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Metadata-Version: 2.4
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Name: my-ai-app
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Version: 0.1.0
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Summary: AI-powered Gomoku game with web interface
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Requires-Python: >=3.12
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Description-Content-Type: text/markdown
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| 姓名 | 学号 | 角色 | 职责 |
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| 周诗晗 | 2411020112 | 组长 | 代码测试与 Bug、文档撰写 |
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| 肖舒妍 | 2411020206 | 组员 | 界面设计、Prompt 编写 |
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2.2 项目简介 & 运行指南
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# 简介
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本成语接龙互动系统聚焦青年群体成语积累薄弱、传统成语接龙游戏参与门槛高且趣味性不足的痛点，通过 AI 辅助谐音匹配、实时提示及轻量化交互设计，以游戏化形式降低成语学习门槛，实现传统文化的趣味传承。
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# 如何运行
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安装依赖: uv sync
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配置 Key: 复制项目根目录下的.env.example文件并重命名为.env，在文件内填入 DeepSeek API Key（用于 AI 成语生成功能）
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启动项目: uv run streamlit run app.py
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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
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《成语接龙》课程设计开发心得 📝
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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。
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🤖 AI 协作体验
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初次借助 AI 辅助开发时，其快速落地能力令人印象深刻：
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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。
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最有效的 Prompt 示例：
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“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。”
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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。
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⚠️ 遇到的问题与优化
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在 AI 协作过程中，我们也遇到一些实际问题：
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成语重复问题
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初始 Prompt 未限定 “过滤已使用成语”，导致 AI 返回结果频繁重复。
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解决方案：补充 “排除历史成语列表” 约束条件后得以修复。
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成语库匹配问题
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AI 生成的新成语与本地成语库不匹配。
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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。
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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。
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💡 核心感悟
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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。
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这让我更加明确：
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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”。
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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。
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✅ 总结
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本次开发让我们清晰了 AI 时代的开发思路：
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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。
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🌟 让传统文化在趣味互动中传承，让技术为体验赋能。
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## 项目状态
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- ✅ 代码修复完成
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- ✅ 应用运行正常
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- ✅ 敏感信息已保护
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