一、摘要

作为这款“医疗报告翻译官”应用的开发者，我深切体会到技术真正落地于生活痛点时的力量。面对父母辈拿着体检单一脸茫然的样子，我决定用自己手中的工具做点什么——于是，我将字节的 Trae IDE 作为开发主战场，接入快手 KAT-Coder 强大的代码生成与智能代理能力，并融合智谱 GLM-4.6 的语言理解与 GLM-4.5V 的视觉识别优势，构建出一个能“看懂报告、说得明白”的AI助手。从一句提示词出发，到完整项目自动生成、本地调试、反复迭代，整个过程高效而充满成就感。最终，这个应用不仅能把“低密度脂蛋白”变成“血管里的垃圾车”，更让医学知识不再高不可攀——这是我作为一名开发者，送给普通用户、尤其是中老年群体的一份技术温度。

二、产品展示

进入到首页

首先要设置GLM密钥，才能使用后续的GLM4.6和GLM4.5V服务

这里我们将这个病例单上传到应用中

GLM4.5V开始识别图片

识别完毕之后还会对原有的内容进行一个结构化的内容输出

点击继续翻译直接跳转到文本翻译中，当然这里也可以自己输入内容：

点击开始翻译会就将晦涩难懂的内容给翻译成通俗易懂的内容：

三、项目背景

在当今医疗健康领域，医患沟通不畅已成为普遍问题。患者面对检查报告中的专业医学术语如"低密度脂蛋白胆固醇"、"C反应蛋白"等时，往往难以理解，这种信息不对称不仅影响健康管理决策，还可能导致不必要的焦虑和延误治疗。

据统计，超过60%的患者无法准确理解医疗报告中的关键指标，约40%的患者因此延误必要医疗干预。传统解决方案如医生口头解释或在线查询，存在时效性差、个性化不足等问题，尤其在医疗资源紧张的情况下难以满足需求。

随着大语言模型技术的突破，AI为解决这一痛点提供了新可能。本项目旨在构建智能医疗报告翻译官应用，通过先进AI模型将专业医学术语转化为生活化语言，为患者提供即时、准确、易懂的报告解读服务，让专业医学知识变得触手可及。

四、KAT-Coder

KAT-Coder官网：https://www.streamlake.com/product/kat-coder

KAT-Coder-Pro-V1是快手旗下StreamLake平台推出的一款顶级编码AI助手，代表了当前AI编程领域的最先进水平。 该模型在SWE-Bench评测中获得了73.4%的解决率，这一成绩甚至超过了GPT-5和Claude Sonnet 4等国际知名模型，展示了其在复杂任务处理方面的卓越能力。

KAT-Coder-Pro-V1的核心优势在于其先进的智能代理能力。该模型支持多工具并行调用，能够自主完成复杂任务，这种能力对于构建医疗报告翻译官这样需要多步骤处理的应用至关重要。 在实际应用中，KAT-Coder-Pro-V1生成的代码不仅可以直接运行，还展现出较为成熟的工程化水平，包括前端界面设计、内置应用集成等，这为快速构建完整的医疗应用提供了强大支持。

五、Trae

Trae官网：https://www.trae.ai/

Trae是由字节跳动推出的一款AI驱动的智能集成开发环境（IDE），旨在通过人工智能技术显著提升软件开发效率。 作为一款现代化的AI编程助手，Trae不仅支持主流的AI模型如Anthropic和OpenAI，还提供了强大的自定义模型集成能力，这使其成为构建专业领域AI应用的理想平台。

Trae对OpenRouter等开放平台的支持，这为开发者提供了更大的灵活性，使其能够根据具体需求选择和集成最适合的AI模型。 同时，社区正在积极推动对自定义模型服务商base_url的支持能力，这将进一步增强Trae在企业级应用中的适应性。这些特性使得Trae成为连接自定义AI模型（如KAT-Coder-Pro-V1）与专业应用场景（如医疗报告翻译）的理想桥梁，为我们的项目提供了坚实的技术基础。

