首先，我们需要定义Prompt模板的接口规范。这不仅是类型的约束，更是团队协作的契约。id: string;// 便于开发者理解用途// 使用对象结构兼容多轮对话// 支持模板语法}[];config?: {// 推荐的模型参数: number;max_tokens?: number;从“硬编码”到“模板化管理”，不仅是代码风格的优化，更是AI时代工程化思维的转变。提示词即资产：在AI应用中，提示

前端不能把所有历史记录都塞给API。我们需要实现一个滑动窗口机制。窗口大小：设定一个阈值（如最近10轮对话）。系统提示词保留：System Prompt必须始终保留在上下文头部。远期记忆裁剪：超过窗口期的对话，前端可以选择截断，或者调用单独的API生成摘要，将摘要作为一条新的Message塞入上下文。下面我们通过代码实战来落地这套方案。首先，明确我们的数据结构。不仅仅是消息数组，还要包含会话元信息

首先，我们需要定义组件可能处于的状态，并准备骨架屏的CSS样式（使用Tailwind CSS思维，这里写原生CSS便于理解）。// 定义组件的状态类型// 模拟AI回复内容的接口// 骨架屏样式（关键代码）技术实现的终点是用户体验。大模型的推理延迟在短期内无法完全消除，这既是技术的瓶颈，也是体验设计的机遇。通过骨架屏和动态反馈，我们其实是在做两件事：1.降低感知延迟：用户不会盯着空白屏幕数秒，而是

在AI应用开发中，前端不再仅仅是“画页面”，而是要处理非结构化数据的实时渲染与安全治理。安全是底线：大模型输出内容的不可预测性，要求我们必须将前端安全防御等级提升到“输入即威胁”的高度。DOMPurify配合 React 的默认转义机制，构成了双重保险。体验是核心竞争力：流式输出中的代码块抖动、表格渲染错乱，这些细节直接决定了用户对AI产品“智能感”的认知。通过简单的文本预处理补全闭合标签，是一个

从“纯逻辑处理”转向“资源编排”。提示词工程的前端化：DALL-E 3非常依赖提示词质量。目前的Demo只是简单的输入框，在实际商业项目中，前端应该提供“提示词优化”功能（比如先调GPT-4优化Prompt，再送给DALL-E 3），这才是提升出图质量的关键。成本与风控：图片生成很贵。在生产环境中，后端必须增加用户鉴权和每日生成次数限制，否则你的API Key分分钟会被刷爆。多模态的融合：未来的前

首先，我们需要定义一个“类组件”的结构，用来描述一个Prompt任务。/*** 定义Prompt模板的配置接口* 类似于React/Vue组件的Props定义*/// 角色：如"前端架构师"// 任务描述// 模板字符串，支持 {{变量}} 插值: string[];// 约束条件：类似CSS的样式限制/*** Prompt编排类* 封装了模板渲染和上下文管理逻辑*/// 类似于状态管理中的历史记

从Web开发转型AI应用开发，最大的思维转变在于从“确定性控制”转向“概率管理”。和Top-P不仅仅是API文档里的两个数字，它们直接决定了产品的“性格”。Temperature决定了模型的“智商”：低智商（低温度）适合做逻辑计算，高智商（高温度）适合做艺术创作。Top-P决定了模型的“视野”：视野越窄（低P值），答案越聚焦；视野越宽（高P值），可能性越丰富。作为架构师，在搭建AI中台或SDK时，

从“裸奔”到“代理转发”，不仅仅是代码层面的重构，更是架构思维的升级。安全是底线：永远不要信任前端环境，任何敏感信息（Key、Secret、Token）都必须由后端管控。BFF层的价值：代理层不仅是安全屏障，更是业务聚合层。未来你可以在这一层做Prompt注入、上下文管理、计费统计等逻辑，这对于商业化AI产品至关重要。转型的思考：对于前端开发者而言，拥抱AI不仅仅是学习调用API，更要补齐后端架构