AI计划工作台产品系统Vibe Coding

随着学习、工作、旅行和健康管理任务越来越碎片化，用户需要在日历、待办、笔记和聊天工具之间反复切换，计划制定、资料整理和执行跟踪相互割裂。长路AI计划工作台面向个人计划管理场景，利用人工智能理解自然语言需求，把用户目标转化为可执行的计划、阶段、任务和日程，服务于学生、职场人员及个人用户的学习规划、旅行安排、饮食管理和日常事务管理。

长路AI计划工作台由日历、计划、待办、笔记、学习目标、统计分析、AI对话和回收站等模块组成。用户可以通过自然语言描述目标，AI主助手识别用户意图并调用旅行、学习、饮食等领域代理，完成信息补全、方案生成、任务拆解和日程安排。旅行模块支持按日期生成行程、准备事项、预算与出行提示，并提供草案预览和确认写入；学习模块支持创建学习目标、分析学习进度、生成课程阶段和每日任务；饮食模块支持围绕目标、餐次、食材和忌口整理饮食计划。涉及批量写入的结果会先以可修改草案展示，用户确认后再写入计划和日历。系统还提供计划执行、完成状态、学习统计、笔记关联、提醒和历史恢复等功能，形成从需求输入、AI规划到执行复盘的完整流程。

在项目中，我负责产品方案梳理、AI计划工作台的功能设计以及前后端联调实现。系统采用 React、TypeScript 和 Vite 构建前端，使用 Java 21 后端提供 HTTP 接口，MySQL 保存用户、计划、任务、日程、学习目标和 AI 运行记录。后端采用主 Agent 加领域 Subagent 的架构，通过意图识别、工具调用、结构化数据解析、草案确认和事务写入，实现自然语言到计划数据的转换；前端负责对话交互、日历展示、计划卡片、草案编辑和状态反馈。实现中的难点包括多轮对话上下文保持、旅行和学习计划的日期解析、任务与日程的关联处理、重复数据处理，以及模型异常时的规则降级。项目已完成前端构建、后端测试和健康接口检查，具体测试结果以提交的测试数据为准。