【标题】 生活娱乐赛道 +麦克纳姆AI助理
0. 先和大家打个招呼吧 
大家好！我现在是回乡创业者，主要业务是居家养老适老化改造。无意间接触了TRAE work，通过这段时间的使用，感觉找到我自己梦寐以求的能力 
就像练武许久，突然被打通了任督二脉一样。我是1999级大学生就读工商管理专业，二十几年工作以来，总感觉没有技术，尤其在疫情期间失业在家，重新选择找工作有没有技术，所以总是跟朋友感叹选专业千万要选技术性专业，不然人到中年，就没有价值了。但是真正接触了TRAE work以来，我有一种感觉，未来不在是理科生的天下了，学文科尤其是管理学等这些学科将越来越有价值。（大胆预测未来软件低级码农们可以考虑换赛道了）
我开发这个DEMO作品，有三个原因：1、不喜欢手机里APP经常要更新；2、去景区旅游时同一商品价格不一致，一步小心就被宰（旅游不可能走回头路（：（：）3、老板天天上班比员工还不敢休息，找员工看店么，人工成本高，最后变成给房东和员工打工。所以我就想开发一个自动做生意的店长。
*1你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的：
刚刚用TRAE时，我用自然对话给TRAE work，想不到它把我的话整理一下之后，生成了完成的软件开发方案，而且表明这些它都可以做到，我抱着试试看，很开就做出来一个简单的demo作品，实现了第一步。我开始的第一步就是告诉TRAE，帮我生成一个AI店长，帮我接待客户，主动聊天做生意。trae,work,推荐我通过调用豆包等软件API就可以实现。它把如果架构API，要怎么做才能实现都一一写出，我只要照抄就行。我经常用到一句话就是告诉TRAE：“我是零基础小白，你要一步一步指导。”通过它实时生产的落地方案，我都成功的把软件安装到云服务器上了。尤其在启动服务器过程中，因为软件反复修改老是需要更新，经常出现错误，现在我只要把服务器上报错的内容，直接复制给TRAE，它就会找到原因，指导我改正错误。我这边体验最强的就是这一点，不是软件原因，是由于自己没有实际操作经验，老是软件更新了就出错，现在统统可以由TRAE来解决了。软件开发最头痛的调试工作，终于可以不在烧脑了。因为我的软件是平台型的软件，现在还在持续更新和开发中，期待某一天正在在市场上跑起来。
TRAE AI 创造力大赛 · 初赛作品帖
小麦AI智能助理
一个连接C端用户与B端商户的AI智能服务平台
让用户说一句话就能找到合适的商户，让商户用AI店长自动服务顾客
立即体验 Demo
http://47.99.132.66:3000
社会服务 AI Agent 商户服务 智能对话 TRAE开发
一、Demo 简介
1.1 是什么
小麦AI智能助理是一个面向旅游、生活服务场景的AI对话平台。它以"小麦"作为统一入口，用户通过自然语言对话就能获取场景内的商户信息、价格、优惠活动等；每个入驻商户拥有独立的AI店长，自动回答顾客咨询。平台采用双服务器架构，主服务器负责用户交互，独立的商户AI店长服务器专门处理商户对话，实现C端与B端的智能连接。
1.2 面向谁
C端用户
游客、居民、老年人——想快速了解某个场景内有哪些服务、价格多少、有什么优惠
B端商户
景区餐饮、酒店、租赁、养老服务等中小商户——没有技术团队，但需要24小时在线回答顾客咨询
1.3 主要功能
小麦AI智能对话
用户与"小麦"自然语言对话，小麦根据问题自动匹配场景内最合适的商户AI店长，代用户询问并汇总真实回复。支持流式输出、语音输入、@直连商户。
商户AI店长系统
每个商户拥有独立AI店长，基于商户录入的私密知识库（经营范围、价格、优惠）优先回答，未命中再调大模型。商户可通过手机端聊天窗口管理客户、PC端后台管理订单。
场景切换与全商户遍历
支持黄山景区、卢宅景区、万达广场、居家养老四大场景。切换场景后，小麦自动向该场景内所有商户AI店长询问经营信息，汇总展示给用户。
商户手机端管理