六、Trae接入自定义模型KAT-Coder

官方文档参考：https://mp.weixin.qq.com/s/KXSRoBaME_Wvv2wlRZ_FaA

获取API Key

访问：https://novita.ai/settings/key-managementnovita.ai服务商点击密钥管理

接入Trae

Trae中点击【设置】-【模型】-【自定义模型】

选择novita.ai服务商，模型输入kat-coder，密钥就是刚刚创建的密钥

自定义模型kat-coder加入成功

在对话中选择Kat-coder

七、智谱大模型

智谱AI（Zhipu AI）是中国领先的大模型技术公司，致力于推动通用人工智能（AGI）的发展。其自主研发的GLM（General Language Model）系列大模型，凭借强大的语言理解与生成能力、多模态融合能力以及高效的推理性能，已在学术界和产业界获得广泛认可。

在医疗报告翻译官应用中，我们采用GLM-4.6与GLM-4.5V双模型协同架构，分别负责语言理解和视觉识别两大核心功能。

GLM-4.6作为智谱AI的旗舰语言模型，采用355B参数的混合专家架构，拥有200K超长上下文处理能力，稳居国内模型性能榜首。 该模型在工具使用和代理任务方面表现卓越，能高效集成到复杂的工作流中，特别适合将专业医疗术语转化为生活化表达。 其token消耗比前代降低30%，为实时交互提供了成本效益保障。

GLM-4.5V则是专为视觉任务设计的开源多模态模型，在42个视觉语言基准测试中表现优异。 该模型具备强大的OCR能力，能够精准提取医疗报告图像中的文字内容，包括复杂的医学图表和手写体。 在医疗影像分析方面，GLM-4.5V能精确定位图像中的关键元素，为后续的语言解释提供准确的视觉输入。

双模型协同工作流程为：GLM-4.5V负责处理用户上传的纸质或电子报告图片，通过OCR技术提取文本内容；GLM-4.6则接收提取的文本，将专业医学术语转化为通俗易懂的日常表达。 这种分工模式充分发挥了各自优势，确保系统既能"看得清"报告内容，又能"说得懂"医学含义，为患者提供无缝的医疗报告解读体验。

获取API KEY

在智谱AI开放平台的控制台中，即可添加账号的API KEY

添加完之后需要使用的时候直接复制API KEY即可

GLM-4.6

智谱最新旗舰，代码能力全面对齐 Claude Sonnet 4，是国内最好的编程模型。在真实编程、长上下文处理、推理能力、信息搜索、写作能力与智能体应用等多个方面实现全面提升。

GLM-4.6调用示例

curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \    -H "Content-Type: application/json" \    -H "Authorization: Bearer your-api-key" \    -d '{        "model": "glm-4.6",        "messages": [        {            "role": "user",            "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"        },        {            "role": "assistant",            "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"        },        {            "role": "user",            "content": "智谱AI 开放平台"        }            ],            "thinking": {            "type": "enabled"        },            "max_tokens": 65536,            "temperature": 1.0        }'

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱新一代基于 MOE 架构的视觉推理模型，以 106B 的总参数量和 12B 激活参数量，在各类基准测试中达到全球同级别开源多模态模型 SOTA，涵盖图像、视频、文档理解及 GUI 任务等常见任务。

调用示例

curl -X POST \  https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "glm-4.5v",    "messages": [      {        "role": "user",        "content": [          {            "type": "image_url",            "image_url": {              "url": "https://cloudcovert-1305175928.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/%E5%9B%BE%E7%89%87grounding.PNG"            }          },          {            "type": "text",            "text": "Where is the second bottle of beer from the right on the table?  Provide coordinates in [[xmin,ymin,xmax,ymax]] format"          }        ]      }    ],    "thinking": {      "type":"enabled"    }  }'

