拼图卡片原理：用图像流进行分割，用随机位置覆盖原图
1.外层语言模型流程：
2.工作流总体运行流程：
Bot记忆内容：用变量记录用户选择行为，数据库存储数据、图片等信息变量:
收集回答错误次数变量：
errorAnsweerNum
收集回答正确次数变量：
successAnsweerNum
数据库：
用户选择参观的项目数据库（名称、图片描述词、科普解释等信息）：
visit_item
用户当前进行的拼图数据库（原图、分割好的图片、正确答案碎片图等图片信息）：
image_game
卡片UI设计：结合Canva和自定义卡片UI设计交互1.用Canva这个设计软件制作GIF动图及相关图片
2.设计完成后Canva可以支持导出：png、jpg、gif、video等格式，我们导出GIF动图作为素材。
3.设计卡片布局（一个是固定布局和根据数据动态显示的动态布局）绑定图片素材（静态图片直接上传固定绑定、动太变量图片通过设置变量参数动态绑定）
4.通过工作流绑定UI卡片
1.1图像叠加功能aj_merge_image（共计5个节点）
1.1.1通过工作流传递的随机位置坐标，把设计好的gif提示图，调用图像流中的叠图功能进行覆盖叠加，分别进行3次叠图
1.1.2将3个叠图后的图片输出
1.2图像分割功能aj_split_image（共计3个节点）
1.2.1 通过工作流传递的位置坐标，调用图像流中的裁剪功能，在工作流中进行批量(9次)裁剪
1.2.2将裁剪后的图片输出
1.初始化游戏工作流（共计6个节点）
1.1通过大语言模型生成介绍内容：拼图游乐馆总体概述内容、陆地动物馆内容介绍、海洋生物馆内容介绍、太空奇幻馆内容介绍
1.2通过中间消息输出相关内容（避免等待过程冗长乏味）
1.3绑定UI卡片，让内容更生动美观
2.探索项目工作流（共计13个节点）
1.1通过变量重置拼图成功/失败次数（重制为0）
1.2清除用户数据库（visit_item）中存储的上一个项目内容
1.3通过语言模型生成用户当前选中项目相关的内容数组（5组卡片）：卡片名称、图片描述prompt、科普解释内容、当前选择项目名称
1.4通过大语言模型生成该项目的详细引导内容
1.5将5张卡片内容存储到数据库（visit_item）
1.6通过中间消息输出相关消息（避免等待过程冗长乏味）
1.7绑定UI卡片，让内容更生动美观
3.设计卡片工作流（共计17个节点）
1.1清空上一个拼图卡片内容（清空拼图数据库image_game）
1.2根据传入的索引读取卡片内容相关数据库visit_item中（5组卡片）取出对应的数据
1.3通过coze官方的text2image生成对应的图片
1.4通过随机函数生成对应的位置坐标（覆盖提示图3份、问题选项3份、原图）
1.5通过aj_merge_image图像流制作覆盖提示图3份（图像流中的叠图功能）
1.6通过aj_split_image图像流分割原图（图像流中的裁剪功能）
1.7通过函数将覆盖图和分割图存储到数据库中image_game
1.8通过中间消息输出相关消息（避免等待过程冗长乏味和友好的提示语）
1.9绑定UI卡片，让内容更生动美观
4.校验答案工作流（共计27个节点）
1.1根据currnetIndex读取数据库中image_game匹配下标的正确碎片数据
1.2对比用户选择的图片URL与数据库中正确碎片URL是否一致（正确或者错误进行相应的中间消息输出以及相关变量的累加）
1.3判断当前拼图关卡是否已经解锁完毕（总共3关，判断currnetIndex是否大于3），如果未解锁完成（currnetIndex小于等于3）
从数据库就中读取对应currnetIndex相关的图片数据，否则从数据库读取原图，并读取成功/失败次数变量，通过代码节点计算对应的成功概率、正确/错误数据。
1.4通过中间消息输出相关消息（避免等待过程冗长乏味和友好的提示语）
1.5绑定UI卡片，让内容更生动美观
总结：未来个人技能随着AI加持，都会大幅提升，唯有个人独特的思维才是难以被掌握的
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