一般情況下，開發一個系統都需要前端和後端，僅靠一個人幾乎無法勝任，需要考慮的特性和功能非常多，比如：
- 需要一個數據庫來存放數據；
- 需要一個文件存儲來存放各種文件，比如圖片文件；
- 後端需要提供接口供前端調用；
- 重要組件需要考慮高可用、災備、監控、彈性伸縮等等。
這對於沒有後端基礎的同學來說，簡直是個噩夢！
那麼是否存在一種新模式，可以讓開發者只專注於業務呢？
目前解決這個問題最主流的方案就是 Serverless 架構，也就是所謂的無服務器計算。開發者只需要專注於代碼質量和代碼邏輯，不需要關心基礎設施，也不需要關心後端服務，一切都由平臺給你自動分配資源。
但這個平臺從哪來？
畢竟 Serverless 只是一個架構和抽象理念，要想落地，還得實現一個真正的產品。
這樣的產品其實國內有很多，也就是所謂的雲開發服務。這一類服務將開發一個完整的應用需要用到的數據庫、存儲、CDN、後端函數、靜態託管、用戶登錄等等功能全部集成到了一起，研發人員僅需要調用這些服務即可。
目前，雲計算和整個互聯網市場正逐漸從增量市場轉向存量市場，營收和淨利潤纔是 KPI ，在這個背景下，降低成本和提高利潤至關重要。基於開源的雲計算生態逐漸崛起，爲市場提供了更具競爭力的選擇，每家企業都可以擺脫供應商鎖定自由到處運行，無需擔心供應商的倒閉、產品下線或價格上漲等問題。最糟糕的情況下，企業甚至可以自行部署一套系統，並針對自身需求定製一些高級功能。
Laf 就是這樣一個完全開源的雲開發平臺。
它提供了開箱即用的雲函數，雲數據庫，對象存儲等能力，是一個一站式開發平臺，讓你可以像寫博客一樣寫代碼。
與各大雲廠商的雲開發平臺相比，Laf 也不遑多讓，而且還有很多雲廠商不具備的核心優勢：
- 開源更開放：完全遵循 Apache License 2.0 開源協議，如果你看好 Laf 的開發模式，也可以自己部署一套，並對外提供商業化服務。
- 部署更簡單：永久支持私有化部署，即使不使用雲服務，也可以無縫遷移到自己的服務器上。
- 請求更迅速：Laf 的 runtime 機制讓應用啓動更快，且「無冷啓動時間」，相對於傳統的 Serverless 架構來說，響應更迅速。
- 開發更簡單：依託於更好的一站式開發體驗，開發者無需再關心應用部署、服務器運維等事情，登錄即可開發，1 分鐘上線應用。
除此之外，Laf 還提供了很多額外的優秀能力：
- WebIDE：在線寫代碼，完善的類型提示、代碼自動完成，像寫博客一樣寫函數，隨手發佈上線。
- WebSocket：應用支持長連接，業務無死角。
- CLI 工具：能夠進行本地開發，並同步至 Web 端，讓你使用熟悉的工具進行開發，無需適應新的工具。
- 前端“直連”數據庫：通過 laf-client-sdk + "訪問策略" 可以在保證安全的情況下前端直接操作數據庫，即使只開放最小的 Read 權限也可節省 30%～ 50% 的接口，讓你在還原 UI 的同時順手搞定邏輯。
- 社區生態：大量“野生”的開源貢獻者，他們依託於開源的優勢，爲 Laf 貢獻了許多優秀作品，例如 VS Code 本地開發插件和基於 ChatGPT 的自動生成代碼插件。
還有個非常重要的一點就是 Laf 是運行在 Sealos 雲操作系統之上的，所有的擴展工作都可以在 Sealos 雲操作系統中進行，例如在 Sealos 上運行 AI 引擎並通過 Laf 進行調用，實現完美融合。
GitHub 鏈接：https://github.com/labring/laf
Laf 自去年 11 月份發佈 0.8 版本以來，用戶數量一直都在不斷上漲，預覽版本短短几天就吸引 2000+ 註冊用戶，支撐 3000+ 線上應用。到如今 Star 數量已經突破了 3.5k。
期間有很多優秀的開發者基於 Laf 開發出了很多有趣的產品，比如：
- ChatMind：與 AI 對話生成思維導圖。這是兩個大學生的作品，核心功能僅用一天就開發完成，上線當天用戶過萬。
