【社会服务赛道】SilverMate 银发数字伴侣 — AI Agent 居家养老平台 Demo

0. 先和大家打个招呼吧 👋

我是谁:一名深耕养老领域的产品经理,一直关注老年人「不会用软件」这个真实痛点。

我是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的:说实话,我完全没有后端开发背景,只会写一些简单的前端页面。SilverMate 的后端架构(Express + TypeScript)、AI Agent 编排(DeepSeek Function Calling)、数据库设计(Prisma 17 ä¸ªæ¨¡åž‹ï¼‰ã€å®‰å…¨æŠ¤æ å±‚ï¼ˆå››çº§æƒé™çŸ©é˜µ + 全链路审计)—— 全部是 TRAE 帮我一行一行写出来的。

我做产品的方式很简单:把脑子里的想法一句句讲给 TRAE 听。比如:

  • “我要一个老人端页面,字要大,按钮要大,按住说话就能跟 AI 聊天”
  • “AI 要能听懂’帮我记血压’,然后真的去数据库里创建一条记录”
  • “写操作必须让老人确认,8 秒不操作就自动取消,防止误触”

TRAE 最让我惊喜的一步是:当我描述完 “Agent å®‰å…¨æŠ¤æ ” 的需求后,它直接帮我设计出了 L0-L3 四级权限矩阵 和 **确认卡机制**。这是我原本以为需要一个架构师团队才能搞定的事情,结果 TRAE å‡ åˆ†é’Ÿå°±å¸®æˆ‘æ­å‡ºäº†æ¡†æž¶ã€‚å®ƒå¸®æˆ‘è·¨è¿‡çš„é‚£ä¸ªåŽï¼Œæ˜¯ã€Œä»Žäº§å“ç»ç†çš„æƒ³æ³•åˆ°å¯è¿è¡Œçš„åŽç«¯ä»£ç ã€â€”â€” 我不再需要等开发排期,自己就能把想法变成产品。


1. Demo 简介

是什么:SilverMate 是一款面向独居老人的 AI Agent å±…å®¶å…»è€å¹³å°ï¼ˆå…¨æ ˆ Web 应用,含 PWA 老人端 + 子女端)。老人通过语音即可完成建提醒、记血压、发消息等操作;子女通过一句话委托 AI Agent 查询健康、展示图表、发送告警。

面向谁:60 岁以上独居 / 空巢老人及其子女。老人是主要使用者,子女是远程照护者。

主要功能:

功能 1:老人语音交互 —— 说话就能用

老人按住麦克风说 "每天早晚各一次,帮我记住吃药",AI 自动解析语义、创建提醒、弹出大字确认卡,老人说 “好” å°±ç¡®è®¤ï¼Œå…¨ç¨‹ä¸éœ€è¦æ‰“å­—ã€ä¸éœ€è¦å­¦ä¹ ç•Œé¢ã€‚

功能 2:子女一句话委托 —— Agent æ›¿ä½ æŸ¥ã€æ›¿ä½ å±•ç¤º

子女在子女端输入 "帮我看看爸妈这周的血压情况",Agent 自动调用 3 个工具:查询血压数据 → 分析趋势 → 生成图表,实时在子女端展示血压趋势图和 AI 分析结论。一句话完成查询 + 展示 + 分析。

功能 3:SOS 紧急求助三级升级链

老人长按 SOS 按钮 3 秒触发求助。30 ç§’æ— å“åº” → 自动重推告警到子女端;60 ç§’ä»æ— å“åº” → 升级为紧急事件,建议拨打 120。事后 Agent 主动语音关怀老人,确认安全。这是一个完整的安全闭环。


2. Demo 创作思路

çµæ„Ÿæ¥æºï¼šçœ‹åˆ°å®¶ä¸­è€äººä¸ä¼šç”¨æ™ºèƒ½æ‰‹æœºï¼Œåƒè¯ç»å¸¸å¿˜è®°ï¼Œæ‘”å€’äº†æ— äººçŸ¥æ™“ã€‚å¸‚é¢ä¸Šçš„å…»è€ App 界面复杂、操作繁琐,都是给年轻人设计的,没有真正从老人视角出发。

想解决的问题:

