# 谁是卧底游戏 - Streamlit Web应用
## 一、团队成员与贡献
| 姓名 |
学号 |
主要贡献(具体分工) |
| 王子欣 |
2411020210 |
(组长)核心逻辑开发、Prompt编写、AI集成 |
| 赵珂蔓 |
2411020219 |
前端界面设计、PPT制作、UI优化 |
| 徐晨颖 |
2411020116 |
文档撰写、测试与Bug修复、游戏规则设计 |
## 二、项目简介 & 运行指南
### 简介
这是一个基于Streamlit开发的在线"谁是卧底"游戏,解决了线下多人聚会时难以组织、角色分配不便的痛点。通过AI模拟玩家发言,让单人也能体验多人推理游戏的乐趣。
### 如何运行
1. 安装依赖:`uv sync`
2. 启动应用:`uv run streamlit run app.py`
3. 在浏览器中访问:`http://localhost:8501`
## 三、开发心得
### 1. 选题思考
**为什么做这个?解决了谁的痛苦?**
# 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。
**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。
## 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。
**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”。