- ICP Query Extension：一款方便 icp 備案查詢的 Chrome 插件。
- 一起聽播客：跟你的好友一起實時操作播放器、在線聽播客。
- 中大貓譜：這是一個微信小程序，用來拍照記錄中山大學校園內貓貓的成長軌跡。
- 小報童導航：這也是一個微信小程序，用來發現優秀的專欄。
除此之外，還可以用 Laf 來開發各種管理系統和電商應用，甚至區塊鏈應用。我們的企業級客戶聚道雲就選擇了將 Laf 託管在專有集羣中，利用 Laf 爲其提供函數計算解決方案。總的來說，Laf 的適用場景非常廣泛，大到企業官網和信息化建設，小到個人博客、微信小程序，理論上可以開發任何應用！
今天我們正式發佈了 1.0 版本，這是 Laf 的一個里程碑版本，帶來了很多重量級的更新。可視化界面煥然一新，優化了用戶操作流程和交互設計，進一步提升了用戶體驗，從創建應用到上線第一個函數僅需 1 分鐘。
Laf v1.0 的發佈，離不開各位社區小夥伴的悉心貢獻與鼎力支持，無論是功能研發、功能測試、需求建議、企業最佳實踐，抑或是提供 Bug 修復、國際化翻譯以及文檔貢獻，這些來自開源社區的貢獻都爲 v1.0 的發佈和推廣提供了極大的幫助，我們將在文末向這些小夥伴予以特別緻謝！
開發友好的函數界面
爲了提高開發者的開發效率，Laf 提供了一種可視化的函數界面，讓開發者可以在不離開平臺的情況下進行代碼編寫、調試和部署，從而快速實現業務需求。這樣開發者可以更加專注於代碼邏輯和質量，在同一平臺上完成所有工作，而無需切換到其他工具和平臺，從而大大提高了開發效率。
隨着 Vue3 的發佈，許多前端項目需要進行從 Vue2 到 Vue3 的升級。然而，在 UI 組件庫方面，Vue的可選項較少。相比之下，React 的 UI 組件庫更加豐富和成熟。
因此，Laf v1.0 選擇了 React 作爲主要技術棧，包括 Chakra-UI、Tailwind 和 React-Query，這些技術棧可以幫助開發者更加高效地構建用戶界面。例如，Chakra-UI 提供了豐富的 UI 組件庫，Tailwind 提供了可定製化的 CSS 樣式，React-Query 則提供了數據管理和緩存等實用功能。
Laf v1.0 仍然使用 TypeScript 作爲開發語言，以及 Vite 作爲構建工具，大大提高了開發效率和 UI 定製化的便利性。而且函數界面增加了動態佈局，可以隨意拖動或隱藏相關面板。
與 v0.8 相比，v1.0 還新增了請求方法設置，可以設置函數的請求類型，例如 GET/POST 等等，同時還支持 Params、Body 以及 Headers 的調試參數。
除此之外，還優化了集合頁面的展示，可以一站式完成數據管理、訪問策略等功能，大大提高了開發效率。
隨着開發效率的提高，很多應用的開發週期甚至可以壓縮爲分鐘級，且具有高度複用性，如各種三分鐘系列：
- 3 分鐘將 ChatGPT 接入 Siri
- 3 分鐘搭建一個 ChatGPT Web 演示網頁
- 3 分鐘寫一個待辦事項 App
- 3 分鐘將 ChatGPT 接入飛書機器人
- 1 分鐘使用雲函數生成圖形驗證碼
這裏並非編寫一個僅供娛樂的示例，而是真正具備線上服務能力。最重要的是，這三分鐘並非僅編寫代碼，還包括將代碼在線上運行！寫完即發佈，點擊保存，關機走人。
後端框架升級
在 Laf 0.8 版本中，我們使用 Express 進行開發。然而，在項目規模逐漸增大的情況下，維護和協作方面會面臨一些挑戰。因此，Laf v1.0 便遷移到了 NestJS。由於 NestJS 支持 TypeScript，因此具有更好的類型安全性和編譯時錯誤檢查等優點。此外，NestJS 的模塊化開發風格使得項目結構更加清晰，易於維護。
NestJS 還提供了許多實用功能，如內置的 Swagger 文檔生成器。這個生成器可以根據代碼自動生成 API 文檔，使得前後端協作更加順暢和高效。
