AI Short（ChatGPT Shortcut）完整部署指南：Vercel、Docker 与 Cloudflare 的标准化落地

AI 应用提示工程人工智能前端【免费下载链接】ChatGPT-ShortcutStop writing prompts from scratch — a searchable prompt library for ChatGPT, Claude, Gemini and Cursor · Русский 한국어 العربية हिन्दी ไทย 别再从头写提示词现成的拿来就用好用的收进自己的库项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGPT-Shortcut点击查看免费下载本文是 AI ShortChatGPT Shortcut部署体系的完整实战指南覆盖部署形态选型、标准部署本地构建 / Vercel / Cloudflare Pages / Docker、内网离线版部署、站点与数据自定义以及 Fork 同步更新五大部分。读者将掌握从 Fork 仓库到多平台上线、从共享后端到完全离线的全部可执行方案并理解构建脚本、Dockerfile 与前端 API 缓存机制的底层原理。一、先选型三种部署形态如何取舍AI Short 是开源的提示词库站点可搜索、可收藏、支持多语言。在动手部署前首先需要根据团队或个人的真实需求选择部署形态。官方在 docs/deploy.md 中给出了三种模型部署形态后端适用说明标准部署推荐复用官方共享后端Fork 后可自定义站点名称、描述、提示词等详见 配置与自定义登录、收藏、社区、评论、跨设备同步开箱即用离线版企业内网无后端数据存于浏览器本地适用于隔离网络环境内网、政务网络、保密环境、校园网等无需任何账户完全自托管后端独立后端需要独立账户体系、数据完全自有、私有社区时使用前两种形态是本文的核心内容。第三种形态因后端服务未开源需要联系开发者说明使用场景与规模后获取部署方案与支持。环境要求Node.js 20.0 或更高版本支持 macOS、Windows含 WSL与 Linux。这一要求与仓库 package.json 中声明的engines: { node: 20.0 }完全一致。二、标准部署复用官方共享后端标准部署的核心思路是先 Fork 仓库再选择一种方式部署。站点前端是纯静态的 Docusaurus 应用所有账号、收藏、社区、评论数据都由官方共享后端https://api.newzone.top/api定义于 src/api/config.ts提供因此部署方无需维护任何服务器。2.1 本地构建与开发# 安装依赖 yarn # 本地开发 yarn start # 构建默认按 scripts/i18nLocales.mjs 的 defaultLocale 生成静态产物到 build 目录 yarn build只构建部分语言使用yarn build --locale locale如zh-Hans、en、ja……完整 locale 列表见 scripts/i18nLocales.mjs。多语言可串联yarn build --locale zh-Hans yarn build --locale en。从源码层面看yarn build实际执行的是 scripts/buildPhased.mjs见 package.json 的build: node scripts/buildPhased.mjs。该脚本的实现逻辑值得注意分段构建chunked build一次性docusaurus build全部 18 个 locale 会在单进程中把内存撑爆OOM因此脚本把语言切成小块每块单独跑一个docusaurus build进程进程退出即释放内存。默认每块 3 个语言可用BUILD_CHUNK环境变量调低如BUILD_CHUNK2峰值内存更低、但进程更多更慢。透传模式显式带参运行如yarn build --locale pt会直接转交给单次docusaurus build不做分段——这正是 Vercel / Cloudflare 单语言部署场景的命令依据。Sitemap 合并分段构建的副作用是根sitemap.xml只含默认语言其余语言各自落在build/locale/sitemap.xml。构建完成后脚本会把全部 locale 的url合并进根 sitemap保证爬虫可覆盖全部 18 种语言。默认语言由 scripts/i18nLocales.mjs 定义为zh-Hans完整语言列表为zh-Hans, en, zh-Hant, ja, ko, es, pt, hi, ind, vi, th, fr, de, it, ru, ar, tr, bn共 18 种。该文件是「构建 / UI 语言」的单一数据源docusaurus.config.js 与分段构建脚本都从这里读取避免「配置里的 locales」与「实际构建的 locales」脱钩。2.2 Vercel 一键部署点击官方提供的 Vercel 按钮即可一键部署Deploy 页面会导入main分支仓库。注意Vercel 免费版可能因内存不足报错。解决方法是改为单语言部署——进入项目Settings → Build Deployment → Build Command点击Override改成单语言命令中文yarn build --locale zh-Hans葡萄牙语yarn build --locale pt其他语言类推。这正好对应 buildPhased 脚本的透传模式会跳过 18 语言的全量分段构建显著降低内存峰值。