【学习工作赛道】StudyMate抗遗忘学习星球

TRAE AI 创造力大赛 【大赛初赛专区】
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0. 先和大家打个招呼吧 :waving_hand:

  • 我是一名数据分析师，平时主要是基于现有工具分析，在参加这次比赛之前我没有开发过一个完整能上线的app/web网页/小程序，但是这次借助TRAE，我不仅把想要做的东西做出来了，还成功部署上线了，其他人也可以访问，尽管也碰到了很多问题，但我在TRAE的帮助下都顺利解决了，也涨了不少经验。

  • 我是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的： 首先其实我并没有想好我做出来的具体是什么样子的，只是有一个想法，然后我按照官方的指导贴去和TRAE沟通。然后经过和它的探讨反问环节，我对我要做的产品有了更加清晰的愿景。然后写出了PRD，再让TRAE根据我的PRD去选择技术栈，去生成代码，然后得到了项目雏形。之后我再根据项目实际运行结果一步步和TRAE沟通，最终得到了现在的作品。

1. Demo 简介

是什么：基于艾宾浩斯遗忘曲线的跨平台AI备考学习应用（H5 网页）
面向谁：考研党、考证族、备考学生等需要系统化学习规划和知识记忆管理的人群

:brain: 核心功能一：抗遗忘知识记忆管理
基于艾宾浩斯遗忘曲线原理，构建科学的间隔重复记忆系统。支持三级掌握度（未掌握/较熟悉/已掌握），每个级别有独立的复习间隔曲线，系统自动计算下次复习日期。支持拍照、相册选择、粘贴上传图片，图文并茂的记忆体验。

:date: 核心功能二：多维任务管理
今日/周视图/月视图/四象限四种维度切换，任务精准定位到分钟级时间区间。周视图采用时间轴布局，任务卡片悬浮在对应时间位置，高度由预计时长决定，一目了然。

:robot: 核心功能三：AI智能学习规划
四阶段引导式规划，输入考试信息、薄弱点、每日学习时间，AI自动生成分阶段备考方案，支持上传考试大纲图片辅助分析，生成的计划一键保存到系统。

2. Demo 创作思路

灵感来源：作为参加过考研的过来人，深知备考过程中最大的痛点不是努力不够，而是缺乏科学的规划方法和有效的记忆巩固机制。市面上的学习工具要么功能单一，要么过于复杂，缺少一款真正以记忆科学为核心的一站式学习工具。

想解决的问题：

  1. 规划难：不知道如何科学安排学习计划，盲目刷题效率低

  2. 记不住：学了就忘，陷入「学了忘、忘了学」的恶性循环

  3. 难坚持：学习过程枯燥乏味，缺乏持续的动力和反馈

为什么做这个方向：

  • 科学背书：艾宾浩斯遗忘曲线是经过百年验证的记忆规律，间隔重复是最有效的记忆方法

  • AI赋能：大语言模型让智能规划成为可能，大幅降低制定学习计划的门槛

  • 差异化定位：市面产品多聚焦计划或笔记，真正把记忆管理作为核心的产品很少

  • 游戏化激励：农场成长系统让学习有即时反馈，解决坚持难的问题

3. Demo 体验地址

在线体验链接：https://studymate-5w0.pages.dev/

4. TRAE 实践过程

开发流程概述

阶段 内容
第1阶段 项目初始化、架构搭建、用户认证与基础功能
第2阶段 核心功能：任务管理系统（今日/周/月视图）
第3阶段 核心功能：知识记忆管理（卡片+错题本）
第4阶段 AI功能集成、农场系统开发、UI优化与部署

关键开发步骤

步骤1：UniApp项目初始化与后端搭建（Day 1） 使用 TRAE 创建 UniApp 项目，配置 Vue3 + TypeScript + Pinia 技术栈。同时基于 FastAPI 创建后端服务，实现用户认证（JWT）、数据库配置等基础功能。

步骤2：任务管理系统开发（Day 2） 开发今日视图、周视图（时间轴布局）、月视图、四象限视图，实现任务的增删改查、状态切换、分钟级时间选择等功能。周视图采用6:00-23:00整点时间轴，任务卡片悬浮定位，高度由预计时长决定。

步骤3：知识记忆管理开发（Day 3） 实现知识卡片和错题本的完整功能，包括间隔重复记忆算法、三级掌握度体系（未掌握/较熟悉/已掌握）、图片上传（拍照/相册/粘贴）、数据导出等核心功能。

步骤4：AI功能与农场系统开发（Day 4） 集成 Cloudflare Workers AI，开发AI生成学习计划功能，实现四阶段引导式交互流程。同时开发学习农场游戏化激励系统，实现植物播种、浇水、施肥、收获等功能，最后进行UI优化和部署上线。

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开发关键步骤截图（不少于 3 张）

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关键任务对话的 Session ID（不少于 3 个），用于证明作品由 TRAE 开发完成。

**Session ID：**1079051748916778:afe04017167c28a772dd2108d42a5f0c_6a4718e819ea9bb49543002c.6a472f6030a8f6a812db9230.6a472f5f635f8d1f4722487b:Trae CN.T(2026/7/3 11:41:20)
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Session ID：
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**Session ID：**1079051748916778:ca433c57b125db007369569b0d6238a9_6a4748ddad0be463b0421be8.6a475cbe62e2c8ccaebcc6e3.6a475cbd4d711a8dfc5efb8d:TRAE Work CN.0.1.30.no_sid.no_ppe.T(2026/7/3 14:56:54)
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