开始 AI 编程之前，先搭建好工作环境。安装必要的编程语言、开发工具，配置好数据管理和版本控制工具，能减少很多后续麻烦。

入门配置概览

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配置项目	作用	必备理由
Python	编程语言	AI 最擅长的开发语言
uv	Python 包管理器	比 pip 更快，比 conda 更轻
Node.js	运行环境	前端开发和工具链必备
AI IDE	智能编辑器	用 AI 辅助写代码
Git	版本控制	代码管理和协作

Python

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为什么选择 Python？

Python 语法简单，生态丰富，是 AI 开发的首选语言。大部分 AI 工具和框架都提供 Python SDK。

Python 下载

1. 进入 Python 官网：https://www.python.org

2. 点击【Downloads】→【Windows】，选择 “Stable Releases” 稳定版本。推荐 Python 3.10+，找到对应版本点击【Download Windows installer(64-bit)】。

术语说明：

• Stable Releases：稳定版本，已经过测试
• Pre-releases：预发布版本，测试阶段，不够稳定
• Windows embeddable package：压缩包形式的便携版
• Windows help file：帮助文档，可忽略

查看系统位数：Windows 键 → 设置 → 系统 → 关于 → 系统类型

3. 等待下载完成

Python 安装

1. 双击安装包，勾选【Add python.exe to PATH】，点击【Customize installation】自定义安装

选项说明：

• Install Now：默认安装，路径和功能都是默认值
• Customize installation：自定义安装路径和功能
• Use admin privileges when installing py.exe：使用管理员权限安装（建议勾选）
• Add python.exe to PATH：将 Python 添加到环境变量（必须勾选）

2. 保持默认勾选，点击【Next】

功能说明：

• Documentation：Python 文档文件
• pip：包管理工具，用于安装第三方库
• tcl/tk and IDLE：图形界面开发环境和 IDLE 编辑器
• Python test suite：标准库测试套件
• py launcher：Python 启动器，方便多版本管理

3. 勾选【Create shortcuts for installed applications】（创建桌面快捷方式，可选），点击【Browse】修改安装路径（建议安装在非系统盘），然后点击【Install】

选项说明：

• Associate files with Python：将 .py 文件与 Python 关联
• Create shortcuts for installed applications：创建桌面快捷方式
• Add Python to environment variables：添加到环境变量

4. 等待安装完成

5. 点击【Close】关闭

验证安装

1. Win+R 输入 cmd 回车，打开命令行

2. 输入 python -V（V 大写，前面有空格）或 python --version 查看版本

3. 输入 python 进入交互环境，看到 >>> 提示符表示成功

4. 输入 print("hello world") 测试，正常输出即表示安装成功

uv

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什么是 uv？

uv 是用 Rust 写的 Python 包管理器，速度比 pip 快 10-100 倍。名称来源于 “μv”（微伏），意思是小而快。它兼容 pip 命令，同时提供环境管理功能。

为什么选择 uv？
三个字：小、快、稳

uv 与其他工具对比

uv vs pip+virtualenv

对比项	uv	pip+virtualenv
速度	Rust 实现，快 10-100 倍	Python 实现，基准速度
集成度	包管理 + 环境管理一体	需要两个独立工具
内存使用	更少	较高
错误处理	清晰的错误提示和依赖冲突解决	基础错误提示
可复现性	uv.lock 锁文件确保环境一致	requirements.txt 无法精确锁定版本

uv vs Conda

对比项	uv	Conda
速度	包安装和依赖解析快	有时较慢
资源占用	更小	较重
集成性	与 Python 打包标准兼容	自有生态系统
非 Python 包	不支持	支持 CUDA 等系统依赖
适用场景	通用 Python 项目	科学计算、数据科学

选择建议 📝 如果你主要做数据科学、机器学习，需要管理 CUDA 等非 Python 依赖，Conda 更合适。否则推荐 uv。

uv vs Poetry

对比项	uv	Poetry
依赖管理	支持包依赖和虚拟环境	支持包依赖和虚拟环境
项目结构	提供初始化和构建工具	提供初始化和构建工具
锁文件	uv.lock 确保环境可复现	poetry.lock 确保环境可复现
实现语言	Rust，速度和资源占用有优势	Python
兼容性	与 pip 生态兼容，可混用	更固执己见的方法

功能对比表

功能特性	uv	pip+virtualenv	Conda	Poetry
实现语言	Rust	Python	Python	Python
速度	比 pip 快 10-100 倍	基准线	慢于 pip	快于 pip
内存使用	非常高效	较高	高	中等
环境管理	内置	需要单独工具	内置	内置
依赖解析	快速、现代解析器	基础	全面	现代解析器
非 Python 包支持	否	否	是	否
锁文件	是	否	是	是
项目结构化	是	否	否	是
包发布	是	是（需要 twine）	是	是
兼容性	与 pip 生态兼容	标准 Python 工具	自有生态系统	更固执己见
错误处理	清晰的错误信息	基础	良好	良好
资源占用	最小	中等	重	中等
科学计算焦点	否	否	是	否
跨平台一致性	是	有限	优秀	良好

uv 结合了现有工具的优点，Rust 实现带来明显的性能提升。对于大型项目或 CI/CD 环境，uv 是很好的选择。

安装 uv

官方安装脚本（推荐）

# Linux/macOS
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

验证安装：

uv --version

正常会显示版本号，例如：uv 0.7.11 (90a4416ab 2025-06-04)