2.3 Cloudflare Pages 部署先 Fork 本项目再按以下步骤部署登录 Cloudflare Pages选择Create a project绑定刚 Fork 的仓库配置构建Build commandyarn build --locale zh-Hans按要部署的语言换 locale葡萄牙语用yarn build --locale ptOutput directorybuild点击部署等待 Cloudflare Pages 构建完成之后每次推送新代码会自动触发构建和部署。2.4 Docker 部署一行命令部署# ghcr.io docker run -d -p 3000:3000 --name chatgpt-shortcut ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:latest # docker hub docker run -d -p 3000:3000 --name chatgpt-shortcut rockben/chatgpt-shortcut:latest或用docker-composedocker-compose.ymlservices: chatgpt-shortcut: container_name: chatgpt-shortcut image: ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:latest ports: - 3000:3000 restart: unless-stopped从 Dockerfile 可以看出镜像的分阶段构建设计第一阶段buildernode:24-alpine环境执行yarn install --frozen-lockfile与yarn build生成全部语言的静态站点。这里设置了SKIP_GIT_INFOtrue关闭showLastUpdateTime并用当前时间作为 buildDate见 docusaurus.config.js使构建完全不依赖.git目录从而把构建上下文从约 1.2GB 大幅缩小。构建阶段固定--platform$BUILDPLATFORM原生架构避免多架构构建时 arm64 在 QEMU 模拟下重复构建引发 OOM。第二阶段运行时nginx:stable-alpine将第一阶段产出的build/拷贝到/usr/share/nginx/html使用 nginx.conf 提供静态服务监听 3000 端口。Nginx 配置中的try_files $uri $uri/ /index.html保证了 SPA 路由回退。三、离线版部署企业内网无需外部服务器离线版专为无法或不便访问外网的环境设计如企业内网、政务网络、保密环境、校园网等。它的核心特征是无后端、无需注册所有个人数据存在浏览器本地localStorage。详细说明见 docs/deploy/offline.md。3.1 团队使用方式离线版是纯静态网站。部署到内网服务器后成员用浏览器访问内网地址即可使用管理员将离线版部署到内网服务器如http://192.168.1.100:3000团队成员用浏览器打开该地址即可浏览、搜索、复制提示词每个人的收藏和自建提示词保存在自己的浏览器中互不影响无需注册账户无需安装任何软件打开即用提示词库精选提示词是构建时打包的静态数据所有用户看到的内容一致每位用户的收藏、自建提示词、排序和标签则保存在各自浏览器的 localStorage彼此独立。3.2 与在线版的区别功能在线版离线版提示词浏览/搜索/筛选✅✅提示词复制✅✅收藏管理服务器存储浏览器本地存储自定义提示词服务器存储浏览器本地存储我的收藏拖拽排序、标签✅✅多语言支持18 种✅✅数据导入/导出✅✅格式互通提示词详情页✅✅静态数据无评论用户注册/登录✅❌无需账户社区提示词列表/投票✅❌评论反馈✅❌3.3 数据存储每位用户的数据保存在自己浏览器的 localStorage与服务器无关数据存储键说明收藏列表local_favorites收藏的提示词 ID 数组自建提示词local_user_prompts用户创建的提示词数据排列顺序local_myspace_order我的收藏中的卡片排序自定义标签local_custom_tags标签定义和分配关系注意事项浏览器本地存储约 5MB 容量上限日常使用够用。清除浏览器数据会丢失个人数据——建议定期通过「我的账户 → 数据管理 → 导出数据」备份。更换电脑或浏览器后需重新导入数据。3.4 部署步骤离线版基于offline分支。管理员完成一次部署后团队成员无需任何操作即可使用。Docker 部署推荐# 使用预构建的离线版镜像 docker run -d -p 3000:3000 --name aishort-offline ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:offline # 或使用 Docker Hub docker run -d -p 3000:3000 --name aishort-offline rockben/chatgpt-shortcut:offline部署后团队成员访问http://服务器IP:3000即可使用。使用docker-composeservices: aishort-offline: container_name: aishort-offline image: ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:offline ports: - 3000:3000 restart: unless-stopped源码构建如需自定义提示词内容或修改配置# 克隆离线版分支 git clone -b offline https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut.git cd ChatGPT-Shortcut # 安装依赖 yarn # 本地开发 yarn start # 构建单语言版本葡萄牙语 yarn build --locale pt # 构建全部语言 yarn build构建产物在build/目录可部署到任意静态文件服务器Nginx、Apache、Caddy 等。