一、模型只是中间一层
很多人第一次做 AI 小应用，以为难点在提示词。上线之后才发现，提示词只占两成工作量。
剩下的八成是：接口、鉴权、限流、缓存、部署、监控。
二、一个最小可用应用需要什么
一个入口。 页面或接口。
一个模型调用层。 处理超时、重试、错误回退。
一份配置。 模型名、密钥、参数不能写在代码里。
一个存储。 对话历史、用户数据、日志。哪怕只是 SQLite。
一个部署环境。 能跑起来，能重启，能看日志。
五样齐了，才算能用。少一样都是 demo。
三、三个必预的坑
坑一：超时。 模型响应慢时，前端等不住。流式输出不是可选项，是必需项。
坑二：重复提交。 用户点了两次，就会生成两条记录。得加幂等。
坑三：成本失控。 没有配额限制，一个刷接口的人能把预算刷光。
四、部署这块怎么补
部署是很多人卡住的地方。我的建议是先学两样：容器与反向代理。
Docker 与容器化 是后端 Wiki 里比较完整的一块，32 节课，讲镜像、容器、编排，从头跟到尾就能把一个服务跑起来。再加一篇 Nginx 反代的文章，基本上就能把应用放到公网了。
那站还有宝塔面板、1Panel 等面板的对比，以及"从零到一台活着的云服务器"的流程，对不熟悉服务器的人比较友好。
五、前端这一层不能太烂
一个应用好不好用，一半在界面。
如果不想从零调样式，直接用组件库是正路。现成的组件能覆盖表单、弹窗、提示、表格等大多场景，不用自己画。
选组件之前，先看看它长什么样。像 Bootstrap 组件实验室 那种可交互示例，点几下就知道适合不适合你的需求，比看文档快很多。
六、上线之后的头两周
重点盯三件事：错误率、平均响应时长、用户实际用了哪些功能。
第三件最容易被忽略。很多你花两周做的功能，没人用；而一个顺手的小功能，天天被点。
七、一句总结
AI 小应用的成败，很少取决于模型选得好不好，而取决于最小可用的那五样东齐不齐。