OpenCode+全新工具链，开发识别鸟叫声手机APP #ai #科技 #教程 #编程 #人工智

外来客 • 2026-08-15 10:11:58

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后端开发：使用 OpenCode 工具，配置 GPT Codex 模型，基于 Python FastAPI 构建后端。集成开源项目 Bird Night Analyzer（500 万参数 CNN 模型），支持全球 6000 多种鸟类声音识别。通过解析 `results.csv` 文件获取鸟种名称、学名及置信度，并返回 JSON 数据。
前端设计：利用谷歌 Stitch 生成 UI 设计稿，导入 AS Studio 后使用 Gemini 3 模型将设计图转化为可运行的网页代码。
调试与优化：在本地使用 VSCode 运行前端，解决 CORS 跨域问题（后端添加代码），修复录音按钮功能（从上传文件改为真实录音），并调整 UI 布局（移除喇叭图标、图片下方显示描述）。
打包部署：使用 Capacitor 将网页代码打包为 Android APP。在 Windows 11 虚拟机中安装 Android Studio，配置 HTTP 连接权限及录音权限，最终生成 APK 文件。
硬件环境：开发主机为摩尔线程发布的 ABook 算力本，运行原装 Linux 系统；打包环节使用内置的 Windows 11 虚拟机。