Chef：开源全栈Web应用开发工具，集成数据库、认证与实时交互的代码生成利器

一、Chef是什么？

Chef是一个以AI为核心驱动力的全栈Web应用开发工具，其核心定位是“让全栈应用开发更简单”。它基于开源项目Convex（一个响应式数据库及后端框架）构建，是bolt.diy项目stable分支的衍生版本，由Convex团队主导开发与维护。

从本质上看，Chef并非传统意义上的“框架”或“库”，而是一个“开发引擎”——它通过整合前端UI组件、后端逻辑处理、数据库交互、认证授权等全栈开发所需的核心模块，再结合AI代码生成能力，让开发者可以通过自然语言描述需求，快速生成可运行的应用代码，并直接部署使用。

简单来说，Chef就像一位“全栈开发助手”：它自带“工具箱”（内置数据库、认证等功能），能听懂“需求指令”（AI理解自然语言），还能自己“写代码”（自动生成前后端逻辑），最终帮开发者快速产出可用的Web应用。

二、功能特色

Chef的核心优势在于“全栈整合”与“AI驱动”的双重特性，其功能特色可归纳为以下6点，通过与传统开发流程的对比（见表1）能更直观体现其价值：

1. 内置完整全栈能力，无需“拼接工具链”

传统全栈开发需要开发者手动整合前端框架（如React）、后端服务（如Node.js）、数据库（如PostgreSQL）、认证工具（如Auth0）等，不仅配置复杂，还可能出现工具间兼容性问题。

而Chef直接内置了全栈开发所需的核心组件：

• 数据库层：基于Convex响应式数据库，支持实时数据同步（数据变更时前端自动更新），无需手动编写API接口；

• 认证系统：零配置支持OAuth（如GitHub、Google登录）、邮箱密码登录等，包含用户会话管理、权限控制等功能；

• 文件存储：内置文件上传与管理能力，支持图片、文档等资源的存储与访问，无需额外对接云存储服务；

• 实时UI：前端组件与数据库实时联动，数据更新时UI自动刷新，无需手动编写状态同步逻辑；

• 后台工作流：支持定时任务、异步处理（如邮件发送、数据计算），无需单独部署后端服务。

2. AI驱动的代码生成，从“描述”到“可用”一步到位

Chef的核心“魔力”在于AI代码生成能力。开发者只需通过自然语言描述需求（如“创建一个带用户登录的待办清单应用，支持添加、删除任务，实时显示任务状态”），Chef的AI代理（Chef Agent）会自动分析需求，生成完整的前后端代码：

