软件与人工智能学院
《AI辅助应用开发》
（课程代码SK1002）
学生课程设计优秀作品案例汇编
基于课程设计评分表与学生提交文档整理
本汇编从 2 份评分表、39 份学生课程设计文档中筛选8个典型案例，覆盖游戏、社交平台、AI 创作平台、内容社区、交易服务与智能助手等多种类型
整理方式：评分维度对照 + 文档内容提炼 + 运行截图展示
一、筛选依据与说明
本汇编将课程设计评分维度作为主线，优先选择总分表现较好、文档结构完整、系统截图清晰、作品类型具有代表性的项目，同时兼顾不同题型和不同技术路线的覆盖度，避免只展示同质化作品。如表1所示。
表1 筛选依据与说明
评分维度 | 选用说明 |
提示词设计 | 关注 AI 辅助开发是否真正参与需求拆解、实现与优化。 |
需求分析 | 关注目标用户、核心功能与业务流程是否清晰。 |
技术选型 | 关注技术路线与题目匹配程度，以及实现可行性。 |
系统运行 | 关注系统完成度、稳定性与可演示性。 |
答辩表现 | 关注讲解逻辑、问题回答和功能理解程度。 |
文档质量 | 关注结构、截图、规范性与可复盘性。 |
创新性 | 关注交互设计、场景构建或 AI 能力融合是否有亮点。 |
二、入选案例总览
从优秀课程设计作品中共挑选了8个典型案例，如表2所示。
表2 入选案例总览表
序号 | 作品类型 | 小组 | 项目名称 | 总分 |
1 | 像素动作游戏 | 脑洞突击队 | 《牛魔的滑雪之旅》 | 90 |
2 | AI 交互游戏 | 看到你就烦组 | 《塔罗牌抽卡小游戏开发》 | 89 |
3 | AI 创作平台 | 能先跑起来再说吗 | AI 小说创作平台 | 87 |
4 | 综合社交平台 | 11 队 | 微博客社交平台的设计与开发 | 81 |
5 | 垂类社区 App | 薯条三重奏 | FoodTalk 美食说 App | 79 |
6 | 内容社区网站 | 果宝特攻队 | 弹幕视频网站 | 74 |
7 | 交易服务 App | 黑骑士组 | 校园二手交易 APP | 78 |
8 | 智能助手应用 | 没招了组 | AI 旅行规划助手 | 82 |
下面按案例逐一展示其选题定位、评分表现、项目亮点、可借鉴之处和运行截图。以下作品均来自于学生提交的课程设计。
案例 1： 《牛魔的滑雪之旅》
案例定位：像素动作游戏。对应课题为“任意游戏的设计与开发”，总分 90 分。
总分 90 分，为全部样本中的高分作品；在玩法、物理表现、镜头系统和美术整合上都体现出较高完成度，适合作为游戏类课程设计样板。如表3所示。
表3 案例1《牛魔的滑雪之旅》基本信息
成员信息 | 2520148240 胡浩权；2520148245 华蔚；2520148249 黎展鹏 |
需求摘录 | 模仿滑雪大冒险制作的滑雪像素2d平面游戏，除了godot引擎中的地图设计以及结点搭建（ui结点不算）是人为实现其余的像功能需求、ui、人物建模以及人物动画都是由ai辅助生成。 |
技术摘录 | 游戏引擎 ：Godot Engine 4.x 编程语言 ：GDScript（Godot官方脚本语言） |
答辩记录摘要 | 1. godot 4.3、滑雪像素2d游戏、rmsmartshape2D地形编辑器插件，设计了关卡1、地图场景、人物场景、音频、资源包；玩家控制脚本、物理系统、相机系统（跟随、缩放等功能）； 2. 特点：物理模拟、相机防抖、UI生命周期管理、输入分层、场景切换安全；Pixel Art Generator生成主角、通过生成的视频截取九宫格动画、物理系统（能量守恒）、加速条创新。 |
评分统计
提示词设计 | 需求分析 | 技术选型 | 系统运行 | 答辩表现 | 文档质量 | 创新性 | 总分 |
18 | 18 | 9 | 9 | 18 | 9 | 9 | 90 |
值得借鉴的做法
√ 把 AI 生成内容落到可玩的关卡与明确反馈机制上，而不是停留在概念层面。
√ 技术选型与项目需求匹配度高，Godot + 地形插件很好支撑了滑雪场景。
