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This commit is contained in:
liyupi
@@ -0,0 +1,482 @@
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# Claude Code - AI 提肛助手项目实战
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本项目是一个 AI 驱动的提肛运动助手网站，提供科学的分级训练课程、动画引导、语音播报，还支持摄像头姿态检测和 AI 纠正建议。全程使用 Claude Code + DeepSeek V4 开发。
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大家好，我是程序员鱼皮。
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唉，久坐不动可以说是程序员的通病。像我天天忙的要死，根本没时间运动，但又不甘心让身体就这样退化，怎么办呢？
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于是，我通过询问 AI，了解到了「提肛运动」。通过增强盆底肌肉力量、促进局部血液循环，有效预防痔疮、改善大小便失禁，并提升肛门及相关盆腔器官的健康功能。
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关键是这玩意随时随地都能做，太适合我了！
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但我自己是个「运动白痴」，所以想到能不能通过 AI 编程，开发个「提肛助手」，帮助大家科学地进行盆底肌训练，傻子也能练对。
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安排！
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下面我将全程用 Claude Code + DeepSeek V4 来开发一个完整项目，从安装配置到开发测试，手把手带你走一遍。看完这篇，你能学会 Claude Code 的保姆级使用方法，感受 DeepSeek V4 的实际编程能力，还能 get 到不少 AI 编程的实用技巧。
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点个收藏，咱们开始~
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## 需求分析
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这个项目叫「提肛助手」tgang-helper，核心功能其实不复杂。
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1）提供科学的分级训练课程，区分男女和难度，涵盖快速收缩、持续收缩、阶梯收缩等多种动作类型。
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2）训练过程中要有动画引导节奏，包括呼吸圈动画和人体姿势示范动画，让用户一看就知道该怎么做。
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3）同时通过浏览器语音合成实时播报指令，让用户闭着眼睛也能跟练。
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4）还有一个亮点功能，就是支持开启摄像头进行体位校正。实时检测你的站姿、坐姿是否正确，比如有没有驼背、耸肩、身体歪斜，当检测到姿势问题时，让 AI 提供个性化的纠正建议。
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5）查看训练打卡日历和统计图表。
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## 方案设计
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如果你完全没有任何技术基础，可以让 AI 帮你完成方案设计。
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但这里为了节省时间和 tokens，我直接告诉 AI 怎么做。
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虽然要做姿态检测功能，但是这个项目几乎是 **纯前端** 就能搞定！不需要复杂的后端。
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技术栈上，我选择 Next.js + TypeScript，姿态检测用 MediaPipe Pose（纯前端运行），AI 对话通过 Next.js 的 API Route 代理调用 DeepSeek V4 模型，动画用 CSS 动画 + Framer Motion。
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为什么不用 Python 后端？
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因为这个项目唯一需要服务端的地方就是代理一下 AI 接口调用，使用 Next.js 的 API Route 完全能搞定，没必要拆成前后端分离，越简单越好。
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## 环境准备
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### 安装 Claude Code
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先简单介绍一下 Claude Code。它是 Anthropic 推出的 AI 编程工具，直接在终端里运行，你跟它聊天描述需求，它就能自主分析项目、写代码、跑命令、修 Bug，全程自主执行。
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除了基础的代码生成，还能使用工具和 Skills 技能包、连接 MCP 外部服务、用 Plugins 插件扩展能力，甚至搞多智能体协作，扩展性很强。
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安装 Claude Code 很简单。
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首先确保你的电脑有 Node.js 环境和 npm 软件依赖安装工具，没有的话，直接到 [Node 官网](https://nodejs.org/en/download) 下载傻瓜式安装包就好：
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无论使用什么操作系统，都可以通过 npm，一行命令来安装 Claude Code：
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```bash
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npm install -g @anthropic-ai/claude-code
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```
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安装完成后，输入 `claude` 命令进入对话界面，首次需要登录才能正常使用：
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但估计很多同学没有 Anthropic 的国外订阅账号，所以我们要切换为国产模型。
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### 切换模型
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Claude Code 本身是支持切换模型的，你可以通过「修改环境变量」或「编辑配置文件」来对接其他大模型的 API。
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一般你使用哪家的大模型 API，直接看对应的官方文档，就能找到接入方法。
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比如 [DeepSeek 的 API 文档](https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/coding_agents) 里就有现成的接入方法：
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不过我更推荐用一个开源工具 **CC Switch**，能够可视化地管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 AI 编程工具的配置，一键切换不同的模型供应商。内置了 50 多个供应商预设，不用自己手动改配置文件。
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> 开源指路：https://github.com/farion1231/cc-switch
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按照官方中文文档，根据操作系统选择对应的安装方式：
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Mac 用户可以通过命令行安装：
