CloudBase AI Toolkit 做一个医院实习生排班系统，告别痛苦的excel表格

原创

采云小程序

修改于 2025-08-28 09:29:06

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本文使用的云开发MCP，来自 腾讯云开发者社区MCP广场 。腾讯云开发者社区MCP广场，致力于为用户提供丰富、好用、安全的MCP服务。

项目背景：解决痛点

痛点

最近认识了一个大学附属医院的朋友，她有负责各个附属医院实习生的排班工作。因为我是软件工程师，她给我说希望我可以帮助她开发一套排班系统。因为她原来使用的排班系统用户体验非常糟糕，还不如用excel。但是使用excel表格排班又非常繁琐，因为：医院多、人多、科室多、条件多。所以，她的现状总结如下：

现有系统：功能不完善，用户体验差
传统方式：Excel手工排班，效率低下，容易出错

业务需求分析

需要友好体验的系统，支持多医院同时使用，能够便捷的管理实习生、科室和自动排班。

数据规模：3+医院，500+实习生，20+科室，3+学校
规则设定：不同科室可以针对不同学校不同专业进行人数、排班时长设定
核心需求：智能自动排班、冲突检测

怎么做

因为最近刚好腾讯云推出CloudBase AI Toolkit，AI编程软件可以通过调用CloudBase AI Toolkit，全自动完成各种后端服务或者操作。原来AI只能做前端的事情，有了这个CloudBase AI Toolkit，前端后端都可以交给AI自动做了。所以理论上来说，这个系统几小时就可以搞定。于是我就这么开始做了。

技术架构：云开发+AI

核心技术栈

{
  "前端": "React 18 + Vite + Tailwind CSS + DaisyUI",
  "后端": "腾讯云开发 CloudBase",
  "数据库": "云数据库 MongoDB",
  "云函数": "云函数 Node.js 18.15",
  "AI工具": "Cursor + Claude Sonnet + CloudBase AI Toolkit + playwright"
}

系统架构图

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Web前端       │    │   微信小程序     │    │   管理后台       │
│   React + Vite  │    │   (未来扩展)     │    │   Admin Panel   │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
         │                       │                       │
         └───────────────────────┼───────────────────────┘
                                 │
                    ┌─────────────────┐
                    │  腾讯云开发      │
                    │  CloudBase      │
                    └─────────────────┘
                                 │
        ┌────────────────────────┼────────────────────────┐
        │                       │                       │
┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   云函数     │    │   云数据库   │    │   静态托管   │
│ Node.js     │    │  MongoDB    │    │    CDN      │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘

AI开发过程详解

第一阶段：项目初始化（10分钟）

1. 下载云开发模板

解压模板，然后通过AI编程软件打开。

2. 配置mcp

打开项目后，AI会自动识别 CloudBase AI Toolkit mcp ，请点击开启。另外还有一个 playwright mcp 最好也配置一下。这个playwright mcp能够让cursor自动调用浏览器进行测试。

建议通过腾讯云开发者社区MCP广场中的云开发MCP来配置CloudBase AI Toolkit mcp，其方式如下：

不能使用的工具列表
  // Auth tools - local file uploads
    'login',
    
    // Storage tools - local file uploads
    'uploadFile',
    
    // Hosting tools - local file uploads  
    'uploadFiles',
    
    // Function tools - local code uploads
    'updateFunctionCode',
    'createFunction', // also involves local files
    
    // Miniprogram tools - local code uploads
    'uploadMiniprogramCode',
    
    // Download tools - local file downloads
    'downloadTemplate',
    'downloadRemoteFile',
    
    // Setup tools - local config file operations
    'setupEnvironmentId',
    'clearUserEnvId',
    
    // Interactive tools - local server and file operations
    'interactiveDialog'

3. 开启匿名登录

为了能够在浏览器中方便的访问微信云开发后端资源，可以在微信云开发后台开启匿名登录。我顺便还开启了短信登录，因为医院导入实习生信息后，实习生验证手机号，然后就可以查看到自己的个人信息和排班信息了。

第二阶段：开发和调试（90分钟）

1. 开始开发

为了保证项目能够又好又快的完成，请尽量选择Claude Sonnet等适合编程的大模型。在输入框中输入要求：开发一个医院的实习生排班系统，随即AI开始自动开发。当然更好的方法是先分析清楚项目需求，然后明确告诉AI进行开发。如果你不会分析也没关系，先让AI帮你分析。你确定之后，再告诉AI开始开发。

2. 反复开发和调试

在AI开发过程中，可能会遭遇各种问题，请不要慌，把遇到的情况通过文字、图片等方式发给AI，AI会自动解决。如果安装了playwright mcp，AI可能会检测到这个MCP并自动调用chrome浏览器进行调试。如果AI没有自动调用浏览器进行调试，则可以善意的提醒一下：通过浏览器mcp自动进行调试。这样的话，全程不需要亲自复制文字或者图片等任何错误信息，AI可以自动获取。

第三阶段：测试与部署（30分钟）

1. 自动化测试

告诉AI，使用浏览器MCP进行全面测试并修复问题。

2. 云服务部署

如果可以投入使用或者需要发给别人预览，可以告诉AI：进行部署。部署成功后，会返回项目网址。

系统部署地址

环境ID：ttt-8gqsqm11c3f4d7b0
访问地址：https://ttt-8gqsqm11c3f4d7b0-1315930323.tcloudbaseapp.com/hospital-schedule/
部署时间：2025年8月5日
当前状态：测试环境
用户名密码：admin/admin123