0. 先和大家打个招呼吧 
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我是谁：我是一名南京大学大一数字经济专业的学生，可以叫我“坎”。朋友们平时喜欢叫我“坎大爷”。说实话，参加这次活动有点在我意料之外。我是在期末周前才看到比赛信息的，一开始还在犹豫要不要报名
。后来想了想，我本身一直对 AI、数据处理和产品创造很感兴趣，于是就决定试试看。于是那段时间就变成了一种很奇妙的状态：一边复习数学，尤其是让我很头疼的微积分 
；一边 Vibe Coding，先把想法和提示词写清楚，再交给 TRAE Work 去一步步实现。它在开发，我在复习，我们像是在并行推进同一个项目。我一直相信，AI 不只是提高效率的工具，它也能帮普通人把脑子里的想法真正做出来。也希望这次作品里的“命运齿轮”，能像它的名字一样，带着我的命运也慢慢转动起来。
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你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的：我的项目叫「命运齿轮 · Destiny Gear」。一开始，它只是我脑子里一个有点中二、但很真实的想法：如果现实生活也能像网文主角一样，拥有一个“系统面板”来提醒我、鼓励我、记录我的成长，那我会不会更容易坚持学习、运动和自我管理？
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补充一句，详细的内容在后面的飞书文档
求求评审一定要看看我的飞书文档（里面有详细的资料以及一些具体的流程）
1. Demo 简介
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项目封面:
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是什么：「命运齿轮 · Destiny Gear」是一款科幻未来风格的 RPG 游戏化人生管理 Web App。它把现实任务、属性成长、成就系统、AI 陪伴和小说式命运叙事结合起来，让用户像培养游戏角色一样管理自己的学习、运动、创作和长期目标。
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面向谁：它主要面向大学生、年轻职场人，以及所有想自律但很难长期坚持的人。尤其适合喜欢游戏、网文、成长系统，但又觉得传统 Todo List 和打卡软件反馈太弱、坚持起来太枯燥的用户。
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主要功能：
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现实任务 RPG 化
用户可以创建和完成现实任务，例如学习、运动、阅读、创作等。每次完成任务都会获得经验值，并提升「智识、体魄、灵韵、资财」四大属性，让现实行动变成角色成长。 -
AI 命运助手
AI 会根据用户当前状态、目标和任务记录，给出任务建议、成长反馈、低能量补救方案和下一步行动规划。它不是简单聊天机器人，而是更像一个陪你推进人生主线的“系统助手”。 -
命运篇章系统
用户的现实成长会被转化成小说式剧情。每一次任务完成、属性提升和成就解锁，都可以推动“命运篇章”继续展开，让自律不只是打卡，而是变成一段有反馈、有沉浸感的个人成长故事。
2. Demo 创作思路
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灵感来源：灵感其实来自我自己的真实状态。我是一个很喜欢网文和游戏的人，也经常会被“主角觉醒系统”“属性面板”“任务奖励”这类设定吸引。但回到现实里，学习、运动、背单词、做项目这些事情往往反馈很慢，很难像游戏一样让人立刻感受到成长。
尤其是在大学生活里，很多目标都很分散：一边要学习，一边想提升身体状态，一边还想做项目、学技能、探索未来方向。传统 Todo List 能记录任务，但很难让我产生“我真的在变强”的感觉。所以我就想，如果现实生活也能有一个属于自己的系统面板，把每次努力都变成经验值、属性、成就和故事，会不会更容易坚持下去？
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想解决的问题：我想解决的核心问题是：很多人不是没有目标，而是缺少持续行动的反馈感。
传统效率工具经常只告诉用户“你完成了什么”，但完成之后就结束了；打卡软件可能能记录连续天数，但很难解释这些行动到底如何改变了自己；而游戏化产品有时又只是简单加积分、徽章，缺少足够强的沉浸感和长期动力。
我希望「命运齿轮」能把碎片化的人生目标整合成一个完整的“角色成长档案”。学习不只是学习，而是在提升“智识”；运动不只是运动，而是在提升“体魄”；创作、社交、情绪管理、理财规划，也都能进入同一个成长系统里。
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为什么做这个方向：我选择这个方向，是因为我觉得 AI + 游戏化人生管理有很大的想象空间。
