终极 Next.js 模板
2025年7月15日 · 6241 字在过去两个月的时间里,我一直在致力于开发一个让我自己满意的 Next.js 模板,到今天为止,这个模板已经非常接近我想要的样子,并且支持部署到所有云平台中。包括但不限于 Vercel, Cloudflare Workers, AWS, Railway, Fly.io, GCP, Azure 等。
在过去两个月的时间里,我一直在致力于开发一个让我自己满意的 Next.js 模板,到今天为止,这个模板已经非常接近我想要的样子,并且支持部署到所有云平台中。包括但不限于 Vercel, Cloudflare Workers, AWS, Railway, Fly.io, GCP, Azure 等。
过去快一年的时间没有更新 AI 相关的博客,一方面是在忙 side project,另外一方面也是因为 AI 技术虽然日新月异,但是 AI 应用层的开发并没有多少新的东西,大体还是[2023年的博客](https://guangzhengli.com/blog/zh/gpt-embeddings/)讲的那三样,Prompt、RAG、Agent。但是自从去年 11 月底 Claude(Anthropic) 主导发布了 MCP(Model Context Protocol 模型上下文协议) 后,AI 应用层的开发算是进入了新的时代。不过关于 MCP 的解释和开发,目前似乎还没有太多的资料,所以笔者决定将自己的一些经验和思考整理成一篇文章,希望能够帮助到大家。
写这篇文章的目的是为了庆祝 X/Twitter 的粉丝突破了 10K 🎉,突然间有了一些分享欲望,在技术栈和云服务厂商的选择如此丰富多样的今天,我们如果需要独立开发的话,应该需要选择什么技术栈呢?
在过去几个月的时间中,我们似乎正处于人工智能的革命中。除了大多数人了解的 OpenAI ChatGPT 之外,许多非常新颖、有趣、实用的 AI 应用也是层出不穷,并且在使用这些应用时时,笔者也确确实实的感受到了生产力的提高。但是关于 GPT 应用的开发知识和路线,目前似乎还没有太多的资料,所以笔者决定将自己的一些经验和思考整理成一个系列,希望能够帮助到大家。
也许你最近可能听过这样的新闻,某向量数据库的初创公司刚写好 PPT,就获得了几千万的投资,某公司的开源的向量数据库因其代码的简陋而登上了 Hackernews 等等。在过去几个月时间中, AI 应用的发展如火如荼,带动了 AI 应用技术栈上下游的火爆,而向量数据库就是其中最热门的之一。
笔者刚上大学的时候,比较讨厌将阅读作为一种方法来讨论研究。认为读书唯求愉快,只在乎共鸣和是否获得了享受。当时笔者更追求的是读书不求甚解,对做研究般的读书方法是尽显鄙夷之态,对咬文嚼字般的读法更是嗤之以鼻。