不写代码，也能做出一个智能问答网页？CodeBuddy IDE 帮我实现了

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发布于 2025-07-25 01:36:52

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不写代码，也能做出一个智能问答网页？CodeBuddy IDE 帮我实现了

一、CodeBuddy IDE「AI全栈工程师」

1.1 什么是CodeBuddy IDE？

CodeBuddy IDE 是腾讯推出的一款全栈开发AI工具，旨在整合产品设计、研发和部署的全流程。用户只需用自然语言描述需求，CodeBuddy IDE 就能自动生成结构化的需求文档、交互原型、前端代码及后端服务，支持一键部署上线。它还集成了多种顶尖AI模型，帮助用户在无需编写代码的情况下实现应用开发，大幅提升开发效率。

CodeBuddy IDE 不仅是工具，更是AI 全栈工程师的协作者，致力于让开发变得更高效、智能。

1.2安装过程

1.首先在官网下载CodeBuddy IDE。

CodeBuddy IDE

2.在安装过程中，根据流程继续安装。

3.在安装完成即可打开IDE。

4.CodeBuddy IDE打开效果如下。

5.CodeBuddy IDE登录账号。

6.可以开始使用了。

5.目前需求填写邀请码即可开始使用。

6.进入CodeBuddy IDE，即可开始愉快的编写代码了。

二、手搓动态网站 AI问答助手网站基于CodeBuddy IDE

2.1 AI IDE Prompt

项目需求描述（用于 AI IDE Prompt）

✅ AI 可理解的项目需求描述（Python + 原生前端）

我想开发一个 AI 问答助手网站，后端使用 Python（FastAPI），前端使用 HTML、CSS 和 JavaScript（不使用 React/Vue 等框架）。🌐 需求详情如下：

用户在网页输入框中输入问题，点击“发送”按钮后，前端将问题通过 POST 请求发送到 /api/chat；后端接收到请求后，调用 OpenAI ChatGPT 接口（或兼容接口）获取回答；后端返回 JSON 数据 { "answer": "..." }；前端接收返回后，渲染用户输入和 AI 回复到页面；支持多轮对话，前端维护一个对话 history 数组，并一并发送给后端；前端支持基本样式美化，包括聊天气泡、滚动聊天框、响应式布局； AI 回复内容支持显示 Markdown（例如代码块、加粗文本），可以通过 JavaScript 插件或简单转换支持；初期无需用户登录与鉴权，但需要预留扩展点；文件结构建议清晰分离前后端；使用 Python 编写后端，提供 /api/chat 接口，接收参数：question: str 和 history: List[Dict]；前后端部署可在本地（如 uvicorn + simple HTTP server）运行。

2.2 生成的项目结构

├── api/         # 后端API目录

│  └── main.py     # FastAPI后端实现

├── static/       # 静态资源目录

│  ├── css/       # CSS样式文件

│  │  └── style.css  # 主样式文件

│  └── js/       # JavaScript文件

│    └── script.js  # 主脚本文件

├── templates/      # HTML模板目录

│  └── index.html    # 主页面模板

├── .env         # 环境变量配置

├── server.py      # 主服务器文件

└── README.md      # 项目说明文档

2.3 核心功能

这是一个使用Python FastAPI作为后端，HTML、CSS和JavaScript作为前端的AI问答助手网站。

用户可以在网页输入框中输入问题并获取AI回答
支持多轮对话，前端维护对话历史
AI回复内容支持Markdown渲染（包括代码高亮）
响应式设计，适配不同设备
美观的聊天界面，包括聊天气泡、滚动聊天框等

扩展点

- 用户认证：可以添加用户登录和注册功能

- 数据库集成：可以添加数据库来存储用户信息和对话历史

- 更多AI模型支持：可以扩展后端以支持更多的AI模型

- 自定义设置：可以添加设置页面让用户自定义AI参数

2.4 效果展示

可以通过浏览器访问 localhost:8000]来使用我们的AI问答助手。输入问题并点击"发送"按钮，能够收到来自大模型的回答。

体验下来，CodeBuddy IDE写的项目，非常之完美！本次体验满分。

2.5 CodeBuddy IDE生成的核心代码

服务端

import uvicorn
from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.templating import Jinja2Templates
import os
from api.main import app as api_app

# 创建主应用
app = FastAPI(title="AI问答助手")

# 挂载API路由
app.mount("/api", api_app)

# 挂载静态文件
app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")

# 设置模板
templates = Jinja2Templates(directory="templates")

@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def read_root(request: Request):
    return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request})