• 前端：基于React的UI组件（包含页面布局、交互逻辑）；

• 后端：数据模型定义、API接口、权限控制逻辑；

• 数据库：自动创建数据表结构，定义索引以优化查询。

生成的代码并非“黑箱”，而是可直接修改的开源代码，开发者可在此基础上二次开发，兼顾效率与灵活性。

3. 与Convex深度整合，响应式体验拉满

Chef基于Convex构建，因此天然继承了Convex的“响应式”特性：

• 数据库查询自动“订阅”数据变化，当数据更新时，前端组件会自动重新渲染，无需手动调用API刷新；

• 前后端共享数据模型定义，避免“前端定义一次数据结构，后端再定义一次”的重复工作；

• 后端逻辑（如数据验证、权限检查）可直接在前端代码中引用，减少前后端沟通成本。

4. 轻量化CLI工具，全流程命令行操作

Chef提供了chefshot CLI工具，支持通过命令行完成项目创建、代码生成、本地运行、部署等全流程操作：

• chefshot new <项目名>：创建新的Chef项目（基于内置模板）；

• chefshot generate：触发AI代码生成（输入需求描述，生成对应代码）；

• chefshot dev：启动本地开发服务器（同时运行前端、后端、数据库）；

• chefshot deploy：一键部署到Convex云服务或自定义服务器。

5. 灵活的模板系统，适配不同场景

Chef内置了多样化的项目模板（位于template/目录），覆盖常见应用场景：

• 基础Web应用模板（包含路由、布局、认证）；

• AI交互应用模板（集成OpenAI/Anthropic等模型接口）；

• 实时协作应用模板（如多人编辑文档、聊天室）；

• 数据可视化模板（集成Chart.js，支持动态数据展示）。

开发者可基于模板快速启动项目，也可自定义模板并共享到社区。

6. 开源可扩展，支持二次开发

Chef是完全开源的项目，所有代码均可在GitHub上获取。其架构设计遵循“模块化”原则：

• 核心功能（如数据库、认证）通过插件形式集成，可按需替换；

• AI代理逻辑（chef-agent/目录）支持自定义系统提示、添加新工具（如对接第三方API）；

• 前端组件库（app/components/）可扩展，支持接入Tailwind、Material UI等样式框架。

表1：传统全栈开发与Chef开发的对比

三、技术细节

Chef的技术架构围绕“全栈整合”与“AI驱动”设计，核心可分为5个模块，各模块协同工作实现从需求到应用的全流程自动化。

1. 整体架构：前后端一体化设计

Chef采用“前后端分离+深度协同”的架构，整体分为三层：

• 前端层：基于React构建，包含UI组件（app/components/）、路由（app/routes/）、客户端状态管理（app/lib/），通过Convex客户端SDK与后端实时通信；

• 后端层：基于Convex函数（无服务器函数）实现，包含数据处理（convex/functions/）、权限控制（convex/auth/）、后台任务（convex/jobs/），直接操作数据库；

• AI引擎层：即Chef Agent（chef-agent/），负责解析用户需求、调用AI模型（如GPT-4、Claude）生成代码、协调前后端逻辑整合。

2. Chef Agent：AI代码生成的核心

Chef Agent是实现“自然语言转代码”的核心模块，其工作流程（代理循环，agentic loop）如下：

1. 需求解析：接收用户输入的自然语言需求（如“创建一个用户管理系统”），通过系统提示（chef-agent/prompts/）明确生成目标（如“需包含用户注册、登录、信息修改功能”）；

2. 工具调用：根据需求调用内置工具，如：

• 数据库工具：生成数据表结构（如users表包含name、email字段）；

• 前端工具：生成页面组件（如登录表单、用户列表）；

• 认证工具：添加OAuth登录逻辑；

3. 代码生成：调用AI模型（需配置API密钥，如OpenAI Key）生成具体代码，并检查语法正确性；

4. 整合输出：将生成的代码写入项目对应目录（如前端代码到app/，后端逻辑到convex/），并自动安装依赖。

3. 数据库层：Convex响应式数据库

Chef的数据库基于Convex实现，具备以下特性：

• 响应式查询：前端通过useQuery钩子查询数据时，会自动“订阅”该数据，数据变更后前端自动重新渲染；

• 事务支持：后端函数可通过db.transaction执行原子操作，确保数据一致性；

• 自动索引：根据查询模式自动推荐索引，开发者也可手动定义（convex/schema.ts）；

• 无服务器部署：数据库与后端函数一同部署，无需单独维护数据库服务器。

4. 认证与权限系统

Chef的认证系统默认基于Convex控制平面实现，支持：

• 多方式登录：OAuth（GitHub、Google）、邮箱密码、匿名登录；

• 会话管理：自动处理用户会话（convex/auth/sessions.ts），支持会话过期、刷新；

• 细粒度权限：通过convex/permissions.ts定义权限规则（如“只有作者可修改自己的文章”），后端函数执行前自动校验。

若用于生产环境，开发者可替换为自定义认证系统（如Auth0、Firebase Auth），只需修改convex/auth/目录下的适配代码。

5. 测试与调试工具

为确保生成的代码可稳定运行，Chef提供了完善的测试工具：

• test-kitchen：位于test-kitchen/目录，用于测试Chef Agent的代码生成逻辑，支持批量输入需求并验证输出代码的正确性；

• Convex DevTools：内置调试工具，可查看数据库状态、函数调用日志、实时查询订阅；

• 前端测试：集成Jest与React Testing Library，自动生成基础测试用例（如组件渲染、交互逻辑）。

四、应用场景

Chef的设计目标是覆盖“快速开发”与“AI集成”相关的全栈场景，以下是其典型应用场景：

1. 快速原型验证（MVP开发）

对于创业者或产品经理，快速验证需求可行性是关键。使用Chef，只需描述核心功能（如“一个支持用户发布短内容、点赞评论的社区原型”），10分钟内即可生成可运行的应用，包含：

