计 (从 0.1 到 0.3) —— AI 是你的架构师

有了产品蓝图，接下来就是技术实现。选什么技术栈？系统怎么设计？对于非全栈开发者来说，这往往是第一道坎。
🎯 目标： 确定技术栈，并绘制系统架构图。

✍️ 提示词示范：

“现在你是一位全栈架构师。基于‘智识火花’这个项目，我们需要一个现代、高效且易于扩展的技术栈。请推荐：

前端、后端、数据库 的具体技术，并说明理由。
为了实现 AI 问答功能，我们需要引入哪些 AI 相关的技术或服务？
请使用 Mermaid 语法，绘制一个简单的系统架构图，展示用户、前端、后端、数据库和 AI 服务之间的关系。”
💡 GLM-4.6 的突破：

GLM-4.6 能基于项目需求（如“高效”、“AI集成”）给出经过权衡的建议，并直接生成可视化图表，将抽象概念具象化。

🖼️ 预期输出（代码块）：

技术栈推荐：

前端: Next.js (React) + Tailwind CSS。理由：SSR/SSG 友好，利于 SEO；Tailwind 快速构建美观 UI。
后端: Python + FastAPI。理由：Python 是 AI 生态的绝对核心，FastAPI 性能高，自带交互式文档。
数据库: PostgreSQL (关系型) + ChromaDB (向量数据库)。理由：PG 处理结构化数据，ChromaDB 存储笔记的向量表示，用于语义搜索。
AI 服务: GLM-4.6 API 用于生成回答，Sentence-Transformers 模型用于文本向量化。
系统架构图 (Mermaid):

现在，我们有了清晰的“施工图纸”，可以开始动工了！

👉1-3、第三步：后端核心开发 (从 0.3 到 0.5) —— AI 是你的高级工程师

编码阶段是最耗时、最考验细节的环节。GLM-4.6 可以成为你的编码助手，快速生成高质量的样板代码和复杂逻辑。

🎯 目标： 使用 FastAPI 创建笔记的 CRUD (增删改查) API。

✍️ 提示词示范：

“你是 Python 后端开发专家。请使用 FastAPI 和 SQLAlchemy，为‘智识火花’项目生成以下代码：

笔记的 SQLAlchemy 模型，包含 id, title, content, created_at 字段。
创建一个新的笔记的 API 端点 POST /api/notes，接收 title 和 content，成功后返回创建的笔记对象。
获取所有笔记列表的 API 端点 GET /api/notes。 请确保代码包含必要的注释和错误处理。”
💡 GLM-4.6 的突破：

GLM-4.6 生成的是“生产就绪”的代码片段，而非玩具代码。它包含了 Pydantic 模型用于数据验证、依赖注入、异常处理等现代 Web 框架的最佳实践。

🖼️ 预期输出（代码块）：

from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from datetime import datetime

Base = declarative_base()

class Note(Base):
    __tablename__ = "notes"
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    title = Column(String, index=True)
    content = Column(String)
    created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)

# main.py
from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
from sqlalchemy.orm import Session
from . import models, schemas, crud
from .database import SessionLocal, engine

models.Base.metadata.create_all(bind=engine)

app = FastAPI()

# Dependency
def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.post("/api/notes/", response_model=schemas.Note)
def create_note(note: schemas.NoteCreate, db: Session = Depends(get_db)):
    return crud.create_note(db=db, note=note)

@app.get("/api/notes/", response_model=list[schemas.Note])
def read_notes(skip: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends(get_db)):
    notes = crud.get_notes(db, skip=skip, limit=limit)
    return notes

👉1-4、第四步：前端界面开发 (从 0.5 到 0.7) —— AI 是你的前端专家

后端就绪，现在需要一个用户友好的界面。即使你对 React不熟悉，GLM-4.6 也能帮你快速搭建起来。

🎯 目标： 创建一个笔记列表页面，可以展示所有笔记，并有一个“新建笔记”的按钮。

✍️ 提示词示范：

“你是 React 和 Tailwind CSS 专家。请为‘智识火花’项目生成一个 React 组件：

组件名为 NoteList.tsx。
它需要在页面加载时，从 GET /api/notes 接口获取所有笔记数据。
使用 Tailwind CSS 设计一个简洁的卡片式布局来展示笔记列表，每张卡片显示标题和创建日期。
包含一个‘新建笔记’按钮。
处理加载状态和错误状态。”
💡 GLM-4.6 的突破：

