CodeBuddy + GLM-4.6:儿童诗词宝典全栈开发实战
引言:智能时代的儿童诗歌启蒙
在人工智能技术飞速发展的今天,AI赋能教育已成为不可逆转的趋势。本项目"儿童诗词宝典"正是这一趋势下的创新实践,通过CodeBuddy与GLM-4.6的深度协作,构建了一个功能完备的智能儿童诗歌启蒙平台。本文将详细记录从需求分析到功能实现的完整开发过程,展示AI编程助手如何助力教育类应用的快速开发。


一、项目背景与设计理念
本项目是一个基于GLM4.6大语言模型开发的智能儿童诗歌助手,专为儿童设计的诗歌学习、创作和分享平台。通过接入GLM4.6的强大能力,为不同年龄段的儿童提供个性化的诗歌创作体验。
GLM4.6不仅能支持多轮对话和上下文理解,而且具备强大的中文理解和创作能力,同时,它支持复杂提示词工程,还可以为我们的项目提供稳定的API接口。
因此,本项目通过接入GLM4.6大语言模型API,实现智能诗歌生成和分析功能。
项目定位
- 目标用户:3-12岁儿童及其家长
- 核心价值:将传统诗歌教育与AI技术相结合,让儿童在互动体验中感受诗歌之美
- 技术特色:基于GLM-4.6的智能诗歌生成、个性化学习路径、安全的社区交互。通过使用CodeBuddy接入GLM4.6,我们成功开发了一个集教育与娱乐于一体的智能儿童诗歌助手。这个项目不仅展示了大语言模型在儿童教育领域的应用潜力,也为儿童提供了一个激发创造力和学习兴趣的平台。
未来,我们将继续优化和扩展这个应用,为更多儿童带来优质的诗歌学习体验。
设计原则
- 儿童友好性:界面简洁直观,交互简单有趣
- 教育科学性:内容分级适龄,学习循序渐进
- 家长可控性:完善的家长监管体系
- 技术先进性:采用最新AI模型,确保生成质量
二、技术架构设计
本项目的技术栈为:Flask + GLM-4.6 + Bootstrap 5。使用轻量级的Flask框架构建Web应用后端,处理API请求和业务逻辑。
后端架构(Flask + GLM-4.6)
# 核心架构概览
Flask应用层
├── 用户认证模块
├── 诗歌生成引擎
├── 学习进度追踪
├── 社区交互系统
└── 家长管理模块GLM-4.6 API层
├── 诗歌内容生成
├── 诗歌解释生成
├── 互动问答创建
└── 内容安全审核
前端架构(响应式设计)
- 技术栈:HTML5 + CSS3 + JavaScript (ES6+)
- UI框架:Bootstrap 5
- 设计理念:移动优先,多设备适配
- 用户体验:渐进式Web应用(PWA)支持
项目使用现代Web技术构建响应式界面,适配各种设备。HTML5语义化标签构建页面结构,CSS3实现响应式布局和动画效果,JavaScript实现交互功能和API调用,Bootstrap 5提供UI组件支持。
核心功能
本项目的核心功能主要包括:
智能诗歌生成: 基于GLM4.6为不同年龄段儿童生成适合的诗歌内容
家庭账户系统: 支持家长管理多个孩子账户,监控学习进度
个性化界面: 多种主题风格,适合儿童使用的友好交互
学习进度追踪: 详细记录孩子的创作和学习历程
社区分享: 安全的诗歌分享和互动社区
互动学习: 趣味诗歌学习和创作挑战
开发目标为:
- 创建一个安全、有趣的儿童诗歌创作平台
- 利用AI技术提升儿童的文学素养和创造力
- 提供个性化的学习体验,适应不同年龄段儿童的需求
- 构建一个易于使用且功能丰富的应用界面
三、CodeBuddy调用GLM 4.6完成项目功能开发
使用CodeBuddy加GLM4.6模型,新手小白也能通过自然语言指挥AI完成应用开发,非常便捷。
主要能力包括:
1. 代码生成与优化
智能代码补全:
- 根据上下文自动生成API接口
- 提供最佳实践代码模板
- 优化算法逻辑
示例:CodeBuddy帮助生成了完整的用户认证系统,包括:
# 自动生成的认证装饰器
@login_required
def protected_function():# 自动添加权限验证逻辑pass
2. 错误检测与修复
语法错误检测:
- 实时识别代码语法问题
- 提供修复建议
- 避免运行时错误
性能优化建议:
- 识别性能瓶颈
- 推荐优化方案
- 改进算法效率
3. 架构设计支持
模块化设计:
- 协助设计清晰的模块边界
- 推荐合适的架构模式
- 确保代码可维护性
API设计:
- 生成RESTful API规范
- 设计合理的端点结构
- 确保前后端数据一致性
4. 文档生成与维护
自动文档:
- 生成API文档
- 创建使用说明
- 维护更新日志
通过对话运行过程如下:

