在文章编辑场景中接入 AI 能力，核心目标不是让 AI 直接替代编辑，而是为标题、摘要、正文结构、SEO 描述和段落表达提供可复制、可参考的优化建议。本文围绕“AI 优化建议”功能，从后端接口、模型管理页面到文章编辑页接入流程，记录一次基础能力的设计与开发过程。
后端接口开发
根据当前项目的文章编辑功能，从资深产品角度设计一个为文章编辑提供 AI 优化建议的功能：
- 仅在项目根目录下输出 Markdown 格式的详细设计文档
- AI 优化仅提供优化建议，不直接修改文章内容
- 需要提供 AI 模型管理页面，支持配置并切换使用的 AI 模型
- 对话内容仅保存在前端，不保存在后端
- 参考当前互联网主流 AI 接入方式进行设计
首先检查生成的设计文档是否符合需求，重点确认功能边界、数据存储策略、模型管理能力以及文章编辑流程中的接入方式是否清晰。
确认设计方向后，根据文档内容继续开发相关接口功能。
根据文档内容开发相关接口功能
接口开发完成后，运行 pnpm migration:run 生成数据库表，然后启动服务：pnpm start:dev。
管理页面开发
根据后端接口内容进行前端开发，优先完成 AI 管理页面，用于配置、启用和切换不同的 AI 模型。
根据 http://localhost:5648/api/docs-json 的接口内容，为当前项目新增 AI 管理页面，仅先新增管理页面
页面完成后，测试模型配置、保存和切换等核心功能是否可用。
接下来在文章编辑页面接入 AI 服务，让编辑人员可以在写作过程中直接获取优化建议。
根据 http://localhost:5648/api/docs-json 的接口内容，为当前项目的 [edit](src/views/article/edit/) 文章编辑页面新增文章 AI 优化功能：
- 文章 AI 功能参考当前互联网流行的 AI 对话模式进行开发
- AI 对话功能放置在文章编辑组件右侧，并需要单独抽离为组件
- 功能开发时，可以先从 [Tencent/tdesign-vue-next](https://github.com/Tencent/tdesign-vue-next) 中导入相关 AI 功能组件进行使用
- AI 功能暂时仅提供基础对话能力，用户通过对话获取文章优化内容，AI 将结果返回给用户用于复制，不直接修改文章内容
- 对话内容仅保留在本地，暂不保存到数据库
整体流程完成后，文章编辑页右侧即可提供基础 AI 对话能力。编辑人员可以围绕标题、摘要、正文结构、SEO 描述、段落表达等内容向 AI 提问，并将返回的优化建议复制到文章中使用。
当前方案的重点是将 AI 定位为“辅助建议工具”，而不是直接改写或覆盖文章内容。这样既能提升编辑效率，也能保留作者对最终内容的控制权，同时避免对话数据在后端持久化带来的额外存储和隐私成本。后续可以在此基础上继续扩展快捷指令、字段级优化、上下文引用、模型调用日志和更细粒度的权限控制等能力。