  • 忘记吃药:68% 老人有用药管理困难,降压药忘了吃没吃
  • ç´§æ€¥æ— äººçŸ¥ï¼šç‹¬å±…è€äººæ„å¤–å‘çŽ°å»¶è¿Ÿè¶… 4 小时
  • 数字鸿沟:47% è€äººæ— æ³•ç‹¬ç«‹ä½¿ç”¨ç¤¾äº¤ App,被数字时代抛下

为什么做这个方向:养老领域是我一直深耕的方向,"è®©è€äººé›¶å­¦ä¹ æˆæœ¬ä½¿ç”¨ç§‘æŠ€äº§å“"是我做产品的初心。TRAE + DeepSeek Function Calling 让这个门槛大幅降低——技术成熟度刚好匹配用户痛点,时机到了。


3. Demo 体验地址

方式一:本地一键启动(推荐,可完整体验所有功能)

cd silvermate/backend
npm install
npm run demo:setup    # 初始化数据库 + 播种演示数据
npm run dev           # 启动 API 服务
npm run worker:demo   # 启动 SOS 定时巡检

老人端:http://localhost:3000/elderly
子女端:http://localhost:3000/web-app

测试账号:老人 13800138000 / 子女 13900139000 / 子女2 13900139001ï¼ˆä¸€é”®ä½“éªŒå…éªŒè¯ç ï¼‰

方式二:HTML 创意产物(附件)

📎 **附件**:silvermate-proposal.htmlï¼ˆå·²ä¸Šä¼ è‡³æœ¬å¸–é™„ä»¶ï¼‰
自包含 HTML 文件(19KB),双击即可在浏览器中打开,包含 11 ä¸ªç« èŠ‚çš„å®Œæ•´åˆ›æ„ææ¡ˆã€‚


4. TRAE 实践过程

SilverMate 的整个开发过程完全基于 TRAE IDE 完成:

第 1 阶段:产品定义与架构设计
  → 向 TRAE 描述养老场景和老人痛点
  → TRAE 设计三层架构:语音交互层 / Agent 编排层 / å®‰å…¨æŠ¤æ å±‚
  → 输出:架构文档 + 数据库 ER 图 + API 设计

第 2 é˜¶æ®µï¼šåŽç«¯æ ¸å¿ƒå¼€å‘
  → Express + TypeScript 后端框架搭建
  → Prisma 数据库模型设计(17 个模型)
  → DeepSeek LLM 集成 + Function Calling 工具编排
  → SSE 流式对话 + Socket.IO 实时通信
  → 输出:91 个 API 端点,30 个 TS 文件,13,750+ è¡Œä»£ç 

第 3 阶段:前端界面开发
  → 老人端 PWA:大字大按钮 + 语音交互 + 确认卡
  → 子女端 Web App:Agent 委托界面 + 健康图表 + AI 记忆面板

第 4 阶段:安全审计与测试
  → Agent 四级权限矩阵实现
  → SOS 三级升级链实现
  → 44 个自动化测试用例编写与运行
  → 输出:100% 测试通过 + 安全文档

关键技术决策:DeepSeek V3(Function Calling 完善+中文理解强) | 浏览器 ASR+服务端 TTS(零成本) | Prisma+SQLite | Socket.IO | Docker 5 服务编排

**项目规模**:13,750+ 行 TypeScript | 91 个 API 端点 | 17 个数据模型 | 44 个测试用例 100% 通过 | 峰值吞吐量 909.7 req/sec | P50 响应 19ms

Session ID(证明作品由 TRAE 开发完成)

Session ID 开发内容
6a3a094bd6a72b668c867ee3 主项目开发会话(后端架构、AI Agent 编排、前端界面全链路)
6a3a094bd6a72b668c867ee2 Sandbox 开发会话(原型验证、技术选型)
6a3ff983c4c46c9b0447237d 辅助功能开发会话(PWA、语音交互、移动端适配)
6a450d6a15fe74d1f1d81fde 安全审计与测试会话(权限矩阵、SOS 升级链、44 个测试用例)