配置国内镜像源

国内网络环境下，配置镜像源可以显著提升包下载速度。

临时使用（单次生效）：

# 使用清华镜像安装依赖
uv pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 或使用阿里云镜像
uv pip install requests -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

全局配置（推荐）：

设置默认索引 URL，后续所有操作自动使用镜像源：

# 清华镜像（推荐）
uv pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 或阿里云镜像
uv pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 或中科大镜像
uv pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

常用国内镜像源：

镜像源	地址
清华大学	https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云	https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学	https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣	https://pypi.doubanio.com/simple/

验证配置：

uv pip config get global.index-url

恢复官方源：

uv pip config unset global.index-url

创建和管理项目

以 FastAPI 项目为例，演示 uv 的常用命令。

方式一：uv 原生项目管理（推荐）

1. 初始化项目

mkdir my-fastapi-app
cd my-fastapi-app
uv init

生成 pyproject.toml 文件，uv 用它管理项目配置和依赖。

2. 添加依赖

# 添加 FastAPI 和 Uvicorn
uv add fastapi uvicorn[standard]

# 添加开发依赖
uv add --dev pytest httpx

uv 特色 uv 会自动创建虚拟环境，将依赖写入 pyproject.toml，同时生成 uv.lock 锁文件确保环境可复现。

3. 编写代码

创建 main.py：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, UV!"}

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

4. 运行项目

uv run uvicorn main:app --reload

无需手动激活 uv run 会自动检测并使用项目虚拟环境，不需要手动执行 source .venv/bin/activate。

5. 同步环境

从 Git 拉取代码后，同步依赖：

uv sync

6. 升级依赖

# 升级特定包
uv lock --upgrade-package fastapi

# 升级所有包
uv lock --upgrade

7. 移除依赖

uv remove uvicorn

8. 构建分发包

uv build

方式二：替代 pip 使用（兼容模式）

1. 创建虚拟环境

# 创建虚拟环境
uv venv

# 指定 Python 版本
uv venv --python=3.11

2. 激活虚拟环境

# Windows
.venv\Scripts\activate

# Linux/macOS
source .venv/bin/activate

3. 安装依赖

# 安装单个包
uv pip install fastapi uvicorn

# 从 requirements.txt 安装
uv pip install -r requirements.txt

# 安装开发依赖
uv pip install -r requirements-dev.txt

速度对比 uv pip install 比 pip install 快 10-100 倍，大型项目中差距更明显。

4. 生成 requirements.txt

# 冻结当前环境
uv pip freeze > requirements.txt

# 或使用 compile 生成带哈希校验的锁定文件
uv pip compile requirements.in -o requirements.txt

5. 运行项目

# 确保虚拟环境已激活
python main.py

# 或使用 uv run（无需手动激活）
uv run python main.py

选择建议 📝 - 新项目：推荐用方式一，享受 uv 完整的项目管理功能 - 现有项目：可以先用方式二平滑迁移，再逐步转到 pyproject.toml 管理 - 团队协作：方式一的 uv.lock 锁文件能确保所有成员环境一致

速查表

环境管理

操作	uv 命令	传统对应命令
创建虚拟环境	uv venv	python -m venv .venv
创建指定 Python 版本的虚拟环境	uv venv --python=3.10	python3.10 -m venv .venv
安装 Python 版本	uv python install 3.10	使用 pyenv 或系统包管理器
列出可用的 Python 版本	uv python list	pyenv versions
激活虚拟环境	使用系统激活方式	source .venv/bin/activate

包管理

操作	uv 命令	传统对应命令
安装单个包	uv pip install requests	pip install requests
从 requirements.txt 安装	uv pip install -r requirements.txt	pip install -r requirements.txt
安装当前项目	uv pip install -e .	pip install -e .
安装开发依赖	uv pip install -e ".[dev]"	pip install -e ".[dev]"
生成锁文件	uv pip compile requirements.in -o requirements.txt	pip-compile requirements.in -o requirements.txt
升级单个包	uv pip install --upgrade requests	pip install --upgrade requests

项目管理

操作	uv 命令	传统对应命令
添加依赖	uv add requests	Poetry: poetry add requests
移除依赖	uv remove requests	Poetry: poetry remove requests
同步环境	uv sync	Poetry: poetry install
升级特定包	uv sync --upgrade-package requests	Poetry: poetry update requests
升级所有包	uv lock --upgrade	Poetry: poetry update
运行脚本	uv run python script.py	Poetry: poetry run python script.py
构建项目	uv build	Poetry: poetry build