√ 文档中对目录结构、关键脚本和运行效果展示较完整，复盘价值强。
运行界面示意
图示均节选自学生提交的课程设计文档截图。
来源：《AI辅助应用开发-》课程设计
案例 2 《塔罗牌抽卡小游戏开发》
案例定位：AI 交互游戏。对应课题为“任意游戏的设计与开发”，总分 89 分。
总分 89 分，在传统抽卡玩法上加入手势识别、3D 动效与 AI 解牌能力，类型鲜明，能体现“交互创新”的优秀案例特征。如表4所示。
表4案例2《塔罗牌抽卡小游戏开发》基本信息
成员信息 | 2520147114 陆炫粤；2520147115 阎俊雄；2520147120 梁富鹏；2520147122 邵广桐 |
需求摘录 | 功能需求 核心功能 - ✅ 3D塔罗牌阵列展示 - 78张卡牌环形排列 |
技术摘录 | 前端框架 - React 18.2.0 - 组件化UI开发 |
答辩记录摘要 | 塔罗牌（两种模式）：手势控制（选牌、确认）、鼠标控制、针对每张牌进行分析（使用DeepSeek进行实现、格式需要处理）、针对所有牌进行分析、支持不同AI API接口配置、选牌和消散牌有特效效果；React+WebGL 3D、Three.js实现 |
评分统计
提示词设计 | 需求分析 | 技术选型 | 系统运行 | 答辩表现 | 文档质量 | 创新性 | 总分 |
18 | 18 | 9 | 8 | 18 | 9 | 9 | 89 |
值得借鉴的做法
√ 案例说明了多模态输入可以成为课程设计的亮点，但前提是有完整的交互状态设计。
√ 把视觉特效、手势识别和 AI 结果解释组合在同一条用户流程里，叙事感更强。
√ 分工描述清楚，适合作为团队协作型项目文档的参考模板。
运行界面示意
图示均节选自学生提交的课程设计文档截图。
来源：《AI辅助应用开发》-课程设计
案例 3 AI小说创作平台
案例定位：AI 创作平台。对应课题为“AI小说创作平台的设计与实现”，总分 87 分。
总分 87 分，技术路线清晰，前后端与模型调用链条完整，且把 AI 能力真正嵌入创作工作流，具备很强的示范性。如表5所示。
表5案例3《AI小说创作平台》基本信息
成员信息 | 2520148106 黄荣乾；2520148111 葛荣灿；2520148112 彭立群；2520148113 李真 |
需求摘录 | 该部分在原始文档中以截图或列表形式呈现。 |
技术摘录 | 该部分在原始文档中以截图或列表形式呈现。 |
答辩记录摘要 | 前端 nextjs、后端 Spring Boot + MySQL、LLM： DeepSeek；小说浏览、AI创作、开始写作、选择封面；个人资料、小说标签、支持AI生图（文生图、图生图功能）（AI生成需要一定时间）、支持选本地图片、提示词模板、实时生成、AI自动生成封面 |
评分统计
提示词设计 | 需求分析 | 技术选型 | 系统运行 | 答辩表现 | 文档质量 | 创新性 | 总分 |
17 | 17 | 9 | 9 | 19 | 8 | 8 | 87 |
值得借鉴的做法
√ 优秀的 AI 平台类作品不是只接一个接口，而是把提示词模板、生成等待、结果保存等流程设计完整。
√ 封面生成、章节续写与角色设定等功能围绕同一创作场景展开，业务闭环清晰。
√ 答辩记录与文档内容一致性较好，说明实现和展示都比较扎实。
运行界面示意
图示均节选自学生提交的课程设计文档截图。
来源：《AI辅助应用开发》-课程设计
案例 4 微博客社交平台的设计与开发
案例定位：综合社交平台。对应课题为“微博客社交平台的设计与开发”，总分 81 分。
总分 81 分，功能覆盖度高，社交流程完整，截图丰富，是“需求分析到系统落地”较均衡的一类作品。
如表6所示。
表6案例4《微博客社交平台的设计与开发》基本信息
成员信息 | 2520148107 徐洁霞；2520148109 陈咏欣；2520148216 袁丽满；2520148220 黄楚婷 |
需求摘录 | 该部分在原始文档中以截图或列表形式呈现。 |
