“积流成江” （Streams to River）是一款英语学习应用，初衷是通过将日常所见的英语单词、句子和相关的上下文进行记录、提取和管理，结合艾宾浩斯遗忘曲线，进行周期性的学习和记忆。应用里包含模型对话、单词管理与复习、用户登录以及其他一些复杂的交互。本文将以 “积流成江” 的开发过程为例，介绍 TRAE 的部分核心功能。

图注：“积流成江” APP 功能的现场演示

体验地址

https://sstr.TRAE.com.cn

GitHub 仓库

https://github.com/TRAE-AI/stream-to-river

技术概述

“积流成江” 是一个基于 Hertz 和 Kitex 框架构建的单词学习与语言处理微服务系统。该系统提供了从 API 服务到 RPC 实现的完整解决方案， 包含用户认证、单词管理、复习进度跟踪、实时聊天、语音识别和图像转文本等核心功能模块。

系统采用前后端分离的微服务架构，主要分为以下几层：

1. API 服务层：基于 Hertz 框架，提供 HTTP API 接口，处理来自前端的请求
2. RPC 服务层：基于 Kitex 框架，实现业务逻辑，处理来自 API 服务层的请求
3. 数据访问层：包括 MySQL 数据库和 Redis 缓存，负责数据的持久化存储和缓存
4. 智能处理层：集成大语言模型 (LLM)、语音识别 (ASR) 和图像转文本等功能

图注：系统架构图

图注：组件间调用关系

开发过程

“积流成江” 约 85% 的代码由 AI 根据自然语言指令而生成。其中所使用的 TRAE 的两个基础核心功能是代码补全和局部代码生成。

TRAE 的上下文理解引擎（context understanding engine，CUE）能根据用户的编辑行为以及上下文，精准预测接下来要修改的地方，直接跳转对应位置，并持续进行代码补全和生成。代码补全和生成的效率大幅提升。详情参考《Cue》

图注：TRAE的 “修改点预测” 功能

此外，TRAE 是一个为 AI 编程量身打造的原生开发环境，不仅具备代码生成、项目导航、上下文感知等基本能力，也支持代码重构、批量修改、知识问答等复杂任务。得益于这些能力，“积流成江” 应用的开发方式与传统的手写代码方式大不相同，可以称其为自然语言编程。

当然，这里的自然语言编程，并不是一般意义上理解的，把所需功能描述一遍后，将整个开发过程完全托管给 AI 的开发方式。“积流成江” 的开发过程，仍然是典型意义上的工程师开发。除去功能描述外，更多的是编码逻辑和技术方案本身的描述。只是，这种逻辑是用自然语言，而非代码的方式呈现。

图注：”积流成江“ 开发过程演示

提示词

开发 “积流成江” 过程中所使用的提示词如下：

获取待背单词列表

接下来,实现一个获取待背单词的功能。其基本逻辑如下:


从 words_resite_record 表里面，取出当前 user（user_id 为调用者传参）的所有记录里面 next_review_time 早于当前时间的所有记录。


每一条记录，通过他们的 word_id 从 words 表里面拿到详细信息。


每条记录，生成 3 种类型的复习题目。每个题目,包含题干和 4 个答案选项。
- 第一种类型：选择正确的中文含义，实现逻辑为，题干是 words 表里面的 word_name。选项包含两部分，其中一个是 words 表里面这个单词的 explains 选项。另外从 ansswer_list 数据表里面再随机找 3 个答案。选择方法为，先从 answer_list 表里面，到 user 等于当前用户的记录中，order_id 最大的一个。然后随机从 1 到最大的 order_id 里面选 3 个 order_id，把这 3 条记录中的 description 字段作为选项。注意，还要实现一个除重逻辑。
- 第二种类型：选择正确的英文含义，可定义为常量 CHOOSE_EN。实现逻辑和上面的相似。区别为：题干是 words 表里面的 explains。选项是 answer_list 里面的 word_name。
- 第三种类型：根据读音选择正确的中文含义，可定义常量 PRONOUNCE_CHOOSE，实现逻辑也和第一个类似。区别为：题干是 words 表里面的 pronounce_us。选项是星 answer_list 里面的 description。


generateChooseQuestion 做如下优化和改进，首先 getRandomOptions 函数，在生成了 3 个随机选项之后。把当前 word_id 在 answer_ist 表里面查询到对应的 order_id，也加入到 randomOrderIds 里面，这里加入时候的顺序，可以在 1 到 4 里面做一个随机数。这样就是 4 个 order_id 了。之后的逻辑就可以进一步简化，直接 for 循环 4 次，填充数据就行。注意填充时候，Answerld 不是 word.Wordld 而是 model.AnswerList 里面的 answerld。

提交答案

接下来，实现答案提交功能的 rpc 服务：


首先，上层传递的参数为三个整数：userId，wordId，answerId 和 QuestionType，我们需要从 answer_list 表里面根据 user_id 和 answer_id 取到对应记录，从 words_resite_record 表里面根据 user_id 和 word_id 取到记录。如果两个有任一没取到，返回失败。


