企业官网建设流程全解析

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ParseOutputLine(string line); // 提取会话ID用于会话恢复 string? ExtractSessionId(CliOutputEvent outputEvent); }这样做的好处是什么新增一个CLI工具只需要写一个新的适配器核心代码一行不用改。举个例子Claude Code的适配器是这样处理参数构建的public string BuildArguments(CliToolConfig tool, string prompt, CliSessionContext context) { var escapedPrompt EscapeShellArgument(prompt); // 会话恢复参数 var sessionArg string.Empty; if (context.IsResume !string.IsNullOrEmpty(context.CliThreadId)) { sessionArg $--resume {context.CliThreadId}; // Claude Code用双横线 } return $-p --output-formatstream-json {sessionArg} \{escapedPrompt}\; }而Codex的适配器是这样的public string BuildArguments(CliToolConfig tool, string prompt, CliSessionContext context) { var escapedPrompt EscapeJsonString(prompt); var sessionArg string.Empty; if (context.IsResume !string.IsNullOrEmpty(context.CliThreadId)) { sessionArg $resume {context.CliThreadId}; // Codex不用双横线 } return $exec --json {sessionArg} \{escapedPrompt}\; }看到没差异被封装在适配器里上层代码完全不用关心。2.2 第二个大坑流式输出的时序地狱AI的回复是流式的一个字一个字往外蹦。这在命令行里看着很酷但在Web上实现起来简直是噩梦。问题出在哪儿异步读取 并发渲染 状态同步。想象一下这个场景后端从CLI进程读取输出通过SSE推送到前端前端解析JSON更新UI状态触发Blazor重新渲染这五步里任何一步出问题用户看到的就是乱码或者卡顿。我最初的实现是这样的// 错误示范直接在读取循环里更新UI while ((line await reader.ReadLineAsync()) ! null) { var chunk ParseJsonLine(line); _currentMessage chunk.Content; StateHasChanged(); // 每读一行就刷新UI }结果呢**CPU直接飙到100%**页面卡得像PPT。为什么因为StateHasChanged()会触发整个组件树的重新渲染而AI输出的速度是每秒几十上百个字符你让Blazor每秒渲染几十次它不崩谁崩最后的解决方案是防抖 批量更新private System.Threading.Timer? _updateTimer; private readonly object _updateLock new object(); private bool _hasPendingUpdate false; private void QueueUIUpdate() { lock (_updateLock) { if (_hasPendingUpdate) return; _hasPendingUpdate true; // 50ms内的更新合并成一次 _updateTimer?.Dispose(); _updateTimer new Timer(_ { _hasPendingUpdate false; InvokeAsync(StateHasChanged); }, null, 50, Timeout.Infinite); } }这样一来不管AI输出多快UI最多每50ms刷新一次既保证了流畅度又不会把浏览器搞崩。2.3 第三个大坑工作区隔离的安全噩梦多用户场景下每个人都有自己的工作区。听起来简单做起来要命。最直接的问题用户A能不能访问用户B的文件如果你的回答是不能那恭喜你你需要考虑以下场景路径穿越攻击../../etc/passwd符号链接攻击在工作区里创建一个指向系统目录的软链接命令注入用户输入里带;rm -rf /我的解决方案是多层防护第一层会话隔离每个会话有独立的工作目录目录名是随机生成的UUIDpublic string GetOrCreateSessionWorkspace(string sessionId) { lock (_workspaceLock) { if (_sessionWorkspaces.TryGetValue(sessionId, out var existing)) return existing; var workspacePath Path.Combine( GetEffectiveWorkspaceRoot(), sessionId // UUID无法猜测 ); Directory.CreateDirectory(workspacePath); _sessionWorkspaces[sessionId] workspacePath; return workspacePath; } }第二层路径验证所有文件操作都要验证路径是否在工作区内private bool IsPathSafe(string workspacePath, string requestedPath) { var fullPath Path.GetFullPath(Path.Combine(workspacePath, requestedPath)); var normalizedWorkspace Path.GetFullPath(workspacePath); // 确保解析后的路径仍在工作区内 return fullPath.StartsWith(normalizedWorkspace, StringComparison.OrdinalIgnoreCase); }第三层命令白名单CLI工具只能执行预定义的命令用户输入会被转义private static string EscapeShellArgument(string argument) { // 转义所有可能导致命令注入的字符 return argument .Replace(\\, \\\\) .Replace(\, \\\) .Replace($, \\$) .Replace(, \\); }三、上下文管理AI的记忆问题这是整个项目里我最得意的一块设计。你有没有遇到过这种情况跟AI聊了半天它突然失忆了之前说的话全忘了这是因为AI模型有上下文窗口限制。Claude的上下文窗口是100K tokens听起来很大但如果你在讨论一个大型项目贴几个文件进去分分钟就爆了。传统的解决方案是截断——超过限制就把最早的消息删掉。但这样做的问题是可能把关键信息删掉了。我设计了一套智能上下文管理系统3.1 上下文项的优先级不是所有信息都同等重要。用户的问题比AI的回复重要错误信息比普通输出重要最近的消息比很久以前的消息重要。public class ContextItem { public ContextItemType Type { get; set; } public string Content { get; set; } public int EstimatedTokens { get; set; } public int Priority { get; set; } // 0-10越高越重要 public bool IsIncluded { get; set; } true; }优先级的默认规则用户消息7错误信息9最高因为通常是当前要解决的问题AI回复5代码片段6文件引用43.2 智能压缩策略当上下文快满的时候系统会自动触发压缩。但不是简单地删除而是智能摘要private async Task CompressSmartSummaryAsync(...) { // 1. 高优先级项永远保留 var highPriorityItems items.Where(i i.Priority 7); // 2. 