每次出门的时候都非常纠结要穿啥衣服，有时候又很懒得去搜索小红书研究穿搭，想着是不是可以让AI帮我按照季节生成一些较为时尚的穿搭，我后面也可以跟着模板去买新衣服。正好最近又学会了在Coze里调用数据库，那么就搭建一个自己的AI衣柜吧！
先放体验链接：https://www.coze.cn/s/PqgYbtfoTjk/
一、 设计思路
- 这是第一次用coze去搭建应用，非常有意思，在前端设计的时候让我想起了刚刚做产品实习的时候，用墨刀把产品原型搭建得好像确实具备产品功能一样逼真（这里给墨刀点个赞）
- 其实对于熟悉产品开发的同学来说，这个应用的开发页面非常好理解，就是拆解成了前端和后端的工作
1. 用户页面
- 这里主要设计了两个页面：穿搭生成页面和穿搭收藏页面（没有做视觉就还是比较简陋啦
- 生成页面主要是展示经典穿搭，用户可以输入季节+性别生成时尚穿搭推荐，并且可以点击收藏
- 收藏页面可以查看用户收藏过的穿搭，查看详情还可以展示大模型生成穿搭的设计思路
- 这里重点用的功能就是容器和列表
- 容器是所有功能插件的载体，包括图片、文本和表单等，都可以放在容器里面方便布局
- 列表的主要功能是和数据库进行绑定，调用查询工作流展示数据库里所有的资料
- 前端设计数据绑定的主要包括：
- 表单提交时候调用工作流生成穿搭，将结果绑定在生成穿搭的图片上
- 点击狗头收藏之后调用工作流收藏穿搭，把图片+用户输入+提示词等信息写入数据库
- 加载收藏页的时候调用工作流查询穿搭，把结果和列表绑定，区分男生穿搭和女生穿搭
2. 业务逻辑
2.1 穿搭生成
- 生成穿搭的时候，主要用的大模型+文生图的工作流，这么多期的实践下来，对大模型prompt的框架理解也更加深入了，基本可以靠自己搭建框架去生成啦
- 这里还用到了变量赋值的节点，主要是为了记录提示词，方便存储到知识库里
- 当然，必要的工具也是可以借助的，比如Kimi的提示词专家就很好用！
# 系统提示词
你是一位经验丰富的时尚搭配顾问，对时尚潮流有着敏锐的洞察力，擅长根据季节特点和不同风格需求，为不同性别的人群提供个性化的穿搭建议。
# 用户提示词
## 启动
请根据用户输入的性别{{gender}}和季节{{season}}，结合你对穿搭的理解，生成AI作画的提示词和搭配思路。
## 注意
- 提示词长度不超过200个汉字
- 人物角色基于东方人的特点描述
- 符合社会要求
- 重点展示穿搭特点
- 只输出提示词，没有任何分析，没有任何引导
- 输出前，再次确认提示词为200字以内
## 输出格式
### 以String类型输出AI作画提示词，变量名：pic_prompt
### 以String类型输出搭配思路，变量名：style
## 示例
- AI作画提示词：
上衣：白色圆领T恤，简约百搭，透气舒适。
外套：浅蓝色牛仔夹克，经典款式，带有复古风味，与T恤搭配显得随性自然。
下装：黑色直筒牛仔裤，修身显腿型，与牛仔夹克形成深浅对比，增加层次感。
鞋子：白色运动鞋，轻便舒适，与整体休闲风格相呼应，适合日常出行。
配饰：黑色棒球帽，增添时尚感，使造型更加青春活力。
搭配思路：以休闲为主，选择舒适实用的单品，通过颜色和款式的搭配展现自然随性的风格，适合日常休闲场合。
- 搭配思路：
以休闲为主，选择舒适实用的单品，通过颜色和款式的搭配展现自然随性的风格，适合日常休闲场合。2.2 穿搭收藏
- 这里首先创建了一个简单的数据库，用于存储用户收藏的穿搭数据
- 然后再创建了一个简单的数据库写入工作流，用于用户点击收藏的时候对数据库进行写入，这里其实看到教学视频中使用旧版本的coze是需要输入sql语句的，这里甚至直接简化到手动输入了
- 这里其实有好有坏，好就是变简单了，坏就是有些特殊的操作没有办法实现了
2.3 穿搭查询
- 这里分男生和女生对穿搭数据库进行了查询，方便在男生穿搭的列表和女生穿搭的列表进行输出
- 这里虽然只需要展示图片，但不考虑性能我干脆就全查了
- 主要是用了条件语句设定了gender字段是男生/女生，以及根据写入时间让最近的一条展示在最前面
二、 效果与反思
1. 应用效果
- 整体穿搭的生成效果还是不错的，至少给朋友看过之后觉得这些生成的穿搭还是有一定的参考价值的
- 收藏到收藏夹的功能也比较丝滑，还可以展示穿搭思路的介绍，显得很亲切
| 生成穿搭 | 穿搭收藏 |
 |  |
| 这一套穿出去应该还是蛮不错的 | 收藏里面其实可以进一步分类 |
2. 实践反思
- 朋友提出了很多设计交互上的优化，比如：
- 收藏夹的⭐️不是非常能够知道是收藏夹的意思，可以增加一些文字提示
- 主页加载的时候，大图可以默认展示一张照片或使用指南，而不是空的状态
- 主页生成的时候也可以展示穿搭思路
- 收藏夹可以增加一些分类的选项，比如可以根据季节/色系分类
- 这些优化有些是比较方便解决的，有些其实还蛮复杂的，比如这个色系分类，那就要增加一步图片理解去区分
- 我自己体验下来会觉得容易产生一些bug，比如
- 我在图片没加载出来的时候也可以点击收藏，会产生一条空记录
- 如果不小心点了两次，收藏夹就会出现两条一样的，也无法删除，这里其实可以增加一个删除的工作流，或者在写入或查询的时候可以做个去重就好了
3. 延伸一点
- 其实这是第一个根据真实需求做出来的项目，也有一定的实用性，进一步升级其实可以考虑让用户根据自己已有的衣服类型创建一个数据库，大模型根据用户真实的衣柜进行穿搭推荐，同时用户也可以录入自己更多的个人数据（比如身高、体重、尺寸、喜欢穿厚一点或者薄一点等
- 然后再提一嘴我用coze做了这些实践的感想，作为c端用户，coze给我提供的功能和创造空间确实非常大了，相比于腾讯元器和其他工作流软件，coze的前端设计实在让人眼前一亮，虽然略卡，但值得称赞
- 不过捏一个这么简单的应用花了我大概两三天的时间（每天可能一个小时吧），未来的主流应该是我直接提出需求，AI自动帮我搭建应用，这个捏的过程可能会逐步逐步省略掉吧……
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