1、立项原因，旨在解决什么产品问题：
业余网球圈长期存在“约球难、体验差”的痛点。目前球友多通过微信群或发帖约球，由于缺乏结构化的水平评估体系，自评虚高导致双方体验极差（如新手与老手同场）；同时，口头约定缺乏约束力，临时爽约、放鸽子成本极低。本项目旨在通过结构化的水平标签和信用约束机制，解决“匹配不精准”与“履约无保障”两大核心问题。
2、行业场景，业务背景：
随着国内网球人口的快速增长，网球场馆供给增加，大众对网球社交和高质量对拉的需求日益旺盛。但目前市场上的运动类APP多偏向于场地预订或大型赛事报名，针对“个人精准匹配约球”的垂直轻量级工具存在空白。该产品定位于业余网球爱好者的日常社交场景，提供高效、可信的约球基础设施。
包含四大核心模块：网球大厅：展示约球订单；发起约球：用户发起约球功能，场地：为用户展示当地各个网球场信息；我的：用户设置自我等级等信息。
2、项目的主要功能描述：
* 用户信息：用户注册后需完善基础画像，结合业余网球通用的NTRP标准，细化为标准化的技术标签（如底线稳定性、发球水平等），生成不可随意修改的画像凭证。
* 约球大厅（订单信息）：用户按所在区域、时间、期望水平和预算发布约球需求。系统根据水平标签进行双向推荐，过滤掉明显不匹配的对手。
* 约球流程管理：涵盖从发起邀请、对方接单、场地确认、到最终完成的完整状态机流转。
* 评价体系：设立爽约惩罚机制和赛后互评功能。对无故取消的用户记录信用标记，沉淀用户的真实履约数据。
1、“我”负责哪些具体任务？
作为独立开发者与测试主导者，我负责了从0到1的全流程。包括：运用心理学知识进行用户画像与交互流程设计；利用AI辅助完成前后端代码生成（Vibe Coding）；最核心的任务是——基于我6年以上的软件测试经验，主导设计了所有核心业务逻辑的边界测试用例，并在本地跑通了完整的自动化测试流，确保匹配规则和状态流转不会因边缘场景（如并发取消、同级别无匹配等）而崩溃。
2、项目使用了哪些技术栈、架构，实现上亮点、难点：
技术栈与架构：前端采用微信小程序原生框架/uni-app；后端基于Supabase（PostgreSQL数据库 + Auth鉴权）；开发过程深度结合Cursor/Claude Code等AI编程工具。
实现亮点（测试思维）：在开发阶段就前置引入了TDD（测试驱动开发）理念。相比普通开发者只看“页面能不能跑”，我建立了一套本地CLI模拟环境，让AI自动化去跑用户注册、匹配、取消的完整业务流。AI负责生成代码，我通过测试用例来Review和修正AI的输出。
难点：水平匹配规则的算法设计。如何定义两个用户的“水平兼容度”是难点，我通过设计多维度的权重标签和边界条件（如刚注册无历史数据的冷启动），解决了匹配精度问题，并利用测试用例穷举了各种异常情况的兜底逻辑。
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