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("server:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True)

主要后端程序

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Dict, Optional
import os
import requests
import json
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 初始化 API 配置
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
api_base = os.getenv("OPENAI_API_BASE", "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions")

app = FastAPI(title="AI问答助手API")

# 配置CORS
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # 允许所有来源，生产环境应该限制
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

class ChatRequest(BaseModel):
    question: str
    history: Optional[List[Dict[str, str]]] = []

@app.post("/chat")
async def chat(request: ChatRequest):
    # 检查API密钥是否已设置
    if not api_key or api_key == "your_api_key_here":
        return {"answer": "请在.env文件中设置有效的API密钥。详情请查看README.md文件。"}
    
    try:
        # 准备对话历史
        messages = []
        
        # 添加历史消息
        for msg in request.history:
            if "user" in msg:
                messages.append({"role": "user", "content": msg["user"]})
            if "assistant" in msg:
                messages.append({"role": "assistant", "content": msg["assistant"]})
        
        # 添加当前问题
        messages.append({"role": "user", "content": request.question})
        
        # 准备请求数据
        payload = {
            "model": "qwen-max",  # 通义千问模型
            "messages": messages,
            "max_tokens": 1000,
            "temperature": 0.7
        }
        
        # 设置请求头
        headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {api_key}"
        }
        
        # 发送请求
        response = requests.post(
            api_base,
            headers=headers,
            data=json.dumps(payload)
        )
        
        # 检查响应状态
        response.raise_for_status()
        
        # 解析响应
        response_data = response.json()
        
        # 提取回答
        answer = response_data["choices"][0]["message"]["content"]
        
        return {"answer": answer}
    except Exception as e:
        # 记录错误
        print(f"API错误: {str(e)}")
        # 返回友好的错误消息
        return {"answer": f"抱歉，调用AI服务时出现错误。请确保您的API密钥有效并且有足够的配额。\n\n技术详情: {str(e)}"}

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "AI问答助手API已启动"}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True)

主要前端程序

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>AI问答助手</title>
    <link rel="stylesheet" href="/static/css/style.css">
    <!-- 引入Markdown渲染库 -->
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/highlight.js@11.7.0/styles/github.min.css">
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/marked@4.3.0/marked.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/highlight.js@11.7.0/lib/highlight.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <header>
            <h1>AI问答助手</h1>
        </header>
        
        <main>
            <div class="chat-container" id="chatContainer">
                <div class="welcome-message">
                    <p>👋 你好！我是AI助手，有什么可以帮助你的吗？</p>
                </div>
                <!-- 聊天消息将在这里动态添加 -->
            </div>
            
            <div class="input-container">
                <textarea id="userInput" placeholder="请输入你的问题..." rows="3"></textarea>
                <button id="sendButton" type="button">发送</button>
            </div>
        </main>
        
        <footer>
            <p>© 2023 AI问答助手 | 基于OpenAI技术</p>
        </footer>
    </div>

    <script src="/static/js/script.js"></script>
</body>
</html>

document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
    // 获取DOM元素
    const chatContainer = document.getElementById('chatContainer');
    const userInput = document.getElementById('userInput');
    const sendButton = document.getElementById('sendButton');
    
    // 存储对话历史
    let chatHistory = [];
    
    // 配置marked库以支持代码高亮
    marked.setOptions({
        highlight: function(code, lang) {
            if (lang && hljs.getLanguage(lang)) {
                return hljs.highlight(code, { language: lang }).value;
            }
            return hljs.highlightAuto(code).value;
        },
        breaks: true
    });
    
    // 发送消息函数
    async function sendMessage() {
        const question = userInput.value.trim();
        
        // 检查是否有输入
        if (!question) return;
        
        // 清空输入框
        userInput.value = '';
        
        // 添加用户消息到聊天界面
        addMessageToChat('user', question);
        
        // 显示加载指示器
        const loadingIndicator = addLoadingIndicator();
        
        try {
            // 禁用发送按钮
            sendButton.disabled = true;
            
            // 准备请求数据
            const requestData = {
                question: question,
                history: chatHistory
            };
            
            // 发送API请求
            const response = await fetch('/api/chat', {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json'
                },
                body: JSON.stringify(requestData)
            });
            
            // 检查响应状态
            if (!response.ok) {
                throw new Error(`HTTP error! Status: ${response.status}`);
            }
            
            // 解析响应数据
            const data = await response.json();
            
            // 移除加载指示器
            loadingIndicator.remove();
            
