用 龙虾10 分钟搞定 C 语言 + 前端实训?我试了,真香!

用 龙虾10 分钟搞定 C 语言 + 前端实训?我试了,真香!
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🚀 用龙虾10 分钟搞定 C 语言 + 前端实训?我试了,真香!

一句话总结:选对模型 + 写好提示词,让“龙虾”帮你从零生成可运行的 C 语言成绩管理系统 + 全栈博客前端项目,连实训报告都自动生成!

大家好,我是 VON。最近“AI 编程助手”火出圈,但很多人还在手动敲代码、调 Bug、写报告……其实,只要用对工具,一个指令就能完成整套高校实训作业

今天我就带大家实测:如何用 AI 智能体(俗称“龙虾”) 快速搞定两类典型课程设计——
C 语言学生成绩管理系统
React 全栈个人博客系统

全程无需打开 IDE,甚至不用看一行代码!👇


🔧 第一步:选对模型,效率翻倍!

智能体的输出质量,70% 取决于底层大模型。我这里使用的是 智谱 AI 的 GLM-5 模型,代码生成能力强、支持长上下文,特别适合工程类任务。

🔗 官网:https://bigmodel.cn/

GLM-5 模型界面
💡 小技巧:在 OpenClaw 或 Trae 等框架中,直接输入 zhipu/glm-5,系统会自动配置,省去繁琐设置!
自动配置模型

📝 第二步:C 语言实训 —— 学生成绩管理系统

1. 先让 AI 生成一份标准实训要求(你也可以用自己的)

AI 生成实训要求

2. 关键:写好提示词!

告诉 AI 你的身份和目标,越具体越好:

我是一个计算机大一新生,需要完成 C 语言实训作业。 请根据以下要求开发“学生成绩管理系统”: (粘贴完整需求文档) 
✅ 需求必须包含:功能列表、技术规范、交付物格式(源码 + 报告)

3. 下达指令:“帮我完成这个作业!”

不废话,直接让它开干👇

下达指令

4. 几分钟后,桌面自动生成完整项目!

包含:

  • main.c, student.c, student.h(模块化代码)
  • data.txt(模拟数据文件)
  • report.md(实训报告)
项目文件夹生成


代码与报告已就绪

5. 运行测试(遇到乱码别慌!)

双击 .exe 文件,如果出现中文乱码👇

乱码问题

只需反馈一句:“控制台中文显示乱码,请修复”,它就会自动调整编码或改用英文菜单!

反馈乱码问题

很快就能看到成功运行界面👇

运行成功

6. 功能全测试通过!

✅ 显示所有学生

显示全部

✅ 修改成绩

修改

✅ 按姓名查询

按姓名查

✅ 按学号查询

按学号查

✅ 录入学生信息

录入
📌 进阶功能也全实现:文件持久化、非法输入校验、排序统计、菜单循环……

7. 实训报告自动生成!

报告是 Markdown 格式,内容完整,包含需求分析、设计思路、测试截图、总结反思👇

实训报告
🔁 如果学校要求 Word 文档?只需说:“把 report.md 转成 report.docx”,它秒转!

💻 第三步:前端实训 —— 全栈博客系统

1. 同样,先生成前端项目需求

生成前端需求

2. 提交需求,让它“开干”!

提交前端任务

3. 自动初始化环境 + 下载依赖

它会自动执行 npm create vite、安装 Tailwind CSS 等👇

自动下载环境

4. 项目生成完成!

由于项目较大,稍等几分钟即可👇

前端项目完成

5. 调试技巧:F12 看报错,丢给 AI 修复!

运行时若控制台有红字错误👇

F12 查看报错

直接复制错误信息发给它:“修复这个前端错误”,它会精准定位并返回修正代码!

直到控制台干净无报错👇

无报错

6. 项目效果展示

黑暗主题切换

黑暗主题

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✅ 总结:为什么这方法值得推广?

传统方式AI 智能体辅助
手动敲代码 3-5 天10 分钟生成可运行项目
调试崩溃到深夜自动处理异常、修复 Bug
报告东拼西凑自动生成结构化文档
功能缺漏被扣分严格按评分标准实现
🌟 重点提醒
AI 不是让你“躺平”,而是把时间省下来理解核心逻辑——比如 C 语言的指针、文件 I/O、结构体设计。你可以:阅读生成的代码尝试扩展新功能准备答辩讲解

这才是高效学习!

🔚 最后

如果你也在为期末实训头疼,不妨试试这个方法!
模型推荐:GLM-5 / Qwen-Max / Claude 3.5
提示词核心:身份 + 需求 + 技术栈 + 交付格式

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写在前面:为什么AI发展历史很重要? 记得刚开始学习AI的时候,我总觉得历史这种东西很枯燥,不如直接学习最新的技术来得实在。但后来我发现,了解AI的发展历程,就像了解一个人的成长经历一样,能帮助我们更好地理解现在的AI是如何走到今天的,也能帮助我们预测未来可能的发展方向。 有一次,我和一位从事AI研究多年的教授聊天,他告诉我:"现在的学生总想直接学习深度学习,但如果不了解符号主义AI的兴衰,就无法理解为什么深度学习会成功,也无法预见它可能面临的挑战。"这句话让我深受启发。 所以,在这篇文章中,我想和大家一起回顾一下AI的发展历程,不是为了考试背诵那些枯燥的年代和事件,而是为了让我们能够站在历史的高度,更好地理解现在的AI技术,以及它在我们生活中的应用。 人工智能的诞生:一个充满想象力的开始 说起AI的诞生,我们不得不提到1956年的达特茅斯会议。这次会议被公认为人工智能学科的诞生标志。 想象一下那个场景:一群来自不同领域的顶尖科学家,包括约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等,聚集在一起,讨论着一个看似疯狂的问题:"机器能思考吗?"他们相信,只要给机器输入足够多的规则

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