【标签】 学习工作/社会公益
【标题】 【社会公益·学习工作赛道】喵星学府——为ADHD儿童设计的AI个性化学习伙伴DEMO
0. 先和大家打个招呼吧 
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你是谁： 我是一名游戏从业者，做过数字医疗行业，也是一个 ADHD/2E 孩子的妈妈。孩子确诊后我系统研究了几年 ADHD 干预，写过相关的科普内容。游戏设计教会我怎么让人"愿意开始"，数字医疗教会我什么叫"有依据的干预"，而当家长教会我：这两件事对 A娃家庭来说，市面上都买不到。所以自己做
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你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的： 在发现这个比赛之前，这个项目我已经在做了，但是怎么从一个大项目里选择合适的体验切片是件难事，这次是重新梳理了体验，在有限的体验时间内，把各种场景完整的再想一遍，对主项目也是一件受益匪浅的事，而且TREA的多模型切换可以让我在每一步选择更适合的模型来工作。
1. Demo 简介
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是什么： 一个面向ADHD/2E孩子的AI学习陪伴网站Demo。
面向谁： 有启动困难、挫败感强、容易分心的孩子，以及想理解孩子但不知道怎么帮/没有时间死盯孩子学习的家长。
三大核心功能：
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你的宇宙引擎 — 孩子输入一个感兴趣的世界（比如"恐龙"、“奥特曼”），AI自动生成一个世界观、一个规则、一道数学题。同一道数学题，进入不同世界就变成不同的"案子"——恐龙世界是"分配食物"，奥特曼世界是"能量分配"。让孩子觉得不是在做题，而是在处理自己世界里的公务。
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四个真实阻力场景 — 不是"选A选B"的选择题，而是模拟ADHD孩子真实会遇到的学习困境：
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刚放学半血（低能量保护）
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连续错两题（挫败感应对）
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不想学只想聊（陪伴模式）
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走廊应对（真实社交情境练习）
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家长观察台 — 不给家长扔一堆数据，只给三句话：今天发生了什么、孩子在哪里卡住了、下次怎么接。让家长看懂，而不是更焦虑。
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2. Demo 创作思路
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灵感来源： 我孩子是ADHD/2E孩子。最早是因为他上课不听，我又没什么时间管他的学习，学习机/各种课程效果不好，我觉得学习这件事，对A娃来说必须要兴趣驱动，但是找一对一老师太贵了，也难遇到合适的。我发现市面上大多数学习产品默认"孩子已经准备好学习了"，但ADHD孩子最难的常常不是"不会"，而是"启动、切换、承受挫败和持续组织注意力"。
想解决的问题： 传统学习产品把孩子直接推到"做题-判分-下一题"的流水线上，但ADHD孩子需要的是：
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先把启动阻力降下来，再进入任务
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错误后保护挫败感，不把错题变成惩罚
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低能量时允许陪伴，不强行出题
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把真实社交困境做成低风险练习
为什么做这个方向： 市面上针对ADHD的学习工具非常少，大多只是在普通产品上加一个"番茄钟"或者"奖励机制"。但ADHD不是"注意力不够"，而是"执行功能困难"——启动、切换、情绪调节、组织规划。这个Demo从执行功能角度出发，而不是从"管住孩子"的角度出发。
展示形式上， 我们没有做成单纯讲解页，而是做成了"有演示弧线的真实交互"：评委先亲手完成一次从世界观到数学题的转化，触发Demo的魔法时刻，然后展开四个真实阻力场景和家长观察台。
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3. Demo 体验地址
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可公开访问的体验链接；
4. TRAE 实践过程
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整个Demo从设计到实现，核心开发过程如下：
第一步：从设计文档到代码骨架
我先把产品设计、验收标准、场景对话方案写成文档（放在项目的
docs/目录下），然后让TRAE逐段读文档，按章节生成代码。TRAE会先理解设计意图，再输出实现，而不是盲目地"你让我写什么我就写什么"。关键对话包括：
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宇宙引擎的LLM prompt工程（世界生成→规则→案子→选项）
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节拍化场景系统（B0→B1→B2→B3→结算，每个节拍有精确的对话和按钮）
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自由对话架构（理解先行+松紧分层，LLM先判断孩子意图，再决定回复策略）
第二步：迭代打磨
代码写完后，我逐个场景测试，发现体验问题就用自然语言描述给TRAE听，它帮我定位和修复。比如：
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“首页有轻微上漂” → TRAE找到CSS的问题并修复
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“推荐按钮被底部遮挡” → TRAE调整了布局和padding
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“配色不如参考图好看” → TRAE帮我做了41处颜色替换，统一了暗夜金配色
第三步：架构级重构
Demo做出来后，我意识到每加一个场景就要加一堆if-else规则。于是让TRAE帮我实现"义务表+范例包"架构，把6种核心义务收敛到一张表里，进行先判断后回复。同时实现了扫读排版——对话自动拆分为三层（动作描写/主回应/落地问句），更适合ADHD孩子的阅读体验。
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附开发关键步骤截图（不少于 3 张）；
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附关键任务对话的 Session ID（不少于 3 个），用于证明作品由 TRAE 开发完成。
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5. 对应的报名审核通过的帖子链接
【社会公益·学习工作赛道】喵星学府——为ADHD儿童设计的AI个性化学习伙伴 - TRAE AI 创造力大赛 / 【大赛报名专区】 - TRAE 官方中文社区
6.经验总结 / 踩坑复盘
做这个 Demo 最大的体会：给 ADHD 孩子做产品，AI 的"下限"比"上限"重要得多。 普通用户遇到一句生硬的回复会忽略，A娃可能直接关掉再也不来。所以大部分开发时间不是在做功能，而是在管住 AI。几个踩过的坑：
- 关键台词不能让 AI 自由发挥。 有一次开场白被模型悄悄改写成了幼儿园腔，把"做错题"粉饰成开心事——这对 11岁孩子是冒犯。后来定了规矩：骨架台词用固定稿，AI 只在框内润色。
- 校验规则宁少勿多。早期我们加了很多"回复必须包含某关键词"的检查，结果模型为了通过检查开始说设计黑话。删掉之后质量反而上去了。
- 补丁打到第三次，就该怀疑架构。 修 bug 修出规律了：每次事故加一条规则，规则越堆模型越糊涂。后来把散落的规则收敛成一套统一的对话职责框架，禁令不再增长——这次重构受益最大。
7. 产品现状和规划
这个 Demo 不是从零开始的比赛作品，而是我一个家庭中已运行项目的"体验切片"。主版本覆盖的场景比 Demo 更多——学习只是入口，还包括日常任务、情绪时刻等。Demo里的四个阻力场景，全部来自主版本试用过程真实发生过的情境，不是设计出来的假想题。
目前最有说服力的数据只有一条，但我觉得够硬：我自己的 ADHD 孩子愿意主动打开它使用。
- 版本目前还在持续迭代中，分为孩子端和家长端同步推进；
- 最终愿景是从"陪学"扩展到执行功能的完整支持（启动、切换、情绪调节、组织规划），学习只是这套能力最高频的练习场。