码道 · 古诗词飞花令 AI 对诗：当千年诗酒令遇见大模型

本文同步展示个人项目《古诗词飞花令 · AI 对话》的完整开发历程，从文化考据、需求设计、技术选型，到 Python 原型迁移为纯前端 JavaScript，再到流式 SSE 解析、JSON 结构化返回、古风 UI 打磨与端到端验证，记录一名软件工程学生在「码道」上的真实实践与思考。

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目录

一、缘起：为什么是飞花令

大约两个月前，我所在的三班布置了一项课程大作业：在现有 AI 接口的基础上，独立完成一个具备真实业务场景的对话类应用。同学们的选择五花八门：有人做了 AI 旅游攻略助手，有人做了心理咨询机器人，也有人干脆做一个聊天玩具，把模型接口包一层就交差了。

我不太想做那种"包一层壳"的东西。对于一名软件工程专业的学生来说，如果项目仅仅是把请求发出去再把结果打印出来，那和练习册上的课后题又有什么区别？我希望做出一个有文化内核、有真实交互复杂度、有工程细节的作品。

于是我开始翻古书，翻着翻着，《红楼梦》第七十二回里鸳鸯行酒令的场景浮现出来，接着是《中国诗词大会》圆桌上的飞花令环节——一个念头突然击中了我：如果把「飞花令」变成一个人和大模型对诗的游戏会怎样？

用户出一个字，AI 对上一句包含该字的千古名句，附上出处、作者与鉴赏；用户再对，AI 再续。一来一回之间，既是技术演示，也是一场穿越千年的文化对话。这个想法让我兴奋不已，项目的名字因此定为：古诗词飞花令 · AI 对话。

二、轻轻推开那扇门：什么是飞花令

飞花令，是中国古代酒令中的一种，属于"雅令"。所谓"令"，就是行酒令的规则；所谓"雅"，在于它比的不是酒量而是才学。飞花令起源于唐代，得名于唐代诗人韩翃《寒食》中的名句「春城无处不飞花」。

传统飞花令的行令规则相当精巧：令已出，第一位行令人说出含有"花"字的诗句，第二位则要说出含有"花"字的诗句且"花"字落在第二个字的位置上，第三位落在第三个字的位置上，依此类推。例如：

  1. 「花间一壶酒」——花字在首
  2. 「落花人独立」——花字在次
  3. 「人面桃花相映红」——花字居三
  4. 「沾衣欲湿杏花雨」——花字居四
  5. 「一日看尽长安花」——花字居五

一个人对不出，或者诗句用重了，便要受罚饮酒。后来《中国诗词大会》对这种规则做了简化改造：不再限制"花"字的位置，参与者轮流说出含关键字的诗句即可，比拼的是诗词储备量与临场反应。这种简化版传播甚广，也让飞花令从一种酒桌雅戏变成了大众都能参与的诗词游戏。

理解了规则后，我意识到这是一个非常适合 AI 来扮演的角色：模型海量的诗词语料储备，恰好对应"博闻强识"的行令者形象；而"包含关键字"“出处真实”"不可杜撰"的要求，又给模型划出了清晰的约束边界，非常适合用结构化输出（JSON）来约束。

三、项目目标与需求拆解

在设计实现之前，我先把需求整理成了一份清单。我的原则是：先想清楚"为什么做"“给谁做”“做成什么样”，再动键盘。

3.1 场景与用户

目标用户：诗词爱好者、学生、或者任何想体验"与 AI 吟诗作对"乐趣的普通网民。使用场景是网页端，移动端与桌面端都要有良好体验。

3.2 功能需求

  1. 飞花令核心玩法：用户输入一个字（花、月、风、春、酒、雪……）或直接说一句诗，AI 返回一句包含关键字的经典诗句。
  2. 结构化展示：AI 返回的数据不能再是一坨纯文本，而应该拆分为「对句」「出处篇名」「朝代」「作者」「完整诗联」「鉴赏」「回话」等字段，前端据此渲染出精美的诗词卡片。
  3. 流式输出：AI 的回答要像 ChatGPT 那样逐字出现，而不是等待全部生成完毕后一次性显示，交互更自然。
  4. 多轮对话：人机交替对诗，上下文连续，不能"答完就失忆"。
  5. 快捷入口：内置常用飞花令关键字推荐标签，一键开始。
  6. 可读性：包含关键字的诗句中，关键字要有高亮，让用户一眼看到"令"字在哪。
  7. 出错兜底：网络异常、模型返回格式不完整等情况要有友好的降级处理，不能白屏。