5. å¯¹åº”çš„æŠ¥åå®¡æ ¸é€šè¿‡çš„å¸–å­é“¾æŽ¥

📋 æŠ¥åå¸–ï¼ˆå·²å®¡æ ¸é€šè¿‡ï¼‰ï¼š👉(6.16-7.15必看)大赛报名指南—0门槛助你报名成功,赢取99元速通奖励和决赛现场门票


CAI — 独立开发者,产品经理

SilverMate 由 CAI 一个人基于 TRAE IDE 开发完成,涵盖产品定义、系统架构、前后端开发、数据库设计、Agent 编排、安全审计、自动化测试、Docker 部署、文档撰写全链路。

2 个赞

woc牛逼,这个到底是乱码还是特殊语言,不管了先投

2 个赞

何意味?xinbababalubila

1 个赞

这你也投 :rofl:破译一下

trae大赛实火!外星人也来投demo了

1 个赞

破译不了一点 坐等作者发功,投票马一下

1 个赞

哈哈哈,你好活跃,快去领奖社区之星

2 个赞

我终于成了 道爷我成啦!

1 个赞

我想问这是怎么通过审核的哈哈哈哈哈哈

1 个赞

虽然看不懂,但是大受震撼,投了投了

1 个赞

他不一定要通过也能发的

1 个赞

感觉像是公司加密系统搞的鬼。

1 个赞

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【社会服务赛道】SilverMate 银发数字伴侣 — AI Agent 居家养老平台 Demo

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0. 先和大家打个招呼吧 :waving_hand:

我是谁:一名深耕养老领域的产品经理,一直关注老年人「不会用软件」这个真实痛点。

我是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的:说实话,我完全没有后端开发背景,只会写一些简单的前端页面。SilverMate 的后端架构(Express + TypeScript)、AI Agent 编排(DeepSeek Function Calling)、数据库设计(Prisma 17 个模型)、安全护栏层(四级权限矩阵 + 全链路审计)—— 全部是 TRAE 帮我一行一行写出来的。

我做产品的方式很简单:把脑子里的想法一句句讲给 TRAE 听。比如:

  • “我要一个老人端页面,字要大,按钮要大,按住说话就能跟 AI 聊天”

  • “AI 要能听懂’帮我记血压’,然后真的去数据库里创建一条记录”

  • “写操作必须让老人确认,8 秒不操作就自动取消,防止误触”

TRAE 最让我惊喜的一步是:当我描述完 “Agent 安全护栏” 的需求后,它直接帮我设计出了 L0-L3 四级权限矩阵确认卡机制。这是我原本以为需要一个架构师团队才能搞定的事情,结果 TRAE 几分钟就帮我搭出了框架。它帮我跨过的那个坎,是「从产品经理的想法到可运行的后端代码」—— 我不再需要等开发排期,自己就能把想法变成产品。


1. Demo 简介

是什么:SilverMate 是一款面向独居老人的 AI Agent 居家养老平台(全栈 Web 应用,含 PWA 老人端 + 子女端)。老人通过语音即可完成建提醒、记血压、发消息等操作;子女通过一句话委托 AI Agent 查询健康、展示图表、发送告警。

面向谁:60 岁以上独居 / 空巢老人及其子女。老人是主要使用者,子女是远程照护者。

主要功能

功能 1:老人语音交互 —— 说话就能用

老人按住麦克风说 “每天早晚各一次,帮我记住吃药”,AI 自动解析语义、创建提醒、弹出大字确认卡,老人说 “好” 就确认,全程不需要打字、不需要学习界面。

功能 2:子女一句话委托 —— Agent 替你查、替你展示

子女在子女端输入 “帮我看看爸妈这周的血压情况”,Agent 自动调用 3 个工具:查询血压数据 → 分析趋势 → 生成图表,实时在子女端展示血压趋势图和 AI 分析结论。一句话完成查询 + 展示 + 分析。

功能 3:SOS 紧急求助三级升级链

老人长按 SOS 按钮 3 秒触发求助。30 秒无响应 → 自动重推告警到子女端;60 秒仍无响应 → 升级为紧急事件,建议拨打 120。事后 Agent 主动语音关怀老人,确认安全。这是一个完整的安全闭环


