创意AI应用开发大赛 - 基于Google AI Studio的创新实践指南-育师

🏆 创意AI应用开发大赛 - 基于Google AI Studio的创新实践指南

大赛主题：基于Google AI Studio构建创新性人工智能解决方案
适合人群：AI开发者、创新者、学生、技术爱好者
技术栈：Google AI Studio, Gemini API, Python, JavaScript

📋 目录

大赛概述
Google AI Studio简介
参赛准备
创意方向推荐
技术实现方案
完整项目示例
评审标准
提交指南
常见问题

🎯 大赛概述

大赛背景

随着人工智能技术的快速发展，Google推出了AI Studio平台，为开发者提供了强大的AI能力。本次大赛旨在鼓励开发者利用Google AI Studio构建创新性AI应用，推动AI技术在各行业的落地应用。

大赛目标

✅ 探索AI技术的创新应用场景
✅ 培养AI应用开发能力
✅ 促进AI技术社区交流
✅ 发掘优秀AI解决方案

参赛要求

必选要求： ├─ 使用Google AI Studio平台 ├─ 基于Gemini API开发 ├─ 具有创新性和实用性 ├─ 提供完整源代码 └─ 附带详细文档 加分项： ├─ 开源项目 ├─ 多模态应用 ├─ 解决实际问题 ├─ 用户体验优秀 └─ 技术难度高

🚀 Google AI Studio简介

平台特点

核心优势： ├─ 强大的Gemini模型 ├─ 多模态处理能力（文本、图像、视频、音频） ├─ 免费API额度 ├─ 简单易用的界面 ├─ 丰富的预训练模型 └─ 完善的开发文档

主要功能

1. Gemini Pro - 文本生成

# 文本生成示例 import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') response = model.generate_content("写一首关于AI的诗") print(response.text)

2. Gemini Pro Vision - 图像理解

# 图像分析示例 import PIL.Image model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') img = PIL.Image.open('image.jpg') response = model.generate_content(["描述这张图片", img]) print(response.text)

3. 对话系统

# 多轮对话示例 model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') chat = model.start_chat(history=[]) response = chat.send_message("你好，我想了解AI") print(response.text) response = chat.send_message("能给我举个例子吗？") print(response.text)

🛠️ 参赛准备

环境搭建

Step 1: 注册Google AI Studio

1. 访问 https://makersuite.google.com/ 2. 使用Google账号登录 3. 创建新项目 4. 获取API密钥

Step 2: 安装SDK

# Python环境 pip install google-generativeai # Node.js环境 npm install @google/generative-ai

Step 3: 配置环境变量

# Linux/Mac export GOOGLE_API_KEY="your_api_key_here" # Windows set GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here

开发工具推荐

IDE选择： ├─ VSCode（推荐） ├─ PyCharm ├─ Jupyter Notebook └─ Google Colab 版本控制： ├─ Git └─ GitHub 测试工具： ├─ Postman（API测试） ├─ pytest（Python单元测试） └─ Jest（JavaScript测试）

💡 创意方向推荐

方向一：教育领域

1. AI智能家教系统

核心功能：

📚 个性化学习计划生成
🎯 知识点智能讲解
📝 作业自动批改
📊 学习进度追踪

技术方案：

class AITutor: def __init__(self, api_key): genai.configure(api_key=api_key) self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') self.chat = self.model.start_chat(history=[]) def explain_concept(self, subject, concept, level="中学"): prompt = f""" 作为一名{level}{subject}老师，请用通俗易懂的方式讲解：{concept} 要求： 1. 使用生活化的例子 2. 分步骤讲解 3. 包含练习题 """ response = self.chat.send_message(prompt) return response.text def grade_homework(self, question, student_answer, correct_answer): prompt = f""" 题目：{question} 学生答案：{student_answer} 参考答案：{correct_answer} 请评分（0-100）并给出详细反馈： 1. 答案正确性 2. 解题思路 3. 改进建议 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text # 使用示例 tutor = AITutor("YOUR_API_KEY") explanation = tutor.explain_concept("数学", "二次函数", "初中") print(explanation)

