大家好，我是 LV。
最近写了一本《AI 赋能前端研发从 0 ～ 1》开源电子书，从头开始分享自 AI 爆发以来，将 AI 融入前端研发工作流的探索经历。
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在上一篇《AI 集成公司私有组件库生成代码，案例来了》中，我们聊到了一些将公司私有组件库继承到 LV0 中生成代码的案例。
到这为止，我们从 0 ～ 1 生成业务组件的环节基本上可以用 LV0 来实现了。
回顾一下，AI 赋能金字塔模型。👇
前面的篇章，我们重点放在从 0 ～ 1 开发业务组件的这个步骤，那业务组件1~ 100的迭代，以及后续的对接联调步骤，如何用 AI 来赋能呢？
我现阶段的答案是：集成 AI 到 IDE 中，程序员主导，AI 智能化辅助编码。
本篇，我们探讨将 LV0 集成到 Vscode 中，让开发者更方便的沉浸式使用 AI 来生成代码。
配置
LV0 配置
LV0 现阶段默认已经开放了核心的 API 能力，可以通过 API 来调用 LV0 的代码生成能力。
API 调用方式如下 👇
Open API 路径：
https://lv0.chat/api/plugin/codegen/[your_codegen_type]/chat/completions将
[your_codegen_type]替换为你的代码生成类型，比如antd。
如何找 your_codegen_type？
打开 LV0 网站，选择你想要生成代码的 codegen 类型，比如
antd。然后查看 URL，URL 中的
codegen后面的就是你的 codegen 类型。
通过 API 调用 LV0 的代码生成能力。
curl 示例：
curl --location --request POST 'https://lv0.chat/api/plugin/codegen/antd/chat/completions' \
--header 'apiKey: sk-xxxx' \
# --header 'baseURL: https://api.openai.com/v1' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"messages": [
{
"content": "hi",
"role": "user"
}
]
}'
如上，在 api 调用中，需要在 header 传入apiKey（必填）、baseURL（非必填）参数。
其中，apiKey是 OpenAI 的 API Key，baseURL默认是 OpenAI 的 API 地址（也可以自定义第三方中转服务）。
最终在终端执行 curl，反馈如下即成功 👇
ps：后续会把 OpenAPI 的功能直接集成到 LV0 平台中，方便开发者使用。
Vscode Continue 配置
打开 VSCode，安装 Continue插件。
打开 Continue插件的配置文件~/.continue/config.json。
在 config.json中添加如下配置。
{
"models": [
{
"title": "LV0-Antd",
"provider": "openai", // 这里选择 OpenAI 的原因是，我们的 Agent 接口返回的流数据格式与 OpenAI 的格式一致
"model": "gpt-4o", // 可以任意选择一个 OpenAI系列 Model 均可，仅为了适配 Continue 的数据格式
"contextLength": 128000,
"apiBase": "https://lv0.chat/api/plugin/codegen/antd", // 重点：这里填写 LV0 开放的 OpenAPI 地址（不需要包含后面的/chat/completions）
"completionOptions": {
"maxTokens": 4096,
"apiKey": "sk-xxxx" // 这里填写 OpenAI 的 API Key
// "apiBase": "https://api.openai.com/v1" // 这里填写 OpenAI 的 API 代理地址（非必填）
}
}
]
}
选择 LV0-Antd模型，开始使用 AI 生成代码。
以上，我们配置已经把 LV0 集成到了 VSCode 中，可以通过 Continue 插件来调用 LV0 的代码生成能力。
下面，我们来看一些案例。
所有能在 LV0 网站上生成的代码，都可以在 VSCode 中生成（包括基于私有组件库生成代码）。
案例
「案例 1：」：生成业务组件
需求：生成一个table组件，包含 name、age、address 三列。
LV0 插件会根据需求分析出来所需要的 Antd 基础组件
Table。LV0 插件根据分析出来的基础组件获取对应的知识 api 文档。
结合需求和知识开始调度代码生成工具来生成代码。
「案例 2：」：迭代业务组件
需求：Table组件帮我加上几列：性别、身高、体重
将 Table 组件的代码快捷键直接引用到 Continue Chat 中，基于
LV0-Antd模型，提供新的需求。LV0 插件会根据需求分析出来所需要的 Antd 基础组件
Table，继续使用 Table 组件的知识 api 文档。根据新的需求，调度代码生成工具来生成代码。
如上，分享了一些集成 LV0 到 VSCode 的实践小案例。
其中迭代业务组件的案例，简单展示了前端 AI 赋能金字塔模型中1~100的迭代环节，如何用 AI 来赋能。
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