Chef 是 Convex 推出的開源 AI 應用構建工具，能根據自然語言生成包含數據庫、認證和實時功能的完整全棧應用。通過類型安全開發循環實現自動錯誤修復，解決傳統 AI 工具只能生成前端代碼的問題，適合快速原型開發。

一個提示詞生成完整應用

前端開發者最頭疼的問題之一，就是后端邏輯的實現。數據庫設計、API 接口、用戶認證……每一項都需要時間和經驗。市面上的 AI 代碼工具大多只能生成 UI 組件，遇到后端就"啞火"了。

Convex 團隊開源的 Chef 項目提供了不同的解決思路。輸入一句話描述，它能生成包含前后端完整邏輯的可運行應用。這個項目目前在 GitHub 已有 2800+ star，值得關注。

主要功能特性

完整的技術棧支持

Chef 基于 Convex 平臺開發，提供了從前端到后端的完整能力：

數據庫層面

• 自動創建數據表和索引
• 支持關系查詢和復雜過濾
• 實時數據訂閱機制

業務邏輯層面

• 類型安全的查詢函數（Query）
• 數據變更函數（Mutation）
• 外部 API 調用（Action）

應用層面

• 零配置用戶認證
• 文件上傳存儲
• 定時任務調度

類型安全的開發流程

React + TypeScript 全棧：https://yunpan.plus/t/197-1-1

這是 Chef 的核心優勢。它利用 TypeScript 的類型系統，在代碼生成過程中：

1. 定義數據庫 Schema 時自動生成類型
2. 編寫業務函數時進行類型檢查
3. 前端調用時獲得完整的類型提示

當生成的代碼存在問題，編譯器會給出明確的錯誤信息，AI 會根據這些反饋自動修復。這種機制讓它能處理更復雜的業務場景。

實時數據同步

基于 Convex 的響應式架構，生成的應用天然支持實時更新。一個用戶修改數據，所有在線用戶立即看到變化，不需要手動配置 WebSocket。

技術實現方式

代碼示例：待辦事項應用

定義數據結構

// 數據庫 Schema
export default defineSchema({
  tasks: defineTable({
    text: v.string(),
    isCompleted: v.boolean(),
    userId: v.id("users"),
  }).index("by_user", ["userId"]),
});

查詢函數

export const list = query({
  handler: async (ctx) => {
    const identity = await ctx.auth.getUserIdentity();
    return await ctx.db
      .query("tasks")
      .filter((q) => q.eq(q.field("userId"), identity.subject))
      .collect();
  },
});

前端調用

const tasks = useQuery(api.tasks.list);

三段代碼就實現了帶用戶隔離的任務列表功能，類型完全自動推導。

工作流程

Chef 的運行分為三個階段：

1. 初始化：創建 Vite + React 項目模板，集成 Convex 配置
2. 生成：AI 根據提示詞生成代碼，遵循 Convex 最佳實踐
3. 驗證：運行類型檢查，根據錯誤反饋迭代優化

這個循環會持續到代碼通過編譯檢查。

實際應用案例

社區開發者用 Chef 構建了多個實用項目：

習慣追蹤器
包含任務管理、完成記錄、數據統計圖表等功能。前端使用 Recharts 展示數據，后端自動處理統計邏輯。

協作筆記應用
類似 Notion 的實時編輯體驗。多人同時編輯時，光標位置和內容變化實時同步，還能顯示當前在線用戶。

AI 視頻平臺 Cinemartie
開發者 Hyo Jang 在黑客松活動中完成的項目，集成了視頻上傳、AI 處理、存儲管理等完整流程。他提到開發效率提升了 4 倍。

使用建議

根據 Convex 團隊總結的經驗：

提示詞編寫

• 首次描述核心功能，后續迭代添加細節
• 明確說明配色方案和界面風格
• 控制在 300 字以內，避免信息過載

開發流程

• 從最簡單的版本開始，逐步增加功能
• 遇到生成結果不理想時，及時回退到上一個版本
• 可以用 ChatGPT 等工具優化提示詞表達

適用場景

• 快速原型驗證
• 中小型業務系統
• 學習全棧開發流程

對于大型系統或有特殊性能要求的項目，仍需要人工介入優化。

技術生態

Chef 采用 Apache-2.0 開源協議，代碼托管在 GitHub。開發者可以自行部署或基于源碼定制。

Convex 平臺本身也提供了向量搜索、Agent 工作流等 AI 能力，適合構建更復雜的智能應用。

項目局限

需要注意幾點：

1. 生成的代碼質量依賴提示詞準確性
2. 復雜業務邏輯可能需要多次迭代
3. 目前主要支持 React 技術棧
4. 大規模應用需要額外的性能優化

總體來說，Chef 適合快速驗證想法和構建中小型應用。它證明了 AI 工具在理解業務邏輯方面的潛力，也為全棧開發提供了新的思路。

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?? 項目信息

GitHub 倉庫：https://github.com/get-convex/chef
Star 數：2.8k+
開源協議：Apache-2.0

?? 相關資源

技術文檔：https://docs.convex.dev
TypeScript項目實戰：https://yunpan.plus/t/376-1-1

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標簽：#Chef #Github #AI編程 #全棧開發 #開源工具 #TypeScript #實時應用