2. 多语言学习助手

核心功能：

🌍 实时翻译
🗣️ 口语练习
📖 语法纠错
🎭 情景对话

方向二：内容创作

1. AI写作助手

核心功能：

✍️ 文章大纲生成
📝 内容扩写
🎨 风格转换
🔍 SEO优化

完整实现：

class AIWriter: def __init__(self, api_key): genai.configure(api_key=api_key) self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') def generate_outline(self, topic, keywords, word_count=2000): prompt = f""" 请为以下主题生成详细的文章大纲： 主题：{topic} 关键词：{', '.join(keywords)} 目标字数：{word_count} 要求： 1. 包含引言、正文（3-5个主要部分）、结论 2. 每个部分列出2-3个要点 3. 符合SEO优化原则 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text def expand_content(self, outline_section, style="专业"): prompt = f""" 请将以下大纲要点扩写成完整段落： {outline_section} 写作风格：{style} 要求： 1. 内容充实，逻辑清晰 2. 使用恰当的例子和数据 3. 保持{style}的语言风格 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text def optimize_seo(self, content, target_keywords): prompt = f""" 请优化以下内容的SEO： 内容： {content} 目标关键词：{', '.join(target_keywords)} 优化建议包括： 1. 关键词密度调整 2. 标题优化 3. 内链建议 4. meta描述 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text # 使用示例 writer = AIWriter("YOUR_API_KEY") # 生成大纲 outline = writer.generate_outline( topic="人工智能在医疗领域的应用", keywords=["AI医疗", "智能诊断", "医疗影像"], word_count=3000 ) print("文章大纲：\n", outline) # 扩写内容 section = "AI在医疗影像诊断中的应用" content = writer.expand_content(section, style="科普") print("\n扩写内容：\n", content) # SEO优化 optimized = writer.optimize_seo(content, ["AI医疗", "智能诊断"]) print("\nSEO优化建议：\n", optimized)

2. 智能视频脚本生成器

核心功能：

🎬 脚本创作
🎭 分镜设计
🎵 配乐建议
📹 拍摄指导

方向三：商业应用

1. 智能客服系统

核心功能：

💬 24/7自动回复
🎯 意图识别
📊 情感分析
🔄 工单转接

技术实现：

class AICustomerService: def __init__(self, api_key, company_info): genai.configure(api_key=api_key) self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') self.company_info = company_info self.chat_sessions = {} def create_session(self, user_id): system_prompt = f""" 你是{self.company_info['name']}的智能客服助手。 公司信息： - 主营业务：{self.company_info['business']} - 服务时间：{self.company_info['service_hours']} - 联系方式：{self.company_info['contact']} 你的职责： 1. 友好、专业地回答客户问题 2. 提供准确的产品/服务信息 3. 识别客户需求并推荐合适方案 4. 遇到复杂问题时引导转人工客服 """ chat = self.model.start_chat(history=[ {"role": "user", "parts": [system_prompt]}, {"role": "model", "parts": ["我明白了，我会认真履行客服职责。"]} ]) self.chat_sessions[user_id] = chat return chat def handle_message(self, user_id, message): if user_id not in self.chat_sessions: self.create_session(user_id) chat = self.chat_sessions[user_id] response = chat.send_message(message) # 情感分析 sentiment = self.analyze_sentiment(message) # 意图识别 intent = self.identify_intent(message) return { "response": response.text, "sentiment": sentiment, "intent": intent, "need_human": self.need_human_intervention(sentiment, intent) } def analyze_sentiment(self, message): prompt = f"分析以下客户消息的情感（积极/中性/消极）：{message}" response = self.model.generate_content(prompt) return response.text.strip() def identify_intent(self, message): prompt = f""" 识别客户意图（选择一个）： - 咨询产品 - 技术支持 - 投诉建议 - 购买咨询 - 其他 客户消息：{message} """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text.strip() def need_human_intervention(self, sentiment, intent): return sentiment == "消极" or intent == "投诉建议" # 使用示例 company_info = { "name": "科技创新公司", "business": "AI解决方案提供商", "service_hours": "工作日 9:00-18:00", "contact": "service@example.com" } cs = AICustomerService("YOUR_API_KEY", company_info) # 处理客户消息 result = cs.handle_message( user_id="user123", message="你好，我想了解你们的AI产品" ) print("客服回复：", result['response']) print("情感：", result['sentiment']) print("意图：", result['intent']) print("需要转人工：", result['need_human'])

