如何使用LLM驱动的样板构建自己的节点。JSAPI

使用新的LLM Codegen工具增强了此Node.js API样板，彻底改变了项目的创建。 利用LLM的功率，它可以从简单的文本描述中自动化模块代码生成。 这可以通过包括端到端测试，数据库迁移，种子数据和核心业务逻辑等综合功能来简化开发。

>该项目建立在已有的，可提供生产的Node.js API样板上，该项目多年来开发并坚持最佳实践。 它的核心体系结构强调垂直切片，干净的代码原则，并利用ZOD等技术进行输入验证，依从式依赖性依赖性注入以及用于测试的超级级别。 Docker组成的促进多服务设置。

关键功能和改进

llm codegen加法提供了几个关键优势：

• >自动模块生成：>快速创建基于文本说明的新模块，将无缝集成到现有的API中。
>数据库管理：自动生成数据库迁移，并使用相关数据更新种子脚本。
• 综合测试：
生成和验证端到端测试，确保生成的代码正确函数。
• > 生成的代码是干净，可维护的，并遵守了样板已建立的垂直切片体系结构。 它仅着眼于基本的CRUD操作，避免了不必要的复杂性。
>实现详细信息

文件夹包含所有代码生成逻辑，独立于核心样板。 这允许独立使用样板而无需修改。

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llm-codegen

>系统使用三个微型代理：，和，策划以生成，调试和测试代码。

生成初始代码； 解决汇编错误；

确保所有测试通过。 这种迭代过程会导致高质量的功能代码。

Developer>使用指南Troubleshooter TestsFixer Developer Troubleshooter TestsFixer设置：

导航到

>目录并运行

。 在

>文件中配置所选的LLM API密钥（OpenAI，人类Claude或OpenRouter Llama）。 OpenRouter Llama提供了免费的层，但其输出质量可能不太可靠。

1. 执行：llm-codegen运行npm i。 该工具提示模块说明和名称。 详细的描述，包括实体属性和操作，会产生更好的结果。.env>

2. 迭代开发：增量生成代码，根据需要添加模块。

   >

成功的代码生成和误差校正的示例如下：

>

技术方面

每个微型代理都使用特定的提示（请参阅Developer提示> github链接）。 包括gpt-4o-mini和claude-3-5-sonnet-20241022在内的各种LLM的广泛测试表明高码质量，尽管claude-3–5-haiku-20241022通常会产生较少的可靠结果。 gpt-4o-mini会议平均成本约为2美分。

人类用法日志证明了令牌消耗：

该系统在生成可编译和可运行的代码方面取得了95％的成功率。

使用LLM Codegen增强的样板为Node.js开发提供了强大而有效的方法。 欢迎贡献和反馈！

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> Update[2025年2月9日]：添加了DeepSeek API支持。 它比便宜，输出质量可比，但较慢，容易出现API请求错误。gpt-4o-mini>

*除非另有说明，否则所有图像均由作者*

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