分享：基于Next.js的企业级提示词AI平台

产品概述

基于Next.js构建的企业级提示词AI平台,为团队提供专业的提示词管理、多模型接入、协作编辑和智能优化能力。平台支持1000+用户规模,采用云端部署方案,提供完整的企业级功能和安全保障。

核心功能

多AI提供商接入: 统一接入OpenAI、Claude、国产大模型(文心一言、通义千问等),支持灵活切换和对比测试
提示词管理: 创建、编辑、分类、标签管理提示词模板,支持文件夹层级组织和全文搜索
版本控制系统: 完整的版本历史记录、可视化版本对比、一键回滚、版本分支管理
协作编辑: 实时多人协作编辑提示词,权限管理(查看/编辑/管理),评论和反馈机制
AI智能推荐: 基于使用历史的智能提示词推荐,提示词效果评分,优化建议生成
用户认证系统: 完整的注册登录流程,基于角色的权限控制(管理员/成员/访客),团队和组织管理
数据分析面板: 使用统计、模型效果对比、成本分析、团队协作数据可视化

技术选型

核心技术栈

全栈框架: Next.js 14+ (App Router)
开发语言: TypeScript
UI组件库: shadcn/ui + Tailwind CSS
状态管理: React Context + Zustand
数据库: PostgreSQL + Prisma ORM
认证系统: NextAuth.js
实时协作: Socket.io + Redis
AI SDK: Vercel AI SDK (统一多提供商接口)
部署平台: Vercel / AWS / 腾讯云

系统架构

整体架构模式

采用Next.js全栈架构,前后端一体化开发。整体遵循分层架构模式:

展示层: React组件 + shadcn/ui,响应式设计
业务逻辑层: Next.js API Routes + Server Actions
数据访问层: Prisma ORM + PostgreSQL
缓存层: Redis (会话、实时协作、热点数据)
AI网关层: 统一多AI提供商调用接口

模块划分

1. 认证与授权模块

核心技术: NextAuth.js + JWT
主要功能: 用户注册登录、OAuth集成、会话管理、权限验证
依赖关系: 所有业务模块的基础依赖
关键接口:
POST /api/auth/signin - 用户登录
POST /api/auth/signup - 用户注册
GET /api/auth/session - 获取会话信息

2. 提示词管理模块

核心技术: Prisma + PostgreSQL + 全文搜索
主要功能: 提示词CRUD、分类标签、搜索过滤、收藏分享
依赖关系: 依赖认证模块、版本控制模块
关键接口:
GET/POST /api/prompts - 提示词列表和创建
GET/PUT/DELETE /api/prompts/[id] - 单个提示词操作
POST /api/prompts/search - 全文搜索

3. 版本控制模块

核心技术: 自定义版本管理系统 + 差异对比算法
主要功能: 版本创建、历史记录、可视化对比、回滚恢复
依赖关系: 依赖提示词管理模块
关键接口:
GET /api/prompts/[id]/versions - 版本列表
POST /api/prompts/[id]/versions - 创建新版本
GET /api/prompts/[id]/versions/compare - 版本对比

4. 协作编辑模块

核心技术: Socket.io + Redis + OT算法(操作转换)
主要功能: 实时多人编辑、在线状态、冲突解决、评论系统
依赖关系: 依赖认证模块、提示词管理模块
关键接口:
WebSocket /socket/collaborate - 协作连接
POST /api/prompts/[id]/comments - 添加评论

5. AI网关模块

核心技术: Vercel AI SDK + 自定义适配器
主要功能: 统一AI调用接口、提供商切换、响应流式处理、错误重试
依赖关系: 独立模块,被提示词执行模块调用
关键接口:
POST /api/ai/execute - 执行提示词
POST /api/ai/compare - 多模型对比
GET /api/ai/providers - 可用AI提供商列表

6. 数据分析模块

核心技术: PostgreSQL聚合查询 + Charts.js
主要功能: 使用统计、效果分析、成本计算、可视化展示
依赖关系: 依赖提示词管理模块、AI网关模块
关键接口:
GET /api/analytics/usage - 使用统计数据
GET /api/analytics/performance - 模型效果数据