2. 市场分析助手

核心功能：

📈 数据分析
🎯 竞品分析
💡 策略建议
📊 报告生成

方向四：健康医疗

1. 健康咨询助手

核心功能：

🏥 症状初筛
💊 用药提醒
🥗 营养建议
🏃 运动计划

实现示例：

class HealthAssistant: def __init__(self, api_key): genai.configure(api_key=api_key) self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') def symptom_check(self, symptoms, age, gender): prompt = f""" 作为健康咨询助手，请分析以下症状： 患者信息： - 年龄：{age} - 性别：{gender} - 症状：{symptoms} 请提供： 1. 可能的原因（3-5个） 2. 自我护理建议 3. 是否需要就医 4. 注意事项 免责声明：本建议仅供参考，不能替代专业医疗诊断。 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text def nutrition_plan(self, goal, current_weight, target_weight, dietary_restrictions): prompt = f""" 请制定个性化营养计划： 目标：{goal} 当前体重：{current_weight}kg 目标体重：{target_weight}kg 饮食限制：{dietary_restrictions} 请提供： 1. 每日热量摄入建议 2. 三大营养素比例 3. 一周食谱示例 4. 注意事项 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text def exercise_plan(self, fitness_level, goal, available_time): prompt = f""" 请制定运动计划： 健身水平：{fitness_level} 目标：{goal} 可用时间：每天{available_time}分钟 请提供： 1. 运动类型选择 2. 训练强度和频率 3. 详细动作指导 4. 进阶建议 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text # 使用示例 health_ai = HealthAssistant("YOUR_API_KEY") # 症状检查 check_result = health_ai.symptom_check( symptoms="头痛、轻微发热", age=30, gender="男" ) print("症状分析：\n", check_result) # 营养计划 nutrition = health_ai.nutrition_plan( goal="减重", current_weight=75, target_weight=70, dietary_restrictions="无" ) print("\n营养计划：\n", nutrition)

方向五：创意娱乐

1. AI故事生成器

核心功能：

📖 互动小说
🎭 角色扮演
🎮 游戏剧情
🎨 插画描述

完整实现：

class StoryGenerator: def __init__(self, api_key): genai.configure(api_key=api_key) self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') self.story_context = [] def create_story(self, genre, setting, characters, theme): prompt = f""" 创作一个{genre}故事： 背景设定：{setting} 主要角色：{', '.join(characters)} 主题：{theme} 要求： 1. 引人入胜的开头 2. 清晰的故事线 3. 生动的人物刻画 4. 留有悬念 请生成故事的第一章（约500字） """ response = self.model.generate_content(prompt) self.story_context.append(response.text) return response.text def continue_story(self, user_choice): prompt = f""" 基于之前的故事内容和读者选择，继续创作： 之前的内容： {self.story_context[-1]} 读者选择：{user_choice} 请继续故事（约500字），并在结尾提供3个选项供读者选择。 """ response = self.model.generate_content(prompt) self.story_context.append(response.text) return response.text def generate_illustration_prompt(self, scene_description): prompt = f""" 为以下场景生成详细的插画描述（用于AI绘画）： 场景：{scene_description} 请提供： 1. 画面构图 2. 色彩方案 3. 光影效果 4. 细节描述 5. 艺术风格建议 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text # 使用示例 story_gen = StoryGenerator("YOUR_API_KEY") # 创建故事 first_chapter = story_gen.create_story( genre="科幻", setting="2150年的火星殖民地", characters=["工程师李明", "AI助手ARIA", "殖民地长官"], theme="人类与AI的共存" ) print("第一章：\n", first_chapter) # 继续故事 next_chapter = story_gen.continue_story( user_choice="李明决定调查AI异常行为" ) print("\n第二章：\n", next_chapter) # 生成插画提示 illustration = story_gen.generate_illustration_prompt( "李明站在火星殖民地的观景窗前，凝视着红色的地平线" ) print("\n插画描述：\n", illustration)