最近的用户消息保留 var recentUserMessages items .Where(i i.Type ContextItemType.UserMessage) .OrderByDescending(i i.CreatedAt) .Take(config.KeepRecentMessages); // 3. 其他内容生成摘要 foreach (var item in itemsToCompress) { if (item.Type ContextItemType.CodeSnippet) { // 代码片段保留函数签名删除实现细节 item.Content GenerateCodeSnippetSummary(item.Content); item.EstimatedTokens TokenEstimator.EstimateTokens(item.Content); } } }这样做的效果是即使上下文被压缩了AI仍然知道之前讨论过什么只是细节没那么清楚了。3.3 Token估算准确估算Token数量是个技术活。不同语言的Token密度不一样public static int EstimateTokens(string text) { // 中文约1.5字符/Token // 英文约4字符/Token var chineseChars text.Count(c c 0x4E00 c 0x9FFF); var otherChars text.Length - chineseChars; return (int)Math.Ceiling(chineseChars / 1.5 otherChars / 4.0); }代码的Token密度更高因为有很多符号和关键字所以单独处理public static int EstimateCodeTokens(string code) { return (int)Math.Ceiling(code.Length / 3.5); }四、移动端适配那些让我抓狂的细节支持手机这四个字背后是无数个深夜的调试。4.1 iOS Safari的100vh问题你知道iOS Safari的100vh不是真正的视口高度吗它包含了地址栏的高度导致页面底部会被遮挡。解决方案.container { height: 100vh; height: 100dvh; /* 动态视口高度iOS 15支持 */ height: -webkit-fill-available; /* 兼容旧版本 */ }4.2 虚拟键盘弹出时的布局问题手机上弹出键盘时视口高度会变化如果处理不好输入框会被键盘遮挡。我的解决方案是监听visualViewport的变化if (window.visualViewport) { window.visualViewport.addEventListener(resize, () { const keyboardHeight window.innerHeight - window.visualViewport.height; document.documentElement.style.setProperty(--keyboard-height, ${keyboardHeight}px); }); }然后在CSS里使用这个变量.input-area { padding-bottom: calc(env(safe-area-inset-bottom) var(--keyboard-height, 0px)); }4.3 触摸目标大小苹果的人机界面指南建议触摸目标至少44x44像素。但很多开发者包括以前的我都忽略了这一点。.touch-target { min-width: 44px; min-height: 44px; padding: 12px; /* 即使内容小点击区域也要够大 */ }五、性能优化从能用到好用5.1 文件树的虚拟滚动工作区可能有成百上千个文件如果全部渲染到DOM里页面会卡死。解决方案是懒加载 虚拟滚动private const int MaxVisibleNodes 100; private int _currentVisibleNodes MaxVisibleNodes; // 只渲染可见区域的节点 private ListWorkspaceFileNode GetVisibleNodes() { return _workspaceFiles .Take(_currentVisibleNodes) .ToList(); } // 滚动到底部时加载更多 private void LoadMoreNodes() { _currentVisibleNodes 50; StateHasChanged(); }5.2 Markdown渲染缓存AI的回复通常包含大量Markdown每次渲染都要解析一遍很浪费。private readonly Dictionarystring, MarkupString _markdownCache new(); private MarkupString RenderMarkdown(string? markdown) { if (_markdownCache.TryGetValue(markdown, out var cached)) return cached; var html Markdown.ToHtml(markdown, _markdownPipeline); var result new MarkupString(html); // 限制缓存大小 if (_markdownCache.Count 100) _markdownCache.Clear(); _markdownCache[markdown] result; return result; }5.3 输出状态的防抖保存用户的输出结果需要持久化但不能每次更新都写数据库。private void QueueSaveOutputState() { lock (_outputStateSaveLock) { if (_hasPendingOutputStateSave) return; _hasPendingOutputStateSave true; _outputStateSaveTimer?.Dispose(); _outputStateSaveTimer new Timer(async _ { _hasPendingOutputStateSave false; await SaveOutputStateAsync(); }, null, OutputStateSaveDebounceMs, Timeout.Infinite); } }六、未来的坑和机会这个项目还在持续迭代有几个方向我特别想做6.1 多模型对比同一个问题让Claude和GPT同时回答对比结果。这对于选择最佳方案很有帮助。技术上的挑战是并行执行 结果同步public async TaskListModelResponse ExecuteParallelAsync( string prompt, Liststring toolIds) { var tasks toolIds.Select(toolId ExecuteSingleAsync(prompt, toolId)); return await Task.WhenAll(tasks); }6.2 实时协作多人同时编辑同一个工作区像Google Docs那样。这需要引入CRDT无冲突复制数据类型或者OT操作转换算法复杂度直接上一个台阶。6.3 插件系统让用户可以自己添加新的CLI工具适配器不需要改核心代码。架构上已经预留了扩展点public interface IPluginService { void RegisterCliAdapter(ICliToolAdapter adapter); ListPluginUIComponent GetPluginUIComponents(string location); }七、写在最后回头看这个项目最大的收获不是代码本身而是对复杂系统的理解。一个简单的需求背后可能涉及进程管理和IPC流式数据处理安全和隔离跨平台兼容性能优化用户体验每一个点展开都是一个深坑。但这也是软件开发的魅力所在不是吗你永远不知道下一个Bug会把你带到哪个知识领域。如果你对这个项目感兴趣欢迎来GitHub上看看WebCodehttps://github.com/xuzeyu91/WebCode有问题可以在评论区讨论我会尽量回复。最后如果这篇文章对你有帮助点个赞呗写了一整天手都酸了 更多AIGC文章RAG技术全解从原理到实战的简明指南更多VibeCoding文章