今天，我深入探索了一个非常酷的项目------KidsCareer ，一个面向儿童的职业规划AI应用。通过使用低代码平台 （如"扣子"），我不仅学会了如何快速搭建用户界面，还掌握了如何设计复杂的业务逻辑流程。整个过程让我感受到：技术不再是门槛，创意才是核心！ 💡
🧩 第一步：打造用户友好的界面 🎨
在"用户界面"模块中，我使用了可视化拖拽工具来构建三页式App结构：
- 首页：上传宝宝照片 + 选择性别和职业偏好
- 合成页：展示AI生成的结果
- 历史页：查看过往记录
🔧 界面组件一览：
| 类型 | 组件 | 功能 |
|---|---|---|
| 输入 | 图片上传、下拉菜单 | 收集用户数据 |
| 按钮 | "开始生成" | 触发AI流程 |
| 导航栏 | 底部Tab切换 | 页面跳转 |
✅ 小技巧：使用「容器」+「间距设置」让布局更整洁，圆角和内边距提升视觉体验 😍
json
{
"页面标题": "首页",
"底部导航栏": {
"当前选中": "首页",
"图标": ["🏠", "👤", "📋"]
}
}🤖 第二步：设计智能业务逻辑 🔄
进入"业务逻辑"面板后，我看到了一个清晰的工作流图谱 ------ 这就是AI大脑的核心！
📊 流程概览：
🌟 关键节点解析：
1️⃣ 选择器（IF条件判断）
根据用户的 gender 字段决定走哪条路径：
ini
如果 gender == 女孩 → 走女孩专属文案
否则如果 gender == 男孩 → 走男孩专属文案
否则 → 使用通用模板2️⃣ 文字处理 节点
为不同性别定制化生成提示词（prompt）：
- 女孩版："她是一个温柔又勇敢的小公主，未来想成为......"
- 男孩版："他充满冒险精神，梦想成为一名宇航员或工程师..."
3️⃣ 变量聚合
将多个输出合并成一个统一输入，供后续AI调用。
4️⃣ imgUnderstand 🖼️
这是一个图像理解模型，用于分析上传的照片特征（如表情、衣着风格等），提取情感标签或个性关键词。
5️⃣ 大模型_1 🧠
调用强大的语言模型（例如通义千问 Qwen）进行推理，结合性别、职业、图片信息，生成个性化职业建议。
🎯 示例输出：
小朋友看起来很专注，喜欢画画🎨，适合从事艺术家、设计师或插画师的职业哦～
🛠️ 技术亮点与思考 💡
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 无代码开发 | 不需要写一行代码即可完成复杂功能 👍 |
| AI集成简单 | 只需拖拽节点就能连接大模型，降低使用门槛 |
| 灵活扩展 | 支持添加插件、自定义数据源，未来可接入更多服务 |
💡 我特别喜欢这种"流程编排"的方式，就像搭积木一样把AI能力串联起来 🧱
🎯 学习收获 & 下一步计划 🚀
✅ 今日收获：
- 掌握了低代码平台的基本操作 🧱
- 理解了AI工作流的设计思路 🌀
- 实践了多条件分支 + 多模态输入处理 🎯
🔮 未来改进方向：
- 加入语音播报功能 🎤
- 引入情绪识别增强个性化推荐 😄
- 部署到小程序/APP端 📱
- 添加家长权限管理 🛠️
🌈 结语：人人都是AI创造者！
今天的实践让我深刻体会到：AI不再只是程序员的专利。只要有一个好想法，加上合适的工具，我们每个人都能成为数字世界的建造者 🛠️✨
💬 "不是你不会编程，而是你还没找到对的工具。" ------ 我的新座右铭
如果你也想尝试这样的项目，欢迎一起交流！我们可以共同打造下一个爆款教育AI应用 🚀💬
🌟 Keep Learning, Keep Building! 🌟