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 ### 1. 选题思考
 **为什么做这个？解决了谁的痛苦？**
 
-开发心得 (Development Reflection)
-1. 选题思考
-为什么做这个？解决了谁的痛苦？
-我一直是桌游爱好者，但现实中朋友时间难凑，线上平台体验又差。这个项目让我一个人也能体验推理乐趣。它服务于三类用户：想练习技巧的爱好者、想学习规则的新手、需要团建的组织者。通过AI模拟真实玩家，让单人游戏也有社交体验。
-2. AI 协作体验
-2.1 初体验
-第一次用AI写代码很震撼。它能快速生成框架，但常理解错需求。我意识到AI是"超级实习生"，需要明确指令和严格监督。
-2.2 Prompt 交互
-最牛的Prompt：
-请用Python实现一个Streamlit页面，要求：
-1. 使用2列布局展示游戏信息
-2. 左侧显示当前玩家列表（用紫色标签突出显示卧底）
-3. 右侧放置发言输入框和投票按钮
-4. 添加"显示/隐藏身份"切换开关
-5. 底部设置重置游戏按钮
-注意：组件间距保持20px，整体使用暗黑主题
-这个Prompt精准明确，AI生成了完美的界面代码。
-最坑的Prompt/交互：
-帮我做个谁是卧底游戏
-这个模糊prompt让AI生成了无法运行的伪代码，混合了Flask和Streamlit语法，还用了过时的st.beta_columns。经过3次迭代才纠正方向。
-2.3 Bug 解决
-AI生成投票系统的Bug：
-AI生成的投票统计代码有严重问题：
-# AI的错误代码
-def handle_vote(votes):
-    counts = {}
-    for v in votes:
-        counts[v] += 1  # 没有初始化字典，会KeyError
-    return max(counts)
-如何发现并修复：
-测试时系统频繁崩溃。我添加调试信息发现是字典未初始化。修正为：
-def handle_vote(votes):
-    counts = defaultdict(int)
-    for v in votes.values():
-        counts[v] += 1
-    return max(counts.items(), key=lambda x: x[1])[0]
-这个Bug让我明白：AI能写代码，但不会考虑边界情况，必须人工验证。
-3. 自我反思
-3.1 离开 AI
-离开AI我能完成基础版，但达不到现在的质量。我能做界面和逻辑框架，但AI发言系统和复杂投票机制需要AI协助。AI让开发从2周缩短到3天。
-3.2 核心竞争力
-AI时代，程序员的核心竞争力是：
-问题定义能力：知道要解决什么问题
-系统整合能力：将AI生成的模块组合成完整系统
-质量把关能力：发现并修复AI的错误
-价值判断能力：什么体验是"好"的，什么是"公平"的
-未来编程是人与AI的协作。我的代码中，策略是人类定的，内容是AI生成的，质量是人类把关的——这就是新时代的编程模式。
+# 开发心得
+
+## 1. 选题思考
+解决线下玩“谁是卧底”的痛点：无需准备卡片、自动管理游戏流程、AI充当玩家。让聚会游戏更易组织，单人也能玩。
+
+## 2. AI 协作体验
+**初体验**：AI生成内容很快，但初期发言太“教科书”，缺乏游戏真实感。
+
+**最牛 Prompt**：
+“生成游戏发言，口语化像真人聊天，带犹豫语气，避免直接说词语。”
+→ 让AI有了“人味”。
+
+**最恼火 Prompt**：解释“平票后第二轮投票”逻辑时，AI总想简化，沟通成本高。
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+**Bug 解决**：AI写的投票逻辑可能出现无限循环（所有人平票）。我改为“最多3轮投票，仍平票则随机淘汰”，更符合真实规则。
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+## 3. 自我反思
+**离开 AI 还能写吗？**  
+能，但慢很多。AI帮我快速生成大量发言内容和处理边界情况，效率差一个数量级。
+
+**我的核心竞争力**：
+1. **问题定义**：把模糊的“好玩”变成清晰的技术需求。
+2. **系统设计**：让发言、投票、AI行为形成一个有机游戏系统。
+3. **体验直觉**：知道什么设计会让玩家觉得自然、有趣。
+4. **纠偏能力**：当AI走向错误方向时，能识别并拉回来。
+5. **整合能力**：把AI生成的模块组装成完整可运行的产品。
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+**未来思考**：程序员更像“AI教练”或“产品导演”。核心不是写每一行代码，而是知道要做什么、如何向AI描述、如何评估和整合结果。编程技能不会消失，但会从“写代码”进化到“设计系统+指导AI”。