Nginx 配置示例server { listen 3000; server_name _; root /path/to/build; index index.html; location / { try_files $uri $uri/ /index.html; } }平台部署Vercel、Cloudflare Pages 等平台部署时选择offline分支即可其余步骤与在线版一致详见 标准部署。3.5 数据导入导出与从在线版迁移导出进入「我的账户 → 数据管理 → 导出数据」将个人收藏和自建提示词导出为 JSON 文件。导入支持导入以下格式的 JSON 文件离线版导出的文件完整恢复收藏、提示词、排序和标签在线版导出的文件自动兼容处理用户提示词 → 合并到本地按标题去重精选收藏card→ 合并到本地收藏社区收藏community→ 自动转为本地自建提示词MySpace 排序 → 恢复到本地自定义标签 → 追加合并不覆盖已有从在线版迁移在在线版aishort.top的「我的账户」页面导出数据在离线版的「我的账户 → 数据管理」导入该 JSON 文件社区收藏会自动转为本地提示词精选收藏正常同步3.6 常见问题部署后团队怎么用管理员部署到内网服务器后把访问地址如http://192.168.1.100:3000告诉团队成员即可。每个人用浏览器打开无需安装、无需注册。每个人的数据会互相影响吗不会。每个人的收藏和自建提示词保存在各自浏览器的 localStorage完全独立。服务器上只有共享的提示词库只读。数据会丢失吗以下操作会导致个人数据丢失清除浏览器数据/缓存、使用隐私/无痕模式浏览、更换电脑或浏览器。建议重要数据定期通过「我的账户 → 数据管理 → 导出数据」备份为 JSON 文件。能否在团队间共享自建提示词可以。一人导出 JSON 文件后其他成员在「我的账户 → 数据管理 → 导入数据」中导入即可自动去重。如何更新提示词库提示词库是构建时打包的静态数据。更新方式管理员拉取最新的offline分支代码 → 重新构建并部署或拉取最新 Docker 镜像→ 团队成员刷新浏览器即可看到新内容个人数据不受影响。离线版的数据格式和在线版兼容吗兼容。导出的 JSON 格式相同可在两个版本间互相导入。提示词 ID 不同在线版用服务器 ID离线版用时间戳 ID但导入按标题去重不会冲突。四、配置与自定义标题、提示词与后端AI Short 是开源的可以自由修改网站标题、描述、提示词与后端等。详细说明见 docs/deploy/configuration.md。4.1 网站标题、描述与文档网站标题和描述编辑 docusaurus.config.js。当前配置中title: AiShort仅保留品牌名7 字符具体的页面描述在各页面的 Layout title 中自定义url为https://www.aishort.topbaseUrl为/。使用说明和介绍修改docs/目录下的对应文件。仓库根目录的 docs/introduction.md、docs/guides 系列即对应站点的「使用说明」板块。4.2 主页提示词数据源源数据在src/data/prompt.json——一个数组每个对象按zh/en/ja等语言代码键存放所有语言的版本。新增提示词时格式如下{ zh: { title: custom prompt, prompt: custom prompt, description: custom description, remark: custom mark }, en: { title: custom prompt, prompt: custom prompt, description: custom description, remark: custom mark }, website: null, tags: [music], id: 500, weight: 1 }编辑后运行python CodeUpdateHandler.py仓库根目录的 CodeUpdateHandler.py脚本会按预设规则拆分prompt.json生成各语言的prompt_locale.json并同步更新各语言的主页面和精选提示词页面。注意建议将id设为 500 以上避免与现有提示词或社区内容的 ID 冲突。运行python CodeUpdateHandler.py会自动为每条提示词含新增的生成卡片数据和详情页无需手动创建页面文件自定义提示词默认没有精选元描述和评论数据。从仓库结构看src/data/cards/下按{id}_{locale}.json组织着每张卡片的各语言数据src/data/prompt_locale.json为各语言提示词数据src/data/prompt.json 则是上述流水线的唯一主数据源。4.3 自定义后端与 API 契约项目默认连接一个共享后端登录、收藏、社区、评论、跨设备同步等功能都依赖它src/api 提供了完整的接口契约可供参考。后端服务本身并未开源如需带后端的完整自部署参见上文「选择部署形态」。