【社会服务赛道】缘梦AI·非遗寻踪是一款面向年轻人的城市非遗探索收集的App

0. 先和大家打个招呼吧 :waving_hand:

  • **你是谁:**我是一名独立开发者,想尝试opc;

  • 你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的: 感觉脑海里有想法,然后交给Trae去尝试,没想到效果还不错,然后我觉得可以用skills进行优化,于是下载了几个skills,然后让Trae调用来优化,然后再选择几个不同的模型去多角度思考给我建议,最后完成了一个简单的Demo作品

1. Demo 简介

  • 是什么:
    「缘梦AI·非遗寻踪」是一款面向年轻人的 城市非遗探索收集 PWA / 小程序原型 ,把真实城市文化地点与非遗项目结合,让用户在 City Walk 中像探索宝藏一样发现身边的非遗。

    面向谁:
    核心用户是对城市探索、国风文化、文旅打卡、盲盒收集感兴趣的年轻人,也包括学生、亲子家庭、游客,以及学校研学、博物馆参观等场景下的传统文化学习者。

    主要功能:

    • 地图探索 :用户到达北京前门、琉璃厂、南锣鼓巷、老舍茶馆等真实文化地点后,可感知附近的“传承气息”。

    • 非遗盲盒 :在指定地点开启“非遗盲盒”,获得对应非遗项目的碎片,增强探索的惊喜感与游戏化反馈。

    • 碎片图鉴解锁 :集齐碎片后解锁完整传承文本、背景故事、代表地点、工艺介绍和相关 B 站视频链接,从“收集”走向“深度学习”。

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2. Demo 创作思路

  • 灵感来源:
    现在年轻人对城市打卡、盲盒收集、游戏化探索接受度很高,而非遗文化本身又具有很强的故事性、地域性和传承感。我想到可以把真实城市地点和非遗项目结合起来,让用户像玩 Pokémon GO 一样在城市中发现“传承碎片”,让非遗从“被动阅读”变成“主动探索”。

    想解决的问题:
    传统非遗传播普遍存在三大问题:内容离年轻人太远、展示方式偏静态、用户缺少主动探索动力。很多人知道非遗很重要,但不知道身边哪些地点与非遗有关,也很少会主动搜索和深入了解。

    为什么做这个方向:
    我的判断是,城市文旅 + 游戏化互动是年轻人接受传统文化的有效路径。通过“到达真实地点 → 开启盲盒 → 收集碎片 → 解锁故事”的闭环,既尊重非遗的真实地理属性,又用轻游戏机制降低了认知门槛。同时,我们刻意设计“非遗项目本身没有稀有度,稀有的是碎片掉落条件”,避免对非遗价值做高低排序,强调文化传承本身的平等与珍贵。

3. Demo 体验地址(三选一)

  • 可公开访问的体验链接:https://yuanym-feiyi.vercel.app;打开后可直接体验核心流程:打开地图 → 移动/选择文化地点 → 开启非遗盲盒 → 获得碎片 → 进入图鉴查看完整内容

4. TRAE 实践过程

  • 整个 Demo 从创意梳理到可运行原型,均通过 TRAE 完成。以下是关键开发流程:

    1. 需求拆解与原型设计 :在 TRAE 中与 AI 共同梳理产品定位、核心用户流程与页面结构。

    2. 前端框架搭建与页面实现 :通过 TRAE 生成 React + TypeScript 代码,实现地图探索页、盲盒动效页、碎片图鉴页。

    3. 音效与交互增强 :在 TRAE 协助下,用程序化生成 WAV 的方式为盲盒开启和碎片弹出添加古琴拨弦音与金属碎片合成音效,提升交互反馈感。

    4. 构建验证与打包 :通过 npm run lint 和 npm run build 完成质量检查,最终导出可部署的静态资源包。
      关键步骤截图:

  • 附**关键任务对话的 Session ID:**6a3d2682ad3fc23908aad027、6a3e0fc0ad3fc23908aad146、6a43c90252a4cabed59885aa、6a43ca8e52a4cabed59885d6(基于ide询问生成,无法通过官方方法找到session id)

5. 对应的报名审核通过的帖子链接:【社会服务赛道】一个号召年轻人探索非遗的文旅项目 - TRAE AI 创造力大赛 / 【大赛报名专区】 - TRAE 官方中文社区

诶好奇问下,那个程序化生成的古琴拨弦音,是TRAE直接帮写的生成代码不?听起来好有意思啊

是的,它会自己生成

我看完这个项目后,比较喜欢你们把“真实城市地点”和“非遗盲盒碎片”结合起来这一点,因为它没有把非遗只做成资料阅读,而是让用户在前门、琉璃厂、南锣鼓巷这类地点里主动发现和收集,能把城市漫游的兴趣转化成了解非遗的入口。
小建议:可以在帖子开头补一个更短的评委体验路径,比如“打开地图 → 选择一个文化地点 → 开启非遗盲盒 → 获得碎片 → 进入图鉴看完整传承故事和视频链接”,这样评委能更快看懂它从打卡兴趣到文化学习的完整闭环。
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