生成任务清单如下:


继续优化完善如下:

项目部署与运维
1. 生产环境配置
# 生产环境配置示例
class ProductionConfig:DEBUG = FalseTESTING = FalseSECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY')GLM_API_KEY = os.environ.get('GLM_API_KEY')
2. 部署方案
- 本地部署:Flask开发服务器
- 生产部署:Gunicorn + Nginx
- 云部署:Docker容器化
- CDN加速:静态资源分发
3. 监控与日志
- 应用性能监控
- 错误日志收集
- 用户行为分析
- 安全事件追踪




成功完成生成提示如下:

实现主要板块代码如下:
1. 用户认证系统
多类型账户设计
class User:def __init__(self, username, email, password, is_child=True, parent_id=None):self.id = str(uuid.uuid4())self.username = usernameself.email = emailself.password_hash = generate_password_hash(password)self.is_child = is_child # 区分儿童/家长账户self.parent_id = parent_id # 儿童账户关联家长self.profile = {'age_group': '6-8岁','interests': [],'preferences': {'poem_type': '自由诗','poem_mood': '欢快'}}
安全性考虑
- 密码哈希存储(Werkzeug Security)
- 会话管理(30天有效期)
- 权限验证装饰器
- 输入验证与过滤
2. 智能诗歌生成引擎
接入GLM4.6是本项目的核心,通过精心设计的提示词工程和API调用,实现高质量的儿童诗歌生成。
①API配置
首先配置GLM4.6 API的访问信息,使用环境变量管理API密钥。
app.config[‘GLM_API_URL’] = ‘https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions’ # GLM4.6 API地址
app.config[‘GLM_API_KEY’] = os.environ.get(‘GLM_API_KEY’, ‘your_api_key_here’) # 从环境变量获取API密钥
②调用GLM API的核心函数
def call_glm_api(prompt, system_message=None):"""调用GLM4.6 API生成内容"""headers = {'Content-Type': 'application/json','Authorization': f'Bearer {app.config["GLM_API_KEY"]}'}messages = []if system_message:messages.append({"role": "system", "content": system_message})messages.append({"role": "user", "content": prompt})data = {"model": "glm-4-flash", # 使用GLM4.6模型"messages": messages,"temperature": 0.7, # 控制生成内容的随机性"max_tokens": 1000 # 控制生成内容的最大长度}try:response = requests.post(app.config['GLM_API_URL'],headers=headers,data=json.dumps(data))response.raise_for_status()result = response.json()if 'choices' in result and len(result['choices']) > 0:return result['choices'][0]['message']['content']return ""except Exception as e:app.logger.error(f"调用GLM API时出错: {str(e)}")return ""
3. 提示词工程
设计专门的提示词模板,针对不同年龄段和诗歌类型生成适合的内容。
def build_poetry_prompt(theme, age_group, keywords, poem_type, poem_mood, poem_length, custom_style):"""构建诗歌生成提示词"""age_style = AGE_STYLES.get(age_group, AGE_STYLES['6-8岁'])mood_desc = POETRY_MOODS.get(poem_mood, '') if poem_mood else ''prompt = f"""
请为{age_group}的小朋友创作一首关于"{theme}"的{poem_type}。基本要求:
1. 长度:{age_style['length']}(每个年龄段适合的长度)
2. 词汇:使用{age_style['vocabulary']}的词汇,适合儿童理解
3. 韵律:{age_style['rhyme']}的韵律,朗朗上口
4. 内容:积极向上,富有想象力,符合儿童认知特点
