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大家好！<p>我一直很喜欢与人工智能一起构建项目，过去几年我越来越倾向于使用 Typescript（和 bun）。<p>我在 inference.net 的团队不断努力从人工智能中获得更多的杠杆效应，并寻找方法来设置我们的代码库，以提高我们人工智能编写代码的正确性。<p>这个起始仓库是一种非常有主见的方式，旨在重度依赖人工智能来布局仓库。<p>它利用 Cloudflare Workers 作为 API 的部署目标（我的目标是除非达到绝对需要的规模，否则永远不在 AWS/Azure/GCP 服务器上部署 API）。<p>我也是 tRPC 的大粉丝，因为它在后端和前端之间提供了类型耦合（你也可以使用 Next App Router 来获得相同的好处）。<p>项目的一些关键特性：<p>- 这是一个单一代码库，因此人工智能所需查看的一切都在一个地方。<p>- 非常依赖 Taskfile（类似于 Makefile），为人工智能提供可以运行的命令，以执行复杂任务并对其代码提供反馈（如 linting/格式化/运行项目/生成迁移）。<p>- 使用严格的类型定义，为人工智能编写的代码提供强反馈循环。<p>- 使用仓库模式，以便轻松更换持久化的实现。<p>- 使用 bun 以便于使用。<p>- 利用依赖注入（DI）允许配置被注入，以便在部署到 Cloudflare Workers 时可以轻松覆盖。<p>- 有一种非常有主见的方式利用 markdown 文档，为人工智能提供强大的上下文，指导其如何以及何时执行任务。<p>- 可以在本地端到端运行，且没有任何外部依赖。<p>*我在寻找反馈。* 请不要客气，告诉我你认为可以简化的地方（一个方面可能是用 better-auth 替换 GoTrue）。如果你有使用的模式来从人工智能中获得更多杠杆和正确性，我也很想了解！<p>谢谢你查看这个项目 :)<p>- abe