API 模块结构src/api/ ├── index.ts # 统一导出入口 ├── config.ts # API URL 配置 ├── client.ts # Axios 客户端含认证拦截器 ├── auth.ts # 认证 API登录/注册/OAuth ├── prompts.ts # 提示词 CRUD 搜索 投票 ├── favorites.ts # 收藏操作 ├── myspace.ts # 我的空间数据核心数据源 ├── comments.ts # 评论系统 └── user.ts # 用户信息从源码细节看src/api/config.ts 集中定义了所有接口地址主 API 地址https://api.newzone.top/api、Google OAuth 登录入口https://gauth.aishort.top以及新旧 OAuth 流程开关src/api/client.ts 创建了 baseURL 指向该地址的 Axios 实例超时 30 秒请求拦截器自动附加Authorization: Bearer token响应拦截器在收到 401 时清除auth_token与全部用户缓存。缓存机制API 数据通过lscache结合 ETag 实现智能缓存——服务器返回 304 Not Modified 时直接复用本地缓存减少数据传输。该机制在 src/utils/cache.js 中有完整实现缓存 TTL 按数据类型区分提示词卡片 100 天、社区提示词 / 评论 / 用户资料 / MySpace 均为 30 天、社区列表 24 小时、复制计数 10 天均带 ETag。setCacheWithETag保证 data 与 ETag 原子写入、TTL 一致收到 304 时extendCache会连带续期 ETag避免「ETag 残留但数据已过期」的死局。在 lscache 之上还有一层内存memCache去重相同 key 多次读取返回完全同一引用避免 React 浅比较失败导致不必要的重渲染并通过 storage 事件实现跨 tab 失效。构建期脚本 scripts/genCommunitySnapshot.mjs 会在构建时抓取社区提示词快照写入src/data/communitySnapshot.jsonsrc/utils/snapshotPrime.ts 在运行时把它铺进 lscache 的列表层与详情层让用户打开社区页时直接缓存命中、零网络往返。五、保持 Fork 与上游同步更新Vercel 一键部署的项目可能一直提示存在更新——因为 Vercel 默认新建项目而非 Fork无法检测上游更新。详细说明见 docs/deploy/sync-updates.md。解决方法删除原仓库用页面右上角的Fork按钮 Fork 本项目在 Vercel 新项目页面的 Import Git Repository 处重新选择刚 Fork 的项目并部署打开自动更新如果遇到 Upstream Sync 执行错误请手动执行一次 Sync ForkFork 后需手动在 Actions 页面启用 Workflows并跑一次 Upstream Sync Action。启用后项目每天自动同步上游代码避免你的 Fork 长期落后于主线功能与提示词数据更新。手动更新代码想立即手动更新时参考 GitHub 官方的同步 Fork 文档即可。结语AI Short 的部署体系可以归纳为一条清晰的主线标准部署复用官方共享后端本地构建 / Vercel / Cloudflare Pages / Docker 四选一离线部署零后端纯静态适合隔离内网配置自定义围绕docusaurus.config.js与prompt.json数据流水线展开Fork 同步更新保障长期跟随上游。无论选择哪种形态前端都是同一套静态站点构建工具链scripts/buildPhased.mjs 分段构建 scripts/i18nLocales.mjs 单一数据源保证了 18 语言产物的正确性与内存可控性。按本文流程操作即可从零到一完成一次可用的 AI Short 部署。赞分享AI 应用提示工程人工智能前端【免费下载链接】ChatGPT-ShortcutStop writing prompts from scratch — a searchable prompt library for ChatGPT, Claude, Gemini and Cursor · Русский 한국어 العربية हिन्दी ไทย 别再从头写提示词现成的拿来就用好用的收进自己的库项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGPT-Shortcut点击查看免费下载相关推荐AI ShortChatGPT-Shortcut标准部署指南本地构建、Vercel、Cloudflare Pages 与 DockerAI ShortChatGPT Shortcut标准部署指南本地构建、Vercel、Cloudflare Pages 与 Docker 导读 本文是 ChAI 应用提示工程人工智能前端ChatGPT-ShortcutAI Short部署指南三种部署形态的选型与 Vercel / Cloudflare / Docker 落地实践ChatGPT ShortcutAI Short部署指南三种部署形态的选型与 Vercel / Cloudflare / Docker 落地实践 本文基于AI 应用提示工程人工智能前端AI ShortChatGPT-Shortcut自部署完整指南标准部署、离线内网版与 Docker 落地实践AI ShortChatGPT Shortcut自部署完整指南标准部署、离线内网版与 Docker 落地实践 本篇基于仓库中的部署总纲 deploy.mdAI 应用提示工程人工智能前端上一篇3步打造共享游戏空间让1台电脑变身多人娱乐中心下一篇gs-quant 时间序列分析 count 函数累计有效观测统计的实现与实战创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考