Ai 开发新秩序 - Ai全栈应用开发技术栈 推荐

概览

AI全栈应用开发技术栈推荐

最近给自己公司业务独立开发了几个全栈demo，分享一下架构和技术栈经验：

1. 架构：nextjs全栈 或 nextjs+python

2. 前端：nextjs+shadcn+tailwind css

3. 设计：shadcn+tailwind UI

4. 数据库：supabase

5. ORM：prisma（js）或sqlalchemy（python）

6. 用户管理：clerk

7. 支付：stripe/lemonsqueezy

8. AI SDK：vercel ai sdk或openai python sdk

9. Python后端：fastapi

10. 大模型路由：LiteLLM

11. 大模型供应商：OpenRouter

12. 大模型监控：LangFuse

13. 系统监控：Sentry

14. 开发环境：cursor + v0

15. 部署：Vercel（js）+Render（python）或云服务器

一：架构

js全栈或js+python

• 小团队开发技术架构怎么简单怎么来，前期,没那么多用户量，性能并不重要,

• 最好单语言/双语言，前期没必要js前端,+go/java后端+python算法这种成熟架构,

• 要么js全栈，要么js+python，我推荐的这,些架构和技术栈支撑到十万mAU都没问题，,可以根据自己的技术栈选择

架构1：Nextjs全栈

最简单的全栈架构，适合独立开发者/纯前端团队

架构2: 重前端轻后端 Nextjs前后端+python算法

Nextjs负责前端+后端CRUD，Python FastApi负责Ai工作流，一遍业务全栈，一边纯算法

架构3: 轻前端 重后端 任意前端+后端python&算法

适合成型的团队

二：前端

推荐：nextjs+shadcn+tailwind,

• 毫无疑问的前端三件套，8O%以上的AI创业,项目都是这套前端

• nextjs15+react 19新加了server action特性，连api route都不需要写了，再结合,server components，前后端交互从未如,此简单

三：设计

推荐：shadcn/ui,shadcn/tailwind UI,

• .对大部分应用shadcn的设计完全够用,,shadcn新增了sidebar，layout也解决了,

• .如果有chat界面，可以看看新的VercelAl,5DK Ul，ai直接转成流式生成component,

• .Tailwind官方出了UI库有大量设计好的UI组,件，pro版官方卖299刀但是淘宝30块钱

四：数据库

推荐：supabase

• .云端版的postgres，还支持用户auth和s3,兼容object store,

• .开源+提供本地CL，先本地开发然后同步云,端非常方便,.免费版很慷慨，规模大后直接selfhost,

• .也可以考虑Neon，另一家云端postgres

五：数据库Orm

推荐orm: Prisma

• .简单好用，功能全面，类型安全,

• .Python的话用sqlalchemy或sqlmodel,

• .也可以考虑drizzle，drizzle更像直接写,SQL，prisma的抽象层次更高

六：用户管理

推荐: clerk

• .最简单的用户管理平台，直接加个,middleware和user button就完事

• 免费版只能10000月活，而且收费版巨贵,要尽早考虑迁移到SupabaseAuth,SupabaseAuth需要自己写Ul,

• WT做的也很好用，非js后端也很好接入

七：支付

推荐: stripe/lemonsqueezy

• .没什么好选的，收购之后其实是一家公司了,

• lemonsqueezy对国内用户友好一些，但是,封号风险更高，stripe更正规,

• .Stripe也投资了clerk，所以clerk和stripe,打通也很容易

八：Al大模型sdk

推荐: vercelai sdk/openai sdk

• .J5用vercel ai sdk， python用openai sdk,

• Vercel可以一个sdk访问openai，claude,,gemini等所有模型，还有ui库可以跟前端结合,

• .Openai python sdk生态最全，新版structured,outputs可以直接parse成pydantic model，工作流开发超级简单

九：Python后端

推荐:FastAPI

• .超级好上手的rest api框架，结合pydantic,开发体验超级好，还会自动生成doc

• .如果需要CRUD用sqlalchemy和alembic

十：AI大模型接入

推荐: LiteLLm + OpenRouter

• .Litellm proxy可以直接统一所有LLm的访问，,还有自动重试、fallback、自动cache，可以直,接用openai协议访问

• 开发的时候如果遇到bug,,litellm有缓存，不需,要整个工作流重跑浪费token

• 在OpenRouter买credit，可以直接接入所有主,流模型，而且并发数超高[充钱越多并发越高],

十一：监控

推荐:langfuse+sentry

• .Langfuse是非常好用的大模型监控系统，只需,要用他们包好的openai sdk+函数外面包上,叵observe就可以

• 免费版有限额，但是超了也会上报，只是很慢,.可以直接看到每个请求花了多少钱，所有的prompt和回答，可以直接在网页上打标

• .Sentry就是标准的服务监控，免费版也非常慷慨

十二：开发环境

推荐:cursor + v0

• .我们选的都是最主流的技术栈，需求写好了,让AI自己写都没什么问题

• .如果页面交互简单就直接让cursor前后端全写了，如果复杂就先让vO写前端然后复制进cursor，vO更有设计感

• .记得cursor设置Rules for Al里加上"Iuse,shadcn component."不然它总是自己用tailwind写ui

十三：部署

推荐: Vercel+Render

• .Vercel部署前端，Render部署后端，免费版都非常慷慨

  .如果有云厂商补贴直接部署在服务器也很容易,nextjs和fastapi docker部署都超级简单，这一套结构单机至少能支持1W的日活

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