开源一个基于Python的后端api starter，用了Flask框架，可以直接部署在vercel。新人求Star⭐！

如果你很熟悉Python，同时又在学习用Nextjs等前端框架进行网站开发。那么这个starter可以让你快速上线一个后端。用Python获取和处理数据，然后直接发送给前端，构建功能更丰富的网页。

Github开源地址：github.com

示例网站：demo-flask-vercel.sawana.site

这个项目的灵感来源于@艾逗笔 大哥前几天直播中的分享。他分享了 thinkany.ai 这个AI搜索引擎开源项目的构建方法，用到了Python的Fastapi构建后端，获取外部数据并且处理成结果json，最后发送给前端网页。

他的项目在这里：github.com

这让我非常惊喜！因为在学习Nextjs网站开发之前，python是我的主力语言。数据获取、pandas数据处理分析、大模型应用，都是使用的Python库。而他的项目生动地向我展现了，python也可以用来构建出优秀的产品！

那么如果我能用Python上线一个vercel后端网站，那不就能用之前学到的技巧做的东西，用网站的形式开发成作品吗！

同时之前我也发现Vercel模板中有Flask框架后端网站模板，但有一些bug。在这两天学习了Flask 3.0的tutorial，接着完善了vercel的模板、修好了bug之后，完成了这个Starter网站。

如果这个项目有帮到你快速上线python的api，欢迎star⭐！

如果在使用中有什么疑问，发现了可以改进的地方，或者出现了bug，也可以自由留言，一起学习。

来了好多人🥳！
不过转化率有些低，也还没看到具体的来源，主要是 refference。能想到的操作是前几天开了 ADS。接下来想办法提高转化

从2年前看到哥飞的文章，到24年5月入群，走向了新的职业道路。未来继续和哥飞与朋友们上站！

吃很久以前刚好遇上新店开业，送了一个青草罐头，过几天再看看

网站上线一个月，迎来了第一个订阅用户！🥳

收获满满的hackathon，在24小时的时间里制作并且正式上线一个AI产品。
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见识到了 ​same.new，cursor，claude code，bolt.new 这样的 Vibe coding 产品能让我们实现怎样高完成度、视觉惊艳的产品。再次学习了通过谷歌分析关键词搜索，分析用户需求，以及SEO和SEM的知识和嘉宾们的实操经验。
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​这次也是用 same、cursor和准备好的网站模板半 Vibe 上线了一个小网站 unblurimage.site，但比起获奖作品的浮世绘生成器、AI Bbanner 生成器、AI 壁纸生成器等等相比还差很多。听了获奖者们的开发过程，也是重新认识了利用Vibe 产品快速制作产品 MVP 的范式：需求出发、放手让AI实现、从最小最核心的功能做起（从零开始效果更好，而不是大而全的模板）。
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​印象最深的嘉宾是赞助商 same.new 的创始人 John Yang。一是羡慕他二十一二的年纪就已经找到两个志同道合的合作伙伴，加入YC，运营百万MMR的产品。二是向他学习到了最重要的经验：和用户更近，多和用户交流。三是被他和 same 的愿景圈粉。

他说 same 现在是能够通过一句话、一段提示词实现全栈网页产品的制作和部署，但 same 的最终形态是，打一行字“我想赚钱”，然后 same 的 agent 就开始吭哧吭哧工作，调研、设计、开发、上线部署，然后帮用户赚到钱。这是我在小红书的需求征求贴里见过最多的回复，我认为那是玩笑，但现在真的有人打算去实现它。祝 same.new 和 John 最终能实现这个愿景！
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​最后，听了嘉宾们的分享，也认识到了出海、做产品并不是一次就能做出受欢迎、赚钱的产品，一蹴而就的。而是一个积累的过程，学习的过程，大量实践的过程。像嘉宾程艺那样在半年多时间里上线110+产品，才能积累10个网站能为他带来丰厚的持续收入。
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​去做，去听听用户在说什么。这是最重要的。

