Bolt.diy:AI全栈开发,一句话生成网站

本文涉及的产品
轻量应用服务器 2vCPU 4GiB,适用于搭建容器环境
轻量应用服务器 2vCPU 4GiB,适用于网站搭建
轻量应用服务器 2vCPU 4GiB,适用于搭建Web应用/小程序
简介: Bolt.diy是一个AI驱动的Web开发工具,支持通过自然语言Prompt直接生成、编辑和部署全栈应用,无需本地环境配置。本次实验基于DeepSeek于2025年5月28日发布了DeepSeek-R1-0528升级版本,显著提升了编程能力。

更多最新最热的AI工具持续上新中,快来尝鲜实验室AI一下吧!立即点击体验


一、实验概述


Bolt.diy是一个AI驱动的Web开发工具,支持通过自然语言Prompt直接生成、编辑和部署全栈应用,无需本地环境配置。本次实验基于DeepSeek于2025年5月28日发布了DeepSeek-R1-0528升级版本,显著提升了编程能力。作Bolt.new的官方开源版本用户只需输入如"创建abc公司官网,产品为AI辅助编程工具,使用react.js框架,采用深蓝色主色调,中文简洁内容"这样的描述,系统就能自动生成完整代码库并在浏览器中实时预览,极大提升了网站开发效率。 除此之外Bolt.diy有以下优势

● 支持多种大模型,包括OpenAI, Anthropic, Ollama, OpenRouter, Gemini, LMStudio, Mistral, xAI, HuggingFace, DeepSeek、OpenAILike等。

● 支持将代码恢复到以前的版本

● 支持在Prompt中添加图片

● 支持将项目下载到本地

● 支持Docker快速部署

● 支持集成的terminal,方便页面调试

● 有活跃的社区支持


使用bolt.diy一句话生成网站的效果


使用bolt.diy生成完整的网站代码库



部署架构

部署架构采用ECS(云服务器)单机部署

(部署概述内容)


三、实验步骤

部署流程

部署步骤


  1. 访问计算巢Bolt.diy社区版部署链接 按提示填写部署参数,配置ECS实例规格和密码


  1. 配置专有网络和可用区



  1. 配置百炼模型服务,Bolt.diy支持多种大模型,如果想使用百炼的模型服务,请配置百炼模型服务的API-KEY。请参考: 获取百炼API-KEY



完成Bolt.diy的部署

  1. 查看服务实例。服务实例创建成功后,部署时间大约需要2分钟。部署完成后,页面上可以看到对应的服务实例。


配置浏览器的安全策略

如果使用Bolt.diy的过程中,页面有如下报错,

这是由于浏览器对 SharedArrayBuffer 的安全策略限制导致的,浏览器出于安全考虑,要求使用 SharedArrayBuffer 或多线程通信(如 postMessage 传输 SharedArrayBuffer)的页面必须满足 Cross-Origin Isolation 条件,比如 页面的加载协议为 HTTPS(或 localhost 的开发环境)。为了绕开此限制,可以通过修改浏览器的设置。


  1. 在Chrome浏览器中,访问标志页:在地址栏输入 chrome://flags/#allow-insecure-localhost。
  2. 启用配置:将 Insecure origins treated as secure 的选项设为 Enabled, 在下方输入框中添加Bolt.diy的访问地址。



  1. 修改完配置后,重新启动浏览器即可。


修改此配置的核心效果是允许将 HTTP 资源视为 HTTPS,会将指定的不安全起源(HTTP) 视为安全的 HTTPS 起源,从而
1.绕过混合内容(Mixed Content)警告:
  当网页通过 HTTPS 加载时,如果它引用了 HTTP 协议的资源(如图片、脚本、API 接口等),浏览器会默认阻止这些资源并报错(如 Mixed Content 错误)。开启此配置后,指定的 HTTP 起源会被视为安全,从而允许加载。
2.支持需要 HTTPS 的功能:
  部分 Web API(如 Fetch API、WebAuthn、WebSockets 等)在 HTTP 环境下可能无法使用,但通过此设置,指定的 HTTP 起源可以绕过这一限制。


配置使用百炼的模型

前提:在部署时已经配置过了百炼的API-KEY


  1. 打开侧边栏,点击左下角的设置


  1. 设置中点击"Local Providers"


  1. 打开"OpenAILike"的开关


  1. 在首页选择OpenAILike,即可使用百炼上的大模型服务


  1. 完成部署后,点击“安全代理直接访问”,进入部署好的bolt.diy


  1. 点击以下网站,申请deepseek API KEY

https://platform.deepseek.com/sign_in


  1. 选择deepseek,输入API key,模型选择Deepseek-Reasoner,并在对话框中,描述需要创建的网站。例如:

“做一个公司的官网,公司的名称为abc公司,产品是AI辅助编程工具。网站采用react.js,主色调为深蓝色,网站内容使用中文,内容尽量简洁。”



  1. 等待10分钟左右,由bolt.diy完成代码生成,完成后通常会自动显示网站预览。如果不能自动显示。在Bolt Terminal中,首先输入以下命令,完成npm包的安装:
npm install


