在前面的课程中，我们已经完成了"AI 播客策划助手"的核心功能开发。从最初的点子收集，到文案打磨，再到多语种生成，我们见证了一个 AI 应用从 0 到 1 的诞生过程。
今天是本系列的最后一课。我们将完成从"本地开发"到"正式上线"的关键跨越，探讨如何通过数据资产化交付给用户安全感，并利用 Vercel 实现零运维部署。同时，我们也会复盘 Cursor 的高阶配置，帮你建立从 MVP 到产品化的系统思维。
课程链接：点击查看
一、 数据资产化：产品的核心"护城河"
很多开发者容易陷入误区，认为交付产品就是交付"功能界面"。但在 AI 应用尤其是内容创作工具中，数据才是产品最核心的资产。
功能会迭代，界面会重构，但用户沉淀下来的灵感、文案和策划案是长期积累的价值所在。如果缺乏高质量的数据沉淀，任何算法都无法发挥效果。
1.1 数据价值流向
我们需要建立清晰的数据价值流向，构建从用户交互到数据价值延伸的完整链路：
- 用户视角（界面与交互）： 用户在前端进行输入和操作。
- 产品核心（数据层）： 业务逻辑处理后，数据被结构化存储。
- 数据价值延伸： 通过本地导出/存储，保障用户的安全与所有权。
1.2 导出与迁移策略
为了给用户提供足够的"掌控感"和"安全感"，我们在本项目中采用了本地工具型交付模式。我们需要实现以下导出策略：
- 格式标准化
采用 JSON 作为主要导出格式，CSV 为辅。JSON 能够完整保留数据结构，方便未来迁移或接入其他系统。 - 一键导出
支持将 IndexedDB 中存储的"点子库"和"文案库"序列化，生成标准 JSON 文件供用户下载。 - 元数据保留
在导出时必须保留版本号（Version）、时间戳等关键元信息，为后续的"导入冲突处理"和"版本兼容"打下基础。
实战技巧：
通过 Cursor 的 Prompt，我们可以快速生成这段逻辑："读取 IndexedDB 所有 store 数据，封装为 JSON 对象，并触发浏览器下载行为"。
二、 交付模式：本地工具 vs SaaS
在交付小型 AI 应用时，我们面临两种典型选择。对于本项目，我们选择了混合模式：核心数据本地化（IndexedDB），但通过 Vercel 进行云端托管分发。
这种模式既保证了隐私（数据不上传服务器），又降低了用户的访问门槛（无需安装，打开即用）。
模式对比
| 特性 | 本地工具型 (Local) | 在线轻部署 (SaaS) |
|---|---|---|
| 运行环境 | 用户本地（浏览器/桌面） | 云端运行，浏览器访问 |
| 数据存储 | 本地 (IndexedDB/Local Storage) | 云端数据库集中存储 |
| 优势 | 隐私安全、无服务器成本、支持离线 | 多人协作、快速迭代、易于更新 |
| 劣势 | 更新需重新分发，难以协作 | 需承担服务器与合规成本 |
| 适用场景 | 个人效率工具、隐私敏感 | 多人访问、快速试用 |
三、 Vercel 部署实战
对于前端工程师或全栈开发者，Vercel 是目前部署 Next.js 等轻量化 AI 应用的最佳选择，它能实现"零运维"上线。
3.1 为什么选择 Vercel？
- 自动化工作流： Git 提交代码即触发构建，自动生成预览环境。
- 前端友好： 天然支持 Next.js，构建速度极快。
- 低成本： 免费套餐足以支撑小型 AI 应用的初期流量。
3.2 部署流程
- 一键接入
在 Vercel 后台导入 GitHub 仓库，系统会自动识别 Next.js 框架，无需额外配置构建命令。 - 环境变量配置
这是最关键的一步。在 Settings 中填入你的 API Key（如星火大模型 Key）和其他模型配置。
- 注意： 如果是前端直接调用的变量，需遵循 Next.js 的命名规范（通常需加
NEXT_PUBLIC_前缀）。
- 预览与发布
- Preview 环境： 每次 Git Push 都会生成一个唯一的预览链接，用于测试和收集反馈，相当于拥有了"随时上线的测试场"。
- Production 环境： 测试无误后，将代码合并到主分支或在 Vercel 点击"Promote to Production"，即可发布到正式域名，供外部用户访问。
3.3 避坑指南
在实战中，你可能会遇到"本地运行正常，上线构建失败"的情况。常见原因及解法如下：
- 环境变量无效
Vercel 的环境变量修改后不会立即应用到已部署实例，必须重新触发部署 (Redeploy) 才会生效。此外，请检查变量前缀是否正确。 - 文件路径大小写敏感
Linux 环境（Vercel）对文件名大小写敏感，而 Windows/macOS 不敏感。请务必检查代码中的import路径是否与实际文件名的大小写完全一致。 - 依赖版本冲突
确保package.json中的依赖声明齐全，且本地 node/npm/pnpm 版本与生产环境设置尽量一致。
四、 Cursor 配置复盘：打造个性化编程"大脑"
回顾整个项目，Cursor 并不是一个简单的编辑器，配合合理的配置，它能成为你的超级搭档。我们在项目中运用了以下核心配置：
1. Cursor Rules（立规矩）
定义项目规范，包括代码风格、命名约定和文件结构。
- 作用： 它是给 AI 设定的"游戏规则"，确保无论在哪次对话中，生成的代码风格始终一致，避免多人协作或多轮对话导致的"风格漂移"。
2. Cursor Docs（查资料）
接入官方文档（如 Next.js 文档、UI 库文档）或内部技术文档。
- 作用： 相当于给 AI 发了一本"参考书"，能辅助 AI 理解项目上下文，大幅减少幻觉输出，特别适合处理复杂 API 或新推出的库。
3. MCP（装手脚）
即模型上下文协议（Model Context Protocol）。
- 作用： 它扩展了 AI 的能力边界，允许 AI 连接外部数据库、API 或执行本地命令。通过 MCP，Cursor 不仅能"写代码"，还能"做任务"（如调试接口、查询数据）。
4. Prompt 模板（提效率）
我们将常见的需求固化为模板：目标 -> 需求说明 -> 输出要求 -> 特别说明。
- 作用： 结合 Rules 和 Docs，形成可复用的完整开发链路，减少遗漏，提升生成质量。
五、 总结与展望
通过这四节课的实战，我们不仅仅是写了一个 Web 页面，而是跑通了 AI 应用研发的全流程：
- Ask 模式 帮我们快速读懂代码逻辑。
- Agent 模式 帮我们批量产出功能代码。
- 星火大模型 赋予了应用内容生成的核心能力。
- Vercel 让我们具备了面向全球用户的交付能力。
下一步扩展建议：
交付不是结束，而是让产品真正走向用户的开始。你可以尝试以下扩展方向：
- 对接日历 API： 实现一键将策划案同步到 Google/Outlook 日历。
- 自动排期： 根据预设规则，自动分配发布日期。
- 协作标注： 在时间线和定稿上增加评论与标注功能。
现在，轮到你了。请尝试选择一个你感兴趣的题材（播客、故事、工具页），利用 Cursor + 星火大模型 + Vercel，完成属于你的第一个端到端 AI 产品。
Happy Coding!