3.3 非功能需求

  • 纯前端实现，零框架依赖，零构建步骤（尊重课程场景，一个 HTML 打开就能跑）
  • 代码整洁、注释清晰、命名有语义
  • 页面美学要过得去——古风、雅致，而不是默认浏览器样式
  • 具备基本的健壮性：长文本、异常 JSON、超时等场景不崩溃

四、技术选型：为什么是纯前端

技术选型阶段我纠结了很久。最初的设想是用 Node.js + Express 写一个后端代理，前端再配一个框架。但仔细评估后发现几个问题：

  1. 部署成本：本课程项目以本地演示为主，搭建 Node 服务意味着用户必须先安装依赖、启动服务才能看到效果，门槛明显变高。
  2. 学习聚焦：本次课程考核的重点是大模型应用开发，不是服务端工程。把复杂度堆在前端，更能聚焦"AI 对话"这一核心主题。
  3. 接口能力足够：调研发现目标 API 网关支持 CORS（跨域资源共享），预检请求（OPTIONS）返回了明确的 Access-Control-Allow-Origin 回显头。这意味着浏览器可以直接 fetch，根本不需要后端中转。
  4. 现代浏览器的流式能力：fetch + ReadableStream + TextDecoder 已经足够成熟，完全可以在浏览器端逐行解析 SSE（Server-Sent Events）流。

所以我拍板：HTML5 + CSS3 + JavaScript（ES6+），零第三方依赖，零构建。这也是课程场景下"开箱即用"的最优解。

五、参考原型：一段 Python 流式调用代码

课程给了我们一段 Python 参考代码，这是整个 API 调用的"标准答案"：

API_URL = "https://api-ai.gitcode.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer <你的API Key>",
}

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, stream=True)
    for line in response.iter_lines():
        if not line.startswith(b"data:"):
            continue
        if line.strip() == b"data:[DONE]" or line.strip() == b"data: [DONE]":
            return
        yield json.loads(line.decode("utf-8").lstrip("data:").rstrip("/n"))

chunks = query({
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "告诉我一个有关宇宙的有趣事实？"}],
    "stream": True,
    "max_tokens": 2048,
    "temperature": 0.6,
    "top_p": 0.95,
    "frequency_penalty": 0,
    "thinking_budget": 2048
})

for chunk in chunks:
    print(chunk["choices"])

这段代码麻雀虽小五脏俱全，它揭示了几个关键点：

  • 这个接口与 OpenAI Chat Completions 协议兼容，请求体是 {model, messages, stream, ...}；
  • 开启 stream: true 后，响应体是 SSE 格式的文本流，每行以 data: 开头，一行一个 JSON chunk；
  • 流的终止标志是 data: [DONE]；
  • 每个 chunk 里真正有用的内容是 choices[0].delta.content（本次回答的内容增量）。

我的任务，就是把这段"Python 标准答案"，翻译成一门浏览器能听懂的语言——JavaScript。

六、核心改造：Python 到 JavaScript 的迁移之旅

这是本次开发最具工程含量的部分。我先列出两者在概念上的对应关系：

Python（requests）JavaScript（fetch）说明
requests.post(url, json=payload, stream=True)fetch(apiUrl, { method, body: JSON.stringify(...) })发起 POST 请求
response.iter_lines()response.body.getReader() + 按 \n 切分逐行读取响应流
line.startswith(b"data:")line.startsWith("data:")过滤非数据行
json.loads(line[5:])JSON.parse(line.slice(5))解析 JSON chunk
data: [DONE] 结束同一行判断终止循环
生成器 yield回调函数 onDelta(content)边读边回调

