AI辅助开发课程作业管理程序的迭代记录与心得

AI辅助开发课程作业管理程序的迭代记录与心得

一、项目需求与目标

本次作业选择“课程作业管理GUI程序”作为开发主题。平时不同课程布置作业的时间和提交方式不一样，如果只依靠聊天记录或临时备忘，很容易遗漏截止时间。因此，我希望设计一个简单的桌面程序，将课程和作业集中管理。

程序采用Python开发，使用Tkinter构建中文界面，使用SQLite保存数据。主要功能包括课程管理、作业录入、截止时间提醒、完成状态管理和条件筛选。

在明确需求时，我将作业信息细化为所属课程、作业标题、截止时间、完成状态和备注。提醒功能限定为程序打开时在界面中显示临期或逾期状态，暂不包含后台通知，避免需求范围过大。

二、第1轮：生成初版

我给AI的提示词：

请使用Python、Tkinter和SQLite开发一个课程作业管理桌面程序，界面使用中文。用户可以新增课程，为课程添加作业，填写作业标题、截止时间和备注。主界面需要显示作业列表，支持将作业标记为已完成，以及删除指定作业。数据保存在本地数据库中，关闭程序后重新打开能够继续读取。请说明程序的主要结构和启动方法。

AI初版的主要内容：

初版按照要求建立了课程和作业的数据结构，并提供录入区域、作业列表及操作按钮。基本设计能够覆盖新增、查看、完成和删除作业的流程。

阅读初版时，我重点检查了界面操作与数据库操作之间的对应关系。例如，点击“标记完成”之后，是否只改变界面文字，还是同时修改数据库中的状态。这让我认识到，界面上出现了按钮，并不能直接说明功能已经完整实现。

三、第2轮：第一次迭代，完善输入检查

发现的问题：

初版对用户输入的限制不够明确。空白标题、错误日期和未选择课程等情况，都需要在保存前处理，否则可能产生无法正常展示或比较的数据。

我给AI的修改要求：

请完善新增作业时的校验。课程必须从已有课程中选择；标题去除首尾空格后不能为空，长度不超过60个字符；截止时间统一采用“年-月-日 时:分”格式，并检查日期是否真实存在，例如不能接受2月30日。输入错误时保留表单内容，并提示具体原因。所有字段通过检查后，才能写入数据库。

AI的示例修改内容：

增加统一的输入校验函数，使用日期时间解析检查截止时间。校验失败时停止保存，并显示对应提示，避免错误数据进入数据库。

这一轮修改的重点，是把“输入不合法”变成可以明确判断的规则，而不是只要求AI“完善一下”。

四、第3轮：第二次迭代，增加筛选与截止时间提醒

发现的问题：

作业数量增加后，单纯按录入顺序显示不方便查找。另外，距离截止时间较近的作业需要突出显示，已完成作业则不应该继续提示逾期。

我给AI的修改要求：

请增加按课程和完成状态筛选的功能，并允许两个条件同时生效。未完成作业按截止时间从早到晚排列。对于未完成作业，截止时间早于当前时间时显示“已逾期”；距离截止时间大于等于0且不超过48小时时显示“即将截止”；其他情况显示“进行中”。已完成作业统一显示“已完成”。请使用日期时间对象比较时间，不要依靠界面中的日期字符串排序。

AI的示例修改内容：

增加课程与状态筛选，将提醒状态的计算独立为函数。计算时优先检查完成状态，再判断是否逾期或即将截止，避免已完成作业仍显示警告。

五、第4轮：第三次迭代，完善删除流程与操作反馈

发现的问题：

筛选后的作业顺序可能与数据库中的顺序不同。如果使用列表位置定位删除对象，容易操作错误记录。课程删除时，也需要考虑它下面是否还有作业。

我给AI的修改要求：

请使用数据库中的唯一ID定位作业，不要根据列表行号执行更新或删除。删除作业前弹出确认提示，取消后不改变数据。课程下仍有作业时，禁止直接删除课程，并提示先处理关联作业。新增、删除或修改完成状态后，统一刷新列表和数量统计。数据库写入失败时提示错误，不要显示操作成功。

AI的示例修改内容：

将界面选中项与作业ID关联，修改和删除操作均通过ID执行。增加删除确认及课程关联检查，并统一操作后的刷新流程。

六、我的检查与验证说明

验证时，我会分别检查正常操作、异常输入和时间边界，并将界面结果与数据库保存结果进行对照。

第一，检查基本流程。新增“软件工程”课程，再添加一条作业，关闭并重新打开程序。预期课程和作业仍然存在，标题、截止时间及完成状态保持一致。

第二，检查非法输入。分别提交空白标题、未选择课程、格式错误的时间以及不存在的日期。预期程序说明错误原因，不新增记录，同时保留已输入的其他内容。

第三，检查提醒边界。将测试时间固定为2026年10月20日12:00。截止时间为10月19日23:59的未完成作业应显示“已逾期”；截止时间为10月22日12:00的作业应显示“即将截止”；截止时间为10月22日12:01的作业应显示“进行中”。将第一条作业标记完成后，应改为显示“已完成”。

第四，检查筛选与删除。建立两门课程并分别添加作业，筛选其中一门课程后删除一条记录，再取消筛选。预期只有目标记录被删除，其他课程的作业不受影响。

第五，检查数据一致性。设定共5条作业，其中2条已完成，预期未完成数量为3条。再完成其中1条后，已完成数量应为3条，未完成数量应为2条，总数仍为5条。

上述内容是本稿的验收方案，实际通过情况需要以运行记录为准。

七、心得体会

这次作业中，最值得注意的是需求表达与验证之间的关系。

最初只提出“增加截止提醒”，并不能确定程序应该提前多久提醒，也没有说明已完成作业如何处理。将提醒范围细化为48小时，并明确等于截止时间、超过截止时间等情况后，AI的实现方向和后续检查方法才有了共同依据。

AI能够帮助搭建程序结构，但开发者仍然需要检查数据是否正确保存、操作是否影响了正确的对象，以及异常情况是否得到处理。对我来说，这次练习的主要收获，是学会将模糊需求改写成具体规则，并通过可以复现的输入判断结果是否符合要求。