第一次作业

第一次作业

软件工程与软件工程实践	H202601软件工程与软件工程实践 (福州大学 - 计算机与大数据学院)
2026秋软件工程个人作业（第一次）	2026秋软件工程个人作业（第一次）
这个作业的目标	掌握Markdown语法及初步接触GitHub,为未来的学习打基础
学号	102401217

一.博客园账号

二. huggingface-API的调用

首先是API调用成功的截图

生成一张贴近真实生活的图片

API调用的操作步骤

1. 注册Hugging Face账号
2. 获取API Token（跟着AI走就行，唯一要注意的点是要立即复制Token，因为Token只会显示一次）
3. 安装必要的Python库。因为我之前就配置好了Python环境，所以到这一步只要打开Python终端下载库就可以。

# 更新pip（可选）
python -m pip install --upgrade pip
# 安装必要的库
pip install huggingface_hub flask flask-cors python-dotenv Pillow

4. 创建前后端代码。后端代码（backend.py），前端页面（templates/frontend.html）

5.完成以上四步后整个项目就算搞好了，接下来直接启动后端服务，在终端执行python backend.py
6。后端启动后即可打开前端页面

提示词设计思路：由于本人英语水平低下及想象力匮乏，提示词^[1]基本是在deepseek的帮助下生成的。提示词是一段英文的环境描写，详略得当，精炼而不拖沓由于初高中英语作文偏向于人物心理、神态及动作描写，故本人未曾锻炼环境描写。负面提示词由形容词组成，AI提供了许多我不认识的单词。
我首先给出了简单的描写

A living room

但这显然不够，于是仿照高中英语作文习惯用的词语句式进行加工

A cozy living room with warm sunlight streaming through large windows

这对我来说已经是极限了，但对AI来讲还是太过笼统，于是接下来的详细描写交给deepseek

A cozy Scandinavian living room with warm golden hour sunlight streaming through large windows, comfortable cream-colored linen sofa, natural oak wood coffee table, lush green indoor plants, textured wool area rug, minimalist decor

至于负面提示词，我更是头一次听说这种东西，于是喂给deepseek

cartoon, anime, illustration, painting, low quality, blurry, pixelated, distorted, watermark, text, logo, plastic, artificial, 3d render, cgi

至此提示词部分大功告成

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体验和心得体会

1. 最深刻的体会是AI太强大了。由于本人几乎毫无计算机前后端以及大模型知识，所以一切前后端的构建以及API 的调用都是在AI的指引下完成的。

2. 前后端的架构看起来似乎没有想象中的复杂，具体如下

3. 使用了Python语言，十分简练，高亮的颜色也非常丰富

三.Github个人主页搭建

尝试了方案一和方案二

以下是方案一

由于当时想着先做出来就好，所以没有很细致地编辑

还有在舍友帮助下做出的方案二

自己试做的时候
没有什么灵感，只写了寥寥几笔，但在摸索的过程中收获了很多。
其实方案二只要照着参考资料做就可以，但是还是有难点。第一在于about.md文件和_config.md文件里面到底哪些能改哪些不能改。前几次失败都是因为直接把这两个文件的内容发给AI修改导致个人主页显示出错，经过一番摸索后才显示成功。第二在于个人主页刷新问题，常规的刷新不会清理浏览器的缓存，所以不论怎么刷，个人主页都不会出现应有的改变，正确的做法是Ctrl+F5进行强制刷新。

四.自我评估

已有基础：

• 编程语言：掌握 C/C++ 及 Java 的基本语法与面向对象编程，能用 Java 常用 API（正则表达式、JDK 7 Date 等）进行开发，曾独立完成拼图游戏小项目；

• 专业课程：修读过数据结构与算法、汇编语言、计算机组成原理、计算机网络等核心课程；

• 工具与环境：能在 Linux 下进行 C 语言编程，熟悉 Markdown 与 HTML 基础语法，习惯用 Typora 整理学习笔记。

学习期待：
技术方向暂无强烈偏好，但对 AI 应用及大模型的构建充满好奇。希望通过本课程进一步掌握 Markdown 的高级功能，深入了解大模型的原理与应用，并广泛涉猎其他未接触过的知识领域。

预期收获： 既能获得可落地的实践技能，也能取得理想的学业成绩。

deepseek生成的软件工程课程学习指南

软件工程课程学习指南（精简版）

一、核心学习模块

模块	核心内容
软件过程	瀑布模型、敏捷开发（Scrum）、DevOps
需求工程	需求获取、用例图、SRS文档
软件设计	架构设计（MVC）、设计原则（SOLID）、UML图
软件测试	单元测试、集成测试、黑盒/白盒测试、自动化测试
项目管理	Git协作、任务追踪、风险管理

二、分阶段学习路线

阶段	重点	实践
1-4周	建立认知框架	完成需求分析文档
5-9周	设计+测试方法	完成设计文档 + 单元测试
10-16周	团队项目实战	完成可运行项目 + 完整文档

三、推荐工具

• 版本控制：Git + GitHub
• 项目管理：Jira / Trello
• 设计建模：Draw.io / ProcessOn
• 测试：JUnit / Postman
• 文档：Markdown + Typora

四、学习建议

1. 理论与实践并重——别只看书不写代码，也别只写代码不写文档
2. 重视过程——老师更关注你"怎么做的"而非"做出来没有"
3. 善用AI——用AI辅助，但要能解释每一行代码
4. 及时复盘——每次迭代后问自己：哪些做得好？哪些可以改进？

我的看法

AI生成的这份指南侧重于知识点的学习和具体的时间表，与其说是学习指南倒不如说是学习计划书。由于我没有给它很详细的提示和要求，所以它的指南不太合理，忽略了我个人的技术水平和学习能力以及课业压力，但它的学习建议给了我一些启发，比如说“用AI辅助，但要能解释每一行代码”，结合我这次作业，感觉是很有必要的，因为没有AI的我寸步难行，但是尽信AI反而会陷入另一重窠臼。

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1. 包括负面提示词 ↩︎