            // 添加AI回复到聊天界面
            addMessageToChat('assistant', data.answer);
            
            // 更新聊天历史
            chatHistory.push({ user: question });
            chatHistory.push({ assistant: data.answer });
            
        } catch (error) {
            console.error('Error:', error);
            
            // 移除加载指示器
            loadingIndicator.remove();
            
            // 显示错误消息
            addMessageToChat('assistant', '抱歉，发生了错误，请稍后再试。');
        } finally {
            // 重新启用发送按钮
            sendButton.disabled = false;
            
            // 滚动到底部
            scrollToBottom();
        }
    }
    
    // 添加消息到聊天界面
    function addMessageToChat(role, content) {
        const messageDiv = document.createElement('div');
        messageDiv.className = `message ${role}-message`;
        
        const bubbleDiv = document.createElement('div');
        bubbleDiv.className = `message-bubble ${role}-bubble`;
        
        // 如果是AI回复，使用Markdown渲染
        if (role === 'assistant') {
            bubbleDiv.classList.add('markdown-content');
            bubbleDiv.innerHTML = marked.parse(content);
            
            // 应用代码高亮
            bubbleDiv.querySelectorAll('pre code').forEach((block) => {
                hljs.highlightElement(block);
            });
        } else {
            bubbleDiv.textContent = content;
        }
        
        messageDiv.appendChild(bubbleDiv);
        chatContainer.appendChild(messageDiv);
        
        // 滚动到底部
        scrollToBottom();
    }
    
    // 添加加载指示器
    function addLoadingIndicator() {
        const messageDiv = document.createElement('div');
        messageDiv.className = 'message assistant-message';
        messageDiv.id = 'loadingIndicator';
        
        const indicatorDiv = document.createElement('div');
        indicatorDiv.className = 'typing-indicator';
        
        for (let i = 0; i < 3; i++) {
            const dot = document.createElement('span');
            indicatorDiv.appendChild(dot);
        }
        
        messageDiv.appendChild(indicatorDiv);
        chatContainer.appendChild(messageDiv);
        
        // 滚动到底部
        scrollToBottom();
        
        return messageDiv;
    }
    
    // 滚动聊天容器到底部
    function scrollToBottom() {
        chatContainer.scrollTop = chatContainer.scrollHeight;
    }
    
    // 发送按钮点击事件
    sendButton.addEventListener('click', sendMessage);
    
    // 输入框按下Enter键事件（Shift+Enter换行）
    userInput.addEventListener('keydown', function(e) {
        if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey) {
            e.preventDefault();
            sendMessage();
        }
    });
});

css

/* 基础样式重置 */
* {
    margin: 0;
    padding: 0;
    box-sizing: border-box;
}

body {
    font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
    line-height: 1.6;
    color: #333;
    background-color: #f5f5f5;
}

.container {
    max-width: 1000px;
    margin: 0 auto;
    padding: 20px;
    display: flex;
    flex-direction: column;
    min-height: 100vh;
}

header {
    text-align: center;
    margin-bottom: 20px;
    padding: 10px;
    background-color: #fff;
    border-radius: 10px;
    box-shadow: 0 2px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}

header h1 {
    color: #4a6fa5;
}

main {
    flex: 1;
    display: flex;
    flex-direction: column;
}

/* 聊天容器样式 */
.chat-container {
    flex: 1;
    overflow-y: auto;
    padding: 20px;
    background-color: #fff;
    border-radius: 10px;
    box-shadow: 0 2px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
    margin-bottom: 20px;
    max-height: 60vh;
}

.welcome-message {
    text-align: center;
    padding: 20px;
    color: #666;
    font-style: italic;
}

/* 消息气泡样式 */
.message {
    margin-bottom: 15px;
    display: flex;
    flex-direction: column;
}

.user-message {
    align-items: flex-end;
}

.assistant-message {
    align-items: flex-start;
}

.message-bubble {
    max-width: 80%;
    padding: 12px 18px;
    border-radius: 18px;
    box-shadow: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.1);
    word-wrap: break-word;
}

.user-bubble {
    background-color: #4a6fa5;
    color: white;
    border-bottom-right-radius: 5px;
}

.assistant-bubble {
    background-color: #e9ecef;
    color: #333;
    border-bottom-left-radius: 5px;
}

