【AI编程工具实战】用多款AI工具快速搭建“心语国韵“

摘要：本文介绍了作者利用AI编程工具在3天内开发完成的"心语国韵"系统，实现了传统文化与现代技术的融合。该系统通过Qwen3-Coder、FastGPT等工具，构建了包含情绪分析、古风诗词生成、AI配图等功能的完整创作链路。核心创新包括多模态AI融合、智能Prompt工程和响应式设计，解决了API稳定性、跨域访问等技术挑战。项目展示了AI在文化传承中的潜力，开发效率较传统模式

qq_46250235

820人浏览 · 2025-08-29 14:53:16

qq_46250235 · 2025-08-29 14:53:16 发布

CSDN AI编程工具征文 | 3天完成！传统文化 × 现代AI编程工具的完美融合

📝 前言

作为一名热爱传统文化的程序员，我一直想用技术手段传承古典诗词之美。在体验了多款AI编程工具后，我决定挑战自己：能否在3天内，仅使用AI编程工具快速搭建一个完整的古风诗词创作系统？
答案是肯定的！通过合理运用Qwen3-Coder、FastGPT、BFL Flux Pro等多款AI工具，我成功打造了"心语国韵"——一个集情绪分析、诗词生成、AI配图于一体的完整系统。
整个开发过程让我深刻体会到AI编程工具的强大魅力！从构思到上线仅用3天时间，这在传统开发模式下是不可想象的。

🎉 项目已成功上线，欢迎体验：http://omr3m5vqful.hostingem.ru/

🎯 项目概述

核心功能

"心语国韵"是一个基于AI技术的古风诗词创作与配图系统，主要功能包括：

🎭 智能情绪识别：分析用户输入的情感状态
📝 古风诗词生成：基于情绪创作符合古典韵律的诗句
🎨 AI配图生成：根据诗词内容生成中国风背景图片
📚 历史记录管理：保存用户的创作历史
🖼️ 沉浸式预览：全屏背景图片预览体验

🚀 AI编程工具使用实战

技术栈架构

1. 工具选择与分工

在这个项目中，我使用了多款AI编程工具，各司其职：

Qwen3-Coder：代码架构设计、核心算法实现、问题解决
FastGPT：诗词生成、情绪分析的AI服务
BFL Flux Pro：AI配图生成服务
GitHub Copilot：代码补全和优化建议

2. 核心算法实现

情绪分析引擎

Qwen3-Coder帮助我实现了基于中国古典文学的情绪分析系统：

// 情绪分析核心算法
const analyzeEmotion = (userInput) => {
  const emotionPrompt = `
    请分析以下文本的情绪状态，并按照中国古典文学的情绪分类方式进行归类：
    
    文本："${userInput}"
    
    请从以下情绪中选择最符合的一种：
    - 喜而不狂：适度的快乐和满足
    - 哀而不伤：淡淡的忧愁但不过分悲伤
    - 怒而不暴：有愤怒但保持理性
    - 思而不忧：深思但不过分担忧
    
    请只返回情绪分类，不需要解释。
  `;
  
  return callFastGPT(emotionPrompt);
};

诗词生成算法

利用Qwen3-Coder的强大能力，设计了多层次的诗词创作策略：

// 诗词生成核心流程
const generatePoem = async (emotion, userInput) => {
  const poemPrompt = `
    根据用户的心情感受，创作一首古风诗词。要求：
    
    用户输入：${userInput}
    情绪状态：${emotion}
    
    创作要求：
    1. 采用古典诗词的韵律和格式
    2. 体现"${emotion}"的情感特质
    3. 融入中国古典文学的意象和表达方式
    4. 诗句要有意境美和音韵美
    5. 长度控制在4-8句之间
  `;
  
  const response = await callFastGPT(poemPrompt);
  return {
    poem: response.poem || response,
    emotion: emotion,
    analysis: `您的心境体现了"${emotion}"的特质，这首诗词试图捕捉这种微妙的情感。`
  };
};

3. 跨域问题解决

在开发过程中遇到了API跨域调用的问题，Qwen3-Coder帮助我设计了完整的解决方案：

// 多重跨域解决方案
const generatePoemImage = async (poem, emotion, userInput) => {
  try {
    // 优先尝试使用PHP代理服务
    await checkProxyHealth();
    const proxyResult = await generateImageWithProxy(imagePrompt);
    return proxyResult;
  } catch (proxyError) {
    console.warn('PHP代理服务不可用，回退到直接调用');
    // 回退到原有的直接调用方案
    const submissionResult = await submitGenerationRequest(imagePrompt);
    return await getGenerationResult(submissionResult.pollingUrl);
  }
};

🎨 创新技术亮点

1. 多模态AI融合

项目成功将文本理解、情绪分析、诗词生成和图像生成有机结合，实现了从用户情感到视觉作品的完整创作链路。

2. 智能Prompt工程

针对古风诗词和中国画风格优化的提示词模板：

// 图片生成Prompt工程
const createImagePrompt = (poem, emotion, userInput) => {
  const emotionStyles = {
    '喜而不狂': '明亮温暖的色调，春日阳光，花开满园',
    '哀而不伤': '淡雅的水墨色调，秋日黄昏，落叶飘零',
    '思而不忧': '宁静致远的意境，月夜思君，竹林清风'
  };
  
  const style = emotionStyles[emotion] || '古典雅致的中国风意境';
  
  return `
    中国古风山水画，${style}，
    体现诗句"${poem.substring(0, 50)}"的意境，
    传统水墨画风格，高质量，4K分辨率，
    构图优美，意境深远，古典美学
  `.trim();
};

3. 响应式用户体验

使用Tailwind CSS实现了完美的响应式设计，确保在各种设备上都有良好的用户体验。

/* 响应式设计示例 */
.poem-container {
  @apply w-full max-w-2xl mx-auto p-6;
  @apply bg-white/90 backdrop-blur-sm rounded-lg shadow-lg;
  @apply md:p-8 lg:p-10;
}

.input-section {
  @apply flex flex-col space-y-4;
  @apply md:flex-row md:space-y-0 md:space-x-4;
}