你的 AI 应用，从想法到上线
缺的不是代码——是骨架
登录、鉴权、支付、AI 流式、点数——这些 StdBase 脚手架已经写好了。你只写业务。
以「简历诊断」为例，走一遍完整流程
①
用户登录
框架提供：微信 OAuth + JWT 鉴权 你写：0 行②
AI 诊断
框架提供：SSE 流式、超时控制、错误重试 你写：prompt + 业务逻辑③
点数扣减
框架提供：乐观锁扣点、余额校验、充值引导 你写：定义每次消耗 N 点
--
点剩余
（每次诊断消耗 2 点）
JWT 鉴权验证（需后端 + 已登录）
带 Token
无 Token
点数充值（需后端 + 微信配置）
¥1
1 点
¥2
2 点
上面这套骨架，代码已经在了。
你的业务长什么样？打开 Claude Code，一句话开始：
"基于 StdBase，帮我做一个简历优化应用"
AI 知道架构、知道约束、知道怎么写。
你描述需求，它填充业务逻辑——不改骨架，只加血肉。
适用场景
简历诊断 / 优化
上传简历 → AI 逐段分析 → 流式返回修改建议 → 按次扣点
AI 翻译
上传文档 → AI 分段翻译 → 保留格式 → 按字数扣点
客服机器人
对话式 AI → SSE 流式回复 → 按轮次扣点 → 付费解锁更多
合同审查
上传合同 → AI 逐条标注风险 → 按文档扣点 → 高级报告付费
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