AI编程

你有没有这样的体验：每次打开 Cursor / Copilot 开始新对话，AI 就像失忆了一样，上次踩过的坑、你反复强调的代码风格、项目里约定俗成的模式……全部归零，从头来过。

本文将指导你从零开始，在本地搭建完整的 Text-to-BI 系统开发环境。 完成后，你将拥有： - ✅ 完整的后端服务（FastAPI + Agno） - ✅ 完整的前端应用（Vue 3）

在前面的章节中，我们已经完成了聊天界面和数据可视化功能的开发。本章将深入探讨前端的性能优化技巧，包括 HTTP 客户端封装、SSE 流式响应优化、Vue 3 响应式状态管理以及组件性能优化。

数据分析可视化是 Text-to-BI 系统的核心功能。本节我们将学习如何构建 Workflow 查询界面，展示从查询分析到结果展示的完整过程。

聊天界面是用户与 AI 交互的核心。本节将介绍如何使用 Vue 3 构建一个现代化的聊天界面，支持流式响应和 Markdown 渲染。

从本节开始，我们将进入前端开发部分。Vue 3 配合 TypeScript 和 Vite，能够提供出色的开发体验和性能。本节我们将学习如何初始化项目并配置开发环境。

2026年3月31日，Anthropic 的 npm 包因一个 .map 文件配置失误，将 Claude Code 完整的 TypeScript 源码暴露在公网上。

测试是保证代码质量的重要手段。本节我们将学习如何为 Text-to-BI 系统编写测试，以及如何使用各种工具进行调试和性能优化。

流式响应能够显著提升用户体验，让用户实时看到 AI 的思考过程。本节我们将学习如何使用 SSE 协议实现流式响应，将 Workflow 的输出实时传递给前端。

Workflow 是 Agno 框架的核心功能之一，它允许我们将多个步骤组合成一个完整的流程。本节我们将学习如何实现 Text-to-BI 的完整查询流程，从自然语言到最终结果。

Agno 是一个强大的 AI Agent 框架，它让我们能够轻松构建专业的 AI 应用。本节我们将学习如何使用 Agno 创建一个专门理解 CubeJS 查询的 Agent，这是 Text-to-BI

CubeJS 是一个强大的数据建模和查询引擎，它能够将复杂的 SQL 查询抽象为简单的 REST API。本节我们将学习如何集成 CubeJS，为 Text-to-BI 系统提供统一的数据访问层。

从本节开始，我们将进入实战环节。首先从搭建 FastAPI 基础框架开始，这是整个后端系统的基石。我们将使用 Vibe Coding 的方式，通过与 AI 对话来快速搭建项目结构。

好的架构是项目成功的基础。本节将详细介绍 Text-to-BI 系统的技术架构设计，以及在使用 Vibe Coding 开发时的架构决策思路。通过学习这些设计思想，你将能够设计出可扩展、易维护的 AI

从本节开始，我们将深入介绍一个完全使用 Vibe Coding 方式开发的实战项目：**Text-to-BI 系统**。这是一个让用户通过自然语言查询数据的智能商业智能系统。

工欲善其事，必先利其器。选择合适的 AI 编程工具能够显著提升 Vibe Coding 的效率。本节将介绍主流的 AI 编程工具，帮助你找到最适合自己的工具组合。

理论知识固然重要，但真正的掌握来自实践。本节将分享在实际项目中应用 Vibe Coding 的十大最佳实践，帮助你避开常见陷阱，提升开发效率。

掌握 Vibe Coding 不仅仅是学会使用 AI 工具，更重要的是理解和应用其核心原则。这些原则将帮助你更高效地与 AI 协作，产出高质量的代码。

什么是 Vibe Coding？Vibe Coding 的基本概念和核心理念 传统编程与 Vibe Coding 的本质区别

在 10 分钟内快速部署 Text-to-BI 系统 了解系统的基本运行环境要求 体验 AI 聊天和数据分析两大核心功能