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```bash
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brew tap farion1231/ccswitch
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brew install --cask cc-switch
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```
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安装完成后，运行软件进入主界面，添加模型供应商：
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选择 DeepSeek：
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填写 API Key，需要从 [DeepSeek 开放平台](https://platform.deepseek.com) 获取。
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我这里把主模型设置为 DeepSeek-V4-Pro，相比 DeepSeek-V4-Flash 模型，Agent 能力和复杂推理更强。
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然后点右下角保存：
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可以在上图中看到 Claude Code 的 JSON 配置文件，其实 CC Switch 就是帮你可视化地修改各 AI 工具的配置文件，省去手动编辑 JSON 的麻烦。
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最后，启用 DeepSeek 模型：
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然后重新进入 Claude Code，随便输入一句话，AI 能给出回复，说明切换模型成功：
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### 安装扩展
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Claude Code 默认就有读写文件、跑终端命令、搜索代码这些基础能力，但要做好一个完整项目，光靠这些还不够。
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我们需要下面 3 个扩展：
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1. Frontend Design：前端美化技能，让生成的页面更有设计感
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2. Firecrawl：联网搜索和网页抓取，让 AI 能获取最新的技术信息
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3. Context7：查询最新的技术文档和 API 用法，减少 AI 瞎编的情况
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下面来依次安装。
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#### 1、安装 Frontend Design
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Frontend Design 是 Anthropic 官方的前端美化技能，可以让 AI 生成的页面更有设计感。
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在 Claude Code 中，先通过 `/plugin` 命令添加官方技能市场，相当于装了个技能商店：
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```bash
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/plugin marketplace add anthropics/skills
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```
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输入 `/plugins`，在 Discover 菜单栏中，选中 `example-skills` 并按回车，安装官方的示例技能合集：
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输入 `/reload-plugins` 重载一下插件：
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输入 `/skills` 查看已安装的技能，可以看到 `frontend-design` 已经就位了：
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之后在对话框中输入 `/frontend-design` 就能主动触发这个技能，让 AI 美化前端页面。同时还自动装上了 `webapp-testing` 自动化测试技能，后面也用得上。
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#### 2、安装 Firecrawl
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Firecrawl 是联网搜索和网页抓取工具，让 AI 开发前先搜索最新技术信息。
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安装方式很简单，打开终端，输入一行命令：
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```bash
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npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser
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```
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执行后，会自动打开浏览器，要在弹出的页面中点击授权：
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安装完成后，会自动注册 12 个 Firecrawl 相关技能：
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在 Claude Code 的技能管理中，就能看到新添加的 Firecrawl 相关技能了：
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#### 3、安装 Context7
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Context7 是一个技术文档查询工具，让 AI 能获取到各种框架和库的最新官方文档，避免用过时的 API 写代码。
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先在终端输入一行命令来安装：
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```bash
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npx ctx7@latest setup
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```
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它会问是安装 MCP 服务还是 CLI + Skills，这里我选择 CLI + Skills。你会发现，现在越来越多工具已经从 MCP 转向 CLI + Skills 的方式了：
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同样在弹出的网页中授权，不用自己获取和输入 API Key，太方便了！
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然后选择要给哪个 AI 编程工具安装，我选择为 Claude Code 安装：
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安装成功后，可以在技能管理中看到 `find-docs` 技能：
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当然，你也可以选择安装 MCP Server 的方式：
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安装后，在 Claude Code 中输入 `/mcp` 命令，就能看到安装好的 MCP 了，比自己手动配置方便太多了！
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至此，环境准备完成！下次开发项目时，就不用再重复准备了~
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## 开发编码