取到数据之后，首先校验 answer_list 表取到的数据中的 wordld 和当前的 wordid 是否一直，如果一致，表示答案正确，否则答案错误。


接下来，根据回答情况更新 words_resite_record 对应记录。
- 答案正确，则 total_correct 加 1，score 的二进制第 QustionType-1 位设置为 1。更新完成之后，如果 score 的二进制 0、1、2 位都为 1，也就是 7，则表示进入下一个 Level，更新数据表里面的 level。同时，next_review_time 也进行修改，增加的时间规则使用艾宾浩斯记忆曲线。具体如下：当前 level 为 0，增加 5 分钟。level1：24小时，level2：24小时，level3：48小时，level4：48小时，level5：72小时，level6：192小时。level7 及以上：365天。不要魔鬼数字，这里可以在 global.go 里面定义常量。
- 答案错误，total_wrong 加 1，score 的二进制第 QustionType-1 位设置为 0。更新完成之后如果 score 变为 0 且之前 score 大于 0，则 level 相应减 1。同时，next_reviewtime 修改为当前时间。

增加一种题目类型

在现有 3 种题型的基础上，增加一个填空题：FILL_IN_BLANK。需求为把 word_name 挖掉几个空返回。挖掉的规则是：word_name 只随机留下 1/5 的字母,其他都是空。返回的字段，增加一个 show_info，是一个 string 数组，每个元素是一个字符，其中空用 _ 表示。


修改提交部分的功能，首先 url 参数增加一个 filled_name。传给后端 service，判断是否正确的逻辑是：从 words 表中根据 word_id 取到信息，对比 filled_name 是否和表里面的 word_name 相同。相同则正确。号外，要注意，因为新增了一种类型，全部答对会从 7 变成 15。

标签功能

我想实现一个新功能，现在每个题目，默认都有 4 种题型。我想做个性化功能，每个题目可以有一个标签，不同的标签，会有不同的题型组合。比如 “能看懂” 这个标签，题目类型只需要英选中和中选英。你看看怎么实现。先不要要着急写代码，把你的实现思路整理一下：包括数据表怎么设计、核心流程等。


我们实现一个标签的新功能。增加一个标签数据表，里面有标签名、题型组合这两个核心字段。每个单词，会有一个标签。题型组合是一个整数，通过二进制位运算，表示这个标签下的单词，需要复习的题目类型。比如数字为 11，代表需要的题型组合有 0、1、3，对应到 question_type 是1、2、4。然后在单词复习和答案提交的时候，都需要重新修改下逻辑。之前是默认每个题都是需要 4 种类型，满分 15 分。现在要根据单词的标签来判断需要哪些题型，以及提交答案时候满分不同标签也是不同的。

复习进度接口

接下来实现一个新接口：获取今天需要的复习单词数，已经复习的的单词数。你看一下应该这么实现，先不着急写代码，思考和描述下技术方案。


接下来实现一个新接口：获取今天需要的复习单词数，已经复习的单词数。实现方案如下：新建一个数据表，记录用户复习进度信息。里面包括的字段有 user_id，待复习单词数、已复习单词数和最近一次更新时间。接口访问的时候，如果数据表中没有这个用户记录或者最近一次更新时间是在今天 00:00 之前，那么进行如下更新：实现一个 init 方法，从 words_resite_records 表里面取出 next_review_time 早于当前时间的所有记录，总数作为待复习单词数更新到数据表中，同时修改最新更新时间和待复习单词数。

单词列表增加字段

接下来，给 words 这个接口增加两个返回字段：1、单词的 tag_id 2、单词的复习进度：当前等级 level，最大等级 max_level。这里的复习进度是指 words_resite_record 表里面的 level 字段。然后定义一个常量 MAX_RISITE_LEVEL作为max_level 值。

增加总单词数和已复习单词数接口

reviewprogress 这个 http 接口增加两个返回值：1、总单词数，从 words 表里面 count 就行。2、已完成复习的单词数：words_risite_rocord 里面属于该用户的 level 大于等于 7 的记录数。在 rpc service 的 bizs 里面，可以单独实现一个取这两个数的方法，方便其他接口未来复用。


我感觉通过查询 words_resite_record 表中属于该用户且 level>=7 的记录数获得已完成复习单词数这个实现不太理想。每次都要扫表 count。咱们改成这样实现：在 review_progress 表里面，增加一个 all_completed_count 字段，代表已完成的单词总数。每次取这个数就行。这个数的更新方法为：在 initReviewProgress 的时候，查询 word_risite_record 表更新。每次提交答案的时候，如果 level 发生了变化并且 level 达到 7，那么把总数再加一。

添加索引

把 dal 层代码仔细读一遍，看看需要给数据库添加哪些索引。分析一下并给出加某个索引的原因。