问卷助手产品系统Vibe Coding

这是一个面向长期做海外问卷/调研任务用户的：
问卷答题辅助 + 人设一致性管理 + 历史题库复用工具。
它的核心价值不是“自动填完所有问卷”，而是：
帮用户少记、少翻、少答错，遇到相似问题时保持前后一致。

问卷助手是一款面向海外问卷和在线调研任务的辅助工具。它不追求全自动填写所有问卷，而是采用“用户采集、AI 分析、人工确认、知识库复用”的方式，帮助用户更稳定地完成问卷答题。

工具支持两种采集模式：**划词模式**和**点取模式**。用户可以划中页面文字后采集题干、选项、行头、列头；遇到不能划词的平台，也可以先点击采集按钮，再点页面上的文字区域完成采集。

采集到的内容会进入右侧面板，包括题干、选项、行头、列头、已选答案等字段。所有字段都可以手动编辑，最终入库内容以用户确认后的面板内容为准。

问卷助手支持常见题型内容采集，包括普通文字选项、单选、多选、原生下拉框、自定义下拉框、多个下拉框、按钮式选项等。对于矩阵题，用户可以采集行头和列头，一键组装为“行头(列头1,列头2)”这样的格式，方便统一保存。

在 AI 分析方面，系统会结合当前题干、选项、用户人设资料，以及知识库中相似的历史题，给出答题建议。用户还可以查看本次分析使用的完整提示词，确认 AI 的分析依据。

确认无误后，用户可以将题目、选项和已选答案保存到知识库。后续遇到相似问题时，系统可以参考历史记录，帮助用户保持答案一致。

此外，工具还支持 AI 结果浮层、计时功能、人设题/普通题模式切换、一键清空当前题目等功能。

一句话来说，问卷助手主要帮助长期做问卷的人减少重复判断、管理人设资料、复用历史答案，提高答题稳定性和一致性。

我负责的是这个产品从 0 到 1 的整体落地。首先，我负责发现用户痛点：很多问卷平台会设置陷阱题、注意力检测题、前后矛盾题，用户一不小心就会导致整份问卷作废。基于这个问题，我确定了“问卷卫士”的产品定位：它不是自动答题工具，而是一个 AI 问卷避坑助手，帮助用户识别风险、保持答案一致、减少白做问卷的概率。
具体任务上，我负责产品需求设计、功能拆解、交互规划、技术方案选择和整体项目推进。核心功能包括单题 AI 分析、整页 AI 分析、问卷模式、人设模式、手动入库、本地知识库、答题速度提醒等。同时，我也负责整理 PRD、API 文档、数据库设计和界面原型，保证产品不是零散功能堆砌，而是一套完整闭环。
技术上，项目采用 Chrome 浏览器插件 + 本地 Node.js 后端 + SQLite 数据库的架构。浏览器插件负责嵌入问卷页面、识别题目、展示分析按钮和结果；本地后端负责统一接口和数据读写；SQLite 用来保存用户本地知识库和人设信息。AI 方面，项目接入 DeepSeek 做题目风险分析，并使用 embedding 向量能力做语义检索，让系统能找到历史相似题目，而不是简单依赖关键词匹配。
项目亮点是“本地优先”和“越用越聪明”。用户数据主要保存在本地，安全感更强；用户手动保存有价值的题目后，后续遇到类似问题，系统可以从知识库里召回参考内容，再交给 AI 生成更贴合的建议。另一个亮点是人设体系，系统会结合核心人设、前置人设和当前答题选择，帮助用户减少前后矛盾。
难点主要在三个方面：第一，不同问卷平台页面结构复杂，题型也不统一，插件需要准确识别题目和答案；第二，AI 返回内容不一定稳定，需要做格式解析和异常兜底；第三，要控制产品边界，既要帮助用户避坑，又不能做成自动答题或伪造请求工具。因此项目明确不自动提交、不篡改页面数据，而是把判断权留给用户。