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什么是 Dyad AI
Dyad AI 是一款免费、本地、开源的 AI 应用构建器，面向希望以对话式方式快速搭建全栈应用的个人与团队。用户无需编写代码，只需与 AI 聊天即可生成前端、后端与数据层，并能与现有开发流程自然衔接，继续在熟悉的 IDE 中修改与调试。Dyad 在 Windows 和 Mac 上本地运行，强调隐私与速度，不锁定平台与模型，支持使用自有 API 密钥调用任意模型（包含免费的 Gemini 及通过 OpenRouter 获取的模型），也可借助 Ollama 运行本地大模型。内置与 Supabase 的集成，覆盖鉴权、数据库与 Server Functions，帮助从原型到可用应用的一站式落地。其无锁定架构允许完整导出与掌控源码，便于审计、版本管理与团队协作；在使用本地模型时，开发链路可在离线或内网场景下运作。通过对话驱动的指令、上下文与文件理解，Dyad 能连续改写界面、接口与数据逻辑，并提供即时预览与运行体验，缩短从想法到产品的周期。Dyad 亦提供 Pro 版本，附加 AI 点数、独家模式（如 Turbo Edits、Smart Context）、创作者直达支持与学习内容，满足更高阶的构建与迭代需求。
Dyad AI主要功能
- 对话式无代码构建：通过聊天描述需求，自动生成页面、接口与数据结构，快速形成可运行的全栈应用。
- 本地运行与隐私：在 Windows/Mac 本地执行，数据优先保留在本机；调用云模型仅发送必要请求。
- 开放与无锁定：开源并支持完整源码导出，便于二次开发、审计与迁移。
- 多模型接入：使用自有 API 密钥选择任何模型，涵盖 Gemini、经 OpenRouter 路由的多家模型，或通过 Ollama 运行本地模型。
- Supabase 一体化：内建鉴权、数据库与 Server Functions 的接入与配置，覆盖常见全栈需求。
- 与 IDE 无缝协作：可在偏好的 IDE 中继续编辑与调试，实现“对话生成 + 手工精修”的闭环。
- 即时预览与运行：边聊边预览应用效果，快速验证交互与逻辑。
- 上下文与文件理解：基于对话历史与项目文件提供连续优化，减少重复描述。
- 本地模型优先：配合 Ollama 在本地推理，降低延迟与成本，适合对隐私敏感的场景。
- Pro 高级模式：独家 AI 模式如 Turbo Edits、Smart Context，提升编辑与上下文利用效率。
Dyad AI适用人群
适合希望以较低门槛完成原型与应用落地的产品经理、创业者、运营与增长团队、教学与培训从业者；同时适合需要快速搭建内部工具、数据看板与工作流自动化的工程与数据团队。对于强调隐私与本地化的组织，或希望自由选择与切换 AI 模型的开发者，Dyad 尤其契合。
Dyad AI使用步骤
- 在本机安装 Dyad（支持 Windows 与 Mac），完成基础设置。
- 选择使用方式：接入自有 API 密钥（如 Gemini、OpenRouter），或配置 Ollama 以运行本地模型。
- 创建新项目，描述应用目标、模块与页面需求。
- 按对话引导补充数据结构、接口与权限规则，Dyad 自动生成初版全栈框架。
- 启用 Supabase 集成，配置鉴权、数据库表与 Server Functions（如需）。
- 通过即时预览检查页面布局、交互与接口连通性，并在对话中提出修改。
- 在偏好的 IDE 中打开项目，对关键逻辑进行手工精修与调试。
- 循环对话与预览，直至达到预期功能与性能。
- 本地运行或导出源码，结合版本管理工具进行协作与部署。
Dyad AI行业案例
企业可用 Dyad 快速搭建内部审批与知识库助手，集成 Supabase 鉴权与数据库管理；电商与运营团队可构建活动配置台与转化看板，结合本地模型进行文本生成与数据清洗；客服部门可创建 FAQ 智能助手与表单工单流；教育机构可生成教学微应用与作业批改工具；数据团队能搭建 ETL 配置界面与监控仪表盘，利用 Server Functions 完成任务编排与告警。
Dyad AI收费模式
Dyad 提供免费、开源的本地版本，可使用自有 API 密钥调用任意支持的模型（包含可用的免费 Gemini 或经 OpenRouter 获取的模型），也可运行本地 Ollama 模型。另有 Pro 版本，提供 AI 点数、Turbo Edits、Smart Context 等独家模式，以及创作者直达支持与专属学习内容，适合对效率与高级能力有更高要求的用户。
Dyad AI优点和缺点
优点：
- 本地运行与开源，隐私可控，源码可导出，避免平台锁定。
- 对话式无代码，加速从想法到可运行应用的过程。
- 支持多模型与自备 API 密钥，自由切换策略与成本。
- 与 Supabase 深度集成，覆盖鉴权、数据库与 Server Functions。
- 配合 Ollama 运行本地模型，降低延迟与外部依赖。
- 与 IDE 工作流兼容，便于团队协作与持续迭代。
缺点：
- 首次配置本地环境与依赖可能需要一定时间与基础知识。
- 完全无代码并非等同零学习成本，复杂场景仍需理解数据与接口逻辑。
- 使用云端模型需自备 API 密钥并承担相应调用费用。
- 主要面向本地开发，若需托管与规模化运维，仍要求额外部署与 DevOps 能力。
- 本地推理效果与速度受限于硬件资源与模型大小。
Dyad AI热门问题
问题 1: 需要写代码吗？
日常构建可通过聊天完成，无需手写代码；但可随时在 IDE 中精修与扩展，兼顾易用与可控。
问题 2: 支持哪些模型？
可使用自有 API 密钥连接多种模型，包括 Gemini、经 OpenRouter 路由的模型，以及通过 Ollama 部署的本地模型。
问题 3: 数据隐私如何保障？
应用在本地运行，项目数据优先保留在本机；调用云模型时仅向对应提供商发送请求。
问题 4: 能否集成数据库与鉴权？
支持与 Supabase 的集成，涵盖 Auth、数据库与 Server Functions，便于快速完成全栈能力。
问题 5: 可以在离线或内网环境使用吗？
使用本地模型与本机运行时，可在有限网络依赖下开发与体验；调用云模型时需具备网络访问。