2. Demo 创作思路

灵感来源:看到家中老人不会用智能手机,吃药经常忘记,摔倒了无人知晓。市面上的养老 App 界面复杂、操作繁琐,都是给年轻人设计的,没有真正从老人视角出发。

想解决的问题

  • 忘记吃药:68% 老人有用药管理困难,降压药忘了吃没吃

  • 紧急无人知:独居老人意外发现延迟超 4 小时

  • 数字鸿沟:47% 老人无法独立使用社交 App,被数字时代抛下

为什么做这个方向:养老领域是我一直深耕的方向,"让老人零学习成本使用科技产品"是我做产品的初心。TRAE + DeepSeek Function Calling 让这个门槛大幅降低——技术成熟度刚好匹配用户痛点,时机到了。


3. Demo 体验地址

方式一:本地一键启动(推荐,可完整体验所有功能)

cd silvermate/backend
npm install
npm run demo:setup    # 初始化数据库 + 播种演示数据
npm run dev           # 启动 API 服务
npm run worker:demo   # 启动 SOS 定时巡检

老人端:http://localhost:3000/elderly
子女端:http://localhost:3000/web-app

测试账号:老人 13800138000 / 子女 13900139000 / 子女2 13900139001(一键体验免验证码)

方式二:HTML 创意产物(附件)

:paperclip: 附件silvermate-proposal.html(已上传至本帖附件)

自包含 HTML 文件(19KB),双击即可在浏览器中打开,包含 11 个章节的完整创意提案。


4. TRAE 实践过程

SilverMate 的整个开发过程完全基于 TRAE IDE 完成:

第 1 阶段:产品定义与架构设计
  → 向 TRAE 描述养老场景和老人痛点
  → TRAE 设计三层架构:语音交互层 / Agent 编排层 / 安全护栏层
  → 输出:架构文档 + 数据库 ER 图 + API 设计

第 2 阶段:后端核心开发
  → Express + TypeScript 后端框架搭建
  → Prisma 数据库模型设计(17 个模型)
  → DeepSeek LLM 集成 + Function Calling 工具编排
  → SSE 流式对话 + Socket.IO 实时通信
  → 输出:91 个 API 端点,30 个 TS 文件,13,750+ 行代码

第 3 阶段:前端界面开发
  → 老人端 PWA:大字大按钮 + 语音交互 + 确认卡
  → 子女端 Web App:Agent 委托界面 + 健康图表 + AI 记忆面板

第 4 阶段:安全审计与测试
  → Agent 四级权限矩阵实现
  → SOS 三级升级链实现
  → 44 个自动化测试用例编写与运行
  → 输出:100% 测试通过 + 安全文档

关键技术决策:DeepSeek V3(Function Calling 完善+中文理解强) | 浏览器 ASR+服务端 TTS(零成本) | Prisma+SQLite | Socket.IO | Docker 5 服务编排

项目规模:13,750+ 行 TypeScript | 91 个 API 端点 | 17 个数据模型 | 44 个测试用例 100% 通过 | 峰值吞吐量 909.7 req/sec | P50 响应 19ms

Session ID(证明作品由 TRAE 开发完成)

Session ID
开发内容

6a3a094bd6a72b668c867ee3
主项目开发会话(后端架构、AI Agent 编排、前端界面全链路)

6a3a094bd6a72b668c867ee2
Sandbox 开发会话(原型验证、技术选型)

6a3ff983c4c46c9b0447237d
辅助功能开发会话(PWA、语音交互、移动端适配)

6a450d6a15fe74d1f1d81fde
安全审计与测试会话(权限矩阵、SOS 升级链、44 个测试用例)


5. 对应的报名审核通过的帖子链接

:clipboard: 报名帖(已审核通过)::backhand_index_pointing_right:(6.16-7.15必看)大赛报名指南—0门槛助你报名成功,赢取99元速通奖励和决赛现场门票


CAI — 独立开发者,产品经理

SilverMate 由 CAI 一个人基于 TRAE IDE 开发完成,涵盖产品定义、系统架构、前后端开发、数据库设计、Agent 编排、安全审计、自动化测试、Docker 部署、文档撰写全链路。

1 个赞

牛逼,给投一票 :grin:

1 个赞

原来还能这样 :rofl:

1 个赞

投票了,虽然看不懂,但是感觉很厉害

1 个赞

投票了虽然投票了 但是没投票

3 个赞

搁这搁这搁这

2 个赞

已投票!这个AI养老平台非常贴近实际需求,解决老年人痛点很有意义,期待后续发展!,相互支持

2 个赞

我去 好牛 !

2 个赞