程序聚合 软件案例 基于立体书与小程序联动技术的科举文化Phygital互动产品-秦淮入砚

基于立体书与小程序联动技术的科举文化Phygital互动产品-秦淮入砚

2025-11-17 23:01:58
行业:零售/新消费、智慧数字孪生
载体:硬件、游戏
技术:Figma、Axure RP、Arduino

业务和功能介绍

一、立项背景与目标
针对文旅文创产品“重展示、轻互动”的行业痛点,本项目立足南京科举文化,旨在打造一款首创“立体书+小程序”双核驱动的Phygital互动产品。目标用户为亲子家庭、学生及文化爱好者,通过游戏化体验打破传统观光的走马观花,实现文化的沉浸式传播与创新性转化。

二、核心功能模块

1. 立体书实体场景:可展开的3D夫子庙、江南贡院号舍等场景,内置NFC学子身份卡、道具卡等实体互动机关。
2. 小程序数字系统:
· 角色与属性系统:创建角色,管理“学识、人脉、财力、心境”四大属性。
· 策略行动系统:每日有限行动点,可选择“闭门苦读”、“行卷社交”、“游览秦淮”等策略。
· 动态事件与成就系统:根据选择触发随机事件,最终生成个性化殿试榜文与数字游记。

三、业务流程与路径
用户打开立体书→扫描二维码激活小程序并创建角色→通过NFC绑定实体卡片→在每日循环中消耗行动点进行策略选择→触发事件并实时更新属性→直至殿试结局→综合属性生成专属榜文与游记→可打印收藏于立体书尾页,形成从实体到数字再回归实体的情感闭环。

项目实现

一、整体架构与技术栈
项目采用Phygital(实体+数字)融合架构。实体端为手工立体书,作为文化场景与NFC/RFID卡片的物理载体;数字端为微信小程序,作为游戏化互动与决策反馈的“引擎”。通过二维码与NFC实现双向数据联通,构建完整的沉浸式体验闭环。

二、我的负责模块与量化结果
作为项目唯一负责人,我独立完成了:

1. 全流程系统策划:输出超过5000字的产品策略文档,定义“资源管理-策略选择-动态事件”核心玩法。
2. 立体书结构与互动设计:基于网络调研,手绘完成超20页立体书结构草图与所有互动机关(身份卡、道具卡)布局。
3. 小程序交互逻辑构建:使用Axure RP绘制超20个高保真界面原型与完整的用户流程,确保体验丝滑。
4. 文化内容植入:深度研究并转化超10个科举历史典故为游戏事件与评分算法。

三、难点与解决方案

1. 立体书结构知识空白:通过系统性网络调研,分析多种纸艺结构,最终选择并优化出适合场景展现与卡片收纳的可行方案。
2. 视觉呈现设备限制:因缺少板绘设备,果断采用手绘草图方式清晰表达所有立体书结构、机关布局与UI逻辑,确保创意精准传达,将劣势转化为体现动手能力的特色。
3. 单人决策盲区:通过扮演“开发者”与“用户”双重角色,进行多轮自我评审,预判体验断点,优化交互路径。

示例图片视频


小羽
30天前活跃
方向: 产品经理-产品经理、物联网-物联网、
交付率:100.00%
相似推荐
skill插拔驱动多元Agent
### 多 Agent 智能协作 6 个专业 Agent(Sisyphus、Code Analyzer、Programmer、Refactor Master、Test Expert、Librarian)通过 4 种协作模式(Sequential、Parallel、Debate、Main-with-Helpers)智能协作。基于意图识别自动选择 Agent,并行执行提升效率,自动综合多专家意见。 ### 深度代码理解 集成 LSP(Language Server Protocol)、AST(抽象语法树)分析和语义代码搜索。支持 Python、JavaScript、TypeScript 等主流语言,提供类型推导、引用分析、基于向量的语义检索。自动识别代码结构和依赖关系。 ### 智能编排系统 7 种编排策略(Simple、ReAct、Multi-Agent、Parallel、Conditional、Workflow、Sisyphus)自动选择最优方案。ReAct 模式支持推理-行动循环,条件分支实现动态决策,并行执行提升性能。 ### 完整工具链 34+ 专业工具,包含项目理解(文档发现、结构分析、代码地图)、代码搜索(文本、正则、语义、AST)、LSP 工具(诊断、跳转、引用、重命名)、文件操作(读写、批量操作、补丁)、Git 工具(状态、差异、日志)。 ### 智能记忆系统 分层存储架构(会话级、用户级、全局级),对话树结构支持多分支,智能压缩和摘要,相关性检索。多轮对话保持上下文,记住用户偏好和习惯,跨会话知识复用。 ### Skill 配置系统 14+ 预置技能,灵活的 Prompt 模板,工具和编排器配置,可扩展的技能定义。YAML 配置驱动,Jinja2 模板引擎,动态加载和热更新。
微信自动抢红包助手-快抢
基于Auto.js开发的微信自动抢红包脚本,通过监听系统通知实时响应红包消息,自动点击横幅进入聊天界面,并利用固定坐标快速点击红包和“开”按钮。脚本支持多次重试机制,确保红包被及时抢到,无需人工干预,极大提升抢红包成功率。
RPA的SAP BW运维监控-SAP
本项目旨在解决 SAP BW 系统运维中人工监控效率低、响应滞后、易遗漏异常的痛点,通过 RPA 机器人替代人工,实现对 SAP BW 数据加载、任务执行、系统状态的 7×24 小时自动化监控。 核心功能模块包括: SAP BW 监控模块:RPA 自动登录 SAP 系统,定时检查 BW 进程、数据加载任务、系统日志及关键指标,识别任务失败、数据异常、系统告警等问题。 智能通知模块:当监控到异常时,RPA 触发微信消息推送,将异常详情、影响范围、建议处理措施实时推送给运维人员;同时可调用 Python 接口,通过电话语音或系统声音输出进行二次告警,确保关键问题不被遗漏。 辅助识别模块:集成 Python OCR 图片文字识别能力,自动解析 SAP BW 监控截图中的关键信息,补充到告警内容中,提升问题定位效率。 业务流程为:RPA 定时巡检→发现异常→触发多渠道告警→运维人员接收并处理→RPA 记录处理结果并归档,形成闭环运维监控体系,大幅降低人工成本,提升运维响应速度和系统稳定性。
tools box
针对用户需要多个软件处理图片文档的痛点,打造免费在线工具平台,无需安装即可使用,注重隐私保护。 图片工具(去水印、压缩、证件照、抠图)、实用工具(文档转换、屏幕录制、二维码、OCR识别)、AI助手(图片视频生成、写作翻译、旅行规划)。 访问网站→选择工具→上传文件→系统处理→预览结果→下载保存。浏览器端本地处理,无需注册,保护隐私安全。
军事agent-ugv_agents
在无人作战/军事仿真场景中,需智能体系统协调多无人平台(UAV、UGV、机器狗等)完成复杂任务。传统方案依赖人工指令与固定流程,难以应对动态任务和自然语言交互。本项目构建基于 LLM 的多 Agent 协同系统,实现自然语言驱动的任务规划、调度与执行。核心目标:支持自然语言任务输入并自动分解为可执行动作序列;多 Agent 协同(任务规划、调度、会议助手、状态检查等);WebSocket/MQTT 双通道与上位机通信;通过 MCP 协议动态扩展工具能力;Docker 容器化部署,兼容 x86/ARM64。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服