"""# 添加诗歌长度要求if poem_length == '简短':prompt += "5. 诗歌要简短精炼,控制在6-8句以内\n"elif poem_length == '适中':prompt += "5. 诗歌长度适中,控制在8-12句\n"elif poem_length == '较长':prompt += "5. 诗歌可以稍长一些,控制在12-16句\n"# 添加情感风格要求if poem_mood and mood_desc:prompt += f"6. 诗歌风格要{poem_mood},{mood_desc}\n"# 添加关键词要求if keywords:prompt += f"7. 请在诗歌中自然地融入以下关键词:{keywords}\n"# 添加自定义风格要求if custom_style:prompt += f"8. 特殊要求:{custom_style}\n"prompt += """
9. 诗歌应包含生动的形象和场景,激发儿童想象力
10. 语言应简洁明了,避免复杂句式和抽象概念
11. 可以适当加入拟人、比喻等修辞手法
12. 诗歌应传递正能量,培养儿童的积极情感
13. 最后,为这首诗歌起一个适合儿童的标题请直接输出完整的诗歌内容,包括标题,不需要其他解释。
"""return prompt
4. 诗歌生成API端点
创建RESTful API端点,处理诗歌生成请求并返回结果。
@app.route('/api/generate_poem', methods=['POST'])
def generate_poem():"""生成诗歌API"""try:data = request.get_json()theme = data.get('theme', '春天')age_group = data.get('age_group', '6-8岁')keywords = data.get('keywords', '')poem_type = data.get('poem_type', '自由诗')poem_mood = data.get('poem_mood', '欢快')poem_length = data.get('poem_length', '适中')custom_style = data.get('custom_style', '')# 验证输入if not theme:return jsonify({'success': False, 'error': '请选择诗歌主题'}), 400# 构建提示词prompt = build_poetry_prompt(theme, age_group, keywords, poem_type, poem_mood, poem_length, custom_style)# 调用GLM API生成诗歌poem_content = call_glm_api(prompt)if not poem_content:return jsonify({'success': False, 'error': '生成诗歌失败,请重试'}), 500# 格式化诗歌内容formatted_poem = format_poem(poem_content)# 提取诗歌标题title = extract_poem_title(formatted_poem)# 生成诗歌解释explanation = ""if user_id:explanation = call_glm_api(build_explanation_prompt(formatted_poem, age_group))# 生成诗歌问答quiz = []if user_id:quiz_content = call_glm_api(build_quiz_prompt(formatted_poem, age_group))if quiz_content:# 解析问答格式quiz = parse_quiz(quiz_content)return jsonify({'success': True,'title': title,'content': formatted_poem,'poem_id': poem_id,'theme': theme,'age_group': age_group,'keywords': keywords,'poem_type': poem_type,'poem_mood': poem_mood,'explanation': explanation,'quiz': quiz})```python
def call_glm_api(prompt):"""调用GLM-4.6 API生成诗歌"""headers = {'Authorization': f'Bearer {app.config["GLM_API_KEY"]}','Content-Type': 'application/json'}data = {'model': 'glm-4','messages': [{'role': 'system', 'content': '你是一位专业的儿童诗歌创作助手'},{'role': 'user', 'content': prompt}],'max_tokens': 1000,'temperature': 0.7}response = requests.post(app.config['GLM_API_URL'], headers=headers, json=data)return response.json()['choices'][0]['message']['content']
5. 提示词工程优化
年龄分级提示词模板:
- 3-5岁:简单词汇,短句,明显韵律
- 6-8岁:常用词汇,适中长度,工整韵律
- 9-12岁:丰富词汇,较长篇幅,灵活韵律
主题分类提示词:
POETRY_THEMES = {'自然': ['春天', '夏天', '秋天', '冬天', '花朵', '小草', '大树'],'动物': ['小猫', '小狗', '小鸟', '蝴蝶', '蜜蜂', '小兔'],'生活': ['家', '学校', '朋友', '游戏', '玩具', '食物'],'情感': ['快乐', '友谊', '勇气', '爱心', '分享', '感恩']
