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Development
Command

/cloudbase-init

Initialize a CloudBase project. Download a template, configure the environment, and generate cloudbaserc.json. Best for new projects.

From plugin
cloudbase-ai-toolkit
1.2k7 skills8 agents7 commands3 MCP
> /plugin marketplace add TencentCloudBase/CloudBase-AI-Toolkit

Command definition

cloudbase-init.md
name: cloudbase-init
description: "Initialize a CloudBase project. Download a template, configure the environment, and generate cloudbaserc.json. Best for new projects."

初始化 CloudBase 项目

为新项目下载 CloudBase 模板、配置环境 ID、生成 `cloudbaserc.json`,并按场景类型给出后续指引。适合从零开始的项目。

Preflight

运行以下检查,失败时停止并给出可执行指引。

1. **MCP 连接检查** — 确认 `cloudbase-mcp` server 已连接。

  • 调用 `queryEnv({action:"list"})` 验证连接。若失败,提示用户完成授权。

2. **目录空检查** — 检查当前工作目录是否为空(或仅包含 `.git` 等无关文件)。

  • 若目录非空:提示用户当前目录已有文件,模板可能覆盖现有文件。询问是否切换到新目录或继续。
  • 推荐做法:创建新子目录(如 `mkdir my-cloudbase-app && cd my-cloudbase-app`)。

3. **场景选择** — 使用 `AskUserQuestion` 工具让用户选择项目场景:

| 场景 | 模板类型 | 说明 | |------|---------|------| | Web 项目 | `web` | React/Vue/原生 JS 前端项目,使用静态托管 | | 微信小程序 | `miniprogram` | 小程序云开发项目,使用云函数 + 数据库 | | 云托管 | `cloudrun` | CloudBase Run 后端服务,支持 Java/Go/Python/Node.js 等 |

4. **环境选择** — 若用户有多个环境,调用 `queryEnv({action:"list"})` 让用户选择目标环境,用于后续 `cloudbaserc.json` 配置。

Plan

根据用户选择的场景执行:

1. **下载模板** — 调用 `downloadTemplate` 下载对应场景的项目模板。 2. **复制文件** — 将模板内容复制到当前目录(含隐藏文件,如 `.gitignore`、`.env.example`)。 3. **生成配置** — 使用 `queryEnv` 获取的 EnvId 生成 `cloudbaserc.json`。 4. **小程序场景** — 检查 `project.config.json` 的 `appid` 字段,缺失则询问用户。 5. **生成 README** — 生成包含项目结构、CloudBase 资源说明的 `README.md`。

无破坏性操作(仅创建文件,不修改已有项目),但目录非空时需确认覆盖风险。

Commands

1. 下载模板

根据用户选择的场景调用模板下载:

downloadTemplate({
  templateName: "<scenario-template-name>"
})

模板类型映射:

  • Web 项目 → 对应 web 模板名
  • 微信小程序 → 对应 miniprogram 模板名
  • 云托管 → 对应 cloudrun 模板名

下载完成后,将模板文件复制到当前目录。**注意包含隐藏文件**(如 `.gitignore`、`.env.example`、`.editorconfig` 等),这些文件对项目正常运行至关重要。

复制脚本示例(当 downloadTemplate 下载到临时目录时):

# 复制所有文件,包括隐藏文件
cp -a /tmp/template/. ./

2. 生成 cloudbaserc.json

使用 `queryEnv({action:"info"})` 获取的 EnvId 生成配置文件:

{
  "envId": "<当前环境 ID>",
  "functionRoot": "cloudfunctions",
  "framework": "<框架名>",
  "version": "1.0.0"
}
  • `envId` — 自动填入查询到的环境 ID,无需用户手动替换
  • `functionRoot` — 云函数目录路径(小程序/云托管场景)
  • `framework` — 根据模板类型自动设置

3. 小程序场景检查

若场景为微信小程序,检查 `project.config.json` 中的 `appid` 字段:

# 检查 appid 是否已配置
node -e "const c = require('./project.config.json'); console.log(c.appid || 'MISSING')"

若 `appid` 缺失或为默认占位值,使用 `AskUserQuestion` 询问用户:

> 请提供微信小程序的 AppID。可在微信公众平台(mp.weixin.qq.com)→ 开发 → 开发设置中获取。

获取后写入 `project.config.json`。

4. 生成 README.md

生成项目 README,包含:

  • **项目名称** 和 **项目描述**
  • **技术栈**(React / Vue / 小程序 / Node.js 等)
  • **CloudBase 资源清单**:
  • 环境 ID
  • 使用的云函数列表
  • 数据库集合
  • 静态托管域名(如适用)
  • **本地开发指引**(`npm install` → `npm run dev`)
  • **部署指引**(指向 `/cloudbase-deploy`)

5. CLI Fallback

当 `downloadTemplate` 不可用时,回退到 `tcb` CLI:

# 初始化新项目
tcb init --envId <env-id> --template <template-name>

# 或使用 npx
npx @cloudbase/cli init --envId <env-id>

仅在 MCP 工具明确不可用(未配置、本会话未加载、调用失败)时使用 CLI fallback,并在 Plan 中说明原因。若属首会话,同时完成 MCP 配置供下一会话使用(见 `tooling-fallback.md`)。

Verification

初始化完成后,验证项目结构:

  • [ ] 模板文件已完整复制到当前目录(含隐藏文件)
  • [ ] `cloudbaserc.json` 已生成且 `envId` 正确
  • [ ] 小程序场景下 `project.config.json` 的 `appid` 已配置(非占位值)
  • [ ] `README.md` 已生成且包含 CloudBase 资源说明
  • [ ] 目录结构与所选模板一致(`cloudfunctions/` / `src/` / `Dockerfile` 等)

验证命令:

# 检查关键文件是否存在
ls -la cloudbaserc.json README.md
# 小程序场景
cat project.config.json | grep appid

Summary

## Init Result
- **Action**: init
- **Status**: success | partial | failed
- **Scenario**: web | miniprogram | cloudrun
- **Template**: <模板名称>
- **EnvId**: <配置的环境 ID>
- **Project Structure**: <关键目录和文件列表>
- **Details**: <初始化摘要>

若部分步骤失败,附加:

- **Warning**: <未完成的步骤>

Next Steps

根据场景类型建议后续操作:

  • **Web 项目** → "运行 `npm install` 安装依赖,然后 `npm run dev` 启动本地开发。完成后运行 `/cloudbase-deploy hosting` 部署到静态托管。"
  • **微信小程序** → "使用微信开发者工具打开当前项目目录进行预览调试。确保 `project.config.json` 中的 `appid` 已正确配置。运行 `/cloudbase-deploy function` 部署云函数。"
  • 打开命令(macOS):`/Applications/wechatwebdevtools.app/Contents/MacOS/cli open --project "$(pwd)"`
  • **云托管** → "完善 `Dockerfile` 和服务代码后,运行 `/cloudbase-deploy cloudrun` 部署云托管服务。"
  • **通用** → "运行 `/cloudbase-status` 检查环境状态和资源部署情况。运行 `/cloudbase-env info` 查看环境详情。"
  • **配置不完整** → "补全缺失配置(如 `appid`)后重新运行 `/cloudbase-init` 或手动修复。"
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AI writes the code. CloudBase runs the backend. The CloudBase integration layer for AI coding tools: Plugin installs the stack, Skills steer how code is written, MCP operates databases, functions, storage, and deploys from chat.

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