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 启动项目: uv run streamlit run app.py
 访问游戏：启动成功后，在浏览器打开终端输出的本地链接（默认：http://localhost:8501）即可进入成语接龙界面
 
-《成语接龙》课程设计开发心得
-本次Python程序设计课程设计我们小组以“成语接龙互动系统”为主题，核心出发点在于解决“青年群体成语积累薄弱、传统成语游戏趣味性不足”的问题——既希望借助互动形式传承传统文化，也试图通过AI辅助功能降低成语接龙的参与门槛，让更多人在轻量化的游戏体验中熟悉成语、掌握成语。
-在AI协作方面，初次借助AI辅助开发时，其对需求的快速落地能力让我们印象深刻：仅通过描述“实现基于汉字谐音的成语匹配逻辑”，AI即可生成拼音映射表与同音校验函数，大幅缩短了基础功能的开发周期。其中，效果最显著的Prompt为“结合Streamlit框架，实现包含中国风界面、游戏状态管理、AI成语生成的完整交互系统”——该指令不仅覆盖了前端样式的视觉设计（如渐变卡片、动画效果），还嵌入了游戏计时器、历史记录管理等核心逻辑，直接实现了“功能完整性”与“用户体验”的结合。
-但协作过程中也存在实际问题：在调用DeepSeek API生成成语的环节，初始Prompt未限定“过滤已使用成语”，导致AI返回结果频繁重复，后续补充“排除历史成语列表”的约束条件后才解决该问题；此外，AI生成的新成语与本地成语库不匹配的Bug，通过“自动将有效新成语补充至本地库”的逻辑得以修复——这也让我意识到，AI输出的内容仍需结合实际场景进行针对性校验与调整。
-若脱离AI辅助，我们虽然可以独立完成基础接龙逻辑的编写，但Streamlit前端美化、API接口对接等环节的开发周期将显著延长，且界面交互的精细化程度会大打折扣。这也让我明确：AI是提升开发效率的工具，但开发者的核心竞争力仍在于“需求拆解能力”与“场景化决策能力”——例如AI不会主动考虑“用户卡壳时需要提示功能”，但结合实际使用场景，我增设了“提示按钮”，这正是从用户需求出发的主动设计。
-本次开发让我们清晰了AI时代的开发思路：需以“用户需求”为核心，先完成功能模块与体验细节的拆解，再借助AI实现具体代码的落地，自身则聚焦于需求合理性、流程完整性的把控。
+《成语接龙》课程设计开发心得 📝
+本次课程设计以“成语接龙互动系统”为主题，核心出发点是解决 “青年群体成语积累薄弱” 与 “传统成语游戏趣味性不足” 两大问题。我们希望借助互动形式传承传统文化，同时通过 AI 辅助功能 降低参与门槛，让用户在轻量化游戏中熟悉并掌握成语。
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+🤖 AI 协作体验
+初次借助 AI 辅助开发时，其快速落地能力令人印象深刻：
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+仅通过描述 “实现基于汉字谐音的成语匹配逻辑”，AI 即可生成拼音映射表与同音校验函数，大幅缩短基础功能开发周期。
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+最有效的 Prompt 示例：
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+“结合 Streamlit 框架，实现包含中国风界面、游戏状态管理、AI 成语生成的完整交互系统。”
+该指令不仅覆盖了前端样式（如渐变卡片、动画效果），还嵌入了游戏计时器、历史记录管理等核心逻辑，直接实现了 “功能完整性” 与 “用户体验” 的结合。
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+⚠️ 遇到的问题与优化
+在 AI 协作过程中，我们也遇到一些实际问题：
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+成语重复问题
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+初始 Prompt 未限定 “过滤已使用成语”，导致 AI 返回结果频繁重复。
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+解决方案：补充 “排除历史成语列表” 约束条件后得以修复。
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+成语库匹配问题
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+AI 生成的新成语与本地成语库不匹配。
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+解决方案：通过 “自动将有效新成语补充至本地库” 逻辑进行修复。
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+这些经历让我意识到：AI 输出的内容仍需结合实际场景进行针对性校验与调整。
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+💡 核心感悟
+若完全脱离 AI 辅助，我们虽可独立完成基础接龙逻辑，但 Streamlit 前端美化、API 接口对接 等环节的开发周期将显著延长，且界面交互的精细化程度会大打折扣。
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+这让我更加明确：
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+AI 是提升开发效率的工具，但开发者的核心竞争力仍在于 “需求拆解能力” 与 “场景化决策能力”。
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+例如：AI 不会主动考虑 “用户卡壳时需要提示功能”，但结合实际使用场景，我们主动增设了 “提示按钮”，这正是从用户需求出发的设计。
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+✅ 总结
+本次开发让我们清晰了 AI 时代的开发思路：
+以用户需求为核心 → 拆解功能模块与体验细节 → 借助 AI 实现代码落地 → 自身聚焦于需求合理性与流程完整性的把控。
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+🌟 让传统文化在趣味互动中传承，让技术为体验赋能。
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+## 项目状态
+- ✅ 代码修复完成
+- ✅ 应用运行正常
+- ✅ 敏感信息已保护