AI SDK 集成
将 json-render 与 Vercel AI SDK 一起使用以实现无缝流式传输。
安装
npm install aiAPI 路由设置
// app/api/generate/route.ts
import { streamText } from 'ai';
import { generateCatalogPrompt } from '@json-render/core';
import { catalog } from '@/lib/catalog';
export async function POST(req: Request) {
const { prompt, currentTree } = await req.json();
const systemPrompt = generateCatalogPrompt(catalog);
// 可选地包含当前 UI 状态作为上下文
const contextPrompt = currentTree
? `\n\n当前 UI 状态:\n${JSON.stringify(currentTree, null, 2)}`
: '';
const result = streamText({
model: 'anthropic/claude-opus-4.5',
system: systemPrompt + contextPrompt,
prompt,
});
return new Response(result.textStream, {
headers: {
'Content-Type': 'text/plain; charset=utf-8',
'Transfer-Encoding': 'chunked',
},
});
}客户端 Hook
在客户端使用 useUIStream:
'use client';
import { useUIStream } from '@json-render/react';
function GenerativeUI() {
const { tree, isLoading, error, generate } = useUIStream({
endpoint: '/api/generate',
});
return (
<div>
<button
onClick={() => generate('创建一个包含指标的仪表板')}
disabled={isLoading}
>
{isLoading ? '生成中...' : '生成'}
</button>
{error && <p className="text-red-500">{error.message}</p>}
<Renderer tree={tree} registry={registry} />
</div>
);
}提示词工程
generateCatalogPrompt 函数创建一个优化的提示词,它:
- 列出所有可用组件及其属性
- 描述可用操作
- 指定预期的 JSON 输出格式
- 包含示例以获得更好的生成效果
自定义系统提示词
const basePrompt = generateCatalogPrompt(catalog);
const customPrompt = `
${basePrompt}
附加说明:
- 始终使用 Card 组件对相关内容进行分组
- 指标优先使用水平布局(Row)
- 使用一致的间距,设置 padding="md"
`;下一步
了解渐进式流式传输。