在 Laf v1.0 中，ORM 框架選擇了 Prisma。Prisma 是一種現代的 ORM 框架，提供了強大的數據建模和查詢功能，同時也具有更好的可維護性。通過使用 Prisma，Laf 可以更加高效地操作數據庫，簡化數據管理和維護過程。
重構核心功能
除了上述更新之外，Laf v1.0 還對核心功能進行了重構，主要包括以下兩個方面：
1️⃣ 對 Node Runtime 進行了升級，剝離了原先內置的 WebSocket 模塊，改成統一的 Cron 模式。這種模式使得 Runtime 更加輕量，同時也提高了程序運行的穩定性和可靠性。
2️⃣ 對數據庫的用戶界面和交互進行了優化，通過簡化界面設計和增強用戶交互性，我們省去了繁瑣的二級乃至三級頁面，不管是新手還是老手都能夠更加高效地完成數據的查詢、修改和管理等操作。
3️⃣ 雲存儲方面，在存儲文件的基礎上，我們還增加了靜態網站託管，發佈之後直接分配一個二級域名上線（同時支持自定義域名），無需關心複雜的 CI/CD、Docker 或 K8s 等技術，有了 Laf 老夫只需要一把梭，真正的涵蓋從開發到上線的所有步驟，正如我們口號所說 life is short you need laf ，開發者應該把時間節省下來關注更重要的事情。
4️⃣ 支持 ESM 模塊的引入。開發者可以引入一些只支持 ESM 的 NPM 包，例如 ChatGPT 等。這大大增加了應用程序的可擴展性和功能性。同時，ESM 還支持模塊級別的作用域，這使得代碼更加清晰、易於維護。
例如，可以在函數界面引入著名的 chatgpt-api NPM 包。首先在 NPM 依賴面板中點擊右上角的 +：
然後輸入 chatgpt 並回車進行搜索，選擇第一個搜索結果，保存並重啓：
重啓之後，自定義依賴項中便出現了 chatgpt。
現在我們來試試調用 ChatGPT 的 API 來與 ChatGPT 進行對話，先寫個函數：
import cloud from '@lafjs/cloud'
export async function main(ctx: FunctionContext) {
const { ChatGPTAPI } = await import('chatgpt')
const api = new ChatGPTAPI({ apiKey: cloud.env.CHAT_GPT_API_KEY })
let res = await api.sendMessage('“雞你太美”指的是中國大陸哪位男藝人？給你個提示，他喜歡唱、跳、籃球、Rap')
console.log(res.text)
return res.text
}
將上述函數代碼添加到 WebIDE 中，點擊右上角的「運行」，即可調試運行。
未來規劃
Laf 的應用開發上線週期極短，基本上都是以分鐘/小時/天來計算的。恰逢 AI 崛起，每天關於 AI 的信息目不暇接，今天的信息還沒消化完，明天又有新的來襲。可以預見，未來 AI 應用一定會爆炸式增長，很多傳統的方式都將會被徹底顛覆。在這個浪潮中，必然會有很多新的 AI 應用需要被開發出來，而選擇使用函數計算來開發 AI 應用的公司必然在競爭中勝出，因爲在這個浪潮中兵貴神速。使用函數計算可以按照分鐘或小時來計算開發進度，而傳統的公司可能仍在緩慢地進行迭代和上線，必然會在競爭中落後。
所以接下來 Laf 將會重點聚焦於如何讓 AI 能力快速落地，快速開發各種 AI 小應用，打造 AI 能力生態，幫助 AI 浪潮下的企業在競爭中快速勝出。
致謝
以下是參與 Laf 1.0 代碼和文檔貢獻的貢獻者 GitHub ID。如果名單中有遺漏，請您與我們聯繫。名單中的排名並無先後之分。
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