【生活娱乐赛道】CampusCrush——校园恋爱,AI 牵线

【标签】 生活娱乐

【标题】 【生活娱乐赛道】CampusCrush 心动校园——AI 让每一次遇见都有火花

0. 先和大家打个招呼吧 :waving_hand:

  • 我是谁 :一名大三学生,喜欢观察和思考身边的校园生活。

  • 我是怎么想到做这个的 :大学三年,身边有不少同学——专业课成绩好、人品也靠谱,但就是太宅太忙,三年下来社交圈基本没出过班级和宿舍。有一次跟计算机学院的哥们聊天,他说他们班40个人,女生只有3个;而隔壁外语学院的女生宿舍,全班没一个男生。这种"学科壁垒"让很多人在大学很难认识异性。

  • 后来我开始研究市面上的社交产品——Soul 主打"灵魂匹配"但用户鱼龙混杂,青藤之恋偏婚恋太重,探探陌陌又缺乏信任感。我觉得校园场景有天然优势——大家都是真实学生,共享同一个校园环境,缺的只是一个安全、有趣、高效的连接方式。

    正好看到 TRAE 创造力大赛,我就想试试把这个想法落地。我把自己对校园社交的理解、用户痛点、以及参考竞品后的产品思路,一步步跟 TRAE 交流,让它帮我设计了产品原型、完成了需求规划,最终做出了现在这个 Demo。|、

  • :bullseye: 评委快速体验路径(30 秒上手)

    为了让评委快速感受从"发现"到"开聊"的完整价值链,推荐按以下顺序体验:

    1. 点击卡片上的"AI 匹配度"徽章 → 卡片 3D 翻转,展示音乐/爱好/运动/学习四维匹配分析,标注共同兴趣和 AI 破冰建议
    2. 右滑喜欢该卡片 → 触发"互相喜欢"匹配弹窗
    3. 点击"立即聊天" → 进入聊天窗口,顶部出现 AI 基于共同兴趣生成的推荐话题
    4. 点击一个 AI 推荐话题按钮 → 自动发送第一句破冰消息
    5. 等对方回复后 → 输入框上方自动出现 3 条 AI 回复建议,点击即可填入,帮不擅聊天也能自然接话 一句话总结: 右滑匹配 → AI 分析为什么合适 → AI 帮你聊什么 → AI 帮你怎么回 ,闭环解决"认识谁、怎么聊"两大痛点。

1. Demo 简介

  • 是什么 :一款模拟微信小程序形态的校园交友 Web Demo,以手机原型框展示,支持完整交互体验。
  • 面向谁 :在校大学生(18-25岁),希望拓展异性社交圈但缺乏渠道的学生,性格内向或不擅线下社交的学生。

① AI 智能推荐 + 卡片翻转匹配分析 首页展示推荐用户卡片(3位:林小棠、陈一鸣、苏雨晴),支持左滑跳过、右滑喜欢、超级喜欢三种操作。点击卡片上的"AI 匹配度"徽章,触发 3D 翻转动画,卡片背面展示详细匹配分析报告——按音乐、爱好、运动、学习四个维度逐项打分,标注共同兴趣标签,并给出 AI 推荐的聊天切入点。

② AI 辅助聊天 + 回复建议 点击用户进入聊天窗口,顶部显示 AI 基于双方共同兴趣生成的推荐话题(如"你也喜欢独立音乐吗?最近惘闻乐队要来武汉巡演"),点击即可发送破冰。输入框上方内置 AI 回复助手,当对方回复后,自动分析消息关键词并给出 3 条不同风格的回复建议,点击建议直接填入输入框,帮不擅聊天的用户自然接话。

③ 同场遇见 · 校园活动 发现页展示校内热门活动(草坪音乐节、期末复习局、篮球友谊赛),显示活动时间、在场人数。点击可加入对应活动的同场遇见,为后续扩展"发现同在活动现场的异性"功能预留入口。

