我从 0 到 1 独立完成产品定义、功能策划、全栈开发与 AI 工作流设计，已部署腾讯云 CloudBase 正式上线。

这是一款面向大学生的 AI 学习辅助 Web App，把课表、待办、笔记、日记、AI 助手整合在一个界面里。核心能力是用 DeepSeek 做课表文本解析、笔记总结、复习大纲生成、日记周回顾等，让用户在一个产品里完成日常学习管理。

技术架构上，前端采用 Vanilla JavaScript + ES Modules，约 20 个功能模块，无 React 框架，便于 Capacitor 打包和轻量维护。构建用 Vite，部署走 CloudBase 静态托管。后端用 CloudBase BaaS，包括手机/邮箱 Auth 登录、Document DB 数据存储、Cloud Storage 文件存储。AI 层浏览器直连 DeepSeek Chat API，支持 SSE 流式输出，含超时降级和非流式兜底。文件解析集成 pdf.js、Mammoth（Word）、JSZip（PPT）。动画用 GSAP。

功能模块覆盖：课表（横向周视图、冲突检测、AI 导入、长图分享）、待办（气泡创建、地图定位、纪念照片）、笔记（课程层级管理、附件、AI 总结）、日记（心情追踪、30 天统计、AI 周总结）、AI 助手（多会话、快捷指令）、AI 复习（上传 PDF/PPT 生成大纲）、GPA 计算、个人中心与数据同步。另设计 BUBBLE1 格式离线数据包，支持账号切换时迁移课表/待办/笔记。

AI 工作流的核心设计是「动作确认块」：AI 不能直接修改用户数据，必须在回复末尾附加结构化动作块，用户点击确认后才执行删课、加待办、保存笔记等操作，避免 AI 误操作。多入口 AI 覆盖课表导入、笔记总结、分组复习、日记回顾等场景。会话持久化存 CloudBase，跨设备同步。

开发流程上，我建立了 DeepSeek 与 Cursor 双模型协作闭环：DeepSeek 生成精准 Cursor 提示词 → Cursor 改代码 → DeepSeek 出验收报告 → Cursor 自检修复。每个项目维护 AGENT.md 供 AI 快速理解技术栈与模块逻辑。