老照片修复独立站产品系统Vibe Coding

这是一个面向海外用户的 AI 老照片修复独立站，主要解决老照片褪色、破损、划痕、模糊、黑白照片无法上色等问题。用户通常希望快速修复家庭旧照、人物肖像、纪念照片或历史资料照片，但传统 Photoshop 修复成本高、耗时长、门槛高。本项目通过网页端上传照片、AI 修复预览、积分购买和结果下载的流程，降低普通用户使用 AI 图像修复服务的门槛。

项目包含完整的老照片修复产品流程：首页展示产品卖点、修复前后对比案例、AI 修复能力、三步使用流程、价格积分包、FAQ 等内容。用户可以进入登录页，通过邮箱魔法链接或演示模式进入工作台；工作台支持上传 JPG、PNG、WebP 图片，校验文件格式和大小，展示原图预览，创建修复任务，消耗积分，并展示修复后的 before/after 对比结果。系统还预留了积分余额、购买积分包、下载结果、任务状态、隐私清理等功能。

我负责从 0 到 1 搭建该独立站 MVP，使用 Next.js App Router、TypeScript、Tailwind CSS 和 lucide-react 完成前端页面与交互体验。后端接口设计了 Supabase Auth、Supabase Storage、积分流水、修复任务、Stripe Checkout 支付和 Webhook 幂等处理逻辑。AI 修复部分采用可替换 Provider 架构，当前使用 mock 流程，后续可平滑替换为真实 AI 图像修复服务。项目已部署到 Cloudflare Workers，并推送到 GitHub 进行版本管理。