谁是卧底游戏 - Streamlit Web应用

一、团队成员与贡献

姓名	学号	主要贡献（具体分工）
王子欣	2411020210	(组长)核心逻辑开发、Prompt编写、AI集成
赵珂蔓	2411020219	前端界面设计、PPT制作、UI优化
徐晨颖	2411020116	文档撰写、测试与Bug修复、游戏规则设计

二、项目简介 & 运行指南

简介

这是一个基于Streamlit开发的在线"谁是卧底"游戏，解决了线下多人聚会时难以组织、角色分配不便的痛点。通过AI模拟玩家发言，让单人也能体验多人推理游戏的乐趣。

如何运行

1. 安装依赖：uv sync
2. 启动应用：uv run streamlit run app.py
3. 在浏览器中访问：http://localhost:8501

三、开发心得

1. 选题思考

本项目旨在解决“谁是卧底”线下游戏的固有痛点：准备繁琐、规则执行依赖人工、最少人数限制。通过开发在线版本，实现自动发词、流程管理、AI陪玩三大核心功能，使游戏更易组织，单人亦可进行思维训练。

2. AI协作体验

首次使用AI生成玩家发言时，发现其输出过于“词典化”。通过精准Prompt（如限定“平民第2轮、口语化、带犹豫语气、禁提词语”）可大幅提升真实感。但在处理复杂逻辑（如平票后的第二轮投票规则）时，AI倾向简化方案，需反复引导修正。

一个重要Bug是AI实现的投票算法可能无限循环（若随机投票持续平票）。我将其修正为“最多三轮有限投票”机制，模拟现实规则并确保程序健壮性。这凸显了对AI代码必须进行边界审查。

3. 自我反思

脱离AI，我完全能独立完成项目架构与逻辑，但内容生产（数百条差异化发言）与行为模拟的效率将下降数倍。AI将我解放出来，专注于更高层的系统设计与体验调优。

我的核心竞争力在于：

1. 精准问题定义：将“好玩”转化为AI可执行的精确指令。
2. 系统架构整合：确保各AI生成模块协同工作。
3. 体验直觉与纠偏：判断何谓“自然有趣”，并修正AI的机械输出。
4. 设定伦理边界：确保游戏公平、内容合规。

未来，程序员角色将更趋近于“AI教练”和“产品架构师”，核心价值在于定义问题、设计系统、并有效引导AI实现。技术实现的门槛降低，但对综合设计能力与判断力的要求将更高。