兴欣口才产品系统Vibe Coding

职场汇报、面试答辩、商务沟通等场景里，成年人需要反复开口练习，但线下课程贵、难坚持，也缺少针对个人录音的即时反馈。传统录音软件只能存文件，给不出维度评分和改进建议。我立项做这款微信小程序，把场景剧本、朗读复述、AI对话和语音分析做成可每日使用的训练闭环，让用户随时练、立刻看报告、再针对弱项开口，解决没场景、没反馈、练了看不见进步的问题。产品面向成人口才训练，业务上覆盖内容运营、会员订阅和训练数据分析。

项目具体功能模块包括：用户登录与账号（微信登录、手机号登录、会话管理）；首页与训练入口（今日推荐、场景/朗读/复述/框架/AI对话入口）；场景训练（场景列表与详情、录音练习、结果报告）；朗读训练与复述训练（素材浏览、示范音频、录音提交与分析）；表达框架训练（框架学习、场景包练习）；AI对话（预置/自定义场景、多轮语音对话、对话总结）；语音分析报告（多维评分、证据摘录、改进建议、会员预览与解锁）；成长中心（口才指数、能力样本、练习统计）；会员与交易（套餐展示、微信虚拟支付、订单、内容按会员等级解锁）；客服工单；运营管理后台（场景与素材、会员与订单、分析任务、系统配置）。

项目主要功能是面向成人提供可随时开口的AI口才训练：用户先浏览场景和素材，再录音完成练习，系统异步完成语音识别与评分并生成结构化报告，用户按弱项继续训练。游客可完整浏览内容详情，开始录音或提交训练时再登录；录音前需完成隐私政策与声纹授权。会员可查看全部改进建议与专项练习，非会员仅展示首条建议预览。整条链路覆盖练、评、改、再练，并与会员转化和内容运营打通。

本项目的产品设计、交互设计、前后端开发和上线落地均由我一人完成。C端采用微信原生小程序，使用WXML、WXSS和TypeScript；服务端用NestJS拆分为API、分析Worker和管理端接口；管理后台用React实现。数据层使用PostgreSQL和TypeORM，异步分析任务通过Redis和BullMQ解耦，避免录音转写和AI评分阻塞网关。小程序按业务分包，接口支持可选登录以便游客浏览，会员内容在服务端脱敏。我重点解决了录音与隐私合规、体验版与正式版环境路由、微信虚拟支付签名及session_key刷新、断网录音草稿续传，以及分析任务状态轮询和失败重试等难点，保证训练链路在真机和审核环境下可稳定使用。