前端资源网 - w3h5我是在 2024 年巴黎奥运会开始关注樊振东的，同时也很遗憾没有更早的了解到他。虽然算不上老球迷，但我对樊振东的热爱一定是永恒的，他的精神激励我不断成长、不断进步、持续提升。
作为一个持续关注樊振东的球迷，我一直想把他在赛场上的每一次进步、每一段荣誉以及那些和球迷的温暖瞬间收藏归档，也创建了一个抖音账号，收藏每一个有关于他的精彩视频，记录他的比赛和精彩瞬间。
但是抖音有一个问题，由于种种原因我发布的视频总是会被“违规”删除。正好最近刷到有一个东哥球迷做了一个樊振东的百科网站 f-zd.com，所以我想也做一个网站吧，整理成一处可以被自己和更多人方便查阅的“百科全书”。这次我用 AI 和现代前端技术，把这个想法变成了一个可访问、可搜索、语义化的樊振东百科网站 fzd1.com，既是我对偶像的致敬，也是一次技术实践。从有这个想法到技术选型再到项目底座完成只用了一天时间，基本是用 AI Agent 辅助完成。
为什么做这个王站？
我想要一个结构化、长期可维护的档案库，把樊振东的赛历（matches）、荣誉（honors）、成就（achievements）、商业合作（brands）和社交动态（social）统一起来，方便自己回顾，也便于球迷查证事实。
通过把数据做成语义化结构（JSON-LD、语义标签、可被搜索的元信息），让搜索引擎更容易理解每一条记录，从而提升被发现的机会。
作为开发者和球迷，我喜欢把情感和工程结合起来：用代码记录热爱，用自动化减少重复劳动。
我是怎么用 AI 的？
内容生成与摘要：我把原始数据（赛果、新闻、颁奖信息等）导入，然后让 AI 帮我把比赛报告浓缩成语义清晰的摘要、把荣誉条目补充成完整的描述、为图片与视频自动生成可读的 alt 文本与简短说明，减少人工写作的重复工作。
结构化与校验：AI 帮助我把非结构化文本（例如新闻稿）映射到站点的数据模型中：时间、事件、对手、比分、赛事级别等字段都有被识别并填充，同时我保留人工复核环节确保准确性。
SEO 与 TDK 生成：AI 给出页面标题、meta 描述与关键词建议（也就是 TDK），并根据页面语义提出结构化数据（如 Person、Event、Award）的 JSON-LD 示例，便于搜索引擎富媒体展示。
文案风格与可读性优化：博客与页面内容我会让 AI 生成多个版本，选择更符合球迷口吻且信息密集的那一版，同时保持第一人称的情感线索。
技术实现
前端框架：Next.js（App Router + SSR/SSG 混合渲染）与 React 组件化开发，使用 TypeScript 保持类型安全。
样式与 UI：Tailwind CSS 用于快速构建响应式、可维护的样式系统，部分页面使用语义化组件（article、figure、time 等）。
包管理与脚本：pnpm 管理依赖，项目根目录的 scripts 下包含数据生成、sitemap、预压缩等自动化脚本（例如 generate-sitemap.js、precompress.js）。
数据与存储：站点的内容以静态 JSON 文件存放于 data（如 matches.json、honors.json 等），通过构建脚本生成静态页面或在运行时由 useClientData 等 hooks 读取。
构建与部署：静态导出/混合渲染策略，部署可选 Vercel 或任意支持静态站点与 CDN 的托管平台；使用预压缩和 CDN 缓存提高性能。
AI 与文本处理：利用 LLM API（例如 OpenAI 或其他模型服务）做摘要、alt 文本生成、文案变体与结构化映射；文本生成通过后端脚本批量处理并人工复核。
SEO 与语义化：嵌入 JSON-LD（Person、SportsEvent、Award 等 schema），使用明确的 meta 标签、面包屑、sitemap.xml 和语义化 HTML 提升可发现性。
性能与优化：图片优化（响应式尺寸、现代格式）、资源预压缩、HTTP 缓存策略、CDN 分发、以及仅加载必要的客户端脚本。
可访问性与国际化：生成合适的 alt 文本、使用语义化标签和 aria 属性；文本与时间标签使用标准化格式便于屏幕阅读器与翻译。
开发工具链：ESLint、Prettier 保持代码质量；可选 GitHub Actions 或其他 CI 进行自动化构建、测试与部署。
监控与分析：简单的分析采集（匿名化流量统计），并在 Analytics.tsx 中集中集成，兼顾隐私与性能。
技术栈小结：
核心：Next.js + React + TypeScript
样式：Tailwind CSS
包管理：pnpm
数据：静态 JSON（public/data/*.json） + 构建脚本（scripts/*.js）
AI：LLM API（文本生成、结构化映射、alt 文本）
部署：Vercel / 静态主机 + CDN
工具：ESLint, Prettier, sitemap 脚本, 预压缩脚本
内容策略与编辑流程
数据优先：所有信息首先以数据形式存在（时间、比赛、对手、结果、地点、赛事级别等），文本内容从数据模板生成并由 AI 进行润色，最后人工审核发布。
多版本保存：每次 AI 生成内容我都会保存不同版本，保留变更历史以便追溯与修改。
事实校验：AI 是协作者，不是最终裁判。关键事实（比分、时间、奖项名称）必须与权威来源比对后才会发布。
社区参与：我保留评论与错误报告通道，让其他球迷共同参与数据完善，形成开放而可靠的资料库。
作为球迷的感想
做这个站既是技术练习，也是情感投资。每写一条荣誉说明、每整理一个赛季时间线，都像在和樊振东一同回顾他在赛场上的每一步。AI 帮我把繁琐的写作与结构化工作自动化，让我有更多时间去思考如何讲好“故事”：不是冷冰冰的数据，而是有脉络、有起伏的成长轨迹。
后续计划与邀请
我会持续把比赛数据和新闻更新到站点，并尝试加入更多模块功能（比如可筛选的比赛回顾、关键分视频剪辑索引和球迷投稿板块）。如果你是球迷或开发者，欢迎向我反馈、提供资料或一起参与共建，完善网站内容，让这个小型百科越来越贴近樊振东职业生涯的真实完整轨迹。
结语
用 AI 做站对我来说是解放重复劳动、提升信息质量的工具，但情感与判断力仍由我这个球迷把控。希望这个樊振东百科能成为爱他的你我的小型资料库，也希望它能帮助更多人了解这位伟大的运动员。
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