目錄
1.Ai Copilot實踐與應用... 1
2.Ai Coding帶來的好處與挑戰... 1
2.1 帶來的好處... 2
2.2 面臨的挑戰... 2
3.Ai體徵分析助手項目介紹... 2
3.1業務介紹... 2
3.2技術體系... 7
4.總結... 8
基於Ai Coding，20天完成一個基於大模型的醫學分析系統：Ai體徵分析助手
我是一名長期使用C#開發後台服務與數據庫的開發者，在短短20天內，獨立完成一個跨前後端、貼合醫療健康場景分析的完整系統（Ai體徵分析助手）是未曾想過的。得益於AI Coding工具的深度實踐與應用和醫療領域大模型的應用，讓我對AI時代的軟件開發有了全新的認知。
1.Ai Copilot實踐與應用
在本次Ai體徵分析助手的開發過程中，我全程以VSCode+AI Copilot為核心開發工具，前期自己寫了一個簡單的想法和需求，但是需求變更很大。AI Copilot全程參與了其他環節：界面生成、代碼開發、前後端測試、合理化建議等，需要開發者與工具形成高效配合。有三個實踐感悟：
首先，AI Copilot的付費模式性價比高，我只是個人付費版本，不是專業版本，相較於聘請專業的前後端開發人員，付費工具的成本幾乎可以忽略不計，無需擔心溝通成本、時間協調等問題，一般幹到晚上10點，有時候早上5點起來接着幹。
其次，AI Copilot能夠實現前後端代碼的協同生成，大幅縮短開發週期。以往前端、後端分開編寫代碼，花費大量時間。本次開發中，我只需明確需求（例如“開發一個醫學影像上傳接口，對接後端PostgreSQL數據庫”、“開發前端影像上傳組件，適配電腦端和手機端瀏覽器”等），AI Copilot就能生成對應的後端Flask接口代碼、前端Vue組件代碼，甚至自動生成接口調用示例和調試代碼。當然，還有其他代碼提示、合理化建議等方面的優勢 。
最後，AI生成代碼邏輯需要開發者親自review驗證。AI Copilot雖然能快速生成代碼，但是無法完全理解項目的整體架構邏輯和業務細節，偶爾會出現代碼邏輯不嚴謹、參數缺失、安全漏洞（例如用户認證邏輯不完善、支付接口簽名錯誤）等問題。因此，結合項目需求調整邏輯、補充細節、修復漏洞等。
2.Ai Coding帶來的好處與挑戰
20天的開發歷程，從全新的醫療場景需求，到可正常運行的跨端系統，AI Coding給我帶來的不僅是開發效率的提升，更有對職業發展、工作生活方式的深刻影響。
2.1 帶來的好處
（1）大幅提升開發效率，降低小團體與個人創業的門檻。我原本只擅長C#後端開發，對Python、Vue、TypeScript等技術並不熟悉，但是藉助AI Coding，順利完成接口開發、前端頁面、跨端適配等，20天開發週期，相較於傳統開發模式大幅縮減開發週期，全程無需依賴其他開發者，讓個人創業的門檻大幅降低。
（2）改變工作與生活的模式，讓零碎時間發揮更大價值。以往開發一個完整的項目，往往需要集中大量的整塊時間。這種開發模式無需集中整塊時間，既能兼顧全職工作，又能利用零碎時間做自己喜歡的事情。但是，在“高效利用時間”的同時，也會促使人更加有壓迫感，所以需要個人來調節狀態。
（3）打破技術壁壘，為跨界開發提供了更大可能。跨界開發需要花費大量時間學習新的技術棧，我原本專注於C#後端服務與數據庫開發，但在本次項目開發中，短短20天，打破技術邊界，一個人使用AI Coding完成python、vue、數據庫、大模型等整合。
2.2 面臨的挑戰
（1）普通工程師面臨失業風險，技術門檻重新定義。AI Coding能夠快速生成基礎代碼、完成重複性開發工作，這對於從事基礎代碼編寫的普通工程師而言，未來面臨很大失業風險。
（2）行業對創新與設計人才的需求大幅提升。AI Coding解決“怎麼寫代碼”的問題，但無法解決“寫什麼代碼”“為什麼要這麼寫”的問題，這意味着，不再是會寫代碼就能立足，更需要具備需求梳理、架構設計、產品創新能力的人。
（3）AI Coding並非“零門檻”，不懂編程的人難以獨立完成工程項目。AI Coding的核心價值是“輔助”，而非“替代”——它需要開發者具備基本的編程知識、邏輯思維能力，能夠明確需求、梳理邏輯、review代碼等。AI Coding降低了軟件開發“技術門檻”，但並未消除門檻，它更適合有一定編程基礎、能夠與AI高效配合的開發者，而非完全不懂編程的“小白”。
