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DAY 11
2
自我挑戰組

攔截記憶碼:每日一小時記錄技術學習系列 第 11

Day 10 - AI Elements:幫你快速組裝 AI 應用的 UI 積木庫

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攔截源頭

  • 發現管道:社群看到有人分享
  • 攔截官網:AI Elements
  • 攔截原因:可以思考怎麼把 AI 功能做成真正的產品 UI,不想自己從零刻對話框、訊息列表、思考過程顯示。Vercel 推出 AI Elements,直接提供一堆現成元件(conversation、message、response…),感覺超省時間。

技術初探

  • 官方定義:AI Elements 是一個基於 shadcn/ui 打造的元件庫與自訂 registry,提供一組「AI 原生 UI 元件」來幫助更快開發 AI 應用

  • 核心賣點:

    • 現成元件:conversation、message、response、chain of thought、source citation…
    • 和 shadcn/ui 完全相容,可無縫整合
    • 支援 AI App 特有的場景(如 loading 狀態、思考過程可視化、來源展示)
    • 可直接透過 CLI 安裝,開箱即用
  • 適用場景:

    • 想快速做出 Chatbot UI
    • AI 功能需要「顯示思考過程」或「來源引用」的產品
    • 前端工程師想專注業務邏輯,而不是重複造 UI 輪子

實戰使用

快速安裝

npx ai-elements@latest

範例:Conversation

import { Conversation, Message } from "ai-elements"

export default function Chat() {
  return (
    <Conversation>
      <Message role="user">你好,今天幫我總結一下新聞</Message>
      <Message role="assistant">好的,以下是今日摘要...</Message>
    </Conversation>
  )
}

範例:Response with sources

import { Response, Sources } from "ai-elements"

export default function Answer() {
  return (
    <Response>
      AI 回答內容
      <Sources>
        <a href="https://example.com">來源 1</a>
        <a href="https://example.org">來源 2</a>
      </Sources>
    </Response>
  )
}

實際應用

  • 做一個 ChatGPT clone → 用 Conversation + Message
  • 做 AI 搜尋 → Response + Sources 展示答案與引用
  • 做推理工具 → ChainOfThought 元件直接可視化顯示思考過程

關鍵設定

  • 和 shadcn/ui 混用,風格保持一致
  • 元件語意化設計,React / Next.js 專案開箱即用
  • registry 模式:可以按需引入元件,避免肥大

記憶碼摘要

技術:AI Elements
分類:前端元件庫 / AI UI 工具
難度:⭐⭐☆☆☆(1-5顆星)
實用度:⭐⭐⭐☆☆(1-5顆星)
一句話:一套現成的 AI 原生 UI 元件,幫你快速組裝 Chatbot 與 AI App
關鍵指令:npx ai-elements@latest
適用情境:要快速做 AI App 前端,不想自己重刻聊天 UI

結語

體驗 AI Elements 的時候,我覺得最大收穫是「AI UI 不再需要重造輪子」。就像 Tailwind 解放了 CSS 基礎工,AI Elements 幫我省掉「聊天框、思考過程、來源顯示」這些重複性工作。

它啟發我的是:AI 應用的前端,也開始有專屬的設計模式與元件庫。未來 AI 產品會越來越多,而這些元件庫會成為開發的加速器。


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