零后端极速开发，让我们一起用Qoder、Supabase和千问模型打造超炫AI手办生图App吧！

零后端极速开发：用Qoder、Supabase和千问模型打造AI手办生图App

在当前AI应用开发的热潮中，传统的后端架构正悄然发生着重要变化。当开发者们还在忙着设置服务器、配置数据库和调试接口时，有一种更灵活、更高效的开发方式正在兴起——不再需要搭建传统后端，只需借助AI工具和云服务的紧密合作，就能迅速创建出功能完备的移动应用。今天，我们带你体验一场“Vibe Coding”（灵感即代码）的极速开发之旅：利用Qoder自动生成Flutter前端，结合阿里云ADB Supabase的BaaS服务，并通过Supabase Edge Function连接通义千问图像编辑模型，完成一个AI手办生图的移动应用，整个过程几小时内就能从零实现。

一、开发背景：AI原生应用与“轻量化”的需求

在移动应用开发的世界，特别是针对C端用户的创意工具类应用（像AI绘画、手办生成等），开发者通常面临两个主要难题：第一，传统后端开发周期太长——从界面设计、后端逻辑编写到数据库搭建和接口调试，往往需要花费数周甚至数月；第二，运维成本高——自建服务器需要处理负载均衡、安全性和扩展性等问题，而这些对于快速迭代的原型阶段来说，反而成了负担。

而AI原生应用的特点进一步加剧了这种矛盾：用户的主要需求往往是“通过自然交互迅速获取AI生成的结果”（比如通过输入文字描述生成定制手办图片），对后端功能的需求逐渐简化为“数据存储”和“调用AI能力”。这为“轻量化后端”甚至“无传统后端”开发模式提供了机会——借助AI工具链（如代码生成）、云原生BaaS服务和边缘计算的结合，开发者可以省去繁琐的后端搭建流程，将精力集中在提升用户体验和打磨AI功能上。

二、总体架构：三大组件协作的“无后端”方案

这次开发的AI手办生图应用，其整体架构遵循“前端互动+云服务支持+AI能力注入”的简洁逻辑，核心由三大组件组成：

1. 前端：Qoder自动生成的Flutter界面

Flutter作为一个跨平台的移动开发框架（支持iOS和Android），一直是构建用户界面的首选工具。但在传统开发中，开发者仍需手动编写Dart代码来实现页面布局、交互逻辑和状态管理。Qoder的出现彻底改变了这个过程——它是一款基于自然语言描述的AI代码生成工具，只需输入“我想要一个AI手办生图App，首页有文本输入框和生成按钮，点击后展示生成的图片并能保存到相册”，Qoder便能自动分析需求，生成完整的Flutter前端代码（包括UI组件、路由跳转、图片预览逻辑等），甚至能够自动适配不同屏幕尺寸的响应式布局。

在这个项目中，Qoder生成的代码不仅包含用户输入手办描述（如“Q版孙悟空，红色披风，手持金箍棒”）的文本框和生成按钮，还实现了图片加载动画、生成结果展示网格以及保存至本地相册的功能等细节。开发者无需担心“如何在Flutter中管理状态”或“如何绑定按钮点击事件”，只需对生成的代码稍作调整（比如修改配色或调整文案），就能获得一个交互流畅的移动原型。

2. 数据与存储：ADB Supabase的BaaS能力

在传统开发中，用户生成的手办图片、输入的描述文本以及个性化参数（如风格偏好）等数据都需要存储在自建的数据库中（如MySQL或PostgreSQL），并配套开发增删改查接口。而ADB Supabase（阿里云提供的开源BaaS平台）将这些功能整合为开箱即用的云服务——它自带PostgreSQL数据库、文件存储系统和用户认证模块，开发者无需写一行SQL或部署服务器，只需通过控制台就可以完成数据表创建、存储桶配置和权限管理。

在这个项目中，ADB Supabase扮演了两个关键角色：

对象存储：用户生成的AI手办图片（通过通义千问模型输出的二进制文件）会自动上传至Supabase的文件存储桶，并生成独特的访问URL。这些图片不仅可以在前端直接展示，还可以通过链接分享或下载。

结构化数据管理：用户输入的手办描述文本、生成时间和图片相关参数（如风格标签）等信息，会存储在Supabase的PostgreSQL数据库中（通过自动生成的表结构）。如果开发者后续想增加“历史记录”功能（查看用户生成过的所有手办），只需调用简单的查询接口就能获取数据，无需额外开发。

3. AI能力：通过Supabase Edge Function接入通义千问图像编辑模型

AI手办生成的核心在于“将用户描述的文字转化为定制图片”，这需要调用专业的图像编辑模型（如通义千问图像编辑模型Qwen Image Edit）。在传统方案中，开发者需自行部署模型服务（购买GPU服务器、配置推理环境、优化响应速度），这不仅成本高而且技术门槛复杂。而通过Supabase Edge Function（边缘计算函数），我们可以将通义千问模型的调用能力“嵌入”到云服务中，实现“前端→Edge Function→AI模型”的无缝连接。

