一、PRD · 一页产品需求
痛点：大学生周末决策成本高——去哪玩、几个人去、天气/预算影响大，朋友圈/小红书信息分散且不可量化。
目标用户：西安本地大学生（单人/情侣/小团体），预算敏感，时间集中在周六日。
核心场景：周五晚上花 1 分钟填偏好 → 拿到 3 个有理由的活动推荐 → 现场打卡 → 一键生成攻略分享卡。
功能优先级（取舍依据：先把"推荐闭环"做扎实，再扩周边）：
- P0推荐引擎：按偏好/预算/天气/人数生成 Top 3，每条带推荐理由（产品主线）
- P1星座幸运加成 + 抽卡转运：击中"选择困难症"原话，提升点击与分享
- P1打卡记录 + 探索周报分享卡：沉淀个人数据 + 社交裂变激励
- P2组队出发：先做"发起+报名"模拟（不接入实时通信，保证 MVP 可跑）
取舍说明：为什么不做"实时群聊/讨论区/投票"？——这是 MVP，目标是验证"用户能不能用 1 分钟做出周末决策"。实时通信会让后端复杂度过高、不利于个人独立交付，所以降到 P2 模拟。
数据存储：纯前端 localStorage（打卡/组队/分享历史），无需后端，符合题目"使用 AI Coding 工具"的单人交付约束。
二、AI 协作全过程（vibe coding 关键）
协作模式：作者负责「产品方案 + Prompt 设计 + 验收标准」，AI 工具负责「代码生成与调试」。每次需求都按「目标 → 拆解 → Prompt → 验收」四步走（这套方法论来自我实习期间的智能体落地实践）。
Prompt 草稿示例
任务：写一个单页 Web App，主题"周末城市探索指南"。
输入：用户偏好（星座/活动类型/预算/人数/天气）。
输出：Top 3 活动推荐 + 每条推荐理由。
约束：纯前端、localStorage 存储、无后端、可解释推荐（每条都要说为什么推荐你）。
风格：像素游戏风（致敬星露谷物语）+ 赛博朋克霓虹点缀。
数据：西安本地真实活动 20 条起步。
任务拆解（先拆细，再交给 AI 一次性写完）
Step 1 数据层：定义 ACTS 数组（n/t/io/pr/mp/dir/col/d/dur 8 字段）+ ZODIAC 12 星座 + 评分函数 scoreAct
Step 2 UI 层：5 个 Tab 框架（开局/推荐/抽卡/打卡/文档） + 表单组件
Step 3 推荐引擎：偏好+35 / 预算+25 / 天气+20 / 人数+10 / 方位+15 / 颜色+5
Step 4 抽卡：塔罗动画 + 命定 Top 8 随机抽取
Step 5 装饰：星空 canvas + 萌宠 CSS 像素艺术 + 粒子流星 + 霓虹招牌 + 扫描线
迭代修复记录（每一轮都有测试，不是"应该能用"而是"测过能用"）
v2 JS 引号错位导致整页失效 → 修 `encodeURIComponent(txt)+''>` → 节点语法检查 + DOM 桩冒烟测试
v3 12 星座幸运方位全相同 + 抽卡重复 + Top3 固定 → 加大星座间隔（z*104729）+ 抽卡改 Top 8 随机 + jitter Math.random()*18 + 活动库 24→54
v4-v6 加星露谷装饰（霓虹招牌/扫描线/像素小动物）+ 粒子流星（15-24 颗递减拖尾）+ 萌宠 4 部件独立动画（walk/tailWag/earTwitch/blink/bubble）
v7 反思：UI 大改动让用户不适，回退到 v6 备份，恢复原像素风风格。教训：只改用户点名的部分，保留 _vN.html 备份。
v8 沉淀 PRD + AI 协作全过程到「项目文档」Tab，让评卷人无需外链即可看到完整产品思考。