GLM-4.6 能够理解 UI 框架和样式库的组合，生成符合现代设计风格的、功能性的组件代码，极大地降低了前端的入门门槛。

🖼️ 预期输出（代码块）：

import { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';

interface Note {
  id: number;
  title: string;
  content: string;
  created_at: string;
}

const NoteList = () => {
  const [notes, setNotes] = useState<Note[]>([]);
  const [loading, setLoading] = useState(true);
  const [error, setError] = useState<string | null>(null);

  useEffect(() => {
    const fetchNotes = async () => {
      try {
        const response = await axios.get<Note[]>('/api/notes');
        setNotes(response.data);
      } catch (err) {
        setError('Failed to fetch notes');
      } finally {
        setLoading(false);
      }
    };

    fetchNotes();
  }, []);

  if (loading) return <div className="text-center p-4">Loading...</div>;
  if (error) return <div className="text-center p-4 text-red-500">{error}</div>;

  return (
    <div className="container mx-auto p-4">
      <div className="flex justify-between items-center mb-6">
        <h1 className="text-3xl font-bold">智识火花</h1>
        <button className="bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded">
          新建笔记
        </button>
      </div>
      <div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 gap-4">
        {notes.map(note => (
          <div key={note.id} className="bg-white rounded-lg shadow-md p-6 hover:shadow-lg transition-shadow">
            <h2 className="text-xl font-semibold mb-2">{note.title}</h2>
            <p className="text-gray-500 text-sm">{new Date(note.created_at).toLocaleDateString()}</p>
          </div>
        ))}
      </div>
    </div>
  );
};

export default NoteList;

👉1-5、第五步：AI 魔法集成 (从 0.7 到 0.9) —— AI 指导 AI，实现核心突破

这是“智识火花”的灵魂所在——智能问答。我们将实现一个 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统。GLM-4.6 在这里不仅扮演编码者，更是技术方案的指导者。

🎯 目标： 实现一个 API，接收用户问题，检索相关笔记，并生成回答。

✍️ 提示词示范：

“你是 AI 应用开发专家。我需要为‘智识火花’实现一个 AI 问答功能，基于 RAG 技术。

请用 Python 写一个函数 ask_question(question: str)。
该函数的流程是： a. 使用 sentence-transformers 模型将 question 转换为向量。 b. 在 ChromaDB 中搜索与问题向量最相似的 Top 3 笔记片段。 c. 将原始问题和检索到的笔记片段组合成一个 Prompt。 d. 调用 zhipuai (智谱AI) 的 SDK，将 Prompt 发送给 GLM-4.6 模型。 e. 返回 GLM-4.6 生成的答案。
请为关键步骤添加注释，并给出一个完整的 Prompt 示例。”
💡 GLM-4.6 的突破性价值：

GLM-4.6 能够指导你构建复杂的 AI 系统，它“知道”如何使用其他 AI 工具（如 Embedding 模型、向量数据库）和自己（GLM-4.6）协同工作。这是一种**“元编程”**能力，让开发者能够站在巨人的肩膀上，快速实现过去需要深厚 AI 背景才能做到的功能。
🖼️ 预期输出（代码块）：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb
from zhipuai import ZhipuAI

# 初始化模型和客户端
embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
chroma_client = chromadb.Client()
zhipu_client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")

# 假设已有一个名为 "notes_collection" 的集合
notes_collection = chroma_client.get_collection(name="notes_collection")

def ask_question(question: str):
    # 1. 将问题转换为向量
    query_embedding = embedding_model.encode(question).tolist()