具体实现的逻辑是这样的：当用户点击“生成手办”按钮时，Flutter前端会将输入的文本描述（如“Q版皮卡丘，黄色身体，大眼睛”）通过HTTP请求发送至Supabase的Edge Function；Edge Function接到请求后，调用通义千问图像编辑模型的API（提前配置好API Key和调用参数），将文本描述转化为图像生成指令；模型返回生成的图片二进制流后，Edge Function将其存储至ADB Supabase的文件存储桶，并将图片URL和相关参数写入数据库；最后，前端通过轮询或WebSocket获取生成结果，展示给用户。

这样的架构优势在于：AI能力调用被封装为云服务的一部分，开发者无需关心模型的部署细节，只需关注“如何传递用户输入”和“如何展示生成结果”。同时，Edge Function的边缘节点特性（靠近用户地理位置）能够有效降低网络延迟，提升生成响应速度。

三、开发实战：从需求到真机的“Vibe Coding”体验

本次开发贯穿了“Vibe Coding”理念——通过自然语言描述需求，利用AI工具链迅速实现功能，边写边验证。以下是关键步骤的实战回顾：

步骤1：用Qoder生成Flutter前端（30分钟内）

打开Qoder平台，输入需求描述：“开发一个AI手办生图移动应用，包含以下功能：首页有文本输入框（占位符：‘请输入手办描述，如角色+外观’）和‘生成手办’按钮；点击按钮后显示加载动画，图片生成成功后展示在下方网格中，支持点击单张图片保存到手机相册；底部导航栏包含‘首页’和‘我的’（‘我的’页暂留空）。”

Qoder在几分钟内生成了完整的Flutter代码（包括入口main.dart、首页Widget、图片展示组件、按钮交互逻辑等），开发者只需调整文本框的样式（如字体大小）和按钮颜色（匹配品牌色），然后在模拟器中运行验证交互流程（输入文字→点击按钮→显示加载→展示图片），整个前端开发就完成了。

步骤2：配置ADB Supabase（1小时内）

登录阿里云ADB Supabase控制台，完成以下步骤：

创建项目并启用PostgreSQL数据库和文件存储服务（Bucket）；

在数据库中自动生成一张表（如handmade_figures），包含字段：id（主键）、user_description（用户输入的描述文本）、image_url（生成的图片链接）、created_at（生成时间，默认当前时间戳）；

配置存储桶的访问权限（公开读取或通过Token鉴权，根据安全需求选择）；

通过Supabase提供的SDK（Flutter插件），在前端代码中集成数据库与存储桶的调用方法（如上传图片、查询历史记录）。

整个过程无需编写SQL语句或部署服务器，控制台的可视化操作大幅降低了配置门槛。

步骤3：接入通义千问图像编辑模型（通过Edge Function，2小时内）

在Supabase控制台中创建Edge Function（选择Node.js运行时），编写核心逻辑：

接收前端传递的用户描述文本（通过HTTP POST请求的Body）；

调用通义千问图像编辑模型的API（提前申请API Key），将文本描述转化为图像生成参数（如提示词优化、分辨率设置）；

发送请求至通义千问服务，获取返回的图片二进制流；

将图片存储至ADB Supabase的文件存储桶，获取访问URL；

将用户描述、图片URL和生成时间等信息写入PostgreSQL数据库；

最后返回图片URL给前端，以触发图片展示。

Edge Function部署后，Supabase会自动为其分配边缘节点，确保全球用户的请求都能快速响应。开发者无需担心GPU服务器的运维，也不用处理模型调用的并发限制。

步骤4：联调与优化（1小时内）

启动Flutter应用，测试整个“生成手办”的流程：输入描述→点击按钮→观察加载动画→检查图片是否成功展示并支持保存。常见问题包括：

图片生成延迟（优化方案：在Edge Function中添加请求超时处理，前端显示“预计生成时间”）；

数据库写入失败（检查Supabase的表权限与字段类型是否匹配）；

图片链接无效（确认存储桶的访问权限配置正确）。

通过逐步调试，最终实现一个功能完整、交互流畅的AI手办生图应用——从需求构思到真机预览，总耗时仅需4到5小时。

标题：轻松构建你的AI手办应用！快来试试吧！

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在这个AI原生应用开发的时代，咱们的传统后端架构正在经历一场变革。今天，我想带你走进一个全新的世界，看看如何通过 Qoder、阿里云 ADB Supabase 以及通义千问图像编辑模型（Qwen Image Edit）来迅速搭建一款完整的AI手办生图的Flutter移动端应用。真心告诉你，整个过程根本不需要自己搭建传统后端，你将亲身体验到Vibe Coding带来的快速开发乐趣。

