【生活娱乐赛道】其一 · 0.1改变实验室
- 先和大家打个招呼吧
我是谁： 一个 24 岁的休学创业者，平时做 MCN 和校园 IP 孵化，同时是一个有大约 4500 粉丝的抖音博主。
我是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的：
说实话，这次参赛作品从想法到可用的 Demo，全程就是我跟 TRAE 一句一句聊出来的。
我最开始脑子里只有一个模糊的想法：想做一个类似 Notion 的人生管理系统，但又不能太重，要让人打开就能用。我把这个想法告诉 TRAE 之后，它没有直接丢给我一个千篇一律的模板，而是先问了我几个关键问题——目标用户是谁、核心交互是什么、产品调性是什么。
最让我意外的是交互体验的打磨。我做了一个苏格拉底式提问的引导流程——用户打开页面后不是直接填表，而是通过 5 步追问慢慢找到自己真正想改变的事情。这个设计我只是在 Obsidian 笔记里写过几句话的概念，TRAE 直接把它变成了可交互的页面。后来我还要求加入福格行为模型（B=MAP）的分析逻辑、防失败提醒、动态 7 天计划生成，它都能在现有代码基础上迭代，而不是每次都推翻重来。
整个开发过程中，最让我觉得「原来这么简单」的一步是：我把一大段非常详细的产品规格（包括页面结构、文案风格、功能逻辑、颜色规范）直接复制给 TRAE，它一次性生成了完整的可用产品。那个时刻我才真正理解什么叫「详细的需求描述就是最好的代码」。
TRAE 帮我跨过最大的坎是：我没有系统学前端开发，但我脑子里的产品逻辑并不简单。从双入口设计到个性化推断引擎（场景识别、情绪判断、难度评估、种子随机），这些逻辑如果靠我自己从零写，可能根本启动不了。TRAE 让我可以只思考「产品应该怎么运作」，不用操心「代码怎么实现」。
- Demo 简介
是什么： 一个轻量网页应用（单文件 HTML），用户打开后通过两种入口找到今天就能完成的一个最小改变动作，系统会自动生成个性化的行动卡、7 天微改变计划和防失败提醒。
面向谁： 想改变某个习惯但总是「想太多做太少」的人。典型场景：刷手机太多停不下来、想记账但不知道从哪一笔开始、想做自媒体但害怕第一条没人看、想学 AI 但不知道第一步打开什么工具。
主要功能：
双入口引导： 苏格拉底式 5 步追问（适合不知道自己要改什么的人）和快速分类选择（适合已经知道方向的人），两条路径都能推导出一个个性化行动方案
个性化生成引擎： 基于用户输入推断场景（16 类）、情绪状态（9 类）、难度等级（4 级），结合种子随机机制生成不重复的行动建议、理由、防失败提醒、7 天计划、收尾判断和完成反馈
历史记录与打卡： 所有生成的计划自动保存到浏览器本地，支持查看历史、标记完成，每次查看历史也能看到个性化的完成反馈
2. Demo 创作思路
灵感来源：
我长期使用 Obsidian 管理个人知识系统和生活，里面积累了很多关于福格行为模型（B=MAP）、0.1 成功法、马斯克时间拳击法的笔记。我一直在想：这些东西对我和身边的朋友确实有用，但如果要分享给更多人，不能指望每个人都先读完一本行为学著作再开始行动。
TRAE 大赛的契机让我决定把这个想法做成一个真正可以打开就用、30 秒内拿到结果的工具。
想解决的问题：
大部分人「想改变」和「真的行动」之间，隔着一个巨大的鸿沟。不是缺少动机，而是缺少一个足够小的、今天就能完成的第一步。市面上大多数习惯类工具都在教你「如何坚持 21 天」「如何建立系统」，这本身就是一种认知负担——用户连第一步都没迈出去，你就在给他讲长期主义。
0.1 改变实验室要解决的就是这个冷启动问题：把「我想改变」压缩成「我今天只做这一件事」。
为什么做这个方向：
比赛有好几个赛道可以做，我选生活娱乐赛道做微习惯工具，判断依据很简单：这是我自己每天都在用的方法论，而且我能说清楚它为什么有效。做校园 AI 问答、高考志愿填报也可以，但那些更像「项目」，而 0.1 改变实验室更像一个「思维方式的产品化」——它背后有行为学理论支撑，但用户完全不需要知道这些理论，只需要回答几个问题，拿到一张行动卡。
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Demo 体验地址
（HTML 文件已打包为 Zip，上传至社区帖附件） -
TRAE 实践过程
开发流程：
需求梳理阶段 — 在 TRAE 中描述产品定位、目标用户、核心交互逻辑，确定 Notion/Apple 风格的极简白色设计方向
第一版生成 — 给 TRAE 一份完整的产品规格文档（包含页面结构、苏格拉底引导流程、快速选择流程、结果卡片布局、历史记录功能），TRAE 一次性生成完整的单文件 HTML 应用
迭代优化 — 陆续要求加入福格行为模型分析模块、防失败提醒、动态 7 天计划等功能，TRAE 在现有代码基础上逐步迭代
个性化引擎重构 — 发现结果输出太固定后，提供详细需求文档要求加入场景推断（inferScene）、情绪推断（inferEmotion）、难度评估（inferDifficulty）、种子随机（makeSeed/pickVariant）等机制，TRAE 重写了整个生成引擎
调试与修复 — 多轮修复语法错误（正则闭合、引号嵌套、大小写匹配等），TRAE 使用二分法定位问题并逐步修复
关键 Session ID（用于验证作品由 TRAE 开发完成）：
6a52d528bc091339be37874a — 初始需求沟通和校园项目面板开发（早期方向探索）
6a532a3dedbb3bdff65b1a4d — 个人信息识别、大赛方案推荐、0.1 改变实验室完整开发、福格模型集成、个性化引擎重构、多轮 bug 修复（核心开发 Session）
5. 对应的报名审核通过的帖子链接
（待补充——报名帖子审核通过后在此处填入链接）