我用 Trae 打造了一款“恋爱大师”模拟器，试图拯救万千直男/直女的爱情

摘要：在这个 AI 爆发的时代，如何利用大模型解决年轻人的实际痛点？本文将介绍我开源的项目“谁是恋爱大师？”，复盘从技术选型到产品设计的全过程，并分享关于“病毒式营销”机制的设计思路，以及未来将软硬件结合的产品化思考。

一、 项目背景：为什么要做这个？

在快节奏的现代生活中，“如何高情商地聊天”成为了许多年轻人的刚需。无论是恋爱中的拉扯，还是职场上的应对，一句话说得好能如沐春风，说得不好则可能直接“送命”。

市面上的 AI 聊天产品大多停留在“陪聊”阶段，缺乏教学反馈。我一直在思考：能不能做一款游戏，让用户扮演男朋友/女朋友，去回答那些刁钻的“送命题”，然后让 AI 像导师一样给出评分和修改建议？

于是，“谁是恋爱大师？”（Who Is The Love Master）应运而生。这不仅仅是一个 Web 游戏，更是一个基于真实场景的情商训练场。

二、 技术实现：极简架构，核心在 AI

为了让项目易于部署和传播，我选择了最经典的 LAMP/LNMP 技术栈，配合当下强大的 DeepSeek V3 大模型 API。

1. 技术栈选择

- 前端：原生 HTML5 + CSS3 + JavaScript。采用 SPA（单页应用）架构，保证移动端丝滑体验。

- 后端：PHP 7.4+。处理轻量级业务逻辑，简单高效。

- 数据库：MySQL 5.7+。存储用户信息、对话记录和排行榜数据。

- 核心大脑：DeepSeek API。之所以选择 DeepSeek，是因为其在中文语境下的理解能力极强，且性价比极高，非常适合用于语义分析和情感打分。

2. 核心流程

1. 场景生成：系统根据预设 Prompt，随机生成恋爱（男/女视角）或职场场景下的对话题目。

2. 用户作答：用户输入回复。

3. AI 判卷：后端将题目 + 用户回复 + 历史上下文发送给 LLM。

4. 反馈闭环：LLM 返回评分（0-100）、详细分析以及“高情商回复”建议。

三、 营销手段：如何让产品自己“传播”？

一个好的开源项目或产品，不仅要好用，还要好玩，更要能“自来水”。在设计这款产品时，我埋下了几个增长黑客的逻辑：

1. “稀缺感”设计：只有10次机会

我在数据库设计中专门加入了 `credits` 字段。每个用户初始只有 10次 挑战机会。

- 心理学原理：免费的东西没人珍惜，有限的机会才会让人深思熟虑。

- 裂变机制：当机会耗尽时，系统会弹出提示：“邀请好友助力”或“分享到朋友圈”可获取额外机会。这是最直接的流量裂变手段。

2. “高难度”阈值：制造话题

我将通关或获得奖励的阈值设置得非常高（例如：连续5轮平均分达到 90 分）。

- 挑战欲：就像《羊了个羊》一样，越难越有人想证明自己。

- 社交货币：当用户真的达到这个成就时，他们会迫不及待地截图发朋友圈炫耀：“DeepSeek 认证的恋爱大师，还有谁？”

3. 沉浸式代入：真实场景模拟

题目库涵盖了“女朋友说肚子疼”、“男朋友打游戏不理我”、“领导暗示加班”等真实度极高的场景，极易引发用户共鸣和吐槽，从而促进二次传播。

四、 从软件到硬件：关于产品化的深度思考

作为一个开源 Web 项目，它的天花板可能只是一个流量入口。但如果我们将视野放宽，结合当下的硬件潮流，这个项目有着巨大的想象空间。

1. 痛点延伸：不仅是模拟，更是实战辅助

用户在玩游戏时是“模拟考”，但在现实中遇到女神/男神的微信消息时，才是“真题”。

2. 硬件形态构想

基于本项目的核心逻辑，我们可以打造一款**“桌面恋爱军师”**硬件：

形态：一个类似“电子木鱼”或复古打字机风格的桌面摆件，带一个小墨水屏。

功能：

一键求助：通过蓝牙连接手机，当收到无法回复的消息时，按下实体按钮，硬件通过语音或屏幕直接推送 3 条高情商回复。

日常修炼：闲暇时，屏幕自动滚动显示“每日一条高情商金句”。

物理外挂：内置 ESP32 芯片，直连 WiFi 调用 DeepSeek API，无需依赖手机 App，即开即用。

3. 商业价值

这种软硬结合的产品，切中了“礼物经济”和“潮玩电子”的市场。它既可以作为直男送给自己的“脱单神器”，也可以作为情侣间互相调侃的趣味礼物。

五、 结语与开源

目前，该项目代码已完全开源。我希望通过这个项目，不仅能帮助大家提升沟通技巧，也能给开发者们提供一个 LLM + PHP + 游戏化 的落地参考案例。

开源地址：CanFlyhang/LoveMaster: “谁是恋爱大师？”是一款基于大语言模型（LLM）的 Web 响应式互动游戏。玩家需要在模拟的恋爱或职场场景中，扮演合格的伴侣或角色，回答 NPC（由 AI 扮演）提出的刁钻问题。系统会通过大模型 API 对玩家的回答进行实时评分、分析，并给出最佳回复建议。

如果你也对 AI 应用落地感兴趣，或者想体验一把被 AI 疯狂吐槽的感觉，欢迎来试玩并 Star！

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本文作者：CanFlyhang

技术栈：PHP, DeepSeek, MySQL