CUP咖啡微信小程序产品系统Vibe Coding

中国精品咖啡消费快速下沉，用户从"喝一杯醒神"转向"喝一杯匹配当下心情"，但现有连锁小程序以SKU罗列和券促为主，用户面对几十款豆子和奶咖组合时容易陷入选择困难，下单决策链路长、复购黏性弱。本项目立项旨在解决"咖啡品类多而用户不知道今天该喝哪一杯"的核心痛点，面向都市通勤白领、自由职业者及精品咖啡爱好者，构建一个以"心情/场景"为入口的轻量点单小程序，承载从逛看、推荐到门店自提的完整业务闭环。

项目名为"CUP"精品咖啡小程序，主要功能模块包括：一、首页心情推荐模块，提供"工作续命/早起清醒/午后松弛/深度专注/夜晚低因"等场景化入口，用户用一句话描述心情即可获得单品推荐和推荐理由；二、商品分类与详情模块，覆盖经典黑咖、绵密奶咖、手冲甄选、轻食烘焙、季节限定等六大分类，详情页包含风味标签、饮用建议与用户晒单；三、SKU选择与购物车模块，支持规格/温度/糖度/奶基自定义与实时库存校验；四、结算与门店自提模块，支持优惠券核销、门店选择与订单状态流转；五、个人中心模块，管理订单历史、优惠券与收货偏好。整体交付一个从"选咖啡"到"取咖啡"可走通的精品咖啡点单体验。

我在本项目中独立负责小程序端全链路开发与云端推荐服务搭建。前端基于微信原生小程序框架，使用分包加载（media/flow分包）+ preloadRule预加载优化首屏性能，封装了banner-swiper、product-card、sku-selector、home-skeleton等通用组件，并通过集中式store管理购物车与用户状态。心情推荐模块为项目亮点：前端收集用户自然语言输入，调用微信云函数recommendByMood，云端采用"LLM优先 + 规则兜底"双通道架构，支持接入OpenAI兼容API（通过环境变量配置Key/Base/Model），LLM不可用时自动降级到关键词规则匹配，保证推荐稳定可用。难点在于LLM输出白名单约束（强制productId限定在商品目录内）与超时降级策略的设计。