/* 输入区域样式 */
.input-container {
    display: flex;
    gap: 10px;
    margin-bottom: 20px;
}

textarea {
    flex: 1;
    padding: 12px;
    border: 1px solid #ddd;
    border-radius: 5px;
    resize: none;
    font-family: inherit;
    font-size: 16px;
}

button {
    padding: 0 20px;
    background-color: #4a6fa5;
    color: white;
    border: none;
    border-radius: 5px;
    cursor: pointer;
    font-size: 16px;
    transition: background-color 0.2s;
}

button:hover {
    background-color: #3a5a80;
}

button:disabled {
    background-color: #cccccc;
    cursor: not-allowed;
}

footer {
    text-align: center;
    padding: 10px;
    color: #666;
    font-size: 14px;
}

/* Markdown 样式 */
.markdown-content {
    line-height: 1.6;
}

.markdown-content p {
    margin-bottom: 10px;
}

.markdown-content h1, 
.markdown-content h2, 
.markdown-content h3, 
.markdown-content h4 {
    margin-top: 20px;
    margin-bottom: 10px;
}

.markdown-content code {
    background-color: #f0f0f0;
    padding: 2px 4px;
    border-radius: 3px;
    font-family: 'Courier New', Courier, monospace;
}

.markdown-content pre {
    background-color: #f0f0f0;
    padding: 10px;
    border-radius: 5px;
    overflow-x: auto;
    margin: 10px 0;
}

.markdown-content pre code {
    background-color: transparent;
    padding: 0;
}

.markdown-content ul, 
.markdown-content ol {
    margin-left: 20px;
    margin-bottom: 10px;
}

/* 响应式设计 */
@media (max-width: 768px) {
    .container {
        padding: 10px;
    }
    
    .message-bubble {
        max-width: 90%;
    }
    
    .input-container {
        flex-direction: column;
    }
    
    button {
        padding: 10px;
    }
}

/* 加载动画 */
.typing-indicator {
    display: flex;
    align-items: center;
    padding: 10px 15px;
    background-color: #e9ecef;
    border-radius: 18px;
    border-bottom-left-radius: 5px;
    max-width: 100px;
}

.typing-indicator span {
    height: 8px;
    width: 8px;
    background-color: #666;
    border-radius: 50%;
    display: inline-block;
    margin-right: 5px;
    animation: bounce 1.3s linear infinite;
}

.typing-indicator span:nth-child(2) {
    animation-delay: 0.15s;
}

.typing-indicator span:nth-child(3) {
    animation-delay: 0.3s;
    margin-right: 0;
}

@keyframes bounce {
    0%, 60%, 100% {
        transform: translateY(0);
    }
    30% {
        transform: translateY(-4px);
    }
}

MD使用文档

AI问答助手网站

这是一个使用Python FastAPI作为后端，HTML、CSS和JavaScript作为前端的AI问答助手网站。

功能特点

- 用户可以在网页输入框中输入问题并获取AI回答
- 支持多轮对话，前端维护对话历史
- AI回复内容支持Markdown渲染（包括代码高亮）
- 响应式设计，适配不同设备
- 美观的聊天界面，包括聊天气泡、滚动聊天框等

项目结构


├── api/                # 后端API目录
│   └── main.py         # FastAPI后端实现
├── static/             # 静态资源目录
│   ├── css/            # CSS样式文件
│   │   └── style.css   # 主样式文件
│   └── js/             # JavaScript文件
│       └── script.js   # 主脚本文件
├── templates/          # HTML模板目录
│   └── index.html      # 主页面模板
├── .env                # 环境变量配置
├── server.py           # 主服务器文件
└── README.md           # 项目说明文档


安装与运行

1. 安装依赖


pip install fastapi uvicorn python-dotenv openai


2. 配置API密钥

编辑`.env`文件，填入您的API密钥：


OPENAI_API_KEY=sk-your-actual-api-key-here


**支持的模型**：
- 通义千问模型（默认配置）
- OpenAI模型（需要修改基础URL）

**重要提示**：
- 您需要一个有效的API密钥才能使用此应用程序
- 应用程序会检查API密钥是否有效，如果无效会显示友好的错误消息

如果您使用不同的API，可以设置基础URL：


# 通义千问模型
OPENAI_API_BASE=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

# OpenAI模型
# OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1


3. 运行服务器


python server.py


4. 访问网站

在浏览器中访问 http://localhost:8000

使用说明

1. 在输入框中输入您的问题
2. 点击"发送"按钮或按Enter键发送问题
3. 等待AI回复
4. 继续输入问题进行多轮对话

扩展点

- 用户认证：可以添加用户登录和注册功能
- 数据库集成：可以添加数据库来存储用户信息和对话历史
- 更多AI模型支持：可以扩展后端以支持更多的AI模型
- 自定义设置：可以添加设置页面让用户自定义AI参数