数据流设计

关键数据流说明:

读取流程: 优先从Redis缓存读取,未命中则查询PostgreSQL,查询结果写入缓存
写入流程: 权限验证 → 数据库更新 → 缓存失效 → WebSocket实时通知
AI调用流程: 请求路由 → 提供商选择 → 流式响应 → 日志记录
协作编辑流程: 操作捕获 → WebSocket广播 → OT算法处理 → 状态同步

实现细节

核心目录结构

bash 复制代码

nextjs-prompt-ai-platform/
├── app/                          # Next.js App Router
│   ├── (auth)/                   # 认证相关页面
│   │   ├── login/
│   │   └── register/
│   ├── (dashboard)/              # 主应用页面
│   │   ├── prompts/              # 提示词管理
│   │   ├── collaborate/          # 协作编辑
│   │   ├── analytics/            # 数据分析
│   │   └── settings/             # 设置页面
│   ├── api/                      # API Routes
│   │   ├── auth/                 # 认证接口
│   │   ├── prompts/              # 提示词接口
│   │   ├── ai/                   # AI调用接口
│   │   └── analytics/            # 分析接口
│   └── layout.tsx                # 根布局
├── components/                   # React组件
│   ├── ui/                       # shadcn/ui组件
│   ├── prompts/                  # 提示词相关组件
│   ├── editor/                   # 协作编辑器组件
│   └── analytics/                # 数据可视化组件
├── lib/                          # 工具库
│   ├── prisma.ts                 # Prisma客户端
│   ├── redis.ts                  # Redis客户端
│   ├── ai/                       # AI网关实现
│   ├── auth.ts                   # NextAuth配置
│   └── socket.ts                 # Socket.io配置
├── prisma/
│   └── schema.prisma             # 数据库模型
├── types/                        # TypeScript类型定义
└── server/                       # 服务端逻辑
    ├── services/                 # 业务服务层
    └── websocket/                # WebSocket服务器

关键数据结构

Prompt数据模型: 定义提示词的核心数据结构,包含内容、元数据、版本信息和权限控制

kotlin 复制代码

// prisma/schema.prisma
model Prompt {
  id          String   @id @default(cuid())
  title       String
  content     String   @db.Text
  description String?
  category    String
  tags        String[]
  authorId    String
  author      User     @relation(fields: [authorId], references: [id])
  versions    Version[]
  isPublic    Boolean  @default(false)
  createdAt   DateTime @default(now())
  updatedAt   DateTime @updatedAt
}

model Version {
  id        String   @id @default(cuid())
  promptId  String
  prompt    Prompt   @relation(fields: [promptId], references: [id])
  content   String   @db.Text
  version   Int
  createdBy String
  createdAt DateTime @default(now())
}

AI提供商接口: 统一的AI调用接口,支持多提供商切换和流式响应

typescript 复制代码

// lib/ai/types.ts
interface AIProvider {
  name: string;
  apiKey: string;
  execute(prompt: string, options: AIOptions): Promise<AIResponse>;
  stream(prompt: string, options: AIOptions): AsyncIterable<string>;
}

interface AIOptions {
  model: string;
  temperature?: number;
  maxTokens?: number;
  systemPrompt?: string;
}

interface AIResponse {
  content: string;
  usage: {
    promptTokens: number;
    completionTokens: number;
    totalTokens: number;
  };
  model: string;
  provider: string;
}

协作编辑状态: 实时协作编辑的状态管理结构

css 复制代码

// types/collaboration.ts
interface CollaborationSession {
  promptId: string;
  users: CollaborationUser[];
  operations: Operation[];
  version: number;
}

interface CollaborationUser {
  userId: string;
  userName: string;
  cursor: { line: number; column: number };
  color: string;
  isActive: boolean;
}

interface Operation {
  type: 'insert' | 'delete' | 'replace';
  position: number;
  content: string;
  userId: string;
  timestamp: number;
}