• 前端：用户注册/登录页面、内容发布表单、列表展示；

• 后端：数据存储、权限控制（如用户只能删除自己的内容）；

• 实时功能：新内容发布后，首页自动刷新显示。

开发者可基于原型直接演示，收集反馈后通过Chef继续迭代功能。

2. 内部工具构建

企业内部常需要各类工具（如员工信息管理、报销审批、数据统计），这类工具需求明确但开发周期紧。Chef的优势在于：

• 无需专业全栈团队，后端工程师可通过AI生成前端代码；

• 内置的权限系统可快速实现“部门级数据隔离”（如HR只能查看本部门员工信息）；

• 实时UI适合构建监控工具（如服务器状态看板，数据变化即时显示）。

3. AI功能集成应用

Chef天然适合开发包含AI功能的应用，例如：

• AI聊天助手：通过Chef生成前端聊天界面，后端集成OpenAI API，同时存储聊天记录（基于Convex数据库）；

• 智能内容生成工具：用户输入主题，AI生成文章，Chef自动实现“输入-生成-保存-预览”全流程；

• 多模态交互应用：结合文件上传功能，实现“上传图片→AI识别内容→生成文字描述”的工作流。

4. 实时协作应用

基于Convex的响应式特性，Chef可快速开发实时协作工具：

• 多人编辑文档：类似Notion，多用户同时编辑时内容实时同步，无需手动刷新；

• 团队任务看板：成员添加/拖拽任务时，所有人的看板即时更新；

• 在线白板：绘制的图形、文字实时同步到其他用户的界面。

5. 教育与学习场景

对于编程初学者，Chef是理解全栈开发的“教学工具”：

• 通过AI生成的代码可作为学习案例，直观了解前后端如何交互；

• 修改生成的代码后，通过chefshot dev实时查看效果，快速验证理解；

• 基于模板开发简单应用（如个人博客），逐步掌握React、数据库等知识。

五、使用方法

使用Chef开发应用的流程可分为“环境准备→项目创建→代码生成→开发调试→部署”5步，以下是详细步骤：

1. 环境准备

Chef依赖Node.js与Convex CLI，需先安装：

• 安装Node.js（v18+）：推荐使用nvm（Node版本管理器），命令：nvm install 18 && nvm use 18；

• 安装Convex CLI：npm install -g convex；

• 注册Convex账号：访问Convex官网注册，获取API密钥（后续部署需用到）；

• 准备AI模型API密钥：若需使用AI代码生成功能，需申请OpenAI（或Anthropic）API密钥（免费额度足够测试使用）。

2. 克隆仓库并配置

# 克隆Chef仓库
git clone https://github.com/get-convex/chef.git
cd chef

# 安装依赖
npm install

# 配置环境变量
cp .env.example .env # 复制示例环境变量文件

打开.env文件，填写必要配置：

• CONVEX_DEPLOY_KEY：Convex部署密钥（从Convex控制台获取）；

• OPENAI_API_KEY：OpenAI API密钥（若使用GPT模型）；

• ANTHROPIC_API_KEY：Anthropic API密钥（若使用Claude模型）；

• AUTH_PROVIDERS：支持的认证方式（如github,google）。

3. 启动本地开发环境

# 启动Convex后端与前端开发服务器
npm run dev

命令执行后，会自动启动：

• 后端服务：默认地址http://localhost:3001（Convex函数与数据库）；

• 前端应用：默认地址http://localhost:3000（可在浏览器访问）；

• Chef Agent：监听需求输入，准备生成代码。

4. 创建第一个项目并生成代码

在浏览器访问http://localhost:3000，进入Chef控制台：

1. 点击“New Project”，输入项目名（如“todo-app”），选择模板（如“Basic Todo List”）；