二、总体思路

前端部分，Qoder会根据你的需求自动生成Flutter代码，负责处理界面和交互的部分。

而数据和对象存储则由ADB Supabase来搞定，提供了BaaS的强大支持。

至于AI功能，我们通过ADB Supabase Edge Function接入通义千问的图像编辑模型，实现了图片的编辑功能。

整个架构设计得很轻巧，迭代速度也快，非常适合从原型到上线的快速推进。

三、环境与准备

首先，你需要开通一个阿里云 ADB Supabase的实例（限时免费，1C2G），这样才能调用百炼的API。配置时，记得要把ADB Supabase实例的VPC设置为通过终端节点私网访问阿里云百炼平台（这个是免费的），或者选择配置公网NAT网关（这个是要收费的）。

接下来，别忘了申请百炼的DashScope API Key，这样才能调用通义千问的图像编辑模型。

然后，你需要安装Qoder和Flutter插件，并设置Flutter环境（Android/iOS SDK）。如果不清楚怎么操作，可以参考VS Code安装Flutter的指导。

四、AI驱动开发 – Qoder自动生成Flutter代码

Qoder作为一个AI驱动的IDE代理，能根据需求自动生成高质量的Flutter代码。你只需创建一个空项目，然后描述核心功能，经过几轮调试，便能得到一个可运行的移动端应用。

欢迎参考本文的源代码，并在此基础上进行二次创作！

const DASHSCOPE_API_KEY = Deno.env.get(‘BAILIAN_API_KEY’);

const BASE_URL = ‘https://vpc-cn-beijing.dashscope.aliyuncs.com/api/v1’;

async function callImageEditAPI(image_url, prompt) {

const messages = [

{

role: “user”,

content: [

{

image: image_url

},

{

text: prompt

}

]

}

];

const payload = {

model: “qwen-image-edit”,

input: {

messages

},

parameters: {

negative_prompt: “”,

watermark: false

}

};

try {

const response = await fetch(`${BASE_URL}/services/aigc/multimodal-generation`, {

method: ‘POST’,

headers: {

‘Authorization’: `Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}`,

‘Content-Type’: ‘application/json’

},

body: JSON.stringify(payload)

});

if (!response.ok) {

console.error(`请求失败: ${response.status} ${response.statusText}`);

return null;

}

const data = await response.json();

return data.output?.choices?.[0]?.message?.content ?? null;

} catch (error) {

console.error(“请求错误:”, error.message);

return null;

}

}

Deno.serve(async (req) => {

try {

const { image_url, prompt } = await req.json();

if (!image_url || !prompt) {

return new Response(JSON.stringify({

error: “缺少image_url或prompt”

}), {

status: 400,

headers: {

‘Content-Type’: ‘application/json’

}

});

}

const result = await callImageEditAPI(image_url, prompt);

return new Response(JSON.stringify({

message: result

}), {

headers: {

‘Content-Type’: ‘application/json’,

‘Connection’: ‘keep-alive’

}

});

} catch (error) {

console.error(“服务器错误:”, error);

return new Response(JSON.stringify({

error: “内部服务器错误”

}), {

status: 500,

headers: {

‘Content-Type’: ‘application/json’

}

});

}

});

五、后端即服务 – ADB Supabase配置

5.1 获取API配置

“`

轻松上手ADB Supabase配置与AI服务集成

首先，咱们得去打开ADB Supabase的控制面板，记得把API_URL和API_KEY给复制下来。接着，通过dotenv的方式把这两个信息（特别是Service Role Key）放到你项目的根目录里，这样就能顺利配置好。

接下来，咱们要设计数据库表结构。你可以在ADB Supabase的控制面板中创建一个表格，专门用来保存历史数据。这张表的作用是记录用户编辑图片的过程，包括原始图片的URL、编辑后的URL，还有用户输入的提示词等重要信息。

然后，咱们再来创建一个对象存储桶。在ADB Supabase的Storage页面，新建一个叫做images的存储桶，这个存储桶用来存放用户上传的图片数据，是个不错的图片文件持久化存储方案。

接下来进入AI服务集成的部分，咱们要部署Edge Function。

首先，打开ADB Supabase的控制面板，找到Edge Functions页面，点击“Via Editor Deploy a new function”，在编辑器中输入你要的函数代码，记得把函数命名为wan，然后就可以部署啦。

小提示：如果你选择通过私网来访问阿里云百炼平台（这是免费的哦），那么BASE_URL就得设置成https://vpc-cn-beijing.dashscope.aliyuncs.com/api/v1；如果是通过公网NAT网关（收费的），那BASE_URL就得改为https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1。

这个函数的功能是接收图片的URL和提示词，调用通义千问的图像编辑模型，然后返回生成的结果。

再来讲一下安全密钥管理配置。在ADB Supabase里，我们提供了原生的Edge Function Secrets配置和集中管理的功能，可以把AI API Token（像DashScope/百炼这样的）安全地存放在函数的运行环境中。通过Deno.env.get来读取这些密钥，绝对不会把它们下发到客户端，也不会放进代码仓库或构建产物里。

在Edge Functions的Secrets页面中，配置BAILIAN_API_KEY。在你的函数中使用Deno.env.get(‘BAILIAN_API_KEY’)来读取这个密钥，千万别把它硬编码或者暴露给客户端。