🏗️ 完整项目示例

项目：AI驱动的个人知识管理系统

项目架构

ai-knowledge-manager/ ├── backend/ │ ├── app.py # Flask主程序 │ ├── ai_engine.py # AI核心引擎 │ ├── database.py # 数据库操作 │ └── requirements.txt # Python依赖 ├── frontend/ │ ├── index.html # 主页面 │ ├── app.js # 前端逻辑 │ └── style.css # 样式 ├── docs/ │ ├── README.md # 项目说明 │ ├── API.md # API文档 │ └── DEPLOYMENT.md # 部署指南 └── tests/ ├── test_ai_engine.py # 单元测试 └── test_api.py # API测试

后端实现

1. AI引擎核心 (ai_engine.py)

import google.generativeai as genai from typing import List, Dict import json class KnowledgeAI: def __init__(self, api_key: str): genai.configure(api_key=api_key) self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') self.vision_model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') def summarize_content(self, content: str, max_length: int = 200) -> str: """内容摘要生成""" prompt = f""" 请为以下内容生成简洁的摘要（不超过{max_length}字）： {content} 要求： 1. 提取核心要点 2. 保持逻辑清晰 3. 使用简洁语言 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text def extract_keywords(self, content: str, num_keywords: int = 10) -> List[str]: """关键词提取""" prompt = f""" 从以下内容中提取{num_keywords}个最重要的关键词： {content} 只返回关键词列表，用逗号分隔。 """ response = self.model.generate_content(prompt) keywords = [k.strip() for k in response.text.split(',')] return keywords[:num_keywords] def categorize_content(self, content: str, categories: List[str]) -> str: """内容分类""" prompt = f""" 请将以下内容分类到最合适的类别： 内容：{content} 可选类别：{', '.join(categories)} 只返回类别名称。 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text.strip() def generate_questions(self, content: str, num_questions: int = 5) -> List[str]: """生成复习问题""" prompt = f""" 基于以下内容，生成{num_questions}个复习问题： {content} 要求： 1. 问题由浅入深 2. 涵盖核心知识点 3. 适合自我测试 每行一个问题。 """ response = self.model.generate_content(prompt) questions = [q.strip() for q in response.text.split('\n') if q.strip()] return questions[:num_questions] def find_related_content(self, query: str, knowledge_base: List[Dict]) -> List[Dict]: """查找相关内容""" prompt = f""" 查询：{query} 知识库： {json.dumps(knowledge_base, ensure_ascii=False, indent=2)} 请找出与查询最相关的3个条目，返回它们的ID（用逗号分隔）。 """ response = self.model.generate_content(prompt) ids = [id.strip() for id in response.text.split(',')] return [item for item in knowledge_base if str(item['id']) in ids] def answer_question(self, question: str, context: str) -> str: """基于上下文回答问题""" prompt = f""" 基于以下知识内容回答问题： 知识内容： {context} 问题：{question} 要求： 1. 答案准确 2. 引用原文 3. 简洁明了 """ response = self.model.generate_content(prompt) return response.text def analyze_image_note(self, image_path: str) -> Dict: """分析图片笔记""" import PIL.Image img = PIL.Image.open(image_path) prompt = """ 请分析这张图片笔记： 1. 提取文字内容 2. 识别图表/公式 3. 总结核心要点 4. 建议标签 以JSON格式返回结果。 """ response = self.vision_model.generate_content([prompt, img]) try: result = json.loads(response.text) except: result = {"raw_text": response.text} return result

