我如何构建了一个 AI 驱动的天气网页应用 (SkyCast)

Source: Dev.to

🌦️ 为什么要再做一个天气应用？

如今大多数天气网站都存在以下至少一种问题：

• 广告太多
• 加载慢
• 不必要的登录
• 界面过于臃肿

我的目标是打造一款天气应用，使其：

• 全球可用 🌍
• 立即加载 ⚡
• 界面简洁、极简 ✨
• 通过 AI 增值，而非增加复杂度 🤖

这就是 SkyCast 的起点。

🛠️ 技术栈（故意保持简单）

前端

• HTML、CSS、JavaScript
• 移动优先的响应式布局
• 渐进式网页应用 (PWA)

天气数据

• Open‑Meteo API
• 实时天气
• 7 天预报
• 温度、风速、湿度
• 空气质量指数 (AQI)

AI 层

• 无服务器函数，将原始天气数据转换为简短、易读的洞察

示例：

“今天天气温暖，空气质量适中——建议多喝水。”

🤖 为什么在这里使用 AI？

大多数天气应用只展示数字。SkyCast 使用 AI 来：

• 概括天气状况
• 提供简易建议
• 让预报更易理解

目标不是取代气象数据，而是让它更有用。

🎨 UI 与 UX 选择

• 单一的主要温度显示
• 极简图标
• 无视觉杂乱
• 快速交互

如果用户能在 3 秒内了解天气，UI 就完成了它的任务。

⚡ 性能与 SEO 决策

• 静态 HTML 页面
• 不使用客户端重量框架
• 优化 meta 标签、站点地图和 robots.txt
• Open Graph 标签用于分享

结果：

• 加载更快
• Lighthouse 分数更高
• Google 索引更容易

💸 盈利模式（仍在实验中）

当前：

• 非侵入式广告
• 无订阅或付费墙

可能的未来想法：

• 高级 AI 洞察
• 天气小部件
• 开发者 API 接口

我仍在验证用户真正想要的功能后再做决定。

🧠 学到的经验

• 简单胜过复杂
• 静态站点的可扩展性极佳
• SEO 应该尽早布局
• Google 索引需要耐心
• 社区反馈极其宝贵

🔗 在线体验

SkyCast 已上线：

我期待收到以下方面的反馈：

• UI/UX
• AI 的实用性
• 功能想法

🚀 最后感想

构建有用的东西并不需要复杂的技术栈或庞大的团队。
从小开始，尽早发布，并根据反馈迭代。
如果你现在正做一个副项目——坚持下去。

感谢阅读 🙌