七、开发实践

开发提示词

准备好开发提示词并输入：

我要做一个医疗报告翻译官应用，目的是解决中老年人看不懂纸质病例上的专业医学术语功能：1、语言交互：输入检查报告结论，调用GLM-4.6用生活化语言解释指标意义，也就是说将繁琐的医疗术语翻译成普通人都能听得懂的样子（如“低密度脂蛋白=血管垃圾车”），翻译出的语言用精美柔和的卡片风格展示。2、视觉交互：拍照上传医院的纸质报告单或者电子报告单，调用GLM-4.5V识别文字后，再重复语言交互的过程3、GLM的密钥存放在localstorage中，每次进入页面的时候需要在设置中手动输入，设置中包含测试链接的按钮4、整体以医疗极简风格，使用低饱和的辅助色（如蓝、绿）：蓝色代表信任与科技，绿色代表健康与安心，避免使用红色、橙色等刺激性暖色GLM4.6接入示例：curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \    -H "Content-Type: application/json" \    -H "Authorization: Bearer your-api-key" \    -d '{        "model": "glm-4.6",        "messages": [        {            "role": "user",            "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"        },        {            "role": "assistant",            "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"        },        {            "role": "user",            "content": "智谱AI 开放平台"        }            ],            "thinking": {            "type": "enabled"        },            "max_tokens": 65536,            "temperature": 1.0        }'GLM4.5V接入示例：curl -X POST \  https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "glm-4.5v",    "messages": [      {        "role": "user",        "content": [          {            "type": "image_url",            "image_url": {              "url": "https://cloudcovert-1305175928.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/%E5%9B%BE%E7%89%87grounding.PNG"            }          },          {            "type": "text",            "text": "Where is the second bottle of beer from the right on the table?  Provide coordinates in [[xmin,ymin,xmax,ymax]] format"          }        ]      }    ],    "thinking": {      "type":"enabled"    }  }'
```![](http://cdn.zhipoai.cn/4589f5d2.jpg)

### 开发文档

我会先让其生成开发文档，这样不会在后续的过程中走偏方向，以下是文档的具体内容：