6.1 流式读取的实现

Python 里 iter_lines() 已经帮我们把字节流按行切好了，JavaScript 则需要自己手动做行拆分。这里有一个容易踩的坑：流是按块（chunk）到达的，一块数据里可能包含半行，也可能包含多行。如果不做缓冲处理，直接把每块数据当成一行来解析，极大概率会解析失败。

我的解决方案是先维护一个字符串缓冲区 buffer，每次读取新数据后追加进去，然后循环用 indexOf("\n") 找到完整行并取出处理，剩余部分留在缓冲区等下一批数据到达。这一手"缓冲 + 按行切割"的处理，是所有流式应用中都会遇到的通用范式。

6.2 中文编码的处理

Python 的 decode("utf-8") 是作用于整个字节流的。在浏览器端，我使用 TextDecoder("utf-8") 并传入 { stream: true }，这一行字虽然不起眼，却是中文内容不出乱码的关键：它让解码器知道"这段数据可能不完整，先把残留的多字节序列留着，等下一块数据来了再拼接"。如果不加 stream: true，遇到恰好被切在汉字中间的数据块，就会出现乱码。

6.3 请求体的逐字段迁移

Python 请求体中的每一个参数都一一对应地搬进了 JavaScript：

body: JSON.stringify({
  model: "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
  messages: messages,
  stream: true,
  max_tokens: 2048,
  temperature: 0.6,
  top_p: 0.95,
  frequency_penalty: 0,
  thinking_budget: 2048
})

其中 temperature（0.6）控制创造性，top_p（0.95）控制采样范围，frequency_penalty（0）不惩罚重复用词——这些参数保证了对诗时有适度的文采但又不至于放飞自我。thinking_budget 给模型预留了思考预算，是的，这个模型是带"思考过程"的推理模型，这为后面的"思考过程展示"埋下了伏笔。

6.4 auth 与 Header

Authorization: Bearer <token> 在两种语言里写法略有差异但没有本质区别。这里我想特别强调一个安全细节：纯前端项目无法真正保护 API Key，浏览器开发者工具里任何人都能看到请求头和源码。因此我在 README 里明确标注"仅限学习与本地演示使用"，并给出了生产环境加后端代理的建议。这是课程作业的合理边界，也是我对安全的清醒认知。

七、系统提示词：让 AI 吐出生计可用的 JSON

7.1 为什么必须用 JSON

直接让 AI 自由发挥，它会返回一大段散文式的文本："月下独酌，李白之诗也，描绘了诗人花间独饮、邀月共影的情景……"这种内容在聊天框里能看，但无法排版：出处、作者、诗句夹在自然语言里，前端只能整块显示，遑论关键字高亮。

而诗词卡片这种 UI 形态，天然要求字段化的数据：

  • 出处标题应该出现在卡片的顶部标题区；
  • 朝代 · 作者应该在副标题位置；
  • 诗句主体要居中，关键字要标红；
  • 鉴赏要放在破折线下方的小字区。

唯一定能满足这种"数据结构需求"的方案，就是要求模型输出 JSON。

7.2 系统提示词的设计

我给模型设定了一个颇具文人气质的角色——「诗童」，一名博学儒雅、精通唐诗宋词元曲的古代文人。然后在提示词中明确规定了必须返回的 JSON 结构：

{
  "keyword": "花",
  "sentence": "花间一壶酒，独酌无相亲。",
  "title": "月下独酌四首·其一",
  "dynasty": "唐",
  "author": "李白",
  "poem": "花间一壶酒，独酌无相亲。举杯邀明月，对影成三人。",
  "explanation": "于花间独饮，邀月共影，尽显诗仙孤高洒脱之怀。",
  "reply": "花令既出，愿君续以明月之句，如何？"
}

