AI打工：用 Gemini 和 GLM 五分钟自动重构 `vi-money.com` 部署架构

本期介绍用 Gemini 和 GLM 五分钟自动重构 vi-money.com 部署架构
下期介绍如何用AI全自动完成代码Code，实现AI为我们当牛马！

在云原生时代，独立开发者往往需要身兼数职：既要是写 Go 和 Vue 的程序员，也要是懂 Nginx 和 Docker 的运维工程师。但在 AI 辅助编程的加持下，这个门槛正在被迅速拉平。

本文将以 vi-money.com 这个实际运行的项目为例，拆解如何利用 Gemini 和 GLM 大模型，配合 KILO CODE 编程插件，快速构建一套生产级的前后端分离部署架构。重点看看AI全自动如何完成架构部署和文件配置。

1. 核心工具链

在这个项目中，AI 不仅仅是代码补全工具，而是基础设施的“架构师”：

主力模型 (Gemini & GLM)：负责理解架构意图，生成配置文件和代码，并处理复杂的业务逻辑。
开发插件 (KILO CODE)：作为 IDE 中的枢纽，将自然语言指令转化为可执行的代码。

2. 架构蓝图：AI 设计的微服务拓扑

在深入代码之前，我们先通过一张拓扑图来看看 AI 为我们设计的系统架构。流量从用户端发起，经过 Nginx 网关的清洗和分发，最终到达容器化的前后端服务。

graph TD %% 用户入口 User((用户/浏览器)) -->|HTTP :80| Nginx[Nginx 网关] %% Nginx 配置层 subgraph "宿主机 (Host Server)" direction TB %% 域名配置 Nginx -- "域名: vi-money.com" --> Rules{路由分发} %% 路由分发逻辑 Rules -- "/api/gin_demo/" --> ProxyBack[后端接口] Rules -- "/" (默认) --> ProxyFront[前端页面] Rules -- "/test" --> StaticRes[静态验证码] %% Docker 容器层 subgraph "Docker 容器环境" direction TB %% 后端服务 ProxyBack -.->|端口映射| GinContainer[后端: gin_demo] %% 前端服务 ProxyFront -.->|端口映射| FrontContainer[前端: gin-demo-frontend] %% 容器网络与依赖 GinContainer <-->|Net: platform-common-net| FrontContainer FrontContainer -.->|depends_on| GinContainer end end

3. 基础设施代码化 (IaC)：Docker Compose 配置

在这个环节，我向 AI 描述了需求：“由于是本地开发和测试环境，我需要一个 docker-compose 文件，包含 Go 后端和 Vue 前端，后端映射到宿主机 18992，前端映射到 3000。”

AI 生成的配置文件非常精准，包含以下关键点：

3.1 后端服务 (Gin Demo)

AI 指定了阿里云的镜像源，并将容器内的 8992 端口映射到了宿主机的 18992。为了保证服务的稳定性，AI 自动添加了 restart: unless-stopped 策略，这意味着除非人为停止，否则服务崩溃后会自动重启。

  gin_demo:
    image: "crpi-51qbhoidqes6u3jh.cn-chengdu.personal.cr.aliyuncs.com/namespace_funkygod/gin-demo:latest"
    ports:
      - "18992:8992"
    networks:
      - platform-common-net
    restart: unless-stopped

3.2 前端服务与网络编排

对于前端服务，AI 配置了 3000 端口映射，并关键性地添加了 depends_on: - gin_demo，确保前端在后端启动之后才运行。此外，AI 建议使用 external: true 的 platform-common-net 网络，这体现了模块化设计的思想，方便后续扩展其他微服务。

4. 流量指挥官：Nginx 反向代理配置

服务跑起来后，最复杂的部分是如何配置 Nginx 将 vi-money.com 的流量正确分发。这是 AI 发挥最大价值的地方，它生成了包含完整注释的 Nginx 配置。

4.1 智能路由分发

AI 帮我解决了 Nginx 中最令人头疼的路径匹配问题：

API 转发：当请求路径为 /api/gin_demo/ 时，Nginx 将其代理到 http://127.0.0.1:18992/。AI 特别在注释中提醒：“注意末尾的斜杠，它会影响路径替换”，这避免了常见的 404 错误。同时，它自动补全了 X-Real-IP 和 X-Forwarded-For 等请求头，确保后端能获取用户真实 IP。
前端页面：对于根路径 /，流量被转发到 http://127.0.0.1:3000。
运维验证：AI 甚至帮我保留了一个 /test 路径，直接返回纯文本 verification_success_code_123456，用于快速验证服务存活或 SSL 证书校验。

server {
    listen 80;
    server_name vi-money.com www.vi-money.com;

    # API 转发逻辑
    location /api/gin_demo/ {
        proxy_pass http://127.0.0.1:18992/;
        # ... (省略 header 配置)
    }

    # 前端转发逻辑
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:3000;
        # ...
    }
}

5. 总结：AI 时代的开发新范式

通过 Gemini 和 GLM 的辅助，vi-money.com 的基础服务部署变得异常简单。开发者不再需要背诵 proxy_pass 的语法细节，也不用担心 docker-compose 的缩进错误。

在这个项目中，AI 承担了“翻译官”和“润滑剂”的角色：我们将业务意图（端口、域名、依赖关系）告诉它，它通过 KILO CODE 将其转化为标准的、可执行的基础设施代码。这不仅节省了时间，更让独立开发者能将宝贵的精力聚焦在核心业务逻辑的创新上。

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