未来扩展方向 :活动详情页展示同场用户列表、AI 深度性格匹配问卷、约会地点推荐(接入校园商户)、会员增值服务(AI 深度匹配、活动特权)。

2. Demo 创作思路

  • 灵感来源 :大学校园里,理工科男生扎堆、文科女生成群,学科壁垒让"遇见对的人"变成小概率事件。身边很多优秀的朋友——专业能力强、人品靠谱,但就是太宅太忙,四年下来没正经谈过一场恋爱。加上现有社交 App 诈骗、照骗频发,校园场景天然有"真实身份+共同环境"的信任基础。

  • 想解决的问题 :

    • 社交圈固化 :宿舍、班级、社团之外很难认识新人,专业内异性比例严重失衡
    • 线下搭讪压力大 :面对面索要联系方式尴尬且有被拒风险
    • 现有社交 App 信任低 :照骗、杀猪盘频发,用户对陌生人高度戒备
    • 缺乏共同话题 :纯"左滑右滑"只看脸,匹配后往往聊几句就冷场
  • 为什么做这个方向 :大学校园是天然的真实社交场景,4000万+在校生是高频刚需群体。相比泛社交产品,校园细分赛道有清晰的用户画像和信任基础。核心差异化在于——AI 不是用来炫技,而是真正解决"怎么认识对的人""怎么聊得下去"这些实际问题。

3. Demo 体验地址(三选一)

  • 交互式可体验的HTML格式文件

    index.zip (18.9 KB)

4. TRAE 实践过程

  • 清晰展示用 TRAE 完成 Demo 开发的完整流程;

  • 附开发关键步骤截图(不少于 3 张);

    1. 需求分析 :向 TRAE 描述校园社交痛点、竞品分析、目标用户画像,AI 帮我梳理了产品功能矩阵和优先级


    2. 刚开始在选择哪种技术实现,我和AI讨论了各种技术实现哪种能够便捷的展示demo又能清晰让用户体验,还是选择了html的方式。原型搭建 :AI 生成 HTML 骨架——手机框、4 个 Tab 页(首页/发现/消息/我的)、底部导航栏核心功能开发

    1. 逐模块实现卡片滑动交互、AI 匹配度计算算法、聊天系统、回复建议生成

    1. UI 迭代优化 :针对按钮样式、卡片翻转动画、标签选择器进行多轮美化

  • 附关键任务对话的 Session ID(不少于 3 个):
    .4250025191831802:c8d1dde645166677876beb88b0330601_69524065921e4599e96393c7.6a40c46b5596c555c353013e.6a40c46a0ec0c956970fbeb3:Trae CN.T(2026/6/28 14:51:23)
    .4250025191831802:6595d2a86d2fee91e591bed7da9893a9_69524065921e4599e96393c7.6a40c9f85596c555c3530180.6a40c9f73cb3932b228a2b0d:Trae CN.T(2026/6/28 15:15:04)
    .4250025191831802:158e274f2b4374cea9eb5468bd8e8ce4_69524065921e4599e96393c7.6a40dd795596c555c35302d9.6a40dd793cb3932b228a2b18:Trae CN.T(2026/6/28 16:38:17)
    .4250025191831802:9b75e07037a3f7f2a66e72365d10f018_69524065921e4599e96393c7.6a40df275596c555c353031a.6a40df263cb3932b228a2b1a:Trae CN.T(2026/6/28 16:45:27)

5. 对应的报名审核通过的帖子链接

我看完这个项目后,比较喜欢你们把“AI 匹配度分析”和“聊天切入点建议”连在一起,因为它解决的不只是认识新同学的问题,还进一步处理了匹配之后最容易冷场的破冰难题。
小建议:可以在帖子开头补一条评委体验路径,比如“右滑一个推荐卡片 → 点击 AI 匹配度看四维分析 → 进入聊天 → 使用 AI 推荐话题发送第一句话”,这样评委能更快看懂它从发现到开聊的完整价值。
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