Next.js 实战：5周从零上线AI产品的全栈开发与技术栈复盘

最近，团队启动了一个 从 0 到 1 的 AI 产品 项目。老板给出的 Deadline 很明确：两个月内必须能接入现有业务。当我被抽调进项目组时，时间仅剩 5 周。

技术栈已经敲定：Next.js + TypeScript + Tailwind + shadcn + AI Coding。

而我面临的问题是：我是一名后端工程师，几乎没有前端开发经验。坦白说，如果没有 AI 编程工具的加持，这个项目我一个人根本无法推进。

但正是借助 Claude + Cursor 的组合，我第一次深刻体会到什么是 “十几分钟干完我一天的工作” 的开发效率。

为什么 Next.js 成为了创业公司的首选框架？

你一定听过类似的观点（我是在社交媒体上看到的）：

如果你的用户量已经大到需要考虑高并发和负载均衡，那你已经不需要自己操心这些了。

这句话，简直是为创业公司（Startup）量身定做的。在产品初期，我们追求的不是完美的、可扩展性极高的架构，而是：能够最快上线的、可用的真实产品。

因此，我们选择了 Next.js。你可以把它理解为：前端 + 后端 + API + SSR + 部署一体化 的全栈框架。

一个更形象的比喻是：它将 Spring Boot、Vue、Nginx、网关和 SSR 的能力，压缩到了一个仓库里。在 MVP（最小可行产品）阶段，速度远大于一切。

AI 编程是如何将“不可能”变为“刚刚好”的？

我没有前端基础，但我拥有强大的“外挂”：Cursor、Claude 4.5 以及之前用过的 Trae。

真实的开发体验是这样的：Claude 负责生成 UI 代码，我负责判断“这个产出是不是垃圾”。在这个过程中，你会发现一个既残酷又令人兴奋的事实：

AI 编写代码的速度，永远比你制造技术债务的速度还要快。

于是，你便进入了一种真实的“氛围式编码”（Vibe Coding）状态：

需求 → AI生成 → 能跑 → 先上线 → 再重构 → 再堆需求 → 再优化

这并非不专业，而是快速迭代的现实。在 前端框架/工程化 的实践中，拥抱工具以提升效率是明智的选择。

5 周极限开发时间线

再次强调，我们不是在写一个演示 Demo，而是要开发一个 能接入公司现有业务流的真实 AI 产品。

周次	核心任务
Week 1	项目初始化、Next.js+TS 快速学习、设计表结构、搭建 MySQL、实现基础 CRUD
Week 2	产品需求文档（PRD）定稿，进行核心数据模型设计
Week 3	完成核心功能模块开发，并进行架构讲解与评审
Week 4	优化产品首页、统一登录流程、完成初步部署
Week 5	实现鉴权逻辑、处理 Token 与 Cookies、进行核心业务流程联调

5 周之后，产品真的跑起来了。

这套技术栈为什么能撑住快速迭代？

前端技术栈

Next.js 14 + React 18 + TypeScript + Zustand + Tailwind + AntD + Radix

这个组合可以理解为：快速开发（AntD） + 无障碍与规范（Radix） + 极致定制自由（Tailwind） 的混合体。

把它们混用，短期内开发体验非常爽快，但长期来看会带来维护风险。然而对于 MVP 来说，这无疑是 性价比最高的技术选型。

后端技术栈

Next.js API Routes
+ Prisma
+ MySQL
+ Redis
+ Zod
+ Winston

使用这套栈，你会第一次感受到：前端代码能直接、安全地操作数据库是一种什么体验。这在传统的 Java/Spring 世界里近乎“异端”，但在需要快速验证的 Startup MVP 中，却是救命稻草。像 MySQL 和 Redis 这样的成熟组件，为快速搭建稳定后端提供了坚实基础。

踩坑记录：那些让人“头痛”的瞬间

在高速开发中，我们也遇到了不少坑，这里分享几个印象深刻的：

1. Next.js Middleware 的限制：在 middleware.ts 中无法直接 import Prisma Client，因为 Edge Runtime 不支持某些 Node.js API，导致运行时错误。
2. 静态渲染与动态 API 的冲突：在构建时，Next.js 会对静态生成页面中调用的动态 API 发出警告，需要仔细规划数据获取策略。
3. Ant Design 版本兼容性：Ant Design v5 向 v6 的迁移，以及实验性版本 antd-x 的兼容性问题，带来了不少适配成本。
4. 日志查看不便：在容器化部署后，查看应用日志只能通过容器标准输出，定位问题效率较低。

关于 AI 产品架构与语言选型的思考

我们现在看到的 AI 产品，其核心流程本质上是：

用户 → System Agent → 路由 → 专用 Agent → 调用 Tool → 访问 LLM → 返回结果

在这个过程中，MCP（Model Context Protocol）解决了 LLM 如何标准化调用外部工具 的问题；而 A2A（Agent-to-Agent）通信则解决了 多个 Agent 之间如何协作与隔离上下文 的难题。未来的应用可能不再是一个单一程序，而是一个 协同工作的 Agent 集群。对 人工智能 领域趋势的洞察，有助于我们设计更灵活的架构。

在 AI 产品开发中，Python 和 TypeScript 有着清晰的分工：

领域	Python 的角色	TypeScript 的角色
模型训练	绝对王者	几乎没有
模型服务	核心提供者	主要消费者
产品迭代	相对较慢	速度极快
部署复杂度	较重（环境、依赖）	较轻（容器化简单）
用户界面	生态较弱	王者级别（React生态）

用一句话总结：Python 负责“锻造”AI 能力，TypeScript 负责“包装”并交付给用户。

总结：Vibe Coding 的真相与启示

我必须说一句实话：AI 编程工具让一个没有前端经验的后端工程师，能够在 5 周内做出一个可接入业务的真实 AI 产品。

但与此同时，它也带来了新的挑战：技术债务堆积的速度，可能比你添加新功能的速度还要快。

我们真正需要对抗的，或许不是 AI 本身，而是内心深处对 “我只熟悉我原有的技术栈” 的执念。

这 5 周，是我职业生涯中 技术视野成长最快的一段时间。因为我终于明白了：

编程语言只是工具，
交付速度是早期产品的信仰，
而拥抱 AI 辅助开发，是我们必须跳进去的时代浪潮。

这次经历让我深刻感受到全栈快速开发的魅力与挑战。如果你也对 Next.js 全栈开发或 AI 应用实践感兴趣，欢迎到 云栈社区 与其他开发者交流探讨。