用快马 AI 和 EasyU 框架,5 分钟打造企业级管理后台

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:
    创建一个基于 EasyU 框架的管理后台系统,包含以下功能:1. 响应式布局,适配桌面和移动端;2. 用户管理模块(增删改查);3. 数据统计图表(使用 EasyU 内置图表组件);4. 权限控制界面。要求代码结构清晰,遵循 EasyU 的最佳实践,并提供完整的 API 文档注释。系统应支持一键部署到云服务器,并生成可共享的演示链接。
  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

最近公司临时需要一个内部管理后台,要求能适配移动端、包含基础用户管理和数据统计功能。作为前端小白,我尝试用 EasyU 框架配合 InsCode(快马)平台 的 AI 生成功能,意外地只用不到半小时就完成了全部开发部署。以下是具体实现思路和关键要点记录:


1. 项目需求拆解

根据实际业务场景,管理后台需要满足四个核心需求: - 响应式布局:不同设备屏幕尺寸下自动调整布局 - 用户管理模块:实现账户信息的增删改查(CRUD) - 数据可视化:展示近期用户活跃度等关键指标 - 权限分级:区分管理员和普通操作员的界面权限


2. 快速生成项目骨架

在快马平台的 AI 对话区输入需求描述(包含上述四个功能点),选择 EasyU 框架作为技术栈。系统自动生成了以下内容:

  1. 目录结构:按功能模块划分的 components/pages/ 等标准目录
  2. 基础路由配置:已初始化 Vue Router 并配置了登录拦截
  3. 预设样式:集成 EasyU 的主题变量和响应式断点
  4. 示例页面:包含空白的数据看板和用户列表模板

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3. 关键功能实现

响应式布局

利用 EasyU 的栅格系统特性: - 桌面端采用 12列栅格 实现三栏布局(导航/内容/侧边栏) - 移动端通过 断点隐藏 自动折叠次要内容区域 - 导航菜单使用 自适应折叠组件 确保小屏幕操作体验

用户管理模块

通过快马生成的模板快速改造: 1. 列表页集成 EasyTable 组件,支持分页和排序 2. 新增/编辑表单使用 FormBuilder 自动生成校验逻辑 3. 删除操作绑定 ConfirmDialog 二次确认弹窗

数据统计图表

调用 EasyU 的内置可视化工具: - 折线图展示近7日用户增长趋势 - 饼图显示权限分组占比 - 所有图表支持 响应式重绘主题切换

权限控制

基于路由守卫实现: - 在 meta 字段标记页面所需权限等级 - 登录时获取用户角色信息并缓存 - 无权限访问时自动跳转提示页


4. 开发提效技巧

  • AI 辅助编码:在不确定如何调用 EasyU 的 API 时,用快马输入问题描述(如"如何实现表格行内编辑")直接获取可用代码块
  • 实时预览:编辑代码后立即在右侧窗口查看效果,避免反复刷新
  • 文档速查:鼠标悬停在 EasyU 组件上会显示官方文档摘要

5. 一键部署上线

完成开发后,点击部署按钮选择「静态网站」类型。平台自动完成以下流程: 1. 打包所有静态资源 2. 配置 CDN 加速 3. 生成可公开访问的 HTTPS 链接 4. 提供二维码方便移动端测试

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体验总结

这次开发让我深刻体会到现代工具的便利性。传统需要2-3天的工作,借助 InsCode(快马)平台 和 EasyU 框架后: - 零配置启动:无需安装 Node 或配置 Webpack - 智能提示:AI 能准确理解"添加搜索过滤"这类自然语言需求 - 协作方便:生成的链接可直接发给同事测试 - 学习成本低:作为 EasyU 新手也能快速产出合格代码

建议遇到紧急项目时优先尝试这种开发模式,特别适合中小型后台系统的快速落地。

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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:
    创建一个基于 EasyU 框架的管理后台系统,包含以下功能:1. 响应式布局,适配桌面和移动端;2. 用户管理模块(增删改查);3. 数据统计图表(使用 EasyU 内置图表组件);4. 权限控制界面。要求代码结构清晰,遵循 EasyU 的最佳实践,并提供完整的 API 文档注释。系统应支持一键部署到云服务器,并生成可共享的演示链接。
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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

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比调度策略,兼顾经济性、能效性稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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