基于 MaaS 结合开发者空间 Astro 低代码平台的就业问卷 AI 择业咨询方案
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原文中文，约10800字，阅读约需26分钟。
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内容提要
Astro低代码开发平台通过可视化工具帮助用户快速构建应用。本文介绍了开发大学生就业问卷调查应用的过程，并结合人工智能大模型DeepSeek提供就业建议。用户将学习模型集成和界面操作等关键步骤，掌握Astro平台的基本使用方法，适合企业、个人开发者和高校学生，旨在提升数字化应用开发效率。
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关键要点
- Astro低代码开发平台通过可视化工具帮助用户快速构建应用。
- 案例开发大学生就业问卷调查应用，结合DeepSeek提供就业建议。
- 用户将学习模型集成、界面操作、页面布置等关键步骤。
- 适用对象包括企业、个人开发者和高校学生。
- 案例总时长预计90分钟，预计花费0元。
- 华为开发者空间提供云主机、开发工具和存储空间。
- 平台特点包括可视化开发、全场景支持、高效集成和智能辅助。
- 创建低代码应用时需定义命名空间，避免重复。
- 添加调查表记录对象和全局结构体，设置字段信息。
- 开发调查问卷页面，设置表单属性和数据绑定。
- 添加多个问题，设置输入框、单选按钮、下拉框等组件。
- 添加提交按钮并编写表单校验和数据处理代码。
- 开发规划建议页面，设置布局和数据绑定。
- 进行页面效果测试，确保功能调试成功。
- 打包部署应用需开通专业版，参考官方指导文档。
- 调用模型推理服务时根据实际使用的Tokens数量计费。
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