商户用手机浏览器登录后，在聊天界面即可查看客户列表、对话记录，通过聊天命令触发知识库更新、订单查看等功能，无需电脑。
1.4 产品截图
[
：小麦AI对话界面]
[
：商户AI店长后台界面]
[
：场景切换与商户回复汇总]
二、Demo 创作思路
2.1 灵感来源
去年去黄山旅游时，我在山脚想租一根登山杖，问了三个摊位价格都不一样；想吃顿徽菜，不知道哪家口碑好、价格透明。这些碎片化的信息分散在各处，没有统一入口。我当时就想：如果有一个AI助手，能像当地朋友一样告诉我"这家排云楼餐厅臭鳜鱼128元，用@排云楼还能打9折"，该多好。
同时，我发现很多中小商户（尤其是景区、社区周边）根本没有能力搭建线上客服系统。老板自己看店、做饭、收银，根本没空回复线上咨询。但如果他们只需要录入一次经营信息，AI就能24小时自动回答顾客——这对小商户来说太有价值了。
2.2 想解决的问题
用户信息碎片化：游客到一个陌生场景，需要的信息（价格、位置、营业时间）分散在各个平台，没有统一入口
商户无人值守：中小商户没有技术团队和客服人力，顾客线上咨询经常无人回复
信息更新滞后：平台上的商户信息经常过期（价格变了、活动结束了），但商户没精力逐个平台更新
2.3 为什么做这个方向
我判断这个方向有三个确定性：
需求真实：我自己就是目标用户，旅游时深有体会；认识的景区餐饮老板也抱怨"美团上回复不过来"
AI Ready：大模型的对话能力已经成熟，Function Calling 让AI能按结构化逻辑行动，正好适合"问答+推荐"场景
切口小：不做一个大而全的平台，而是聚焦"对话即服务"——用户说话，AI匹配商户，商户AI自动回复——流程极简
三、Demo 体验地址
在线体验： http://47.99.132.66:3000
商户工作台http://47.99.132.66:3000\boss
运营管理后台http://47.99.132.66:3000\admin
3.1 快速体验指南
打开 Demo 地址，与"小麦"对话，输入"你好"开始
输入手机号注册（验证码为手机号后4位）
选择场景（如"黄山景区"），小麦会自动向景区内所有商户询问信息
输入"@排云楼"或点击 @ 按钮，直连商户AI店长
点击左上角"语音"按钮，用语音输入问题
商户端：用手机访问同一地址，注册时选择"商户"身份，即可进入商户管理模式
3.2 测试账号
普通用户：任意手机号注册即可体验
商户体验：商户手机号需先在系统中注册，可联系作者获取测试商户账号
四、TRAE 实践过程
4.1 开发全流程
本项目全程使用 TRAE Work 开发完成，从0到1历时约3周。以下是关键开发阶段：
Week 1
需求梳理
技术选型
→
Week 2
小麦对话
用户系统
→
Week 3
商户系统
云端部署
4.2 关键开发步骤
步骤1：用 TRAE 生成项目骨架
在 TRAE 中输入需求描述，AI自动生成 React + Vite + Express + SQLite 的完整项目结构，包括路由配置、API 接口定义、数据库Schema。
[
：TRAE 中生成项目骨架的对话界面]
步骤2：AI辅助实现小麦对话流式输出
使用 TRAE 的代码生成功能实现 SSE 流式对话，AI自动处理了 ReadableStream 解析、JSON chunk 提取、实时UI更新等复杂逻辑。
[
：TRAE 中实现流式对话的代码生成过程]
步骤3：商户AI店长服务器拆分
在 TRAE 中描述"把商户AI逻辑拆成独立服务器"的需求，AI自动生成了新的 Express 服务器代码、API 转发逻辑、Token认证机制。
[
：TRAE 中拆分服务器架构的对话界面]
4.3 TRAE 带来的效率提升
代码生成：约70%的 boilerplate 代码由 TRAE 自动生成，包括组件结构、API 封装、数据库操作
错误修复：遇到 TypeScript 类型错误或运行时异常，直接粘贴错误信息到 TRAE，AI 快速定位并给出修复方案
