AI 实践案例 · 工程接入与部署 / 数据处理与可视化
我是25级少院的Morpheus。
Morpehus 使用 AI 工具（dsv4、Claude Code）开发了 anylisten 音乐播放软件的插件和插件系统，实现了从网易等平台在线搜歌、优化缓存数据库和添加音质标签功能。项目采用 TypeScript 和 Svelte 开发，过程中 AI 帮助通读代码、研究 API 签名逻辑并处理兼容性问题。…
案例速读
用户完整描述了使用AI从通读代码、分析API到解决兼容性问题的全流程，并分享了节省token和穿插工作的实用技巧，内容真实具体，对同类AI辅助开发者有参考价值。 建议从 「1.准备工作」、「2.研究api」、「3.兼容性」、「感触」 进入正文，先确认真实任务和模型辅助过程。
- 重点看 使用 AI 通读代码快速理解项目结构、通过分析网页端 API 调用逆向签名逻辑，由 AI 生成代码、利用 /compact 指令在不影响记忆的情况下节省 token。结合 工程接入与部署 / 数据处理与可视化 / 插件开发 / API 逆向 和「开发者、AI 使用者、少院学生」，它更适合作为任务检索后的精读材料。
- 正文目录和原始材料仍然是判断依据；导读只帮助你更快定位阅读重点。
- 首读入口
- 1.准备工作
- 读者
- 开发者、AI 使用者、少院学生
- 复用
- 使用 AI 通读代码快速理解项目结构
- 结构
- 4 个目录入口
原文内容
我是25级少院的Morpheus。 我用的ai是dsv4，部分是学校给的api，另一部分是我自己买的，然后我主要用claude code编写代码以及整理obsidian的笔记。 我开发的是一个叫做anylisten的音乐播放软件的插件以及其插件系统，目的是让它支持从网易等平台在线搜歌，优化程序的缓存数据库系统，以及为这个软件加上音质标签。整体程序采用typescript和svelte开发，在这之前我从来没学过这两个语言，代码中的内容和逻辑也都是ai帮我解释的。
1.准备工作
在进行改动之前，我先让ai通读了一遍代码，了解了这个程序的结构，已实现的功能以及其内部插件和外部插件的api，并定出了一个合理，模块化的修改方案，即搜索页使用内部插件实现，音源由外部插件提供。
2.研究api
尽管我使用的音源提供了几乎所有主流音乐网站的最高音质，但其开发者api早已年久失修，于是我只好从网页端的调用分析其内部api结构。在我先摸出了几个调用格式后，让claude code负责研究其签名逻辑，claude code成功的获取了网页的一系列源代码并得出了混淆后的签名逻辑，写进了源代码，外部插件部分就完成了。
3.兼容性
不知道是什么原因dsv4没能很好的自动处理这部分代码，导致第一次测试的时候发生了很多次炸库的事故，最后也是由我制定了键值对的存储格式，并优化了存储的逻辑与时间复杂度。所有代码可以在github的morpheus315/gdstudio-repo和anylisten仓库里看到。
感触
首先发出每一句命令的时候都要完全清楚当前的逻辑以及自己的需求，否则可能需要花很多时间来处理本来可以避免的失误，也会耗费很多token。第二是勤用/compact，这个指令可以在不太影响ai记忆的情况下极大节省token。第三就是这个工作可以穿插在日常工作中，只需要过一段时间检查一下进度发一段指令就好。