```plaintext
## 1. 产品概述医疗报告翻译官应用旨在帮助中老年人理解纸质病历上的专业医学术语，将复杂的医疗报告转化为通俗易懂的生活化语言。通过AI技术将医疗术语翻译成形象的比喻（如"低密度脂蛋白=血管垃圾车"），让普通用户能够轻松理解自己的健康状况。## 2. 核心功能### 2.1 用户角色| 角色 | 注册方式 | 核心权限 ||------|----------|----------|| 普通用户 | 无需注册，直接使用 | 文本输入翻译、图片上传识别、API密钥设置 |### 2.2 功能模块应用包含以下主要页面：1. **首页**：功能选择、使用引导、最近翻译记录2. **文本翻译页**：医疗术语输入、翻译结果展示、收藏功能3. **图片识别页**：拍照上传、图片预览、识别结果展示4. **设置页**：API密钥输入、测试连接、使用说明### 2.3 页面详情| 页面名称 | 模块名称 | 功能描述 ||-----------|-------------|-------------|| 首页 | 功能选择区 | 显示文本翻译和图片识别两个主要功能入口，使用大图标和简洁文字说明 || 首页 | 使用引导 | 展示应用使用步骤，帮助用户快速上手 || 首页 | 最近记录 | 显示最近5条翻译记录，点击可查看详情 || 文本翻译页 | 输入区域 | 多行文本框输入医疗报告结论，支持粘贴和清空操作 || 文本翻译页 | 翻译按钮 | 调用GLM-4.6 API进行翻译，显示加载状态 || 文本翻译页 | 结果展示 | 精美卡片展示翻译结果，包含原文和通俗解释 || 文本翻译页 | 收藏功能 | 支持收藏常用翻译结果，本地存储 || 图片识别页 | 拍照上传 | 支持拍照和从相册选择，图片压缩和预览 || 图片识别页 | 识别过程 | 显示识别进度，调用GLM-4.5V API提取文字 || 图片识别页 | 结果确认 | 展示识别的文字内容，用户可编辑修正 || 图片识别页 | 翻译跳转 | 识别完成后跳转到文本翻译页继续翻译 || 设置页 | API密钥设置 | 输入GLM API密钥，本地存储在localStorage || 设置页 | 连接测试 | 测试API连接状态，显示成功或失败提示 || 设置页 | 使用说明 | 详细的应用使用指南和注意事项 |## 3. 核心流程### 文本翻译流程1. 用户在文本翻译页输入医疗报告结论2. 点击翻译按钮，调用GLM-4.6 API3. API返回生活化语言解释4. 以精美卡片形式展示翻译结果5. 用户可选择收藏或分享### 图片识别翻译流程1. 用户在图片识别页拍照或选择图片2. 图片预览和压缩处理3. 调用GLM-4.5V API识别图片中的文字4. 展示识别结果，用户可编辑修正5. 将修正后的文本发送到文本翻译流程```mermaidgraph TD    A[首页] --> B[文本翻译页]    A --> C[图片识别页]    C --> D[图片预览]    D --> E[文字识别]    E --> F[识别结果确认]    F --> B    B --> G[翻译结果展示]    A --> H[设置页]    H --> I[API密钥配置]    I --> J[连接测试]```## 4. 用户界面设计### 4.1 设计风格- **主色调**：低饱和度蓝色 (#4A90E2) - 代表信任与科技- **辅助色**：低饱和度绿色 (#7ED321) - 代表健康与安心- **背景色**：浅灰色 (#F5F7FA) - 营造医疗专业感- **按钮样式**：圆角矩形，柔和阴影，悬停效果- **字体**：思源黑体，主标题18px，正文14px，小字12px- **布局风格**：卡片式布局，大间距，简洁明了- **图标风格**：线性图标，简洁易懂### 4.2 页面设计概述| 页面名称 | 模块名称 | UI元素 ||-----------|-------------|-------------|| 首页 | 功能选择区 | 两个大圆形按钮，蓝色和绿色渐变，中央放置图标和文字，按钮间距充足 || 首页 | 使用引导 | 三步流程图，使用柔和的绿色连接线，每步配有简洁图标 || 首页 | 最近记录 | 白色卡片列表，显示原文摘要和翻译时间，右侧箭头指示 || 文本翻译页 | 输入区域 | 浅蓝色边框的文本域，圆角设计，支持自动高度调整 || 文本翻译页 | 翻译按钮 | 绿色渐变按钮，圆形设计，包含翻译图标 || 文本翻译页 | 结果展示 | 精美的白色卡片，蓝色标题栏，内部展示通俗解释，底部操作按钮 || 图片识别页 | 拍照区域 | 虚线边框的上传区域，中央相机图标，支持拖拽上传 || 图片识别页 | 图片预览 | 圆角图片展示，支持缩放和旋转，底部操作栏 || 设置页 | API输入 | 安全的密码输入框，显示/隐藏切换按钮，测试按钮 |### 4.3 响应式设计- **桌面优先**：主要面向平板和手机使用，采用响应式设计- **断点设置**：768px（平板）、1024px（桌面）- **触摸优化**：按钮尺寸最小44px，支持手势操作- **字体适配**：根据屏幕大小自动调整字体大小

开发交互

开始生成之后可以在控制台实时监控

不一会就生成成了一整个完整的项目

并且也是在本地启动了，这时候我们需要进行一次测试，并且不断的给出反馈：

重复几次之后就会得到我们想要的结果，接下来就是部署上线~

总结

本文系统介绍了“医疗报告翻译官”应用的开发全流程，聚焦于解决中老年人难以理解专业医疗术语的核心痛点。项目基于Trae****IDE作为开发环境，集成KAT-Coder（由快手StreamLake提供）实现高效代码生成与工程化能力，并结合智谱****AI的双模型架构——GLM-4.6（负责自然语言理解与通俗化翻译）与GLM-4.5V（负责医疗报告图像的OCR识别与结构化提取）——构建端到端的智能翻译系统。应用支持文本输入与图片上传两种交互模式，采用医疗友好型UI设计，强调低饱和蓝绿色调与卡片式布局，注重可用性与情感体验。整个开发过程通过提示词驱动、自动生成、本地测试与迭代优化，体现了AI原生开发范式在垂直领域产品落地中的高效性与可行性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？