架构设计：双服务器架构的拆分、商户自动代问机制的设计，都是在 TRAE 中通过对话讨论后确定的技术方案
4.4 关键 Session ID
以下是在 TRAE 中完成关键开发任务的 Session ID，可验证作品由 TRAE 开发：
Session ID: [2591974708521859:cc8f9a2c1d8e8690632e9005a271826e_6a3b398644379778bfeb63e9.6a3b42b444379778bfeb6482.6a3b42b444379778bfeb6480:TRAE Work CN.0.1.31.no_sid.no_ppe.T(2026/6/24 10:36:36)]
任务：项目初始化与架构设计 — 生成 React + Express 项目骨架，配置路由和数据库
Session ID: [2591974708521859:80c7080158e099ec4cfe63298d42884f_6a3b398644379778bfeb63e9.6a3b4ce444379778bfeb65aa.6a3b4ce444379778bfeb65a8:TRAE Work CN.0.1.31.no_sid.no_ppe.T(2026/6/24 11:20:04)]
任务：小麦AI对话系统 — 实现流式SSE对话、语音输入、@直连商户功能
Session ID: [2591974708521859:f508bfe337f40b0cebdcebf8f1993263_6a3b398644379778bfeb63e9.6a4a086b12a895f4d9daed27.6a4a086b12a895f4d9daed26:TRAE Work CN.0.1.31.no_sid.no_ppe.T(2026/7/5 15:33:20)
任务：商户AI店长系统 — 实现商户后台、知识库管理、AI对话、手机端商户模式
Session ID: [2591974708521859:6d12d14f94ef50468521ef749503c596_6a3b398644379778bfeb63e9.6a4d8fe5b51f1c27ad34a986.6a4d8fe5b51f1c27ad34a984:TRAE Work CN.0.1.31.no_sid.no_ppe.T(2026/7/8 07:46:45) Session ID]
任务：云端部署 — 阿里云ECS部署、双服务器架构拆分、Nginx配置
五、技术架构
5.1 技术栈
React 19
TypeScript 5
Vite 6
Tailwind CSS 4
Express.js
SQLite
阿里云百炼 API
阿里云 ECS
Node.js 22
5.2 系统架构
用户手机/PC
浏览器
→
主服务器
47.99.132.66:3000
→
小麦AI
对话处理
→
店长服务器
:4000
→
商户AI店长
知识库+大模型
5.3 核心创新点
商户自动代问：用户问"索道多少钱"，小麦自动匹配"云谷索道"商户，代用户询问AI店长，展示真实回复
私密知识库优先：商户录入的经营信息优先于大模型生成，确保价格、优惠等信息的准确性
AI对话录入：商户用自然语言描述经营信息（“臭鳜鱼128元，全场8折”），AI自动提取结构化条目
双端商户管理：手机端聊天窗口管理客户，PC端完整后台管理订单/知识库
六、未来规划
多模态输入：支持图片识别（用户拍菜单问价格、拍景区导览图问路线）
智能推荐：基于用户画像和行为数据，主动推荐可能感兴趣的商户和活动
支付闭环：接入微信支付/支付宝，实现"问价→下单→支付"一站式服务
更多场景：扩展到医院导诊、政务咨询、校园服务等更多社会服务场景
“世界很大，放手去造” —— 用 TRAE 把想法变成现实，这是我参加这次大赛最大的收获。
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