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效果展示：Qwen3-4B创作的Python游戏代码案例分享

1. 引言：AI驱动下的编程新范式

随着大模型技术的不断演进，人工智能在代码生成领域的应用正从“辅助补全”迈向“自主创作”。基于Qwen/Qwen3-4B-Instruct模型构建的镜像——AI 写作大师 - Qwen3-4B-Instruct，凭借其40亿参数带来的强大逻辑推理能力，在无GPU支持的CPU环境下依然能够稳定运行，并展现出卓越的代码生成质量。

本文将聚焦于该模型在实际场景中的表现，通过一个完整的Python小游戏生成案例，深入剖析其代码生成能力、结构设计合理性以及工程可执行性。我们将展示由AI自动生成的“猜数字小游戏”完整实现过程，涵盖需求理解、代码组织、异常处理到用户交互设计等多个维度，验证其是否真正具备“高智商AI写作与代码生成服务”的核心定位。

2. 场景设定与任务输入

2.1 明确指令设计

为了充分测试模型的能力边界，我们向AI提交了一条结构清晰但具有一定复杂度的任务指令：

“请使用 Python 编写一个带交互界面的‘猜数字’游戏。要求如下：

• 程序随机生成一个 1 到 100 之间的整数；
• 用户有最多 7 次猜测机会；
• 每次输入后提示‘太大了’或‘太小了’；
• 支持非数字输入的异常处理；
• 游戏结束后询问是否重新开始；
• 使用函数模块化组织代码，避免全局变量滥用；
• 添加详细注释和 docstring。”

这条指令不仅考察语法生成能力，更涉及程序结构设计、错误处理机制、用户体验优化等高级编程思维。

3. AI生成代码详解

3.1 完整代码输出

以下是Qwen3-4B-Instruct模型生成的完整Python代码（已做适当格式化以提升可读性）：

import random def display_welcome(): """ 打印欢迎信息。 """ print("=" * 40) print(" 🎯 欢迎进入【猜数字游戏】🎯") print(" 我会想一个 1 到 100 之间的秘密数字") print(" 你有 7 次机会来猜出它！") print("=" * 40) def get_user_guess(): """ 获取用户输入并进行合法性校验。 Returns: int or None: 返回有效整数，若输入无效则返回 None。 """ try: guess = input("\n👉 请输入你的猜测（1-100）: ").strip() if not guess: print("⚠️ 输入不能为空，请重新输入。") return None num = int(guess) if num < 1 or num > 100: print("❌ 数字必须在 1 到 100 之间，请重试。") return None return num except ValueError: print("❌ 无效输入！请输入一个有效的整数。") return None def play_single_round(): """ 执行一轮游戏的核心逻辑。 Returns: bool: 是否成功猜中。 """ secret_number = random.randint(1, 100) max_attempts = 7 attempts = 0 print(f"\n🎲 秘密数字已生成（调试模式：{secret_number}）") while attempts < max_attempts: attempts += 1 remaining = max_attempts - attempts + 1 print(f"\n📌 第 {attempts} 次尝试（剩余 {remaining} 次）") user_guess = get_user_guess() if user_guess is None: attempts -= 1 # 不消耗尝试次数 continue if user_guess == secret_number: print(f"🎉 恭喜你！答对了！答案就是 {secret_number}") print(f"🏆 你在第 {attempts} 次就成功了，真厉害！") return True elif user_guess > secret_number: print("📈 太大了！再试试小一点的数字。") else: print("📉 太小了！再试试大一点的数字。") print(f"\n💔 很遗憾，你没有猜中。正确答案是 {secret_number}。") return False def ask_to_replay(): """ 询问玩家是否继续游戏。 Returns: bool: True 表示继续，False 表示退出。 """ while True: choice = input("\n🔁 想再玩一次吗？(y/n): ").strip().lower() if choice in ['y', 'yes', '是']: return True elif choice in ['n', 'no', '否']: return False else: print("❓ 请输入 y 或 n。") def main(): """ 主函数：控制游戏流程。 """ display_welcome() total_games = 0 wins = 0 while True: total_games += 1 print(f"\n🎮 正在进行第 {total_games} 局游戏...") if play_single_round(): wins += 1 success_rate = (wins / total_games) * 100 print(f"\n📊 当前战绩：{wins}/{total_games} 胜，胜率 {success_rate:.1f}%") if not ask_to_replay(): print("\n👋 感谢游玩，下次再见！") break if __name__ == "__main__": main()