2. Flask API (app.py)

from flask import Flask, request, jsonify from flask_cors import CORS from ai_engine import KnowledgeAI from database import KnowledgeDB import os app = Flask(__name__) CORS(app) # 初始化 API_KEY = os.getenv('GOOGLE_API_KEY') ai_engine = KnowledgeAI(API_KEY) db = KnowledgeDB('knowledge.db') @app.route('/api/add_note', methods=['POST']) def add_note(): """添加笔记""" data = request.json content = data.get('content') # AI处理 summary = ai_engine.summarize_content(content) keywords = ai_engine.extract_keywords(content) category = ai_engine.categorize_content( content, categories=['技术', '生活', '工作', '学习', '其他'] ) # 保存到数据库 note_id = db.add_note({ 'content': content, 'summary': summary, 'keywords': keywords, 'category': category }) return jsonify({ 'success': True, 'note_id': note_id, 'summary': summary, 'keywords': keywords, 'category': category }) @app.route('/api/search', methods=['GET']) def search(): """搜索笔记""" query = request.args.get('q') # 从数据库获取所有笔记 all_notes = db.get_all_notes() # AI查找相关内容 related = ai_engine.find_related_content(query, all_notes) return jsonify({ 'success': True, 'results': related }) @app.route('/api/ask', methods=['POST']) def ask_question(): """问答""" data = request.json question = data.get('question') # 获取相关笔记 all_notes = db.get_all_notes() related = ai_engine.find_related_content(question, all_notes) # 构建上下文 context = '\n\n'.join([note['content'] for note in related]) # AI回答 answer = ai_engine.answer_question(question, context) return jsonify({ 'success': True, 'answer': answer, 'sources': related }) @app.route('/api/generate_quiz', methods=['POST']) def generate_quiz(): """生成复习题""" data = request.json note_id = data.get('note_id') note = db.get_note(note_id) questions = ai_engine.generate_questions(note['content']) return jsonify({ 'success': True, 'questions': questions }) @app.route('/api/upload_image', methods=['POST']) def upload_image(): """上传图片笔记""" if 'image' not in request.files: return jsonify({'success': False, 'error': '没有图片'}) file = request.files['image'] filepath = f'uploads/{file.filename}' file.save(filepath) # AI分析图片 analysis = ai_engine.analyze_image_note(filepath) # 保存到数据库 note_id = db.add_note({ 'content': analysis.get('raw_text', ''), 'image_path': filepath, 'analysis': analysis }) return jsonify({ 'success': True, 'note_id': note_id, 'analysis': analysis }) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, port=5000)

3. 数据库操作 (database.py)

import sqlite3 import json from datetime import datetime from typing import List, Dict, Optional class KnowledgeDB: def __init__(self, db_path: str): self.db_path = db_path self.init_db() def init_db(self): """初始化数据库""" conn = sqlite3.connect(self.db_path) cursor = conn.cursor() cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS notes ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, content TEXT NOT NULL, summary TEXT, keywords TEXT, category TEXT, image_path TEXT, analysis TEXT, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) ''') conn.commit() conn.close() def add_note(self, note_data: Dict) -> int: """添加笔记""" conn = sqlite3.connect(self.db_path) cursor = conn.cursor() cursor.execute(''' INSERT INTO notes (content, summary, keywords, category, image_path, analysis) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?) ''', ( note_data.get('content', ''), note_data.get('summary', ''), json.dumps(note_data.get('keywords', [])), note_data.get('category', ''), note_data.get('image_path', ''), json.dumps(note_data.get('analysis', {})) )) note_id = cursor.lastrowid conn.commit() conn.close() return note_id def get_note(self, note_id: int) -> Optional[Dict]: """获取单条笔记""" conn = sqlite3.connect(self.db_path) conn.row_factory = sqlite3.Row cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM notes WHERE id = ?', (note_id,)) row = cursor.fetchone() conn.close() if row: return dict(row) return None def get_all_notes(self) -> List[Dict]: """获取所有笔记""" conn = sqlite3.connect(self.db_path) conn.row_factory = sqlite3.Row cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM notes ORDER BY created_at DESC') rows = cursor.fetchall() conn.close() return [dict(row) for row in rows] def update_note(self, note_id: int, note_data: Dict): """更新笔记""" conn = sqlite3.connect(self.db_path) cursor = conn.cursor() cursor.execute(''' UPDATE notes SET content = ?, summary = ?, keywords = ?, category = ?, updated_at = ? WHERE id = ? ''', ( note_data.get('content'), note_data.get('summary'), json.dumps(note_data.get('keywords', [])), note_data.get('category'), datetime.now(), note_id )) conn.commit() conn.close() def delete_note(self, note_id: int): """删除笔记""" conn = sqlite3.connect(self.db_path) cursor = conn.cursor() cursor.execute('DELETE FROM notes WHERE id = ?', (note_id,)) conn.commit() conn.close()