最近回归写网站做项目，感觉这就是自己以后想做为事业的事情

只要一开始写代码，情绪就是愉悦！

在学机器学习的知识，跟着谷歌的 Machine learning 课程。简洁易懂，直击重点。
今日知识点笔记-逻辑回归：
- s函数
- 线性方程的输出z，再带进s函数得到y，y为概率
- 对数几率
- 对数损失函数，不同于MAE和MSE
- 正则化，L2正则化，早停法

编写组件的ai编程流：

1. 描述需求和背景，期望的效果
2. 指示其拆解步骤
3. 分步骤分节点执行
4. 检查和修改

AI 教我在 NextJS 手搓 图片资源代理，说是比 Vercel 便宜 90%。

使用场景就是从别的平台获取到的 imageUrl 想直接在自己的网站上使用，但直接放在 src 是无法显示的，就需要通过服务器代理得到。

Vercel 的 Image 组件自动实现图片资源代理功能，就是那个总要去 next.config.js 配置的图片路由的东西。Vercel 文档中写到该优化服务在免费计划有 1000 次额度，Pro计划有 5000 次。可以通过 unoptimized 属性关掉优化。

实现方案不难，就是创建一个 api 端点：1. 接收图片原本 url 2. 读取图片 3. 返回图片 （代码见图）

<img src="<后端端点>?url=<imageUrl>" />

我也让 AI 试着算了算仅图片资源代理场景下的花费对比，但还需要验证，便宜 90% 说法来自这里，待我用一段时间来验证验证。说不定会发现一些 tricks。
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尝试计算一下这样的开销会不会变得很大，定量说说，因为我想知道花费

让我计算一下使用图片代理的具体开销：

带宽消耗：
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头像平均大小：~20KB
每次代理请求：
- 下载：20KB（服务器从B站下载）
- 上传：20KB（服务器发送给用户）
总计：40KB/请求

假设每月10,000次头像请求：
每月总流量 = 40KB × 10,000 = 400MB
服务器资源：
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每个请求的内存占用：
- 临时缓冲：~20KB（存储图片数据）
- 程序开销：~1MB（Node.js 进程）

CPU使用：
- 每个请求处理时间：~100ms
- 主要用于：网络 I/O，不涉及图片处理
具体成本（以 Vercel 为例）：
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Vercel 免费计划包含：
- 带宽：100GB/月
- 执行时间：100小时/月
- 函数调用：100,000次/月

我们的使用量（每月10,000次请求）：
- 带宽：400MB（远低于限制）
- 执行时间：~0.28小时（10,000 × 100ms）
- 函数调用：10,000次

结论：完全在免费计划范围内
自托管成本估算：
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最小规格服务器（1GB RAM，1核CPU）：
- DigitalOcean: $5/月
- AWS t2.micro: ~$8/月
- 带宽成本：基本包含在套餐内

实际成本：
- 服务器：$5/月
- 带宽：包含在基础套餐中
- 总计：$5/月
与直接使用 Next.js Image 优化对比：
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Next.js Image 优化（Vercel Pro）：
- 基础费用：$20/月
- 图片优化：包含5,000次/月
- 超出部分：$5/1,000次

我们的代理方案：
- 免费计划：$0/月
- 自托管：$5/月
结论和建议：

如果使用 Vercel 托管：
选择代理方案，完全免费
每月10,000次请求只用到免费额度的 10%
如果自托管：
每月固定$5，不受请求量影响
适合请求量大的情况
成本优势：
比 Next.js Image 优化便宜90%以上
不需要担心超额费用
可以轻松扩展到其他图片源
这个方案的成本效益比非常高，特别是在你的使用场景下（只需要访问图片，不需要优化）。你觉得这个成本分析合理吗？需要我详细解释某个部分吗？

用上了 Shadcn 的 Data Table，还用上了 winsur，有点爽。有什么问题直接问 claude 3.5，就是有些幻觉，解决方案可能也不是最匹配的。
Tanstack Table + Shadcn Table。
效果：ui.shadcn.com
教程：ui.shadcn.com
核心主要分成三个板块 columns，data，table
- column：自定义表头、格子，支持根据传入数据后改造为各种组件。
- data：来自数据库
- table：控制样式，创建小组件，以及设置各种功能。