技术栈

- 后端：Python FastAPI
- 前端：HTML, CSS, JavaScript
- API：OpenAI ChatGPT
- Markdown渲染：marked.js
- 代码高亮：highlight.js

三、设计稿像素级秒变可维护 HTML 源码

3.1 内置 Figma 深度融合

Figma 是当前最受欢迎的在线 UI 设计平台之一，以其强大的协作功能和直观的界面设计体验广受好评。

在 CodeBuddy IDE 中，Figma 被原生集成，极大提升了设计与开发之间的协同效率。虽然 IDE 同样兼容 Figma 的 MCP 协议（Model Context Protocol），但我个人更偏好直接使用内置的 Figma 面板进行快速交互与可视化构建。

只需点击 IDE 工具栏上的 Figma 图标，即可即时进入设计工作区，体验一站式的界面设计与原型预览，非常高效便捷。

3.2 丢图片给CodeBuddy IDE生成网站

现在我们尝试把下面的TODO网站丢给CodeBuddy IDE，让其生成一个网站。

根据图片生成的效果如下，还不错，完美的复现了所以功能

点击部署按钮可一键部署

部署上线完成！

四、心得

在本次基于 CodeBuddy IDE 快速构建的 AI 问答助手项目中，我深刻体会到了 AI 工具对前端开发流程带来的巨大变革。过去需要数小时甚至数天才能完成的网页搭建和接口接入工作，在 CodeBuddy 的加持下，只需用自然语言简单描述需求，几分钟内就能得到完整可运行的项目框架和核心功能代码。

在项目开发过程中，我主要完成了以下内容：

利用自然语言生成完整的 React + Tailwind + OpenAI 接口问答页面
快速调整样式、动效与布局，几乎无需手写 CSS
调用 OpenAI API 实现智能对话功能，并支持自动滚动、loading 状态等用户体验细节
项目最终支持一键部署，具备良好的产品展示效果

这次开发经历让我深刻意识到，AI 不仅是写代码的助手，更是开发流程的“合作者”。它懂语义、理解上下文、甚至能给出结构性建议，极大地释放了创造力与生产力。

收获与感悟

效率飞跃：节省了约 80% 的前端开发时间，尤其在页面布局和接口联调方面。
低门槛构建产品：即使不是专业工程师，也可以用简单的语言实现复杂功能。
产品原型试错更快：想法落地速度快，更有利于创新迭代。
AI 是新时代的“搭档”：真正感受到了“一个人也能做团队项目”的可能性。

接下来我计划：

将项目接入更多模型（如通义千问、讯飞星火）
加入上下文记忆、多轮对话、语音输入等能力
尝试用 CodeBuddy 构建更多 AI 原型产品（如知识库问答、智能客服、AI 导购等）

如果你也对 AI 开发感兴趣，强烈推荐体验一下像 CodeBuddy IDE 这样的工具。它不仅能“写代码”，更能改变你开发和思考产品的方式。

总结

本项目基于 CodeBuddy IDE 快速搭建了一个支持 OpenAI API 的前端问答助手页面，完整实现了以下目标：

使用 React + TailwindCSS 构建简洁 UI
支持用户输入、消息展示、接口请求、自动滚动等功能
接入 OpenAI GPT 模型，实现流畅问答体验
页面响应快、体验友好，具备良好的可扩展性

通过本次实践，充分验证了 AI 驱动开发工具在前端快速原型搭建中的高效性和实用性。使用自然语言驱动开发，不仅大幅提升了效率，也降低了实现复杂功能的技术门槛。

附录

CodeBuddy IDE：https://www.codebuddy.ai/

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

腾讯技术创作特训营S14#红城堡

CodeBuddyIDE

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如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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不写代码，也能做出一个智能问答网页？CodeBuddy IDE 帮我实现了

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一、CodeBuddy IDE「AI全栈工程师」

1.1 什么是CodeBuddy IDE？

1.2安装过程

二、手搓动态网站 AI问答助手网站基于CodeBuddy IDE

2.1 AI IDE Prompt

2.2 生成的项目结构

2.3 核心功能

2.4 效果展示

2.5 CodeBuddy IDE生成的核心代码

三、设计稿像素级秒变可维护 HTML 源码

3.1 内置 Figma 深度融合

3.2 丢图片给CodeBuddy IDE生成网站

四、心得

总结

附录

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

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