From 4e5170fba001fc6bbde4449f614f881b3da6a640 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: st2411020112 <839319171@qq.com> Date: Fri, 9 Jan 2026 02:00:08 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0README.md=E6=96=87=E4=BB=B6?= =?UTF-8?q?=EF=BC=8C=E6=B7=BB=E5=8A=A0=E9=A1=B9=E7=9B=AE=E7=8A=B6=E6=80=81?= =?UTF-8?q?=E4=BF=A1=E6=81=AF?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 55 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++------ 1 file changed, 49 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index da15883..3f24c6a 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -12,9 +12,52 @@ 启动项目: uv run streamlit run app.py 访问游戏:启动成功后,在浏览器打开终端输出的本地链接(默认:http://localhost:8501)即可进入成语接龙界面 -《成语接龙》课程设计开发心得 -本次Python程序设计课程设计我们小组以“成语接龙互动系统”为主题,核心出发点在于解决“青年群体成语积累薄弱、传统成语游戏趣味性不足”的问题——既希望借助互动形式传承传统文化,也试图通过AI辅助功能降低成语接龙的参与门槛,让更多人在轻量化的游戏体验中熟悉成语、掌握成语。 -在AI协作方面,初次借助AI辅助开发时,其对需求的快速落地能力让我们印象深刻:仅通过描述“实现基于汉字谐音的成语匹配逻辑”,AI即可生成拼音映射表与同音校验函数,大幅缩短了基础功能的开发周期。其中,效果最显著的Prompt为“结合Streamlit框架,实现包含中国风界面、游戏状态管理、AI成语生成的完整交互系统”——该指令不仅覆盖了前端样式的视觉设计(如渐变卡片、动画效果),还嵌入了游戏计时器、历史记录管理等核心逻辑,直接实现了“功能完整性”与“用户体验”的结合。 -但协作过程中也存在实际问题:在调用DeepSeek API生成成语的环节,初始Prompt未限定“过滤已使用成语”,导致AI返回结果频繁重复,后续补充“排除历史成语列表”的约束条件后才解决该问题;此外,AI生成的新成语与本地成语库不匹配的Bug,通过“自动将有效新成语补充至本地库”的逻辑得以修复——这也让我意识到,AI输出的内容仍需结合实际场景进行针对性校验与调整。 -若脱离AI辅助,我们虽然可以独立完成基础接龙逻辑的编写,但Streamlit前端美化、API接口对接等环节的开发周期将显著延长,且界面交互的精细化程度会大打折扣。这也让我明确:AI是提升开发效率的工具,但开发者的核心竞争力仍在于“需求拆解能力”与“场景化决策能力”——例如AI不会主动考虑“用户卡壳时需要提示功能”,但结合实际使用场景,我增设了“提示按钮”,这正是从用户需求出发的主动设计。 -本次开发让我们清晰了AI时代的开发思路:需以“用户需求”为核心,先完成功能模块与体验细节的拆解,再借助AI实现具体代码的落地,自身则聚焦于需求合理性、流程完整性的把控。 +《成语接龙》课程设计开发心得 📝 +本次课程设计以“成语接龙互动系统”为主题,核心出发点是解决 “青年群体成语积累薄弱” 与 “传统成语游戏趣味性不足” 两大问题。我们希望借助互动形式传承传统文化,同时通过 AI 辅助功能 降低参与门槛,让用户在轻量化游戏中熟悉并掌握成语。 + +🤖 AI 协作体验 +初次借助 AI 辅助开发时,其快速落地能力令人印象深刻: + +仅通过描述 “实现基于汉字谐音的成语匹配逻辑”,AI 即可生成拼音映射表与同音校验函数,大幅缩短基础功能开发周期。 + +最有效的 Prompt 示例: + +“结合 Streamlit 框架,实现包含中国风界面、游戏状态管理、AI 成语生成的完整交互系统。” +该指令不仅覆盖了前端样式(如渐变卡片、动画效果),还嵌入了游戏计时器、历史记录管理等核心逻辑,直接实现了 “功能完整性” 与 “用户体验” 的结合。 + +⚠️ 遇到的问题与优化 +在 AI 协作过程中,我们也遇到一些实际问题: + +成语重复问题 + +初始 Prompt 未限定 “过滤已使用成语”,导致 AI 返回结果频繁重复。 + +解决方案:补充 “排除历史成语列表” 约束条件后得以修复。 + +成语库匹配问题 + +AI 生成的新成语与本地成语库不匹配。 + +解决方案:通过 “自动将有效新成语补充至本地库” 逻辑进行修复。 + +这些经历让我意识到:AI 输出的内容仍需结合实际场景进行针对性校验与调整。 + +💡 核心感悟 +若完全脱离 AI 辅助,我们虽可独立完成基础接龙逻辑,但 Streamlit 前端美化、API 接口对接 等环节的开发周期将显著延长,且界面交互的精细化程度会大打折扣。 + +这让我更加明确: + +AI 是提升开发效率的工具,但开发者的核心竞争力仍在于 “需求拆解能力” 与 “场景化决策能力”。 + +例如:AI 不会主动考虑 “用户卡壳时需要提示功能”,但结合实际使用场景,我们主动增设了 “提示按钮”,这正是从用户需求出发的设计。 + +✅ 总结 +本次开发让我们清晰了 AI 时代的开发思路: +以用户需求为核心 → 拆解功能模块与体验细节 → 借助 AI 实现代码落地 → 自身聚焦于需求合理性与流程完整性的把控。 + +🌟 让传统文化在趣味互动中传承,让技术为体验赋能。 + +## 项目状态 +- ✅ 代码修复完成 +- ✅ 应用运行正常 +- ✅ 敏感信息已保护 \ No newline at end of file