}
6. 学习进度追踪系统
多维度学习指标
class Progress:def __init__(self, user_id):self.poems_created = 0 # 创作数量self.poems_viewed = 0 # 浏览数量self.quizzes_completed = 0 # 问答完成self.themes_explored = [] # 探索主题self.learning_streak = 0 # 连续学习天数self.skill_levels = { # 技能等级'creativity': 1, # 创造力'comprehension': 1, # 理解力'expression': 1, # 表达力'imagination': 1 # 想象力}
成就系统设计
ACHIEVEMENTS = [{'id': 'first_poem','title': '初试身手','description': '创作了第一首诗歌','points': 10,'category': 'creation'},# ... 更多成就定义
]
7. 家长控制与安全系统
家长管理功能
- 儿童账户创建与管理
- 使用时间限制设置
- 内容过滤与审核
- 学习进度监控
- 活动报告生成
安全机制
def check_content_safety(content):"""内容安全检查"""inappropriate_words = ['暴力', '恐怖', '不良'] # 敏感词库for word in inappropriate_words:if word in content:return Falsereturn True
8. 社区交互功能
诗歌分享系统
- 公开/私密分享设置
- 点赞/收藏功能
- 评论与互动
- 优秀作品推荐
社区管理
@app.route('/api/community/poems')
def get_community_poems():"""获取社区诗歌列表"""# 内容审核机制# 分页与排序# 用户权限验证
四、开发过程中的技术挑战与解决方案
1. 诗歌生成质量优化
挑战:初期生成的诗歌质量参差不齐,不符合儿童阅读习惯
解决方案:
- 设计精细的提示词模板
- 添加年龄分级参数
- 实施多轮生成与筛选
- 建立诗歌质量评估机制
2. 用户界面响应式设计
挑战:需要适配不同设备,确保儿童操作便利
解决方案:
- 采用Bootstrap 5网格系统
- 设计大按钮、简洁布局
- 实现触摸友好的交互
- 优化加载性能
3. 数据持久化与性能
挑战:JSON文件存储在大数据量时性能下降
解决方案:
- 实现数据分片存储
- 添加缓存机制
- 优化读写操作
- 为未来数据库迁移预留接口
4. 安全性保障
挑战:儿童应用需要更高安全标准
解决方案:
- 实施内容安全过滤
- 家长监管机制
- 隐私保护设计
- 会话安全加固
功能测试与优化
1. 单元测试覆盖
# 诗歌生成功能测试
def test_poem_generation():result = generate_poem({'theme': '春天','age_group': '6-8岁','keywords': '花朵,蝴蝶'})assert result['success'] == Trueassert len(result['poem']) > 0
2. 集成测试
- 用户注册登录流程
- 诗歌生成与保存
- 社区交互功能
- 家长管理操作
3. 性能优化
- 接口响应时间优化
- 前端资源压缩
- 缓存策略实施
- 数据库查询优化
项目成果与价值
功能完整性
- ✅ 完整的用户认证系统
- ✅ 智能诗歌生成引擎
- ✅ 个性化学习路径
- ✅ 家长监管体系
- ✅ 社区交互平台
- ✅ 进度追踪与成就系统
技术亮点
- AI深度融合:GLM-4.6在教育场景的深度应用
- 儿童友好设计:专为儿童优化的用户体验
- 安全可靠:多层次安全防护机制
- 可扩展架构:模块化设计支持功能扩展
社会价值
- 推动传统文化数字化传承
- 提升儿童文学素养
- 促进家庭教育信息化
- 探索AI+教育新模式
五、 开发挑战与解决方案
1. 提示词优化
挑战:生成的诗歌需要适合不同年龄段儿童的理解水平。
解决方案:设计了分年龄段的提示词模板,根据年龄段调整词汇难度、句子长度和韵律要求。
2. 内容安全
挑战:确保生成的诗歌内容安全、积极,适合儿童阅读。
解决方案:在提示词中明确要求积极向上的内容,并实现了内容审核机制。
3. 用户体验
挑战:为儿童设计友好的界面和交互体验。
解决方案:采用明亮的色彩、简单的导航和丰富的动画效果,使应用更加生动有趣。
项目成果展示
通过接入GLM4.6,我们成功构建了一个功能丰富的智能儿童诗歌助手,主要成果包括:


六、结语
"儿童诗词宝典"项目的成功开发,充分证明了CodeBuddy与GLM-4.6在智能应用开发中的强大能力。
通过这次实践,我们不仅构建了一个功能完备的儿童诗歌教育平台,更探索了AI技术在教育领域的创新应用模式。
项目的技术实现体现了现代Web开发的多个重要原则:前后端分离、API优先设计、响应式界面、安全防护等。特别是在儿童应用这一特殊领域,我们充分考虑了用户特点和安全需求,确保产品既有趣味性又有教育价值。
这次开发体验让我深刻感受到AI编程助手的强大潜力。CodeBuddy不仅在代码生成方面表现出色,更重要的是它能够理解复杂的业务逻辑和教育场景需求。GLM-4.6在儿童内容生成方面的专业性也令人印象深刻,生成的诗歌既符合儿童认知特点,又富有教育意义。
未来,随着AI技术的不断进步和教育理念的持续创新,我们相信这类智能教育应用将发挥越来越重要的作用。"儿童诗词宝典"只是一个开始,我们期待看到更多基于AI的教育创新,为儿童的成长提供更好的支持。
#GLM我的编程搭子 #GLM-4.6
