🍊 一个橙子的API调用历险记 —— 软件工程第一次个人作业

项目	详情
这个作业属于哪个课程	2026级软件工程与软件工程实践（H202601）
这个作业要求在哪里	2026秋软件工程个人作业（第一次）
这个作业的目标	学会利用api接口调用大模型
学号	102401303

一、准备工作

老师好，助教学长学姐好～我是24级计算机科学与技术专业的陈铮，可以叫我橙子🍊！

GitHub账号：https://cheng0673.github.io
*博客账号：https://www.cnblogs.com/chen673
✅ 已严肃关注任课老师和助教 (ง •̀_•́)ง

二、HuggingFace API 的调用

（一）注册 Hugging Face 账号

按照作业指引我第一次尝试注册 Hugging Face，注册感觉用了一个世纪 TT，从来没见过这么多报错种类、、还好成功了...

以下为我的 token 创建证明 👇

（二）前后端代码编写

接下来就是利用一些大模型手段完成前后端代码编写

1. 后端 Flask 路由：搭建前后端链接

以下为完整后端代码：

2. 前端页面展示

在前端展示页面中，设置了快捷指令生成按钮"肖像、城市、自然、宠物"，同时对输入的 api_key 进行马赛克处理（隐私很重要！）

（三）指令生成思路

指令 1：初试牛刀

指令：A golden retriever running on a sunny park grass

生成时间：14s

首先确认了狗的品种和场景，感觉这狗生成的相当逼真啊，但是背景比较杂乱不够真实，后续着重这个进行修改。

指令 2：优化光线

指令：A golden retriever running through a sunlit park grassland, morning sunlight, detailed fur

生成时间：19s

在第一次基础上加入了对光线的描述，让毛发更加有质感，小鸡毛依旧逼真，但是背景仍然有些平淡，太过虚化。

后端运行成功记录

以下为我后端服务成功运行、前后端成功联调以及API调用成功记录：

* Serving Flask app 'app'
* Running on http://127.0.0.1:5000

这两行证明我 Flask 后端启动成功且已在我本地运行 ✅

（四）踩坑经历：Token 不够用了 😭

但是！随橙想两次图片就给我 token 用完了 ┻━┻ ︵╰(‵□′)╯︵┻━┻（就是上图最后一行报错）

我后面还特意准备了一段超级无敌详细描述的指令没整呢！也是这时候因为我想注册新的 hf 号获得新的额度就被 429 一直警告，连我原来的号也上不去了 orz，还一直收到提醒邮件...

于是我只好去网上找了其他可以提供 api 接入大模型的平台，我尝试了 SiliconFlow 平台，它上面 flux 模型前段时间下架了所以我改调用 Kwai-Kolors/Kolors 模型。

以下是我修改了调用模型和 api 密钥格式后生成的第三张图片 👇

指令 3：优化细节

指令：A realistic close-up photo of a happy golden retriever puppy running through a sunlit park grassland, morning golden hour sunlight, dewdrops on grass, shallow depth of field, detailed fur texture with motion blur on paws, natural lighting, 8k, photorealistic, sharp focus on the dog's face, vibrant colors, cinematic shot

生成时间：6s

在前几次基础上又加入了很多对环境的细节描写，包括清晨的露珠、黄金时刻的阳光，以及对奔跑动态模糊的描写，毛发更加的细化了！

这是我修改了平台后的后端服务成功运行、前后端成功联调以及API调用成功记录：

三、小小体验和心得

API 调用真的很方便！
这次作业最大的感受，就是通过 API 调用大模型的方式，真的可以非常快速、方便地体验到不同模型的能力。我只需要改几行代码、换一个密钥，就能立刻切换到另一个平台继续试，不用去折腾本地环境。
提示词工程是门学问
另外，这个过程确实让我对关键词的凝练和表达能力有了不小的提升，和 AI 沟通不能太笼统，越具体、越有画面感，它才能越接近你想要的效果。
提前了解平台规则很重要
但这次也暴露了我一个很大的问题：没有提前了解好平台的规则。结果就是走了不少弯路，也浪费了很多时间 www。

总的来说，API 调用是高效体验大模型的捷径，但前提是做好功课，不然就会像我一样，一边踩坑一边学。＿|￣|○

四、Github 个人主页搭建

（这个头像是我精挑细选的 😎）

指路牌 👉 https://cheng0673.github.io

五、博客随笔

已具备的专业知识与能力

能力 A：Python、C、C++ 基础编程
掌握 Python 基础语法，会使用常用库完成 API 调用和后端接口开发。系统学习过 C 和 C++，理解基本语法、流程控制、函数、数组、指针等核心概念，能完成简单的算法题和课程实验。

能力 B：计算机基础知识
学过计算机导论、数据结构、计算机网络、操作系统等基础课程，了解计算机组成原理、进程与线程、TCP/IP 协议、常见数据结构等基本概念，能理解并分析简单的程序运行过程。

能力 C：Git 与 GitHub 基本操作
能使用 Git 进行版本控制，包括 git clone、add、commit、push、pull、分支创建与合并等常用操作；能在 GitHub 上创建仓库、管理代码、配置 GitHub Pages，搭建个人主页。

感兴趣的技术方向

大模型 API 集成与应用开发：这次作业让我体验到了调用大模型的便捷性，改几行代码就能切换平台，非常适合快速验证想法。
前后端全栈开发：虽然目前只会用 Flask 搭简单后端，但我对前端交互和后端逻辑的配合很感兴趣。
AI 图像生成与提示词工程：通过反复修改提示词生成理想图片的过程，让我觉得和 AI "沟通"是一件很有意思的事情。

还欠缺的能力

能力 D：HTTP 协议与网络编程
对状态码、请求头、跨域等概念理解不深，遇到 400、403、500 只能靠搜索和试错。

能力 E：数据库与部署运维
不知道如何把项目部署到服务器，目前还不熟悉数据库的基本操作。

能力 F：代码量不足
目前总代码量约 3000 行，项目经验太少，很多知识只停留在"听说过"的阶段。

六、代码量

目前代码量：约 3000 行
本学期目标：通过软件工程课程和项目实践，提升到 6000 行吧！？

七、最期待学习的知识与收获

最期待学习：

软件开发的完整流程：需求分析、设计、编码、测试、维护
团队协作与版本控制：Git 分支管理、代码审查、敏捷开发
实际项目开发经验：从零到一完成一个完整的软件项目

希望获得的收获：

不只是编程能力的提升，更希望能培养工程思维和解决问题的能力。这次作业让我体会到，写代码只是软件工程的一小部分，更多时候是在跟环境、平台、文档和意外问题打交道。

八、AI 生成的软件工程课程学习指南及分析

本次我使用的是 DeepSeek

我的分析

说实话，这份指南看着老全了，从需求到部署啥都讲了，但感觉更像是"知识点清单"，不是"学习路线"。太偏理论，好枯燥吧 ^_！没告诉我咋上手。比如"掌握UML建模"，但画几个图、用什么工具都没告诉我！

但也有帮助的地方，至少让我知道了软件工程大概包含哪些东西，心里有个框架，也提醒我别光写代码，测试、部署、团队协作也很重要。

💡 我的调整

我打算挑着学，不瞎啃。优先学习当下课程相关的，Git 多人协作、代码规范、单元测试、Flask 项目结构。结合课程，团队项目里对于需求分析和测试的活，把理论用起来。

九、博客 Markdown 截图

🍊 橙子的第一次软件工程作业，圆满完成！ 感谢观看～

posted on 2026-09-11 01:18 chen673 阅读(25) 评论(0) 收藏举报