用 Claude Code 从零开发一个垂直 AI 应用

可以得到什么

一个围绕具体业务对象（例如剧本、角色、场景、生成任务）组织的全栈 AI 产品，包含前端界面、后端接口、数据模型、生成任务流程和仓库内的开发记录。它不是单页 demo，而是一个具有多页面、多接口和外部服务依赖的垂直产品原型。

适合哪些情况

• 想验证 Claude Code 在多文件全栈项目中的可行性，不只是生成单页应用。
• 想把一个具体内容生产场景（如漫剧、剧本、分镜、配图）落地为可运行系统。
• 愿意接受生成质量、API 失败、费用、素材权利需要人工检查的现实边界。

需要准备什么

• 明确的产品目标和主要用户流程。
• 输入素材：故事或剧本数据，或其他用于驱动生成的结构化输入。
• 开发环境：基础依赖、运行配置。
• 模型或媒体生成服务配置（来源中未指明具体厂商）。
• Claude Code 作为核心 coding agent。

常见做法

1. 先定义产品目标和主要用户流程，再让 Claude Code 形成项目结构、技术方案和任务拆解。
2. 分步实现前端界面、后端接口、数据模型和生成任务，避免一次性让 agent 完成全栈代码。
3. 在真实运行中暴露并修复跨文件引用、接口失败、状态展示和外部服务调用问题。
4. 把开发记录、项目文档和成品代码放在同一仓库，方便后续继续迭代。
5. 对模型生成质量、任务失败、费用、素材来源保留人工检查环节。

真实案例与教程

• 案例：案例：LingyiChen-AI 用 Claude Code 从零开发 AI 漫剧生成系统——用 Claude Code 从零开发 AI 漫剧生成系统
• 平行参考：vibe-coding-cn（中文 Vibe Coding 工作流仓库）——同主题的 Vibe Coding 工作流仓库
• 工具：Claude Code

限制和检查点

• 来源未独立部署整套系统，案例的可复现性取决于依赖、API、模型权限和配置完整度。
• 来源未指明使用的具体生成模型 / 媒体 API 厂商。
• "从零完成"的边界以作者仓库描述为准，不应外推为 Claude Code 对所有全栈项目都能独立完成。
• AI 内容产品除 UI 可用性外，还需验证生成结果连贯性、接口失败恢复、费用可控性与素材权利。

相关任务

• 把剧本组织成角色、场景与生成任务——把剧本组织成角色、场景与生成任务
• 把 Vibe Coding 产物部署上线（部署前环境变量与安全配置检查）——把 Vibe Coding 产物部署上线
• 把产品想法拆成开发计划（让 coding agent 提问并产出实施计划）——让 coding agent 帮忙拆解产品想法

来源

• SRC-DEV-004：AI 时代的 Vibe Coding 实践（使用 Claude Code 从零开发 AI 漫剧生成）