然后输入以下命令,运行网站预览。

npm run dev



  1. 下一步:
  • 如果对生成的网站效果不满意,可以在对话框中输入调整要求。
  • 或者可以将代码下载到本地,使用通义灵码等AI编程工具,对代码库做进一步完善修改。
  • 将代码推送到代码仓库,将代码部署到ECS云服务器上,使网站运行在云上,可以被其他用户访问。
目录
打赏
0
17
17
0
271
分享
相关文章
重磅发布:VTJ.PRO 赋能若依(RuoYi)「AI + 低代码」能力,企业级开发效率跃升 300%
VTJ.PRO 与若依(RuoYi)深度集成,融合双向代码穿梭、AI智能引擎及多模态渲染技术,打造“设计即生产”新体验。支持可视化开发、AI生成代码、旧组件重构,提升企业开发效率,助力数字化转型。
144 29
程序员必收藏!Github 167000+ star 的自主AI agent,全自动AI助手,全面覆盖开发效率场景
AutoGPT 是基于 GPT-4 的开源自主 AI 智能代理,全面覆盖开发效率场景。支持任务自动拆解、多轮反馈、插件扩展与记忆管理,具备持续执行能力,适合自动化测试、CI/CD、Web 数据抓取等任务。GitHub 超 176K Star,是当前最热门的 AI Agent 开源项目之一,提供 CLI 与 GUI 双界面,助力开发者提升工作效率。
146 1
VTJ.PRO:打破次元壁!AI驱动 + 双向代码自由穿梭,重新定义Vue高效开发!
VTJ.PRO推出“双向代码转换引擎”,实现可视化设计与手写代码无缝切换,真正践行“设计即代码,代码即设计”。支持Vue3组件一键生成、源码反向解析,兼顾开发自由度与效率,助力快速原型验证与项目迭代。
46 0
高校实验实训课程开发:基于现有的硬件基础和开源能力研发最前沿的AI实验课程
更多基于学校现有硬件基础:企业需求场景的开发和发展,更加注重上层数据和应用,各类工具软件的出现,极大提升了各类硬件的应用价值。我们看到各类硬件厂商,想方设法把硬件卖给学校,但是很多硬件不是在那里尘封,就是寥寥无几的使用场景,我们希望基于学校现有的硬件基础去开发更多面向不同行业或专业的实验实训课程,物尽其用。基于学校现有的硬件,集约开发,极大降低硬件投入成本。
53 7
云上玩转Qwen3系列之四:构建AI Search RAG全栈应用
本文介绍如何利用人工智能平台 PAI-LangStudio、Qwen3 大模型与 AI 搜索开放平台结合 Elasticsearch,构建高效、精准的 AI Search RAG 智能检索应用。通过混合检索技术及 Agentic Workflow 编排,实现自然语言驱动的精准查询,并支持灵活扩展与二次开发,满足多样化场景需求。
AI大模型运维开发探索第五篇:GitOps 智能体
本文探讨了如何结合 Manus 的智能体设计理念与 GitOps 持续集成技术,构建低成本、高扩展性的智能体系统。通过借鉴 Manus 的沙箱机制与操作系统交互思路,利用 Git 作为智能体的记忆存储与任务调度核心,实现了推理过程可视化、自进化能力强的智能体架构。文章还分享了具体落地实践与优化经验,展示了其与 Manus 相当的功能表现,并提供了开源代码供进一步探索。
195 20
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(四)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答和纠错
本文介绍如何基于RAG实现知识库问答系统的输入内容纠错功能。通过加载本地知识库、构建向量数据库,结合大语言模型对输入文本进行检索比对与纠错优化,提升问答准确性。
真·零门槛!原来手搓AI应用这么简单
这是一篇关于如何创作小红书爆款文案的专业指南,涵盖标题技巧、正文结构、情绪表达及关键词运用。内容包括高吸引力标题公式、正文六种开篇模板、关键词库和写作规则,帮助用户高效打造高转化文案。
Open WebUI 和 Dify 在构建企业AI应用时的主要区别
本文对比了企业AI应用构建中的两大开源工具——Open WebUI与Dify,在技术架构、核心能力及适用场景方面的差异。Open WebUI适合轻量级对话场景,侧重本地部署与基础功能;而Dify则聚焦复杂业务流程,提供可视化工作流编排与端到端RAG支持。文章结合典型用例与落地建议,助力企业合理选型并实现高效AI集成。
Open WebUI 和 Dify 在构建企业AI应用时的主要区别
Open WebUI与Dify是企业AI落地的两大开源方案,定位差异显著。Open WebUI专注零代码交互界面开发,适合快速部署对话式前端;Dify提供全栈低代码平台,支持AI应用全生命周期管理。前者优势在轻量化UI组件,后者强于复杂业务编排与企业级功能。企业可根据需求选择前端工具或完整解决方案,亦可组合使用实现最优效果。

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等

登录插画

登录以查看您的控制台资源

管理云资源
状态一览
快捷访问