字段虽然多，但每个字段都有明确分工：sentence 对句、title 篇名、dynasty 朝代、author 作者、poem 完整诗联、explanation 鉴赏、reply 与用户的互动语。为了让模型稳定输出，提示词里还写了几条铁律：

  1. 全部字段必填，没有内容则填空字符串；
  2. 实话实说：作者、出处、诗句务必真实准确，严禁杜撰；
  3. 格式唯一：必须只输出一个 JSON 对象，且被 ```````json ````代码块包裹；
  4. 角色扮演：语气文雅谦和，用文言白话相间的口吻互动。

这一"角色设定 + 字段约束 + 格式约束 + 真实约束"的四层提示词结构，是我在反复试错后总结出的模式，事实证明它对稳定结构化输出非常有效。

7.3 从代码块里抠出 JSON

一个现实问题是：即使要求模型"只输出 JSON"，它仍然习惯用 Markdown 代码块包一层，有时候还会在前面加点铺垫。所以前端解析时不能天真地 JSON.parse(fullText)，必须先从文本里提取出 JSON 片段。

我的实现思路是：优先匹配 json ... 的代码块结构；如果匹配不到，就尝试去掉首尾的代码块标记后直接解析；都不行就判定为"非 JSON 输出"，走纯文本兜底渲染。这一步容错处理，让整个应用在面对模型"不听话"时依然不会白屏。

八、流式输出的落地：SSE 逐字渲染

8.1 SSE 协议速览

SSE（Server-Sent Events）虽然常被用于"服务器推送给客户端"的实时场景，但大模型接口通常是在 HTTP 响应体里用 SSE 格式（data: {json} 一行一个）来模拟流式生成。内容分片以增量形式到达，前端接一块、渲染一段，用户就能看到"打字机"效果。

8.2 逐字渲染的实现

在 streamChat() 函数里，每次收到一个 delta.content，我就把它追加到累计文本里并更新 DOM：

onDelta(content) {
  fullText += content;
  streamEl.textContent = fullText;   // 整个气泡重设为当前累计文本
  scrollToBottom();
}

虽然简单，但这里有个性能点值得说明：直接把 textContent 写成累计文本，虽然每次都重设了 DOM 文本（对文本节点而言浏览器会进行 diff 优化，代价很小），但因为我们的服务端是一段一段吐的，不会出现逐字符高频重排的卡顿。同时配合 CSS 的 .caret::after 伪元素光标动画，在文本流结束时移除，视觉上就有"正在书写"的错觉。

8.3 思考过程的展示

由于 thinking_budget 打开了思考预算，模型在输出正式回答前，会先输出一段 reasoning_content（内部思考过程）。这些思考内容虽然不适合作为主回答展示，但实时读取它们、在用户等待时作为"诗童正在推敲"的佐证，是一种不错的交互细节。我在回调里单独捕获了这段内容——它让我第一次直观感受到"模型在真正地思考诗人应该怎么接令"，非常有意思。

九、前端交互与古风 UI 设计

9.1 页面信息架构

整个页面采用经典的单页聊天布局，自上而下分为四个区域：

  1. 页头区：项目名称「飞花令 · AI 对诗」+ 副标题，用菱形 ◆ 装饰线分割。
  2. 聊天区：所有人机对话气泡的滚动容器，AI 在左、用户在右，头像分别是「诗」与「君」的圆形印章。
  3. 快捷词区：一排可点击的关键字标签（🌸花 / 🌙月 / 🍃风 / 🌿春 / 🍶酒 / ❄雪），一键出令。
  4. 输入区：输入框 + 「吟诗」按钮 + 状态提示行。