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新建一个 `tgang-helper` 项目文件夹，在终端中用 `cd` 进入该目录，然后输入 `claude` 命令打开 Claude Code：
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然后输入提示词。这里分享一下我实际用的完整提示词，给大家参考：
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```markdown
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## 角色
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你是一个前端全栈工程师，擅长 Next.js + TypeScript 开发。
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## 任务
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开发一个叫 tgang-helper 提肛助手的 Web 应用，帮助用户科学地练习盆底肌训练（提肛 / 凯格尔运动），傻子也能练对。
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提供科学的分级训练课程，区分男女和难度，涵盖快速收缩、持续收缩、阶梯收缩等多种动作类型。训练过程中通过动画引导节奏，包括呼吸圈动画（收缩时缩小、放松时扩大）和人体姿势示范动画（用 SVG 或 Lottie 展示每个动作的正确体位和发力部位），让用户一看就知道该怎么做。同时使用浏览器语音合成（Web Speech API）实时播报指令，让用户闭着眼睛也能跟练。
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支持开启摄像头进行体位校正，使用 MediaPipe Pose 在浏览器端实时检测用户的站姿 / 坐姿是否正确（如驼背、耸肩、身体歪斜），所有检测纯本地运行，摄像头画面不上传服务器。当检测到持续的姿势问题时，将姿势数据（非图像）发送给 DeepSeek V4 模型，获取个性化的纠正建议并语音播报。
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训练记录保存在本地 localStorage，展示打卡日历和简单的统计图表。
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## 技术栈
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- 框架：Next.js + TypeScript
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- 姿态检测：MediaPipe Pose（纯前端）
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- AI 对话：通过 Next.js API Route 代理调用 DeepSeek V4 模型（兼容 OpenAI SDK 格式）
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- 动画：CSS 动画 + Framer Motion
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## 要求
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1. 页面美观专业，使用 frontend-design 技能美化页面，配色健康积极
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2. 开发前，先通过 Firecrawl 联网搜索 MediaPipe Pose 浏览器端用法，通过 Context7 查询最新技术文档和用法
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3. 必须生成完整可运行的代码，每步完成后必须自主测试验证
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简单解读一下这段提示词的几个要点：
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- **角色定义** 放在最前面，让 AI 进入前端全栈工程师的状态
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- **任务描述** 用自然语言把需求讲清楚
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- **技术栈** 只列关键选型，让 AI 自己决定实现细节
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- 最后两条要求是关键，让 AI 先查文档再写代码，避免瞎编写法；让 AI 开发完后自主测试，减少翻车
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给 AI 发送提示词前，我按 Shift + Tab 进入了自动接受编辑模式，AI 创建、修改、删除文件和执行命令都不用我逐一确认了，更省事儿。但是有一定风险，大家按需使用：
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把上述提示词发送给 AI，接下来就是漫长的等待了。
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AI 开始自主开发，先搜索技术文档，然后规划项目结构，创建文件，写代码。
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过程中 AI 可能需要确认工具调用，比如它想通过 Context7 获取最新的 MediaPipe 技术文档，可以选择「Yes, and don't ask again」，以后就不用反复确认了：
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过了 20 多分钟，AI 自主完成了开发，还自动运行了项目：
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然后 AI 用 `webapp-testing` 技能，编写了自动化测试脚本，自动打开浏览器测试应用：
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经过 31 分钟后，任务终于完成了，比我上次用 GPT-5.5 开发同量级的项目慢了差不多 2 倍。这期间我不仅做了 1 组提肛，还吃了个饭。
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从 AI 的总结可以看到，它实现了完整的功能，包括 7 套训练课程、呼吸圈动画、SVG 人体图、语音指导、姿态检测、AI 建议、训练记录和统计图表，一把梭全给整上了。
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输入 `/context` 可以查看当前上下文使用情况，已经用了 9.4 万 tokens，占总容量的 47%：
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你可能会好奇，DeepSeek V4 官方说支持 100 万 tokens 上下文，为什么 Claude Code 里显示上限才 200K？
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应该是 Claude Code 本身对上下文窗口有限制，跟模型的上限是两回事。所以建议大家定期看看上下文占用情况，占满之后 AI 可能会「断片失忆」开始乱改代码。
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## 测试验证
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接下来测试验证。由于项目用到了 DeepSeek V4 的 AI 功能，先让 AI 帮我创建一个环境变量配置文件：
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帮我创建 .env.local 文件
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```
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AI 很快创建好了，还贴心地检查了 `.gitignore`，确认 `.env` 文件不会被提交到 Git：
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打开 `.env.local` 文件，填上从 DeepSeek 开放平台获取的 API Key：
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然后在浏览器中打开页面。
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你别说，这个风格我挺喜欢的，很简洁清爽，配色也是健康积极的风格。就是那个 Logo 我没太看明白，求大家给我解释一下。。。
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我先选男性、入门难度，打开语音指导和摄像头姿态检测。
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好家伙，入门课程还不止一种，有「盆底激活」和「日常快速·3 分钟唤醒」两个选项。先从男性入门开始吧：
