基于 Cursor 的智能中医微信小程序：从零到一的研发实践
一、研究背景与项目初衷
随着人工智能技术的快速发展，其在医疗健康领域的应用不断深化。中医作为一门以经验、整体观和个体化诊疗为核心的传统医学体系，与人工智能在模式识别、数据分析和辅助决策方面具有天然的契合点。
在项目启动之前，我们已基于深度学习模型，完成了舌诊、面诊、眼诊等中医智能识别能力的研发，并通过大规模标注数据与中医知识库，实现了较为稳定和专业的诊断输出。然而，这些能力长期停留在后端接口层，对普通用户而言使用门槛较高，不利于中医 AI 能力的普及与落地。
因此，我们决定开发一款面向大众的智能中医微信小程序，以“望闻问切”中的“望诊”为切入点，将复杂的 AI 中医能力封装为简单、直观、易用的产品形态，推动中医与人工智能的融合应用。
二、技术挑战与工具选择
在产品构想阶段，我们面临的主要挑战并非算法本身，而是：
- 小程序前端与交互设计经验不足
- 产品原型、UI 设计与代码实现周期长
- 前后端、云函数与 AI 接口的整体协同复杂
在此背景下，我们首次系统性地引入 AI 编程助手 Cursor，并结合 Claude 3.7 的可视化与代码生成能力，探索一种“AI 协作式开发”的新范式。
实践结果证明，这一选择显著降低了开发门槛，并大幅提升了整体研发效率。
三、整体研发流程与方法论
1. 基于大模型的原型设计
研发的第一步并非编码，而是产品原型的快速可视化。
我们将完整的产品需求整理为标准化 PRD 文档，并通过提示词方式，借助 Claude 3.7 的编程与可视化能力，直接生成：
- 可交互的多页面原型
- 基于 HTML + Tailwind CSS
- 风格贴近 TDesign Weixin
- 模拟 iPhone 15 Pro 屏幕尺寸与圆角
该原型覆盖首页、拍照页、结果页、个人中心、五运六气等核心页面，为后续小程序开发提供了高度一致的视觉与交互参考。
2. 从原型到小程序代码的自动化生成
在获得稳定原型后，我们将全部原型页面与需求文档交由 Cursor，直接生成微信小程序前端代码，核心要求包括：
- 全量使用 TDesign Weixin 组件库
- 页面结构与原型一一对应
- 良好的交互反馈与加载提示
在此过程中，Cursor 能够：
- 自动补全页面结构与样式
- 修复组件引用与语法错误
- 协助替换缺失图标资源
通过“生成 → 报错 → 修正”的多轮协作，前端页面在较短时间内完成落地。
3. 基于云开发的用户系统与数据管理
在用户体系方面，我们采用 腾讯云开发（CloudBase） 架构，实现：
- 微信一键登录
- 用户注册与身份管理
- 云数据库自动写入
通过 Cursor 编写并完善 profile 相关逻辑，完成了：
- 登录态管理
- 用户信息存储
- 头像上传与云存储
- 基本健康信息（性别、年龄、身高、体重、疾病史、过敏史等）的结构化记录
整个过程无需手动编写大量模板代码，显著降低了小程序开发复杂度。
4. AI 中医能力的云函数接入
4.1 接口文档驱动开发
针对舌诊、面诊、眼诊、五运六气等能力，我们首先编写标准化接口说明文档，明确：
- 请求方式与参数
- 返回 JSON 结构
- 中医语义字段定义
以舌诊为例，接口可输出舌色、舌形、苔色、苔质、体质类型及调理建议等完整诊断信息。
4.2 云函数统一调度
在此基础上，Cursor 根据接口文档自动生成：
- 云函数代码（单云函数多逻辑）
- 小程序端调用逻辑
- 前端结果页的可视化渲染方案
通过 name 字段区分不同 AI 服务，实现了结构清晰、可扩展的后端架构。
5. 多模态中医 AI 功能落地
目前，小程序已完成以下核心能力：
- 智能舌诊：基于舌色、舌形、苔色、苔质，判断主要与兼夹体质，并给出中医与饮食调理建议
- 智能面诊：分析脸色、脸形、唇色及五脏六腑对应关系
- 智能眼诊：识别眼色异常、针眼、肿胀、眼内障等问题
- 五运六气分析：结合生辰与当前时间，分析主气、客气及体质趋势
四、算法体系与技术优势
我们的后端算法基于：
- 上万张舌、面、眼等医学图像标注数据
- 中医体质与症候数据库
- 深度学习与传统中医知识规则融合
在实践中，我们对比了通用大模型方案，发现其在本地化部署、推理速度、隐私保护及诊断稳定性方面存在明显不足。
相比之下，我们的模型具备以下优势：
- 高度垂直与专业
- 模型体积小，可 CPU 部署
- 1–3 秒内完成识别
- 字段输出丰富且结构化
- 更适合医疗隐私场景
五、项目现状与未来规划
目前，该微信小程序仍处于审核与备案阶段，尚未正式上线
后续，我们将重点推进以下两个方向：
- 智能手诊：结合手部特征进行中医体质与健康评估
- 智能问诊：与资深中医医生联合研发，构建更精准的交互式问诊系统
六、结语
本项目不仅是一次智能中医产品的落地实践，也是一场AI 编程助手深度参与软件研发流程的实验。Cursor 与 Claude 在原型设计、代码生成、调试修复中的表现，显著改变了传统开发范式。
我们相信，随着 AI 工具与专业领域模型的不断成熟，中医与人工智能的结合将拥有更加广阔的应用空间。
—— 搏势科技 AI 研发团队
长期专注于健康诊断数字化、医学影像智能分析与隐私友好型 AI 模型部署，致力于推动健康智能化与普惠化应用。
本产品基于中医理论与人工智能技术进行健康状态分析，仅作为健康管理与辅助参考，不构成医疗诊断或治疗依据。
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作者：BOVS
日期：2026 年 1 月 6 日