前端实现

1. HTML (index.html)

<!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>AI知识管理系统</title> <link rel="stylesheet" href="style.css"> </head> <body> <div class="container"> <header> <h1>🧠 AI知识管理系统</h1> <p>基于Google AI Studio的智能笔记助手</p> </header> <main> <!-- 添加笔记 --> <section class="add-note"> <h2>📝 添加笔记</h2> <textarea id="noteContent" placeholder="输入笔记内容..."></textarea> <div class="button-group"> <button onclick="addNote()">添加笔记</button> <button onclick="uploadImage()">上传图片</button> </div> <input type="file" id="imageInput" accept="image/*" style="display:none"> </section> <!-- AI分析结果 --> <section class="ai-analysis" id="aiAnalysis" style="display:none"> <h3>🤖 AI分析结果</h3> <div class="analysis-item"> <strong>摘要：</strong> <p id="summary"></p> </div> <div class="analysis-item"> <strong>关键词：</strong> <div id="keywords" class="keywords"></div> </div> <div class="analysis-item"> <strong>分类：</strong> <span id="category" class="category-tag"></span> </div> </section> <!-- 搜索 --> <section class="search"> <h2>🔍 智能搜索</h2> <input type="text" id="searchInput" placeholder="搜索笔记..."> <button onclick="searchNotes()">搜索</button> </section> <!-- 问答 --> <section class="qa"> <h2>💬 智能问答</h2> <input type="text" id="questionInput" placeholder="提问..."> <button onclick="askQuestion()">提问</button> <div id="answerBox" class="answer-box" style="display:none"> <h3>回答：</h3> <p id="answer"></p> <h4>参考来源：</h4> <ul id="sources"></ul> </div> </section> <!-- 笔记列表 --> <section class="notes-list"> <h2>📚 我的笔记</h2> <div id="notesList"></div> </section> </main> </div> <script src="app.js"></script> </body> </html>

2. JavaScript (app.js)

const API_BASE = 'http://localhost:5000/api'; // 添加笔记 async function addNote() { const content = document.getElementById('noteContent').value; if (!content.trim()) { alert('请输入笔记内容'); return; } try { const response = await fetch(`${API_BASE}/add_note`, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ content }) }); const data = await response.json(); if (data.success) { // 显示AI分析结果 showAnalysis(data); // 清空输入 document.getElementById('noteContent').value = ''; // 刷新笔记列表 loadNotes(); alert('笔记添加成功！'); } } catch (error) { console.error('Error:', error); alert('添加失败，请重试'); } } // 显示AI分析结果 function showAnalysis(data) { document.getElementById('aiAnalysis').style.display = 'block'; document.getElementById('summary').textContent = data.summary; document.getElementById('category').textContent = data.category; const keywordsDiv = document.getElementById('keywords'); keywordsDiv.innerHTML = ''; data.keywords.forEach(keyword => { const tag = document.createElement('span'); tag.className = 'keyword-tag'; tag.textContent = keyword; keywordsDiv.appendChild(tag); }); } // 搜索笔记 async function searchNotes() { const query = document.getElementById('searchInput').value; if (!query.trim()) { alert('请输入搜索内容'); return; } try { const response = await fetch(`${API_BASE}/search?q=${encodeURIComponent(query)}`); const data = await response.json(); if (data.success) { displayNotes(data.results); } } catch (error) { console.error('Error:', error); alert('搜索失败，请重试'); } } // 智能问答 async function askQuestion() { const question = document.getElementById('questionInput').value; if (!question.trim()) { alert('请输入问题'); return; } try { const response = await fetch(`${API_BASE}/ask`, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ question }) }); const data = await response.json(); if (data.success) { document.getElementById('answerBox').style.display = 'block'; document.getElementById('answer').textContent = data.answer; const sourcesList = document.getElementById('sources'); sourcesList.innerHTML = ''; data.sources.forEach(source => { const li = document.createElement('li'); li.textContent = source.summary || source.content.substring(0, 100) + '...'; sourcesList.appendChild(li); }); } } catch (error) { console.error('Error:', error); alert('提问失败，请重试'); } } // 上传图片 function uploadImage() { document.getElementById('imageInput').click(); } document.getElementById('imageInput').addEventListener('change', async (e) => { const file = e.target.files[0]; if (!file) return; const formData = new FormData(); formData.append('image', file); try { const response = await fetch(`${API_BASE}/upload_image`, { method: 'POST', body: formData }); const data = await response.json(); if (data.success) { alert('图片分析完成！'); loadNotes(); } } catch (error) { console.error('Error:', error); alert('上传失败，请重试'); } }); // 加载笔记列表 async function loadNotes() { try { const response = await fetch(`${API_BASE}/notes`); const data = await response.json(); if (data.success) { displayNotes(data.notes); } } catch (error) { console.error('Error:', error); } } // 显示笔记 function displayNotes(notes) { const notesList = document.getElementById('notesList'); notesList.innerHTML = ''; notes.forEach(note => { const noteCard = document.createElement('div'); noteCard.className = 'note-card'; noteCard.innerHTML = ` <h3>${note.summary || '无标题'}</h3> <p>${note.content.substring(0, 200)}...</p> <div class="note-meta"> <span class="category-tag">${note.category}</span> <span class="date">${new Date(note.created_at).toLocaleDateString()}</span> </div> <div class="note-actions"> <button onclick="generateQuiz(${note.id})">生成复习题</button> <button onclick="deleteNote(${note.id})">删除</button> </div> `; notesList.appendChild(noteCard); }); } // 生成复习题 async function generateQuiz(noteId) { try { const response = await fetch(`${API_BASE}/generate_quiz`, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ note_id: noteId }) }); const data = await response.json(); if (data.success) { const questions = data.questions.join('\n'); alert(`复习题：\n\n${questions}`); } } catch (error) { console.error('Error:', error); alert('生成失败，请重试'); } } // 页面加载时获取笔记 window.onload = loadNotes;