技术实现方案

1. 多AI提供商统一接入

问题: 需要支持多个AI提供商,每个提供商API接口和响应格式不同

解决方案:

使用Vercel AI SDK作为基础,提供统一的调用接口
实现适配器模式,为每个AI提供商创建独立适配器
支持运行时动态切换提供商和模型

关键技术:

Vercel AI SDK
适配器模式
流式响应处理

实现步骤:

定义统一的AIProvider接口和AIOptions配置
为OpenAI、Claude、文心一言等创建独立适配器类
实现AI网关服务,提供统一的execute和stream方法
添加错误处理、重试机制和响应缓存
实现提供商健康检查和自动切换

测试策略:

单元测试各适配器的正确性
集成测试多提供商切换场景
压力测试并发调用性能

2. 高性能版本控制系统

问题: 需要高效存储和对比大量提示词版本,支持快速检索和可视化对比

解决方案:

采用增量存储策略,只存储版本间差异
使用diff算法(Myers差异算法)进行版本对比
在PostgreSQL中建立版本索引,支持快速查询

关键技术:

Myers差异算法
PostgreSQL JSON字段
前端Monaco Editor实现可视化对比

实现步骤:

设计Version表结构,存储版本内容和元数据
实现版本创建API,自动计算版本号和差异
开发版本对比算法,生成可视化差异结果
实现版本回滚功能,支持创建新分支
构建版本历史时间轴UI组件

测试策略:

测试大文本差异计算性能
验证版本回滚的数据一致性
压力测试高频版本创建场景

3. 实时协作编辑

问题: 多用户同时编辑同一提示词时,需要解决冲突、保证数据一致性

解决方案:

使用WebSocket(Socket.io)实现实时双向通信
采用OT(操作转换)算法解决编辑冲突
Redis存储在线用户状态和临时编辑数据

关键技术:

Socket.io
OT算法(Operational Transformation)
Redis Pub/Sub
Monaco Editor协作模式

实现步骤:

搭建WebSocket服务器,集成Socket.io
实现OT算法核心逻辑,处理插入/删除/替换操作
开发协作状态管理,追踪用户光标和在线状态
集成Monaco Editor,实现多光标显示
添加冲突解决机制和操作历史记录

测试策略:

模拟多用户并发编辑场景
测试网络延迟下的操作同步
验证OT算法的正确性

4. AI智能推荐系统

问题: 根据用户历史行为和提示词效果,提供个性化推荐

解决方案:

基于协同过滤算法推荐相似提示词
使用AI模型分析提示词质量,生成优化建议
实时计算提示词使用频率和效果评分

关键技术:

协同过滤算法
AI文本分析(使用GPT-4进行提示词评估)
PostgreSQL聚合查询

实现步骤:

设计用户行为数据模型,记录使用历史
实现协同过滤推荐算法,计算提示词相似度
开发AI评估服务,分析提示词质量
构建推荐API,返回个性化推荐结果
实现推荐结果缓存,提升响应速度

测试策略:

验证推荐算法的准确率
测试AI评估的稳定性
评估推荐结果的多样性

5. 大规模用户性能优化

问题: 支持1000+并发用户,保证系统稳定性和响应速度

解决方案:

多层缓存策略(Redis缓存热点数据,CDN缓存静态资源)
数据库查询优化(索引优化,读写分离)
无状态API设计,支持水平扩展
实现限流和熔断机制

关键技术:

Redis缓存
PostgreSQL连接池
Next.js ISR(增量静态再生成)
限流中间件

实现步骤:

配置Redis缓存层,缓存提示词列表和用户数据
优化数据库查询,添加必要索引
实现API限流中间件,防止恶意请求
配置CDN加速静态资源访问
部署多实例负载均衡

测试策略:

压力测试1000+并发用户场景
监控缓存命中率和数据库性能
测试系统在高负载下的稳定性

集成点说明

前后端集成:

前端通过Next.js API Routes调用后端服务
使用TypeScript类型共享,保证前后端数据一致性
Server Actions实现服务端渲染和数据预取

数据库集成:

Prisma ORM提供类型安全的数据库操作
使用Prisma Migrate管理数据库迁移
连接池管理数据库连接,支持高并发

第三方服务集成:

OpenAI API: 通过官方SDK调用GPT模型
Anthropic Claude API: 使用官方API接入Claude模型
国产AI服务: 通过HTTP客户端调用API(文心一言、通义千问等)
NextAuth.js: 集成GitHub、Google等OAuth登录

认证授权:

NextAuth.js提供会话管理
中间件验证API请求权限
基于角色的访问控制(RBAC)

技术考量

性能优化

前端优化: Next.js自动代码分割、图片优化、预加载关键资源
缓存策略: Redis缓存热点数据,ISR缓存页面,CDN缓存静态资源
数据库优化: 索引优化、查询优化、连接池管理、读写分离
API优化: 限流、熔断、响应压缩、分页加载

安全措施

认证安全: JWT令牌、HTTPS加密传输、会话过期机制
输入验证: Zod库进行请求参数验证,防止SQL注入和XSS攻击
API安全: API密钥管理、请求签名、IP白名单
数据加密: 敏感数据加密存储,传输层TLS加密
权限控制: 细粒度RBAC权限系统,操作审计日志

可扩展性

水平扩展: 无状态API设计,支持部署多实例
微服务化: 核心模块独立部署,支持按需扩展
数据库扩展: 支持读写分离、分库分表
缓存扩展: Redis集群模式,支持数据分片
消息队列: 引入消息队列处理异步任务(如AI批量调用、数据分析)

设计风格

采用现代企业级设计风格,融合Fluent Design和Minimalism元素,打造专业、高效、优雅的协作平台体验。使用React + TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui实现。

设计理念

专业感: 采用深色主题配合渐变色,营造专业可信赖的企业级氛围
高效性: 扁平化布局,减少视觉干扰,突出核心功能和内容
动态感: 流畅的微动效,柔和的过渡动画,提升交互体验
协作感: 实时协作状态可视化,多用户光标显示,增强团队协作感知

页面规划

登录注册页: 居中卡片式布局,渐变背景,品牌Logo,OAuth快捷登录
工作台首页: 顶部导航栏,左侧功能菜单,中间内容区(提示词列表/卡片),右侧快捷操作面板
提示词编辑页: 顶部工具栏(保存、版本、分享),左侧编辑器(Monaco Editor),右侧AI预览区和参数配置
协作编辑页: 全屏编辑器,顶部显示在线用户头像和光标,右侧评论和历史记录面板
数据分析页: 顶部筛选器,网格布局展示多个数据卡片和图表(使用统计、模型对比、成本分析)

核心功能块设计

顶部导航栏: Logo、搜索框、创建按钮、通知、用户头像下拉菜单
侧边栏菜单: 折叠式菜单,图标+文字,分组显示(我的提示词、团队空间、数据分析、设置)
提示词卡片: 卡片式布局,显示标题、描述、标签、创建者、使用次数,悬停显示操作按钮
编辑器区域: Monaco Editor集成,支持语法高亮、代码补全、多光标编辑
版本对比面板: 左右分屏显示两个版本,高亮显示差异,支持逐行对比
AI预览区: 实时显示AI执行结果,流式输出,支持多模型对比
协作状态栏: 显示在线用户列表,实时光标位置,编辑锁定状态
数据图表区: 响应式图表组件,支持折线图、柱状图、饼图,可交互筛选

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产品概述

核心功能

技术选型

核心技术栈

系统架构

整体架构模式

模块划分

1. 认证与授权模块

2. 提示词管理模块

3. 版本控制模块

4. 协作编辑模块

5. AI网关模块

6. 数据分析模块

数据流设计

实现细节

核心目录结构

关键数据结构

技术实现方案

1. 多AI提供商统一接入

2. 高性能版本控制系统

3. 实时协作编辑

4. AI智能推荐系统

5. 大规模用户性能优化

集成点说明

技术考量

性能优化

安全措施

可扩展性

设计风格

设计理念

页面规划

核心功能块设计

推荐使用的Agent扩展

SubAgent