AI助力Vite+Vue3开发:5分钟自动生成完整项目模板

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    请生成一个基于Vite的Vue3项目框架,要求包含以下功能:1. Vue3组合式API基础模板 2. Vue Router路由配置 3. Pinia状态管理集成 4. Element Plus UI组件库自动引入 5. 预置axios请求封装。项目结构应符合最佳实践,包含清晰的目录划分和基础组件示例。在main.js中完成所有插件的初始化配置,并提供README.md说明文件。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在尝试用Vite搭建Vue3项目时,发现初始化配置要花不少时间。从安装依赖到整合常用工具链,手动操作既容易出错又重复劳动。好在遇到了InsCode(快马)平台的AI辅助功能,用自然语言描述需求就能生成开箱即用的项目模板,这里分享具体实现过程。

  1. 项目需求分析
    典型的中后台项目需要路由管理、全局状态存储、UI组件库和网络请求模块。传统方式需要分别安装vue-router、pinia、element-plus等库,再逐个编写初始化代码。通过AI生成可以直接获得整合方案,避免版本兼容问题。

  2. AI指令设计
    在平台输入区用自然语言描述需求:"生成基于Vite的Vue3项目,包含组合式API示例、vue-router路由配置、pinia状态管理、element-plus自动导入和axios封装"。系统会自动解析技术栈关联性,比如选择Vite时会默认采用Vue3的单文件组件语法。

  3. 生成内容验证
    得到的项目结构非常规范:

  4. src目录下按功能划分views/components/store等文件夹
  5. router/index.js已配置历史路由模式
  6. stores/useCounter.js包含完整的pinia示例
  7. utils/request.js实现了axios拦截器封装
  8. 自动生成的App.vue包含路由视图和基础布局

  9. 关键配置亮点
    main.js文件中完成了所有插件的一站式初始化:

  10. 通过unplugin-auto-import实现Element Plus的按需导入
  11. pinia实例通过provide/inject全局共享
  12. 路由守卫等进阶配置也生成示例代码

  13. 效率对比
    手动操作至少需要:

  14. 30分钟安装配置基础环境
  15. 1小时调试各模块联调
  16. 可能遇到的版本冲突问题 而AI生成从指令输入到下载压缩包仅需2分钟,且内置了行业通用配置方案。

  17. 定制化调整
    生成的项目并非黑箱,所有代码都可自由修改。比如:

  18. 在vite.config.js添加Sass支持
  19. 扩展pinia模块的持久化功能
  20. 替换UI库为Ant Design Vue 平台保持原始项目结构,开发者拥有完全控制权。

实际体验发现,这种开发方式特别适合: - 快速验证技术方案可行性 - 新团队统一项目规范 - 教学演示场景快速搭建案例

InsCode(快马)平台完成生成后,还能直接一键部署查看实时效果。示例图片 整个过程无需操心服务器配置,特别适合需要立即演示的场合。对于初学者来说,这种"描述需求-获得代码-实时预览"的闭环体验,让学习曲线变得非常平缓。

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    请生成一个基于Vite的Vue3项目框架,要求包含以下功能:1. Vue3组合式API基础模板 2. Vue Router路由配置 3. Pinia状态管理集成 4. Element Plus UI组件库自动引入 5. 预置axios请求封装。项目结构应符合最佳实践,包含清晰的目录划分和基础组件示例。在main.js中完成所有插件的初始化配置,并提供README.md说明文件。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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