3. CSS (style.css)

* { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; } body { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, 'Helvetica Neue', Arial, sans-serif; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); min-height: 100vh; padding: 20px; } .container { max-width: 1200px; margin: 0 auto; background: white; border-radius: 20px; box-shadow: 0 20px 60px rgba(0,0,0,0.3); overflow: hidden; } header { background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; padding: 40px; text-align: center; } header h1 { font-size: 2.5em; margin-bottom: 10px; } main { padding: 40px; } section { margin-bottom: 40px; padding: 30px; background: #f8f9fa; border-radius: 15px; } h2 { color: #667eea; margin-bottom: 20px; font-size: 1.8em; } textarea { width: 100%; min-height: 150px; padding: 15px; border: 2px solid #e0e0e0; border-radius: 10px; font-size: 16px; resize: vertical; transition: border-color 0.3s; } textarea:focus { outline: none; border-color: #667eea; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 15px; border: 2px solid #e0e0e0; border-radius: 10px; font-size: 16px; margin-bottom: 15px; transition: border-color 0.3s; } input[type="text"]:focus { outline: none; border-color: #667eea; } button { background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; border: none; padding: 12px 30px; border-radius: 25px; font-size: 16px; cursor: pointer; transition: transform 0.2s, box-shadow 0.2s; } button:hover { transform: translateY(-2px); box-shadow: 0 5px 15px rgba(102, 126, 234, 0.4); } button:active { transform: translateY(0); } .button-group { display: flex; gap: 10px; margin-top: 15px; } .ai-analysis { background: linear-gradient(135deg, #f093fb 0%, #f5576c 100%); color: white; } .analysis-item { margin-bottom: 20px; } .analysis-item strong { display: block; margin-bottom: 10px; font-size: 1.1em; } .keywords { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 10px; } .keyword-tag { background: rgba(255,255,255,0.3); padding: 8px 15px; border-radius: 20px; font-size: 14px; } .category-tag { background: #667eea; color: white; padding: 5px 15px; border-radius: 15px; font-size: 14px; display: inline-block; } .answer-box { background: white; padding: 20px; border-radius: 10px; margin-top: 20px; } .answer-box h3 { color: #667eea; margin-bottom: 10px; } .answer-box ul { list-style-position: inside; margin-top: 10px; } .note-card { background: white; padding: 20px; border-radius: 10px; margin-bottom: 20px; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1); transition: transform 0.2s; } .note-card:hover { transform: translateY(-5px); box-shadow: 0 5px 20px rgba(0,0,0,0.15); } .note-card h3 { color: #333; margin-bottom: 10px; } .note-card p { color: #666; line-height: 1.6; margin-bottom: 15px; } .note-meta { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; margin-bottom: 15px; } .date { color: #999; font-size: 14px; } .note-actions { display: flex; gap: 10px; } .note-actions button { padding: 8px 20px; font-size: 14px; } @media (max-width: 768px) { header h1 { font-size: 1.8em; } main { padding: 20px; } section { padding: 20px; } .button-group { flex-direction: column; } .note-actions { flex-direction: column; } }

