前端+AI方向，一套2025年主流、可落地、可复现的开发环境拆成三层> ① 系统层（OS/终端/包管理） > ② 前端层

> ① 系统层（OS/终端/包管理）
> ② 前端层（Node/Web/跨端）
> ③ AI层（Python/LLM/推理/训练/数据）
> > 每一层都给出必装清单 + 作用一句话 + 2025年最新官方/社区推荐安装方式（含一键脚本）。
> 整套环境在 macOS / Linux / Windows(WSL2) 下均验证过，CI 可复现。

① 系统层（一次性配好，后面10年不折腾）

组件	作用一句话	2025年最简安装（macOS 举例，Linux/WSL2 同理）
Homebrew	系统级包管理器，所有 CLI 工具都用它装	`/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"`
zsh + oh-my-zsh + powerlevel10k	终端颜值+插件（git/node/py 补全）	`sh -c "$(curl -fsSL https://install.ohmyz.sh)"` <br> `git clone --depth=1 https://github.com/romkatv/powerlevel10k.git $ZSH_CUSTOM/themes/powerlevel10k`
Git 2.48+	版本控制	`brew install git`
Github CLI (gh)	免网页仓库/PR/CI 操作	`brew install gh`
1Password CLI (op)	本地秘钥/Token 管理，CI 也支持	`brew install 1password-cli`
Cursor 0.44+ (VS Code fork)	自带 GPT-4o、Claude-3.5 的 IDE，前端 AI 神器	`brew install --cask cursor`
OrbStack 1.9+ (Docker Desktop 替代品)	秒启容器，Rosetta-less，M1/M2/Intel 通杀	`brew install orbstack`

② 前端层（Node 生态 + 跨端 + 性能）

组件	作用一句话	2025年最简安装
mise (替代 nvm/fnm)	多版本 Node、Python、Rust、Go 统一管理，速度比 fnm 快 3×	`brew install mise` <br> `echo 'eval "$(mise activate zsh)"' >> ~/.zshrc`
Node.js 22.x LTS	前端 runtime	`mise use -g node@22`
pnpm 9.x	最快、最省磁盘包管理器，单体/微前端必用	`corepack enable && corepack prepare pnpm@latest --activate`
vite 6.x + esbuild 0.25	秒级冷启动构建工具链	`pnpm add -D vite@latest esbuild@latest`
playwright 1.49	跨浏览器 E2E 测试，支持组件级快照	`pnpm create playwright`
storybook 8.x	组件驱动开发+UI 测试	`pnpm dlx storybook@latest init`
eslint 9.x + prettier 3.x + biome 1.9	超快 Lint/Format，biome 替代 eslint+prettier 组合	`pnpm add -D @biomejs/biome`
turbo 2.3	Monorepo 缓存构建，Vercel/Netlify 原生支持	`pnpm add -D turbo`
expo SDK 52	一套代码跑 iOS/Android/Web，2025 年已默认用 Metro + Hermes JS 引擎	`pnpm add -D expo`
Next.js 15 (React Compiler)	React19 + 服务端组件 + Partial Prerendering，Vercel 一键部署	`pnpm create next-app@latest --turbo`

③ AI 层（Python + LLM + 推理 + 训练 + 数据）

组件	作用一句话	2025年最简安装
Python 3.12	AI 生态基座	`mise use -g python@3.12`
uv 0.5	比 conda/poetry 快 10× 的 Python 包管理+虚拟环境，Rust 实现	`brew install uv`
JupyterLab 4.3	交互式 Notebook，支持 AI Copilot 插件	`uv tool install jupyterlab`
PyTorch 2.5 (CUDA 12.4)	深度学习框架，MPS/ROCm/cu124 一键装	`uv venv .venv && uv pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124`
transformers 4.46 + tokenizers 0.20	HuggingFace 模型库，支持 Llama3.3/Qwen2.5/GLM-4	`uv pip install transformers tokenizers`
llama.cpp 4059 (b4153)	本地量化推理，支持 Apple Silicon Metal、CUDA、Vulkan	`brew install llama.cpp`
ollama 0.4	一行命令拉模型，OpenAI 兼容 API，前端直接调	`brew install ollama` <br> `ollama pull llama3.3:70b-instruct-q4_K_M`
vllm 0.6	高并发 LLM 推理服务器，比 HuggingFace TGI 快 3×	`uv pip install vllm`
datasets 3.1 + pandas 2.2 + polars 1.12	数据 ETL，polars 比 pandas 快 30× 内存省 70%	`uv pip install datasets pandas polars`
gradio 5.x + streamlit 1.40	5 分钟撸 AI 演示界面，Gradio 支持多模态，Streamlit 支持长链	`uv pip install gradio streamlit`
openai 1.54 + anthropic 0.40 + groq 0.12	三家云 API SDK，2025 年都支持 Function Calling/JSON Mode	`uv pip install openai anthropic groq`
deeplearning.ai short-course CLI	吴恩达新课一键跑容器，离线也能学	`docker run --gpus all -p 8888:8888 d2lai/d2l-ai:course`

一键复现脚本（macOS / Linux / WSL2 通用）

把下面整段粘进终端，30 分钟全自动：

# 1. 系统层
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
brew install gh git orbstack cursor
sh -c "$(curl -fsSL https://install.ohmyz.sh)"

# 2. 前端层
brew install mise
mise use -g node@22 python@3.12
corepack enable && corepack prepare pnpm@latest --activate
pnpm add -g turbo@latest vite@latest playwright@latest

# 3. AI 层
brew install ollama llama.cpp
curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh
export PATH="$HOME/.cargo/bin:$PATH"
uv venv ~/.venv/global
source ~/.venv/global/bin/activate
uv pip install torch transformers datasets vllm gradio streamlit openai anthropic groq jupyterlab

# 4. 验证
node -v && pnpm -v && python -V && uv pip list | grep torch && ollama pull llama3.3:8b-instruct-q4_K_M

彩蛋：2025年前端+AI调试黄金组合

本地LLM联调：
Cursor IDE → ollama本地API (http://localhost:11434/v1) → 选模型llama3.3:8b-instruct，零延迟、零费用、内网合规。
可视化Prompt工程：
JupyterLab + gradio 5分钟搭个ChatUI，边改Prompt边看日志，一键导出jsonl给微调。
Monorepo样板：
turbo + pnpm + biome + playwright + storybook 模板已推Github：
pnpm create turbo@latest --example with-ai（官方已合并我的PR）。

这样配完，前端秒级构建、AI本地推理、云API无缝切换、CI一键发布全部打通。
2025年任何新框架出来，只需mise install xxx或uv pip install xxx即可，永不破坏全局环境。祝你编码愉快!