前端开发指南文档

Zeta AI 平台前端开发指南

一、技术选型与版本

1. 核心框架

   • React 18.2 (基于组件化架构，高效渲染复杂AI模块展示)
   • Next.js 14.1 (SSR/ISR支持SEO优化，静态资源高效分发)

2. 状态管理

   • Zustand 4.4 (轻量级状态管理，适合模块化数据流)
   • React Query 4.36 (异步数据管理，处理模型/工具API请求)

3. UI组件库

   • Shadcn UI + Tailwind CSS 3.3 (原子化样式，定制AI科技感界面)
   • Framer Motion 10.16 (动画引擎，增强模型可视化交互)

4. 性能优化

   • SWR 2.2 (数据缓存策略)
   • Webpack 5.88 (Tree Shaking + Code Splitting)

二、核心模块实现方案

1. 动态模块展示系统

// 使用动态导入实现按需加载AI模块
const FlashAttentionDemo = dynamic(
  () => import('@/components/ai-modules/FlashAttention'),
  { ssr: false, loading: () => <ModuleSkeleton /> }
);

// 配置化模块注册表
const MODULE_REGISTRY = {
  'flash-attention': { component: FlashAttentionDemo, desc: '高效注意力计算...' },
  'bitlinear': { component: BitLinearDemo, desc: '量化线性变换...' }
};

2. 安全下载管理系统

// 下载API拦截层（前端验证）
const verifyDownload = async (fileId) => {
  const { signedUrl, checksum } = await axios.post(
    '/api/download/verify', 
    { fileId, userToken: getAuthToken() }
  );
  return { signedUrl, checksum };
};

// 文件分片下载（大文件支持）
const downloadChunked = (url) => {
  return fetch(url, { headers: { Range: 'bytes=0-' } })
    .then(res => res.blob());
};

3. 性能优化方案

• AI组件懒加载：
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  <Suspense fallback={<ModelPlaceholder />}>
    <PalmEMultimodalDemo />
  </Suspense>

• CDN策略：
  next.config.js 配置镜像加速：
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  module.exports = {
    images: {
      domains: ['cdn.zeta-ai.org'],
      formats: ['image/avif', 'image/webp']
    }
  }

三、安全实施方案

1. 下载防护：

   • 所有下载请求需携带JWT令牌
   • 后端返回临时签名URL（有效期5分钟）
   • 前端展示SHA-256文件校验码

2. 内容安全策略(CSP)：

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   Content-Security-Policy: 
     default-src 'self';
     script-src 'self' https://*.cloudflare.com;
     connect-src 'self' https://api.zeta-ai.org;

四、扩展性设计

1. 插件式架构：

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   // modules-registry.ts
   export type AIModule = {
     id: string;
     loader: () => Promise<React.ComponentType>;
     metadata: ModuleMetadata;
   };
   
   export const registerModule = (module: AIModule) => {
     registry.set(module.id, module);
   };

2. 响应式断点配置：

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   // tailwind.config.js
   module.exports = {
     theme: {
       screens: {
         'model-xl': '1920px', // 大模型展示专用断点
         'demo-md': '1280px'  // 交互演示优化断点
       }
     }
   }

五、实施流程

1. 初始化项目

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   npx create-next-app@14.1 --ts --eslint
   npm install @tanstack/react-query framer-motion

2. 配置路由结构：

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   /src
     /app
       /[lang]
         /tools               -> 工具列表页
         /tools/[id]          -> 工具详情页
         /models              -> AI模型库
         /downloads           -> 下载中心
     /components
       /ai-modules            -> 可插拔AI组件

3. 实现核心服务：

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   // services/downloadService.ts
   export const fetchDownloadStats = async (toolId: string) => {
     return queryClient.fetchQuery({
       queryKey: ['downloads', toolId],
       queryFn: () => axios.get(`/api/stats/${toolId}`),
       staleTime: 60_000 // 1分钟缓存
     });
   };

六、监控与优化

1. 性能指标：

   • 使用Next.js Analytics监控：
     • FCP (First Contentful Paint) < 1.2s
     • LCP (Largest Contentful Paint) < 2.5s
   • 模块加载错误率监控（Sentry集成）

2. 压测方案：

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   # 使用k6模拟高并发
   k6 run --vus 500 --duration 30s download-test.js

部署建议：

• Vercel边缘网络部署（利用全球100+节点）
• 静态资源上传至Cloudflare R2（零出口费用）
• 启用Brotli压缩（降低带宽消耗30%+）

本方案通过模块化架构支持快速集成新AI组件，采用分层缓存策略保障高并发访问性能，结合严格的CSP策略抵御XSS攻击，可支撑日百万级访问量。所有技术栈均采用当前LTS版本，平衡前沿性与稳定性。