9.2 古风视觉语言

为了让界面配得上"飞花令"这个主题，我在 CSS 上花了不少心思：

  • 配色：以宣纸的米白为底（#f7f0e1），朱砂红为强调色（#8c2f39），辅以金棕色点缀，整体温暖而克制；
  • 字体：中文字体栈 "Noto Serif SC", "Songti SC", "SimSun", serif，保证宋体感；
  • 装饰：头部与输入区上下呼应的菱形 ◆ 分隔符、印章式圆形头像、卡片左侧的金色竖线，都在强化"文房雅集"的氛围；
  • 动效：气泡入场时的上浮渐显动画、输入框聚焦时的金色光晕、按钮的悬浮提拉与红色投影，交互反馈恰到好处；
  • 响应式：通过 @media (max-width: 600px) 压缩标题字号、气泡最大宽度与按钮内边距，手机上依然从容。

9.3 诗词卡片的渲染

这是整个 UI 的核心组件。前端拿到 JSON 后，按语义填充卡片：

  • reply → 卡片顶部互动语
  • title → 加粗的篇名
  • dynasty · author → 朝代与作者
  • poem → 诗句主体，并对关键字做高亮
  • explanation → 破折线下方的鉴赏小字

关键字高亮我用了一段小巧的正则实现：把关键字做正则字符转义后，在诗句文本里全局替换成带 <span class="keyword"> 的高亮片段，配 CSS 的朱砂红加金色下划线，一眼就能看到"令"落在哪个字上。

9.4 多轮对话的上下文管理

为了支持连续对诗，我把对话历史维护在一个数组里：

conversationHistory.push({ role: "user", content: text });
conversationHistory.push({ role: "assistant", content: JSON.stringify(parsed.json) });

每次请求时把历史的 system + 历史 + 最新 user 一并发出，模型就能"记得"上一轮它对过什么。同时我还做了长度保护：历史超过 20 条时截断最早的内容，防止上下文无限膨胀导致请求体积过大。

十、遇到的问题与解决过程

没有哪段工程实践是一帆风顺的，这里记录几个我印象深刻的问题与解法。

10.1 模板字符串与反引号的血泪排障

初期我把系统提示词写进了 JavaScript 的反引号模板字符串里，提示词中恰好出现了 Markdown 代码块标记 ```````json ````。浏览器直接报 SyntaxError: Unexpected identifier，我当时对着 Locate 到的第 46 行愣住了——好家伙，三个连续的反引号直接把我模板字符串给"提前关闭"了。

解决方式非常朴素：在模板字符串内把反引号转义为 ```。这也让我深刻记住了：在模板字符串里写代码示例，务必留意反引号。

10.2 CORS 跨域：先预检，再运输

纯前端直连第三方 API 最大的不确定性就是 CORS。我在动手写代码前先用 curl -i -X OPTIONS 发了一个预检请求，确认响应头包含 Access-Control-Allow-Origin，才敢放心地在浏览器里直连。更严谨的做法是什么？——我在代码里为"请求失败且提示含 CORS"的场景准备了专门的错误提示文案，并把本地 HTTP 服务（而非 file:// 直开）作为推荐启动方式写进了 README。

10.3 AI "不听话"时的容错

即使提示词里三令五申，实测中模型偶尔还是会：输出带前导说明文字、代码块残缺、甚至整段都是思考内容。为此我的 renderPoemCard 有一整套降级链路：能提取 JSON 就渲染卡片；提取失败就回退纯文本显示；回复为空就显示"(空回复)"。绝不让用户看到半个报错弹窗和白屏。

10.4 历史消息的语义保持

还有一个细节：入历史时我保存的是 JSON.stringify(parsed.json)，而不是原文。这样模型在下一轮能看到上一轮的"结构化卡片"，语义更清晰，也避免了把 Markdown 代码块反复塞进上下文的浪费。

十一、端到端测试与验证

课程要求项目必须被验证过。除了在浏览器里手动点过很多轮之外，我做了两件更有说服力的验证：

11.1 用 Node 脚本做接口级验证

我写了一个临时 Node 测试脚本，完全复刻前端 fetch 之外的所有逻辑（构造请求、解析 SSE 行、提取 JSON），然后在终端直接跑通真实接口。结果是理想的——以「花」字为令，模型返回：

keyword : 花
sentence: 花间一壶酒，独酌无相亲。
title   : 月下独酌四首·其一
dynasty : 唐
author  : 李白
poem    : 花间一壶酒，独酌无相亲。举杯邀明月，对影成三人。

