我的作品集使用 Google AI -gemini pro 引擎
Source: Dev.to
关于我
嗨！我是 David，一名前端开发者，热衷于 Python 和 AI 工程。我喜欢探索传统网页开发与前沿人工智能的交叉点。我的重点是构建展示 AI 实际威力的应用，并演示当你将 Python 的多样性与现代 AI 能力结合时可以实现的可能性。
通过这个作品集，我想创造一些超越单纯列出技能的东西——我想打造一个交互式体验，实时展示我在 Python 和 AI 方面的实际操作能力。
作品集演示
技术栈
- 前端： React + JavaScript，用于构建动态、响应式的用户界面
- 后端： Python，用于 AI 集成和服务器端逻辑
- AI 集成： Google AI Studio，提供强大的 AI 能力
- 部署： Google Cloud Run，实现无缝托管和可扩展性
设计决策
我选择 React 作为前端框架，是因为它的组件化架构让创建可复用的 UI 元素变得轻松，这些元素可以与我的 Python 后端交互。前端使用 JavaScript、后端使用 Python 的组合，让我兼得两者优势——React 的响应式 UI 更新以及 Python 强大的 AI/ML 库。
Google AI 工具
我在作品集中广泛使用了 Google AI Studio 来驱动 AI 功能。这使我能够将自然语言处理、智能响应和交互式 AI 演示直接整合到用户体验中。与 Google Cloud Run 的集成让部署顺畅，并提供了所需的可扩展性。
开发流程
- 从线框图设计用户体验开始
- 使用模块化组件构建 React 前端
- 开发用于 AI 功能的 Python 后端接口
- 集成 Google AI Studio API
- 部署到 Cloud Run 并优化性能
- 根据测试和反馈进行迭代
功能
交互式 AI 演示
我不仅仅是告诉访客我能做什么，而是让作品集直接展示。用户可以与实时 AI 功能互动，看到 Python 与 AI 工程的真实应用场景。
无缝集成
我特别自豪的是 React 前端与 Python 后端之间的流畅通信。即使在处理复杂的 AI 请求时，用户体验也依然自然且响应迅速。
实际应用
作品集中的每个功能都不仅是技术演示——它们代表了能够解决真实问题的 AI 实际应用。从自然语言处理到智能自动化，每个元素都展示了可以直接转化为专业项目的技能。
干净、专业的设计
虽然 AI 能力是亮点，我仍确保界面本身简洁、易访问且用户友好。优秀的 AI 需要优秀的 UX 来发光发热。
结束语
这个项目真正促使我将前端技能与 AI 工程能力相结合，我也期待在学习新技术和工具的过程中继续扩展它！