技术摘录 | 该部分在原始文档中以截图或列表形式呈现。 |
答辩记录摘要 | 后端：Spring Boot；前端：Nextjs；功能包括首页、探索、话题版、个人中心；个人中心支持背景图和头像、个人信息、个人简介、支持关注和粉丝、查看点赞的帖子、评论的帖子、关注动态列表、支持帖子修改和删除；首页可以浏览所有用户发帖、支持点赞、评论、支持按话题发帖、添加表情包、添加图片（最多9张）；探索模块支持用户搜索；话题页面支持根据话题查看帖子。支持动态；功能完善。 |
评分统计
提示词设计 | 需求分析 | 技术选型 | 系统运行 | 答辩表现 | 文档质量 | 创新性 | 总分 |
17 | 17 | 7 | 8 | 17 | 8 | 7 | 81 |
值得借鉴的做法
√ 社交平台类作品的关键在于把首页、探索、话题、个人中心几条主路径打通。
√ 项目对图文发布、互动、搜索和个人主页都有覆盖，适合给后续学生作为功能清单参考。
√ 文档截图数量充足，便于展示完整界面链路。
运行界面示意
图示均节选自学生提交的课程设计文档截图。来源：《AI辅助应用开发》-课程设计
案例 5 FoodTalk 美食说 App
案例定位：垂类社区 App。对应课题为“笔记社交APP的设计与开发”，总分 79 分。
总分 79 分，虽然不是最高分，但定位聚焦、场景完整、UI 与功能结合较好，适合作为垂类社区应用的典型案例。如表7所示。
表7案例5《FoodTalk 美食说 App》基本信息
成员信息 | 2520148243 李家骏；2520148244 郭铱璐；2520148250 黄思舒 |
需求摘录 | 项目背景: 随着移动互联网的发展，美食已不仅仅是果腹之需，更成为了一种社交货币和生活方式的表达。然而，现有的主流平台往往存在功能割裂的问题： |
技术摘录 | 1. 技术栈 #### 后端 (Backend) |
答辩记录摘要 | 技术：Vue3、Uniapp、MySQL、Spring Boot、Gemini 3，美食说；误删可以重新发布、UI设计的很好、点赞和收藏、地理定位、食材清单。用户管理、管理员功能。 |
评分统计
提示词设计 | 需求分析 | 技术选型 | 系统运行 | 答辩表现 | 文档质量 | 创新性 | 总分 |
17 | 16 | 7 | 8 | 16 | 8 | 7 | 79 |
值得借鉴的做法
√ 垂类产品要先把场景讲透，这份案例在“做饭 + 探店 + 社交”三者结合上完成得较好。
√ 结构化内容发布是垂类社区的亮点，食材清单和地理位置设计很有借鉴意义。
√ 文档前言和项目背景写得扎实，适合给学生参考如何把产品价值讲清楚。
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图示均节选自学生提交的课程设计文档截图。来源：《AI辅助应用开发》-课程设计
案例 6 弹幕视频网站
案例定位：内容社区网站。对应课题为“弹幕视频网站的设计与开发”，总分 74 分。
总分 74 分，不是绝对高分，但项目目标明确、风格统一、核心功能完成度较高，适合作为“完成度优先”的典型案例补充。如表8所示。
表8 案例6《弹幕视频网站》基本信息
成员信息 | 2520148227 谭珊珊；2520148248 黄琬怡 |
需求摘录 | 本项目核心目标是实现一个具有 B 站风格的简约弹幕视频网站， 已完成的核心功能如下： |
技术摘录 | 框架：Vue 3 + Vite UI 库：Element Plus (用于基础组件和布局) |
答辩记录摘要 | 简约风格、功能完整、实时弹幕视频，Vue3+nodejs实现；首页、视频列表、播放页、用户功能、实时弹幕、评论；热门视频、热门活动、关注等功能都实现了；支持弹幕颜色设置、UI设计的很符合b站风格、支持视频下载、侧边栏支持热门视频；功能比较完善，但数据部分使用了mock数据，看不出后端逻辑和数据库设计；投稿等功能暂未实现。 |
评分统计
