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获课:999it.top/13453/
课程采用"项目驱动+场景化练习"的教学模式,以"AI天气预警系统"为例,完整演示了零代码开发的全流程:
需求分析与设计(DeepSeek)
学员输入提示词:"设计一个天气预警系统,包含用户输入接口、天气数据获取、AI异常检测模块,输出技术方案文档。"DeepSeek自动生成API定义、模块划分、数据流图,并推荐FastAPI+Redis+TensorFlow Lite的技术栈。进一步追问:"给出基于FastAPI的三层架构设计,包含Redis缓存和轻量级AI模型部署方案。"系统立即输出服务端架构图与技术选型建议。
代码生成与开发(Cursor)
在初始化Devbox环境后,学员通过Cursor的"Composer"功能输入:"用FastAPI编写一个天气接口,城市参数为路径参数,集成Redis缓存,代码分路由层、服务层、模型层。"Cursor自动生成main.py、services/weather.py、models/predict.py等文件,并支持实时优化。例如,当学员发现缓存逻辑需调整时,只需输入"修改Redis缓存策略为LRU,最大容量100MB",Cursor即可自动更新代码。
环境配置与测试(Devbox)
通过devbox add python3.11 redis tensorflow-lite命令添加依赖后,学员运行devbox run -- pytest tests/ -v执行测试。Cursor根据提示词"为FastAPI天气接口编写Pytest测试用例,覆盖正常请求、缓存命中、异常检测场景",自动生成包含20个测试用例的tests/test_api.py文件,测试覆盖率达95%。
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