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wordpress 插件激活,seo领导屋,高校图书馆网站的建设的重要性,node 做的大型网站#x1f3c6; 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#xff1a;基于Google AI Studio构建创新性人工智能解决方案 适合人群#xff1a;AI开发者、创新者、学生、技术爱好者 技术栈#xff1a;Google AI Studio, Gemini API, Python, JavaScri… 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_keyYOUR_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 Studio1. 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-aiStep 3: 配置环境变量# Linux/Mac export GOOGLE_API_KEYyour_api_key_here # Windows set GOOGLE_API_KEYyour_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 ├─ PostmanAPI测试 ├─ pytestPython单元测试 └─ JestJavaScript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_keyapi_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_keyapi_key) self.model genai.GenerativeModel(gemini-pro) def generate_outline(self, topic, keywords, word_count2000): 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_count3000 ) 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_keyapi_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: serviceexample.com } cs AICustomerService(YOUR_API_KEY, company_info) # 处理客户消息 result cs.handle_message( user_iduser123, 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_keyapi_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, age30, gender男 ) print(症状分析\n, check_result) # 营养计划 nutrition health_ai.nutrition_plan( goal减重, current_weight75, target_weight70, 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_keyapi_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, setting2150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_keyapi_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_asciiFalse, indent2)} 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 result2. 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 fuploads/{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(debugTrue, port5000)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 langzh-CN head meta charsetUTF-8 meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0 titleAI知识管理系统/title link relstylesheet hrefstyle.css /head body div classcontainer 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 classadd-note h2 添加笔记/h2 textarea idnoteContent placeholder输入笔记内容.../textarea div classbutton-group button onclickaddNote()添加笔记/button button onclickuploadImage()上传图片/button /div input typefile idimageInput acceptimage/* styledisplay:none /section !-- AI分析结果 -- section classai-analysis idaiAnalysis styledisplay:none h3 AI分析结果/h3 div classanalysis-item strong摘要/strong p idsummary/p /div div classanalysis-item strong关键词/strong div idkeywords classkeywords/div /div div classanalysis-item strong分类/strong span idcategory classcategory-tag/span /div /section !-- 搜索 -- section classsearch h2 智能搜索/h2 input typetext idsearchInput placeholder搜索笔记... button onclicksearchNotes()搜索/button /section !-- 问答 -- section classqa h2 智能问答/h2 input typetext idquestionInput placeholder提问... button onclickaskQuestion()提问/button div idanswerBox classanswer-box styledisplay:none h3回答/h3 p idanswer/p h4参考来源/h4 ul idsources/ul /div /section !-- 笔记列表 -- section classnotes-list h2 我的笔记/h2 div idnotesList/div /section /main /div script srcapp.js/script /body /html2. 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 classnote-meta span classcategory-tag${note.category}/span span classdate${new Date(note.created_at).toLocaleDateString()}/span /div div classnote-actions button onclickgenerateQuiz(${note.id})生成复习题/button button onclickdeleteNote(${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; 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} 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_KEYyour_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 Visionimport 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文档推荐教程入门教程 ├─ Google AI Studio快速开始 ├─ Gemini API基础使用 └─ Prompt工程入门 进阶教程 ├─ 多模态应用开发 ├─ 对话系统构建 └─ 性能优化技巧 实战项目 ├─ AI聊天机器人 ├─ 智能内容生成器 └─ 图像分析应用社区资源Google AI开发者社区GitHub示例项目Stack Overflow 优秀案例参考案例1AI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 开始你的创意之旅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✅ 选择创意方向✅ 搭建开发环境✅ 开始编码✅ 测试优化✅ 准备提交记住 创新是关键 实用是核心 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 #完整项目祝你在创意AI应用开发大赛中取得优异成绩如有问题欢迎在评论区讨论交流作者简介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