工具管理

操作	uv 命令	传统对应命令
运行工具（不安装）	uvx ruff check .	pipx: pipx run ruff check .
运行特定版本工具	uvx ruff@0.1.5 check .	pipx: pipx run --spec=ruff==0.1.5 ruff check .
安装工具	uv tool install ruff	pipx: pipx install ruff
升级工具	uv tool upgrade ruff	pipx: pipx upgrade ruff
升级所有工具	uv tool upgrade --all	pipx: pipx upgrade-all

Node.js

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这部分已有详细教程，不再赘述。

参考：Node.js 安装及环境配置超详细教程（以 win11 为例）

AI IDE

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先预判一手你一定会有的疑问。

1. 为什么需要 IDE？
软件开发中，程序员需要频繁进行编写代码、管理文件、编译运行、调试错误等操作。如果这些操作都要在不同的软件中完成（记事本写代码、命令行编译、文件夹管理文件），效率会很低。

IDE（Integrated Development Environment）的核心价值在于集成。它将编辑器、编译器、调试器、文件管理器等工具整合到一个统一的图形界面中。

VS Code 是目前最流行的 IDE。虽然它本质上是轻量级代码编辑器，但通过插件系统具备了 IDE 的所有核心功能，成为现代前端和全栈开发的首选。

2. AI IDE 和普通 IDE 有什么不同？
普通 IDE（如原版 VS Code）是一套工具箱：可以打开项目、写代码、运行调试、装插件，但前提是你自己要知道做什么、怎么做：

• 报错时，自己读提示、自己查哪一行有问题
• 想加新页面或接口，自己找对应文件、自己写代码
• 想配置环境或打包，自己查文档、按步骤操作

AI IDE 可以直接使用大语言模型帮助编码和修改文件：

• 直接说"做一个登录页"，它先生成基础代码结构
• 把报错信息和代码丢给它，让它分析原因并给出修改建议
• 确认后，让它自动新建文件、批量改代码，处理跨文件的体力活

你可以选中代码让它"重构一下"或"加注释"；也可以在侧栏问"这个项目是怎么设计的？"，通过 @文件名 或 @整个项目 指定参考范围，用一句话完成新建文件、写代码和运行。

3. 该选择哪个 AI IDE？
如果要我根据实战体验排名，那么从夯到拉就是：

尽管不是最强，但对于初学者，我依旧会推荐 Trae。它符合中文开发者习惯，上手简单，功能完善，维护良好，而且免费/低价。

Trae 的安装

Trae 由字节跳动出品，分国际版和国内版。

• 国内版：完全免费，可用国内主流模型，直接注册登录
• 国际版：新用户首月 $3，支持支付宝，可用 Gemini、GPT 等模型，注册需要魔法，平时使用不用

推荐先用国内版：https://www.trae.cn/，熟练后再考虑国际版。

使用教程

AI IDE 更新太快，功能也越来越复杂，书面教程难以维护。学长在这里推荐两份实用教程：

• Trae 保姆级教程｜AI 编程工具完整入门
• Trae 官方文档

Git

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准备工作

你需要：

• 下载、安装并配置 Git
• 注册并创建一个远程 Github/Gitee 仓库

具体步骤可以参考 Git 下载及安装详细教程，跟着做就可以。

准备你的项目

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首先，你的项目要能够与远程 Github 仓库连接。

情形1：已有远程仓库

如果你已经有远程 Github/Gitee 项目，直接从远程仓库克隆。

首先从 github 或者 gitee 上将项目 clone 下来：

此时会在页面最上方显示一个弹窗，输入你的项目地址：

选择你的项目存放路径：

稍等片刻后，项目就克隆到本地了。

情形2：本地项目，无远程仓库

如果你的项目只在本地，还没有远程 Github/Gitee 项目，请参考这篇文章：

工作10年，今天才理解了Git

这篇文章手把手教你如何将本地项目上传到 Github/Gitee 上，还能帮你理解 Git 工作原理。

情形3：已连接远程仓库

如果你已经连接到远程 Github/Gitee，之前一直使用终端或者 GUI 工具进行代码提交与合入，直接使用 Trae 打开项目即可。

认识「源代码管理」

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步骤1：暂存更改

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请确认清楚你需要提交的文件，然后将他们添加到暂缓区中。

检查暂存文件 提交前务必确认暂存区的文件，确保只提交需要提交的内容。

步骤2：提交

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在提交信息输入框中填写提交说明。可以手动填入，也可以点击小火花按钮使用 AI 自动总结提交内容：

写好提交信息 📝 清晰的提交信息有助于日后回顾代码历史，建议简要描述本次更改的内容。

步骤3：推送

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点击推送按钮，注意推送的分支，不要搞错：

也可以右键菜单，有更多的选择：

注意分支 ⚠️ 推送时注意选择正确的分支，不要搞错目标分支。