提示词设计 | 需求分析 | 技术选型 | 系统运行 | 答辩表现 | 文档质量 | 创新性 | 总分 |
16 | 17 | 7 | 7 | 15 | 6 | 6 | 74 |
值得借鉴的做法
√ 对于视频网站这类大题目，先把视频播放、弹幕、评论与基础用户系统闭环跑通很关键。
√ 界面风格统一、交互清晰，说明课程设计不一定靠功能堆叠取胜。
√ 该案例也提醒后续学生：数据设计和投稿链路仍是继续提升的重点。
运行界面示意
图示均节选自学生提交的课程设计文档截图。来源：AI辅助应用开发-课程设计
案例 7 校园二手交易 APP
案例定位：交易服务 App。对应课题为“二手交易APP的设计与开发”，总分 78 分。
总分 78 分，覆盖了用户端与管理端双端需求，展示了课程设计从普通展示页向业务系统延展的能力。如表9所示。
表9 案例7《校园二手交易 APP》基本信息
成员信息 | 2520147105 郭城；2520147106 刘浚哲；2520147107 刘俊源；2520147108 朱展裕 |
需求摘录 | 该部分在原始文档中以截图或列表形式呈现。 |
技术摘录 | 该部分在原始文档中以截图或列表形式呈现。 |
答辩记录摘要 | 商品列表、商品详情、购物车、我的商品、我的订单、卖出商品、收藏和评价、个人资料编辑；管理员数据看板、商品审核、用户管理、举报商品处理、管理员操作日志；前端Flutter、后端Spring Boot，开发工具：Trae solo |
评分统计
提示词设计 | 需求分析 | 技术选型 | 系统运行 | 答辩表现 | 文档质量 | 创新性 | 总分 |
17 | 16 | 7 | 7 | 16 | 8 | 7 | 78 |
值得借鉴的做法
√ 交易类应用的亮点在于订单、收藏、卖出商品和后台审核等业务流程是否闭环。
√ Flutter + Spring Boot 的组合说明移动端项目也能做出相对完整的管理体系。
√ 文档中的运行截图较系统，适合作为功能验收型文档的参考。
运行界面示意
图示均节选自学生提交的课程设计文档截图。来源：AI辅助应用开发-课程设计
案例 8 AI 旅行规划助手
案例定位：智能助手应用。对应课题为“AI图片/视频创作平台的设计与实现”，总分 82 分。
总分 82 分，将大模型问答、地图路线、海报分享和历史记录组合在同一应用中，体现了 AI 助手类作品的综合设计能力。如表10所示。
表10 案例8《AI 旅行规划助手》基本信息
成员信息 | 2520147116 易江楠；2520147118 李慧琳；2520147147 陈睿暄；2520147301 邓冬梅 |
需求摘录 | 该部分在原始文档中以截图或列表形式呈现。 |
技术摘录 | 代码结构 ai-travel-planner/ |
答辩记录摘要 | AI旅行规划注册、点击轮播图会自动和AI对话、AI返回的markdown还没有处理、高德地图定位、路线规划、分享海报/文案功能、海报生成与保存；AI接入的kimi接口。 |
评分统计
提示词设计 | 需求分析 | 技术选型 | 系统运行 | 答辩表现 | 文档质量 | 创新性 | 总分 |
18 | 17 | 7 | 8 | 16 | 8 | 8 | 82 |
值得借鉴的做法
√ AI 助手类作品要避免只做聊天框，这个案例把规划、路线和分享串联成了真实使用场景。
√ 路线可视化与社交文案生成结合，让 AI 能力更贴近用户任务目标。
√ 文档虽然篇幅不长，但结构清楚、应用链路明确，适合作为中等体量项目参考。
运行界面示意
图示均节选自学生提交的课程设计文档截图。来源：AI辅助应用开发-课程设计
三、共性启示
优秀课程设计往往不是单点炫技，而是“需求明确、功能闭环、截图充分、答辩清楚”四项同时在线。
AI 辅助开发的价值，更多体现在需求拆解、代码生成、素材生成和功能优化的协同，而不是简单调用一次模型接口。
从本次入选案例看，题型虽不同，但高质量作品都具备较清晰的信息架构、稳定可演示的核心流程，以及能支撑汇报的完整文档材料。