2. 在“Prompt”输入框中描述需求：“创建一个待办清单应用，支持用户登录，添加、删除、标记完成任务，显示任务创建时间”；

3. 点击“Generate Code”，Chef Agent会开始分析需求并生成代码（过程约1-2分钟，取决于网络速度）；

4. 生成完成后，点击“Open Project”，即可在控制台查看生成的代码（前端在app/todo-app/，后端在convex/todo-app/）。

5. 开发与调试

• 修改代码：直接编辑生成的文件（如修改前端样式、调整后端权限逻辑），保存后前端会自动刷新；

• 查看数据库：访问http://localhost:3001（Convex DevTools），可查看数据表、执行查询；

• 测试功能：在前端页面操作（如注册账号、添加任务），验证功能是否符合预期。

6. 部署应用

完成开发后，可一键部署到Convex云服务：

# 部署到Convex云
npx convex deploy

部署成功后，会生成一个公开URL（如https://<project-id>.convex.cloud），可直接访问使用。若需部署到自有服务器，可通过npm run build生成静态文件，再部署到Nginx等服务器。

六、常见问题解答（FAQ）

1. Chef与Convex是什么关系？

Chef是基于Convex构建的上层工具，Convex提供底层的响应式数据库与后端函数能力，而Chef在此基础上添加了AI代码生成、全栈模板、CLI工具等功能，简化了Convex的使用门槛。可以理解为：Convex是“引擎”，Chef是“带AI导航的汽车”。

2. 完全没有编程基础，能使用Chef吗？

可以。Chef的AI代码生成功能支持通过自然语言生成完整应用，且生成的代码可直接运行。但如需修改细节（如调整样式、添加特殊逻辑），建议具备基础的JavaScript/React知识。对于初学者，可通过修改生成的代码逐步学习。

3. Chef支持哪些AI模型？

目前支持OpenAI（GPT-3.5、GPT-4）、Anthropic（Claude 2），未来计划支持开源模型（如Llama 3）。可在.env文件中配置优先使用的模型，例如PREFERRED_MODEL=gpt-4。

4. 生成的代码是否开源？可以用于商业项目吗？

是的。Chef本身基于MIT协议开源，生成的代码也完全归开发者所有，可自由修改、商用，无需支付任何费用。

5. 本地开发时，数据存储在哪里？

本地开发时，数据存储在Convex的本地模拟器中（~/.convex目录），不会上传到云端。部署到Convex云后，数据会存储在Convex的分布式数据库中，支持自动备份与扩容。

6. 能否自定义Chef的代码生成规则？

可以。通过修改chef-agent/prompts/system-prompt.txt文件，可自定义AI生成代码的风格（如更简洁的代码、更详细的注释）；通过chef-agent/tools/目录添加新工具（如对接企业内部API），扩展生成能力。

7. 部署后，应用的性能和安全性如何？

• 性能：基于Convex的无服务器架构，应用可自动弹性扩容，支持每秒数千次请求；响应式数据库减少了API调用次数，前端加载速度更快。

• 安全性：Convex默认提供HTTPS、数据加密、权限校验等安全特性；Chef生成的代码会自动包含基础的输入验证逻辑，降低注入攻击风险。

七、相关链接

• GitHub仓库：https://github.com/get-convex/chef

• Chef官网：https://chef.convex.dev

八、总结

Chef作为Convex团队推出的开源全栈AI应用构建工具，通过整合响应式数据库、零配置认证、实时UI等核心能力，结合AI代码生成技术，大幅降低了全栈Web应用的开发门槛。无论是快速原型验证、内部工具开发，还是AI功能集成、实时协作应用构建，Chef都能通过“自然语言描述→自动生成代码→一键部署”的流程，帮助开发者高效完成开发任务。其开源特性与模块化设计也为二次开发提供了灵活性，适合各类技术背景的开发者使用。