3.2 代码结构分析

3.2.1 模块化设计合理

模型采用了典型的函数式模块化结构，将不同职责分离为独立函数：

• display_welcome()：负责UI初始化
• get_user_guess()：封装输入验证逻辑
• play_single_round()：核心游戏循环
• ask_to_replay()：处理重复游戏逻辑
• main()：主控流程调度

这种分层设计符合软件工程最佳实践，提升了代码的可维护性和可测试性。

3.2.2 异常处理完善

在get_user_guess()函数中，模型主动识别了以下潜在异常情况：

• 空输入检测（if not guess）
• 非整数输入捕获（ValueError）
• 数值范围越界判断（1~100）

并且在每次错误时给出友好提示，体现了对终端用户体验的关注。

3.2.3 用户体验优化细节

• 使用表情符号增强视觉反馈（🎯, 🎲, 📉 等）
• 尝试次数动态提示（“剩余 X 次”）
• 游戏结束后显示胜率统计
• 支持多种确认方式（y/yes/是）

这些细节能显著提升交互体验，远超基础教学示例水平。

3.2.4 注释与文档规范

所有函数均包含标准 docstring，说明功能、返回值及参数含义；关键逻辑行添加内联注释，确保他人阅读无障碍。这表明模型掌握了专业级编码规范。

4. 实际运行效果验证

我们将上述代码保存为guess_game.py并在本地环境中执行，结果如下：

======================================== 🎯 欢迎进入【猜数字游戏】🎯 我会想一个 1 到 100 之间的秘密数字 你有 7 次机会来猜出它！ ======================================== 🎮 正在进行第 1 局游戏... 🎲 秘密数字已生成（调试模式：42） 📌 第 1 次尝试（剩余 7 次） 👉 请输入你的猜测（1-100）: 50 📈 太大了！再试试小一点的数字。 📌 第 2 次尝试（剩余 6 次） 👉 请输入你的猜测（1-100）: 25 📉 太小了！再试试大一点的数字。 📌 第 3 次尝试（剩余 5 次） 👉 请输入你的猜测（1-100）: abc ❌ 无效输入！请输入一个有效的整数。 📌 第 3 次尝试（剩余 5 次） 👉 请输入你的猜测（1-100）: 37 📉 太小了！再试试大一点的数字。 ... 🎉 恭喜你！答对了！答案就是 42 🏆 你在第 6 次就成功了，真厉害！ 📊 当前战绩：1/1 胜，胜率 100.0% 🔁 想再玩一次吗？(y/n): n 👋 感谢游玩，下次再见！

✅结论：代码完全可运行，逻辑正确，交互流畅，异常处理有效，满足全部原始需求。

5. 模型能力评估与优势总结

5.1 核心优势体现

5.2 对比传统方法的优势

相较于手动编写或使用小型模型补全代码，Qwen3-4B-Instruct 的优势体现在：

• 一次性交付完整解决方案：无需多次调试拼接片段
• 具备上下文感知能力：能根据“最多7次”自动推导循环条件
• 遵循PEP8编码规范：缩进、空行、命名均符合标准
• 支持中文指令理解：准确解析复杂自然语言需求

6. 总结

本次实测充分验证了AI 写作大师 - Qwen3-4B-Instruct在真实编程任务中的强大实力。面对一个中等复杂度的Python项目需求，模型不仅能生成语法正确的代码，更能体现出良好的架构设计能力和用户思维，产出接近资深开发者水平的工程成果。

尤其值得肯定的是，其在无GPU依赖的CPU环境下仍能完成此类高质量生成任务，极大降低了AI编程助手的部署门槛，特别适合教育、个人开发、轻量级自动化等场景。

对于希望提升开发效率、降低入门难度的技术人员而言，这款集成高级WebUI的4B级模型无疑是一个极具性价比的选择。

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