JSON 解析零错误。这证明：接口可用、参数正确、提示词约束生效。

11.2 用无头浏览器做页面级验证

我用 Playwright 的无头 Chromium 打开本地服务器上的页面，自动在输入框输入「请以『月』字为令，对诗一首」，点击发送，等待 .poem-card 出现，抓取卡片文本与消息气泡数量。测试结果显示：AI 成功返回了张九龄《望月怀远》的卡片，关键字"月"在诗句「海上生明月」中高亮渲染正确，页面控制台零报错。最后还截了一张全页截图，肉眼检查布局、配色、对齐均无异常。

这一趟下来，我确信项目不只是"能跑"，而是"跑得不错"。

十二、项目成果展示

项目最终以纯前端形态交付，仓库结构如下：

ruanjian3banzlz/
├── index.html        # 页面入口
├── css/
│   └── style.css     # 古风样式
├── js/
│   └── app.js        # 核心逻辑（API 调用、流式解析、渲染）
└── README.md         # 完整使用说明与 JSON 格式文档

核心亮点总结：

  1. 零依赖、零构建：python3 -m http.server 起个服务，甚至双击 index.html 就能体验；
  2. 教科书级的流式解析：缓冲按行切分 + TextDecoder 流式解码 + [DONE] 终止，完整复刻 Python 原型的行为；
  3. 结构化输出与降级：JSON 卡片渲染 + 纯文本兜底 + 空回复处理，三级容错；
  4. 文化产品感：飞花令规则融入角色扮演，古风 UI 用心打磨，不是套个默认样式交差；
  5. 可迁移的模式：四层提示词约束与"代码块抠 JSON"的思路，可以直接复用到任何要求结构化输出的 AI 应用里。

十三、不足与未来展望

项目虽已完成，但坦率地说，它也留下了不少可以继续打磨的空间：

  1. 传统飞花令的进阶规则：目前版本采用的是简化版（不限"花"字位置）。未来可以引入"字位置递增"的严格飞花令模式，让 AI 作为可校验的裁判。
  2. 诗句查重与去重：同一关键字下 AI 偶尔会重复同一句诗，可以维护一个"已用诗句集合"来强制避免。
  3. API Key 安全：如前所述，纯前端无法保护密钥。生产级改造应加一层 Node/Python 后端代理，将密钥移到服务端。
  4. 会话持久化：目前刷新页面即丢失对话，未来可接入 localStorage 或 IndexedDB。
  5. 更多玩法：对联、藏头诗、接龙、看图咏诗……飞花令只是"AI × 诗词"的起点。

这些不足让我意识到：一个"能跑"的项目只是及格线，一个"有设计、可演进"的项目才谈得上优秀。好在持续迭代的空间还很大。

十四、写在最后：关于「码道」

古人云："行路难，行路难，多歧路，今安在？"代码之路亦复如是——报错、踩坑、查文档、再换一个思路重来，是我这两个月的常态。但这条自嘲为「码道」的路上，我收获的远比一行行代码更多：我学会了用文化视角去设计产品，理解了 API 协议背后的工程哲学，亲历了流式协议从字节流到 UI 渲染的全链路，也第一次体会到"把一个想法打磨到能用"的踏实感。

「码道」二字，于我是双关：既是"码农行走之道"的自嘲，也是"代码亦有其道"的自勉。愿这篇博客记录的，不只是一个小项目的开发过程，更是一段关于兴趣、坚持与方法论的成长印记。

感谢你的阅读。如果你也对"用技术复兴古典文化"感兴趣，欢迎前往我的仓库 gcw_nIdpFtTL/ruanjian3banzlz 体验这把千年飞花令。临别之际，我以一句小令作结：

飞花逐月，诗酒趁年华；码道漫漫，上下而求索。

—— 软件三班 · 2026 年秋

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