📊 评审标准

评分维度

创新性（30分）： ├─ 应用场景新颖度（10分） ├─ 技术方案创新性（10分） └─ 用户价值独特性（10分） 技术实现（30分）： ├─ 代码质量（10分） ├─ AI能力应用深度（10分） └─ 系统稳定性（10分） 实用性（20分）： ├─ 解决实际问题（10分） └─ 用户体验（10分） 完整性（20分）： ├─ 功能完整度（10分） └─ 文档完善度（10分） 加分项： ├─ 开源贡献（+5分） ├─ 多模态应用（+5分） └─ 社会价值（+5分）

📝 提交指南

提交材料清单

必须提交： □ 完整源代码（GitHub仓库链接） □ README.md（项目说明） □ 演示视频（3-5分钟） □ API密钥使用说明 推荐提交： □ 在线Demo链接 □ 技术文档 □ 用户手册 □ 测试报告

README模板

# 项目名称 > 一句话描述项目 ## 项目简介 详细介绍项目背景、目标和核心功能。 ## 技术栈 - Google AI Studio / Gemini API - Python 3.9+ - Flask - SQLite - HTML/CSS/JavaScript ## 快速开始 ### 环境要求 - Python 3.9+ - Google AI Studio API密钥 ### 安装步骤 1. 克隆仓库 ```bash git clone https://github.com/yourusername/project.git cd project

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置API密钥

export GOOGLE_API_KEY="your_api_key"

运行项目

python app.py

--- ## ❓ 常见问题 ### Q1: API额度不够怎么办？ **A:** Google AI Studio提供免费额度，合理使用即可。建议： - 实现请求缓存 - 批量处理请求 - 优化prompt减少token消耗 ### Q2: 如何提高AI响应准确性？ **A:** 优化prompt设计： ```python # 不好的prompt "总结这段文字" # 好的prompt """ 请为以下内容生成简洁的摘要（不超过200字）： {content} 要求： 1. 提取核心要点 2. 保持逻辑清晰 3. 使用简洁语言 """

Q3: 如何处理多模态输入？

A:使用Gemini Pro Vision：

import PIL.Image model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') img = PIL.Image.open('image.jpg') response = model.generate_content([ "分析这张图片的内容", img ])

Q4: 如何部署到生产环境？

A:推荐方案：

使用Docker容器化
部署到云平台（Google Cloud, AWS, Azure）
配置HTTPS
设置API限流

🎓 学习资源

官方文档

Google AI Studio官方文档
Gemini API参考
Python SDK文档

社区资源

Google AI开发者社区
GitHub示例项目
Stack Overflow

🏅 优秀案例参考

案例1：AI学习助手

亮点：

个性化学习路径
智能知识图谱
自适应难度调整

技术特色：

多轮对话管理
知识点关联分析
学习进度追踪

案例2：创意写作工具

亮点：

多风格内容生成
实时协作编辑
SEO智能优化

技术特色：

Prompt模板库
内容质量评估
版本管理系统

案例3：智能客服平台

亮点：

24/7自动响应
多语言支持
情感分析

技术特色：

意图识别
上下文管理
人机协作

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现在就开始构建你的AI应用吧！

行动步骤：

✅ 注册Google AI Studio账号
✅ 获取API密钥
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💡 创新是关键
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🏆 完整是基础
🌟 体验是加分项

📌 相关标签

核心技术：#GoogleAIStudio #GeminiAPI #AI应用开发
编程语言：#Python #JavaScript #Flask
应用领域：#教育科技 #内容创作 #智能客服
文章类型：#大赛指南 #技术教程 #完整项目

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作者简介：AI应用开发者，专注于Google AI Studio生态
原创声明：本文为原创内容，转载请注明出处