别再用 Vibe Coding 了🚫 使用这 7 个工具让你的 AI SaaS 做好生产准备⚡️

Vibe Coding 很有趣，但还未准备好投入生产！

如果您正在构建一个实际上已投入生产的 AI SaaS，那么您需要的不仅仅是一个 OpenAI API 密钥和一个灵活的前端。

您需要基础设施、部署管道、分析、支付和移动覆盖。

您需要它们全部一起顺利工作！

为了简化您的工作，我整理了 7 种可以让您的生活更轻松的工具列表。

开始吧！

1. 后端和基础设施 - Nitric.io

编写后端逻辑很有趣，直到部署的时候。

您必须处理云控制台、复杂的配置文件（Terraform、CloudFormation 等）和特定于供应商的服务。

它会让你慢下来并将你困住。

Nitric是一个开源后端框架，可让您使用已知的语言（如 TypeScript、Python 或 Go）构建后端。

您只需声明您需要的内容 - API、存储桶、数据库、队列，它就会神奇地在 AWS、GCP 或 Azure 之间连接正确的云资源。

你可以用它做什么：

在代码中定义 API 和事件
自动配置云资源
轻松在云提供商之间切换
还有更多...

简单来说，您编写逻辑 → Nitric 使用正确的基础设施部署它 → 您获得可用于生产的后端，而无需在 YAML 中哭泣。

您可以按照Nitric 的快速入门文档来测试和探索更多功能。

如果您希望后端能够像您的 AI 理念一样快速扩展，那么 Nitric 是明智之举。

GitHub 上的 Star Nitric ⭐️

2. 使用 SQL 进行云分析：StackQL

好的，你的应用已上线（可能使用了 Nitric！）。恭喜！

但是运行的是什么？费用是多少？有人公开测试了吗？👀

StackQL将 SQL 引入您的云环境。没错！您可以像数据库一样查询您的云资源。

为什么开发人员喜欢它：

一种适用于 AWS、GCP 和 Azure 的查询语言。
非常适合成本跟踪、合规性和安全审计。
易于在 CI/CD 内部编写脚本、安排时间并实现自动化。

您还可以设置 StackQL 作业，如果在意外区域中创建了新的计算实例，则会提醒您。

您还可以使用 StackQL 通过查询云基础设施资源来生成报告。”

SELECT
    project,
    resource_type,
    SUM(cost) AS total_cost
FROM
    billing.cloud_costs
WHERE
    usage_start_time >= '2025-03-01'
    AND usage_end_time <= '2025-03-31'
GROUP BY
    project, resource_type
ORDER BY
    total_cost DESC;

不再有意外账单或错误配置。

如果您了解 SQL，您就已经知道如何使用 StackQL 管理您的云。

星 StackQL 🌟

3. 快速 API 集成：SwytchCode

每个 SaaS 应用程序都需要第三方集成 - Stripe 用于支付，Twilio 用于短信，SendGrid 用于电子邮件。

但是浏览他们的文档并实施这些文档需要花费大量时间！

这就是SwytchCode变得非常有用的地方。

Swytchcode 是一款人工智能工具，可以为 API 生成可用的集成代码。与使用其他 LLM 执行相同任务相比，这节省了时间和成本。

告诉它您需要什么（“创建 Stripe Checkout 会话”），它会为您生成样板代码 - 后端端点、API 调用，甚至错误处理。

为什么它能让你保持理智：

不再需要阅读 20 页的 API 文档
代码简洁、可定制，并且归您所有
可与数十种流行的 API 配合使用
它具有 MCP 支持

使用 SwytchCode，您可以专注于更快地运送货物，而无需花费太多时间进行这些集成！

查看 Swytchcode

4. 使用开源法学硕士 (LLM) 进行构建 - Nebius AI Studio

使用 OpenAI 的 API 很棒，但它并不便宜，而且你还得遵守他们的规则。

开源模型是人工智能的未来！

Nebius AI Studio为您提供可扩展的、与 OpenAI 兼容的 API 访问强大的开源模型 - 例如 Llama 3、Mistral、Qwen、DeepSeek，甚至 Flux 等图像模型。

使用 Nebius 构建 RAG 应用程序非常简单👇

您不需要争论 GPU 或管理 Kubernetes 集群。

为什么它如此震撼：

OpenAI 兼容 API
更好地控制模型和定价
JSON/函数调用用于高级工作流程
降低成本
处理大规模

您还可以根据您的需要对模型进行微调，这会为您的 Saas 增添更专业的色彩。

使用 Nebius 在几分钟内微调你的法学硕士⚡️

Arindam Majumder ・ 3月13日

#人工智能 #deepseek #rag #python

如果您正在从事 GenAI 项目，请尝试一下 Nebius！

查看 Nebius

5. 智能方式转向移动 - Eachlabs

您已经在网络应用程序上构建了一个很棒的 AI 功能，比如图像生成。

但现在用户希望在移动设备上使用它。你会用 Swift 或 Kotlin 重新构建所有内容吗？不太理想。

Eachlabs可让您免于移动烦恼。

它通过可视化后端构建器和预建工作流，帮助您将 AI 引入移动应用。您只需极少的后端工作，即可将 AI 功能嵌入 iOS/Android 系统。

移动开发者喜爱它的原因：

拖放式 AI 逻辑构建器
访问 100 多个预集成模型
轻松将语音 AI、头像生成或配音等功能扩展到移动应用程序。

我的朋友@astrodevil使用 Eachlabs 写了一篇很棒的指南，您也可以查看一下：

如何使用 Pixverse 和 Eachlabs 构建吉卜力风格的 AI 视频应用程序🎉

星魔・5月1日

#webdev #javascript #ai #programming

如果您正在开发提供生成式 AI 功能的移动应用程序，则应该使用 Eachlabs 的预构建工作流程和模型以获得流畅的用户体验。

查看 Eachlabs

6. 微调 + 部署：Jozu.org

微调自己的模型令人兴奋，但一旦完成，如何部署、版本控制和监控其性能？

Jozu使其可以投入生产。

它为您提供一个一体化平台，用于托管、版本控制和服务您的模型，并拥有强大的底层基础架构。您可以将其视为您模型在生产环境中的家园。

例如，您可以使用 KitOps CLI 创建 ModelKit 并将其推送到 Jozu：

# Initialize a new ModelKit
kit init my-modelkit

# Add files to the ModelKit (e.g., datasets, code, configurations)
cp my-dataset.csv my-modelkit/
cp my-model.py my-modelkit/

# Push the ModelKit to Jozu Hub
kit push jozu.ml/my-organization/my-modelkit:latest

然后，使用 Jozu，您可以为您的 ModelKit 生成 Docker 容器，您可以在本地或 Kubernetes 集群中部署它：

# Pull the ModelKit container
docker pull jozu.ml/my-organization/my-modelkit:latest

# Run the container locally
docker run -it --rm -p 8000:8000 jozu.ml/my-organization/my-modelkit:latest