AI 不应该只是一个聊天窗口，而可以成为用户成长系统里的“命运助手”：它理解你的状态，帮你拆任务，给你反馈，也在你低能量的时候提供补救方案。游戏化也不应该只是积分和排行榜，而应该让用户真的感觉自己像角色一样在升级。
所以我最后做了一个科幻未来风格的 Web App，把任务系统、四大属性、成就、系统商店、AI 助手和小说式“命运篇章”结合起来。我的取舍是：不追求一开始就做成很重的原生 App，而是先做一个可在线访问、能完整跑通核心体验的 Demo，让评审能直接看到这个想法如何被 TRAE 落地。
3. Demo 体验地址:
抖音链接 : https://v.douyin.com/DsZT2sFus3o/
目前提供了deepseek api 免费使用,但希望大家能够好好对待我的可怜的”系统”
可以自行注册或者使用demo账号,如果遇到任何的问题，都可以联系我的邮箱251880042@smail.nju.edu.cn或者在评论区下方联系，非常感谢 
4. TRAE 实践过程(详细步骤可以看后面的飞书文档) :
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这个 Demo 基本是我和 TRAE Work 一轮轮协作完成的。我的方式不是一开始就让它“直接做一个完整 App”，而是先把脑子里的想法拆成一批可以执行的小任务，再让 TRAE 帮我逐步实现、调试和整理。
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第一阶段，我先和 TRAE 明确产品方向：我要做的不是普通 Todo List，而是一个“小说式系统面板 + RPG 人生管理 + AI 命运助手”的 Web App。TRAE 帮我把这个想法拆成任务系统、四大属性、经验值、成就、AI 助手、命运篇章、系统商店等模块。
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第二阶段，我让 TRAE 搭建项目的基础架构，包括前端页面、后端服务、数据库结构和接口逻辑。项目最后采用了 Vite + React + TypeScript 的前端，NestJS + Prisma 的后端，并设计了本地 SQLite / 生产 PostgreSQL 的数据方案。
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第三阶段，我开始围绕核心玩法不断迭代。比如完成现实任务后获得经验值，提升「智识、体魄、灵韵、资财」四大属性；用户可以查看成长档案、解锁成就、使用功能卡，也可以通过系统商店获得头像装饰、名字特效等反馈。
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第四阶段，我重点让 TRAE 帮我实现 AI 相关能力。它帮我设计了 LLM Provider 抽象层，让项目可以兼容 DeepSeek、火山引擎、Kimi 和 Mock 模式；同时实现了 AI 命运助手、任务建议、低能量补救、命运篇章生成等能力。这里也是我最明显感受到 TRAE 价值的地方，因为很多 AI 调用、JSON 修复、失败重试和兜底逻辑，如果只靠我自己会非常难推进。
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第五阶段，我和 TRAE 一起做了大量修复和体验优化，包括登录系统、任务刷新、多语言问题、命运篇章历史阅读、系统商店、成就知识图谱、前端视觉风格、后端阻断问题和线上部署。最后项目成功部署到了 Railway，可以通过公开链接访问体验。
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整个过程中，TRAE 不只是帮我写代码，更像是一个能理解需求、拆解任务、发现问题、修复问题的开发搭档。我负责提出想法、判断体验和不断调整方向；TRAE 负责把这些想法转成可运行的代码，并在遇到报错时帮我一步步排查。
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附开发关键步骤截图（不少于 3 张）；
Session ID：63144724529258:82968a2e1618e569b75940d075bf77d2_6a314c383021dc3ad9dfc3a0.6a32b2bb6d3c724bb538f16e.6a32b2bb6d3c724bb538f16c:TRAE Work CN.0.1.30.no_sid.no_ppe.T(2026/6/17 22:44:11)
这个地方主要做的就是跟他一开始聊技术文档，聊完之后最后的总结，先提前确定好具体的方向，避免后续AI工具走向偏误
Session ID：63144724529258:41d10a7821d374bd9f6f67684b91735e_6a337d075332b52d7e0e5d3a.6a33a9be676fa26df29425ca.6a33a9be676fa26df29425c8:TRAE Work CN.0.1.30.no_sid.no_ppe.T(2026/6/18 16:18:06)这个地方是一开始设计并且优化的地方，我觉得有点像梦开始的地方