3.Ai體徵分析助手項目介紹
3.1業務介紹
Ai體徵分析助手的口號：“讓醫療更智慧，讓健康更普惠”。
Ai體徵分析助手依託先進的人工智能專業模型，能夠精準解讀和分析各類醫學影像與健康數據，全面覆蓋普通大眾的基礎健康篩查需求。
- **醫學影像**：CT掃描、核磁共振(MRI)影像、組織病理成像等
- **臨牀影像**：胸部X光片、皮膚科圖像、眼科圖像等
- **醫療數據**：醫生診斷病歷、電子健康記錄(EHR)、解剖特徵數據
後台人工智能醫學模型，已經在多項臨牀相關基準評估中展現出穩定、可靠的基礎性能，能夠為分析結果提供有力的技術保障，確保分析建議的科學性、參考性。
Ai體徵分析助手有四大核心優勢，能夠切實解決大家在健康篩查、就醫過程中遇到的痛點問題：
（1）居家提早篩查：在家即可完成初步健康篩查，主動預防疾病，守護普通大眾的健康。
（2）高效便捷：快速分析影像與病歷，縮短就醫等待時間，緩解就醫焦慮。
（3）打破地域和資源壁壘：讓優質醫療AI資源跨越地域，特別是讓偏遠地區的普通大眾也能享受到優質的AI醫療服務。
（4）經濟實惠：輔助分析驗證信息，有效降低醫療成本，讓普惠醫療真正落地。
Ai體徵分析助手的核心目標，讓人工智能走進千家萬户，讓普通大眾在家就能完成初步健康篩查，不用再為了簡單的健康諮詢奔波往返醫院，輕鬆實現疾病早發現、早預防，大大提升大家疾病預防的主動性。
特別提醒大家：AI體徵分析助手僅為人工智能模型分析得出的參考結果，不能替代正規醫院的專業診斷，若有健康疑慮，請務必諮詢專業醫療機構和醫生。
（1） 電腦端瀏覽器應用：醫學分析、歷史分析、邀請記錄、贊助記錄、提現記錄、我的信息、邀請好友等。
（2） 手機端瀏覽器應用：醫學分析、歷史分析、邀請記錄、贊助記錄、提現記錄、我的信息、邀請好友等。
3.2技術體系
## 後端技術棧
- **框架**：Flask 3.x
- **數據庫**：PostgreSQL + SQLAlchemy ORM
- **鑑權**：JWT Token
- **支付**：微信支付 V3（Native/JSAPI）
- **短信**：阿里雲短信
- **模型**：PyTorch + Transformers（醫學診斷模型）
- **API**：RESTful API設計
## 前端技術棧
- **框架**：Vue 3 + TypeScript
- **構建工具**：Vite
- **路由**：Vue Router
- **樣式**：Scoped CSS
- **文檔渲染**：@kangc/v-md-editor / Marked
- **導出**：HTML2Canvas + HTML2PDF
- **其他**：QRCode
## 核心模塊
| 模塊 | 功能 | 説明 |
|------|------|------|
| 用户認證 | 註冊、登錄、信息管理 | 安全的身份驗證 |
| 醫學診斷 | 影像上傳、分析、結果展示 | AI診斷核心模塊 |
| 分析歷史 | 記錄查詢、刪除、PDF下載 | 完整的數據管理 |
| 個人中心 | 用户信息修改、密碼修改 | 用户自助管理 |
| 支付與提現 | 微信支付、提現、支付記錄、提現記錄 | 資金相關能力 |
| 邀請好友 | 邀請碼生成、邀請記錄 | 用户增長與獎勵 |
## 使用説明
1. **註冊登錄** - 創建賬户或使用現有賬户登錄
2. **提交診斷** - 上傳醫學影像和必要的醫學描述
3. **等待分析** - 系統進行AI分析（顯示分析狀態）
4. **查看結果** - 查看詳細的分析結果和建議
5. **管理記錄** - 查看歷史記錄、下載報告、刪除數據
4.總結
從需求梳理到代碼落地，從功能調試到最終上線，20天的開發歷程，這是碳基生命+硅基生命的完美協作，讓我對軟件開發的未來有了全新的認知。AI不會替代開發者，但會淘汰不懂得利用AI、不懂得提升自己的開發者。讓我們利用AI技術做一些更有意義的事。
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Ai體徵分析助手試用：https://www.aineuos.net/。
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