    # 2. 在向量数据库中搜索
    results = notes_collection.query(
        query_embeddings=[query_embedding],
        n_results=3
    )

    # 3. 组合 Prompt
    retrieved_context = "\n---\n".join(results['documents'][0])
    prompt = f"""
    你是一个知识助手，请根据以下用户提供的笔记内容来回答问题。
    如果笔记内容不足以回答问题，请回答“根据现有笔记无法找到答案”。

    === 笔记内容 ===
    {retrieved_context}
    === 笔记内容结束 ===

    用户问题: {question}
    """
    
    # 4. 调用 GLM-4.6
    response = zhipu_client.chat.completions.create(
        model="glm-4.6",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt},
        ],
    )
    
    # 5. 返回答案
    return response.choices[0].message.content

👉1-6、第六步：测试与部署 (从 0.9 到 1.0) —— AI 是你的 DevOps 工程师

项目开发完毕，如何保证质量并上线？GLM-4.6 同样能帮你搞定测试和部署脚本。

🎯 目标： 为后端 API 编写单元测试，并生成 Dockerfile 进行容器化部署。

✍️ 提示词示范：

“你是 DevOps 工程师。

请为 FastAPI 的 POST /api/notes 端点编写一个 pytest 测试用例，测试成功创建笔记和传入无效数据（如缺少 title）时的情况。
请为这个 Python FastAPI 项目生成一个 Dockerfile，使用多阶段构建来优化镜像大小。请在关键步骤添加注释。”
💡 GLM-4.6 的突破：

GLM-4.6 理解现代软件工程的最佳实践，包括单元测试框架和容器化技术。它能生成可直接运行、符合行业标准的配置文件，让“上线”这一步不再令人望而生畏。
🖼️ 预期输出（代码块）：

FROM python:3.10-slim as builder

WORKDIR /app

# 复制依赖文件
COPY requirements.txt .

# 安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir --user -r requirements.txt

# --- 阶段 2: 运行阶段 ---
FROM python:3.10-slim

WORKDIR /app

# 从构建阶段复制安装的依赖
COPY --from=builder /root/.local /root/.local

# 复制应用代码
COPY . .

# 将用户安装的包路径加入 PATH
ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

# 暴露端口
EXPOSE 8000

# 启动命令
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

👉二、总结与展望：GLM-4.6 带来的三大突破

经过这六个步骤，我们成功地将一个想法变成了一个可运行的 AI 原生应用。回顾整个过程，GLM-4.6 带来的突破是根本性的：

角色突破：从“编码工”到“项目指挥家”
开发者不再需要逐行编写所有代码。我们的工作重心转移到了定义需求、设计架构、审查和整合 AI 生成的内容上。这是一种更高维度的创造，是“指挥家”而非“演奏员”。

能力突破：打破技术壁垒，实现全栈能力
无论你是前端还是后端，是产品经理还是测试工程师，GLM-4.6 都能帮你补齐短板。它让你有能力独自完成一个完整的项目，将想法变为现实，极大地降低了创新的门槛。

效率突破：从“线性开发”到“指数级创造”
过去需要数周甚至数月完成的工作，现在可能在几天内就完成雏形。更重要的是，AI 让我们敢于去尝试过去因复杂性而放弃的“AI 功能”本身。这种“加速创新”的能力，是 GLM-4.6 最具颠覆性的价值。

---

👉壁纸分享

👉总结

与 GLM-4.6 一同从 0 到 1 完成“智识火花”项目，我们看到的不仅仅是自动化编码，而是一种全新的、人机协作的创造范式。未来，最强大的开发者，将是最擅长与 AI 协作的开发者。

现在，轮到你了。拿起你的“AI 全栈伙伴”，去实现那个你心中酝酿已久的想法吧。整个世界，都在等待你的下一个“智识火花”。

本次总结的就是实现， 有需要会继续增加功能
如能帮助到你，就帮忙点个赞吧，三连更好哦,谢谢
你的点赞就是对博主的支持，有问题记得留言评论哦!
不定时更新开发技巧，觉得有用记得一键三连哦。么么哒！