Session ID：63144724529258:97197e4fa93d3cbae6eb18bc46e73e6b_6a366ea5a0ae4e82bce47cb7.6a366ea5a0ae4e82bce47cba.6a366ea5a0ae4e82bce47cb8:TRAE Work CN.0.1.30.no_sid.no_ppe.T(2026/6/20 18:42:45)这个地方是把一些个人属性东西都放在一个界面内
5. Session ID（我选出了部分）：
63144724529258:ba18b44796c35611e121e9993ca29c78_6a311f3d1e6fd37a644a8dda.6a31293e1e6fd37a644a8e4a.6a31293e1e6fd37a644a8e48:TRAE Work CN.0.1.29.no_sid.no_ppe.T(2026/6/16 18:45:18)
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6.飞书表格（详细内容）： https://ecnlwfujynsx.feishu.cn/wiki/QBUzw5uzKiwB5AkVQeVcMiFOnDh?from=from_copylink
7. 对应的报名审核通过的帖子链接：【学习工作赛道】 命运齿轮——把人生变成一场RPG
8. 一些心得:
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善用提示词工程：
我一开始也经常只发很短的要求，比如“帮我优化一下页面”“帮我修一下这个功能”。但后来发现，这种短句其实很容易让 AI 猜错我的真实意图。所以我后来会先用豆包、DeepSeek、GPT 等模型帮我梳理逻辑，把脑子里零散的想法整理成更完整的 Prompt，再交给 TRAE 执行。这个方法我屡试不爽。尤其是做复杂功能时，先让其他 AI 帮我把目标、背景、限制、期望结果写清楚，TRAE 后续实现起来就会稳定很多。 -
让 AI 先提问，再执行：
除了直接写长 Prompt，我觉得还有一个很好用的方法：先不要急着让 AI 开始写代码，而是让它先反问我。比如我会说：“在开始实现之前，请你先确认我的真实目标，如果信息不够，请先问我几个关键问题。”
这样 TRAE 会先问我一些问题，比如这个功能面向谁、核心流程是什么、数据怎么保存、失败时怎么处理。等我回答完之后，它再开始执行，结果通常会更接近我真正想要的东西。
这对我这种不是专业工程背景的人很有帮助，因为它相当于帮我把需求补全了一遍。
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多尝试语音输入：
这个方法真的非常好用。很多时候我脑子里其实有想法，但打字会打断思路，尤其是描述产品体验、用户感受、功能细节的时候。用语音输入之后，我可以像聊天一样把想法直接说出来，再让 AI 帮我整理成结构化内容。它的效率比纯打字高很多，也更容易保留我当时真实的想法和感觉。对于长需求、复盘、产品文案、Prompt 草稿，语音输入都很适合。
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根据任务难度选择模型：
我后来也慢慢意识到，不同任务其实适合不同模型。如果我已经准备好一大段比较完整的提示词，要让 TRAE 处理一个比较复杂、比较关键的任务，比如重构功能、修复核心逻辑、生成技术文档，我会更倾向于选择能力更强的模型，比如 GLM 5.2，并且开启速通模式。因为这种任务如果做错了，后续返工成本会比较高。
但如果只是短暂讨论、调整文案、问一个小问题，或者让它处理一些不太关键的内容，我就会选择效率更高的模型，比如 DeepSeek V4 Flash，或者 Kimi K2.7 Code。后者我使用时感觉排队压力没那么明显，适合快速推进一些小任务。
这里我也有一个小建议：如果未来 TRAE 的自动模式可以允许用户自己选择候选模型数量，可能会更好。比如我可以指定“只在这几个模型里自动选”，这样既能保留自动模式的便利，也能减少速通额度的消耗。
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开始做项目之前，先做一份产品/技术文档：
在正式开发之前，最好先让 AI 帮你整理一份产品文档或技术设计文档。哪怕你看不懂里面所有技术细节也没关系，因为它的核心作用不是让你马上变成工程师，而是帮你把整个项目先梳理一遍。
这份文档可以包括：项目定位、目标用户、核心功能、页面结构、技术栈、数据库设计、接口设计、开发阶段、风险点等等。
有了这份文档之后，后续开发会清楚很多。你也可以反过来检查：这里是不是漏了功能？这个流程是不是不合理？这个模块是不是太复杂？发现问题后马上补充，后面就不容易跑偏。
这次「命运齿轮」能做成一个完整 Demo，很大程度上就是因为我前期先把项目方向和技术文档梳理出来了。后面每次让 TRAE 继续开发时，它都有一个比较明确的上下文，不是凭空猜我要做什么。
9. 小拉票环节:
如果你认可这个项目，请把宝贵的一票投给我们。
你的一票，就是我继续向前的最大动力。谢谢大家！
),然后，其实你们在那个demo账号那里，其实可以重写一篇故事,然后他就会根据你的描述，自行开发自己的一些故事以及相对应的任务,然后因为目前我的确不会打字以及英文有些差，所以我就以这个展示为优先
，变成能用就行的工具——但依然是我的得意之作 