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进入训练界面，有一个火柴人动画引导我的姿势。还有一个呼吸动画，可以让我跟随节奏操作，收紧、放松交替进行：
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打开摄像头后，MediaPipe Pose 会实时检测我的姿态，发现问题就把姿势数据发给 DeepSeek 模型。这里有个小技巧，姿态纠正这种简单的建议不需要用 Pro 模型，用 V4-Flash 响应更快、成本更低。
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比如它发现我的身体是歪的，就给出了纠正建议，比如「身体歪斜会影响发力，请先摆正骨盆。想象头顶有根线轻轻上提，让脊柱自然直立」，也是让我体验了一把健身房私教。。。
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我试着调整了一下姿势，它马上又给了新的反馈，说「试着双脚踩实地面，骨盆摆正。轻轻收紧盆底肌，保持脊柱中立」：
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到了持续收缩环节，它又提醒我放松肩膀，说「肩膀放松下沉，想象肩胛骨滑向后腰。轻轻呼气，感受盆底自然上提」。
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测试过程中，我又做了几组提肛。这已经不是 Vibe Coding 了，我管这叫 **TGang Coding**，边提肛边编程，身体工作两不误，岂不美哉？
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现在的我，已经可以挑战「男性进阶·力量强化」了，10 分钟 7 组动作。AI 在这个模式下也能准确检测到身体歪斜和重心不稳的问题：
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完成训练后，可以在训练记录页面看到打卡热力图和统计数据，坚持就是胜利！
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说实话，一段提示词就让 AI 一把梭出了整个项目，核心功能基本可用，DeepSeek V4 的效果还是不错的。
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不过实际跑起来还是有一些小 Bug，比如呼吸动画的收紧放松节奏跟实际训练动作对不上，快速收缩模式下动画一直显示「收紧」不切换到「放松」，还有 AI 姿态建议的调用时机没控制好，导致频繁请求。
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这些都是在测试过程中逐步发现的。上面演示的效果，其实是我又跟 AI 对话了 10 轮左右、修复了这些问题之后的结果：
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这里分享一个我自己的经验。测试的时候，影响核心功能的问题要立刻修复，比如动画节奏不对这种，直接跟 AI 描述现象让它改。
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不影响核心功能的问题，比如只是觉得界面某个地方不够好看，建议先记下来，等核心流程跑通之后再集中处理。
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另外，过程中一定要随时关注上下文的容量。我修完这几轮 Bug 后，上下文已经涨到了 62%：
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上下文一旦快满了，AI 就可能忘记之前改过什么，甚至写出跟之前矛盾的代码。
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遇到这种情况，建议先让 AI 把当前项目信息和进度沉淀成文档（比如写进 CLAUDE.md），然后开一个新会话继续开发，既节省 tokens 又不会丢失重要上下文。
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## 我的感受
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最后聊聊这次 Claude Code + DeepSeek V4 实战做项目的真实感受。
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先说说 DeepSeek V4 的实际表现。**一段提示词一把梭出完整项目 + 核心功能可用**，仿佛让我感受到了曾经 Opus 带给我的惊喜。
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前端虽然没什么特别惊艳的创新，但布局基本正确，配色也不拉胯。不过前面也提到了，在逻辑细节上还是有些不足，需要人工介入几轮才能调好。而且 DeepSeek V4 在代码生成速度上略慢一些，31 分钟才跑完核心功能。
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除了效果外，再看看大家关注的 **成本**。
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做完这个项目，到底花了多少钱呢？
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先在 Claude Code 中用 `/usage` 命令看看 tokens 消耗情况：
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Claude Code 统计显示，这次开发总花费 18.13 美元，消耗了几十万 tokens。
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还可以进入 Stats 趋势分析，看看自己的使用习惯：
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什么，这么个项目竟然花了 100 多元？！
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Claude Code 自带的费用统计可能不太准确，建议直接到 DeepSeek 开放平台看实际消耗。
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我一看，几百次请求，竟然消耗了 2500 多万 tokens！
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实际一看，只花了 **5.44 元**，舒服了~
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这么多 tokens 里绝大部分是输入缓存命中的。因为 Claude Code 每次跟模型对话时，会把之前的上下文一起发过去，但如果内容跟上次一样，DeepSeek 会命中缓存，缓存价格只有正常输入的几分之一。
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这就是为什么虽然 tokens 用量看起来很吓人，但实际花费很低。
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**5 块钱开发了一个带 AI 能力的完整项目**，我觉得性价比还是挺高的，你觉得呢？
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## 写在最后
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5 块钱开发了一个带 AI 能力的完整项目，性价比确实很高。
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这个项目让我们看到了 Claude Code + 国产大模型的组合潜力。虽然过程中需要人工介入修几轮 Bug，但核心功能一把梭就能跑通，对于个人开发者来说已经非常够用了。
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如果你也想用 Claude Code 来开发项目，可以阅读本教程编程工具板块中的《AI 命令行编程工具》，了解 Claude Code 的详细使用方法和模型切换技巧。
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## 推荐资源
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1）鱼皮 AI 导航网站：[AI 资源大全、最新 AI 资讯、免费 AI 教程](https://ai.codefather.cn)
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2）编程导航学习圈：[学习路线、编程教程、实战项目、求职宝典、交流答疑](https://www.codefather.cn)
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3）程序员面试八股文：[实习/校招/社招高频考点、企业真题解析](https://www.mianshiya.com)
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4）程序员写简历神器：[专业模板、丰富例句、直通面试](https://www.laoyujianli.com)
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5）1 对 1 模拟面试：[实习/校招/社招面试拿 Offer 必备](https://ai.mianshiya.com)
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