想法成型了:用WorkBuddy打造一个"情绪雷达&灵感捕手",专门为MoodWave的功能设计喂数据。 对MoodWave的启示:情感模块不应该只是播放音乐,应该有树洞/匿名广场,让用户写下来、说出来。 六、数据驱动的功能决策:MoodWave现在有了"证据"有了这88条数据,我对MoodWave的功能优先级重新排序了:功能优先级(之前)优先级(之后)数据依据情绪记录+日记⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐不变,核心失恋治愈专区 MoodWave的功能迭代将实时参考这份数据。七、心得:Agent让"产品调研"从周级变成了分钟级这次实践让我对AIAgent的理解发生了一个质变。 MoodWave项目进展也会持续更新,欢迎关注✨
这篇文章记录的是我用WorkBuddy+CloudBase在7天内从0做出《MoodWave——基于AI的情绪分析与可视化音乐治愈平台》的全过程。 我创建了5个Skill,让AI始终保持对项目的理解:Skill名称用途类比moodwave项目DesignSkill—赛博治愈+毛玻璃设计规范设计系统文档moodwave-cutie-stylev2马卡龙可爱风格规范品牌手册 moodwave-onboarding新手指引设计规范与实现UX设计稿moodwave-hermesHermesAgent数据采集逻辑爬虫配置smart-model-selector根据任务复杂度自动推荐模型 以moodwave-onboarding为例:"我要为MoodWave设计新手指引,帮我研究最佳实践并创建一个Skill"WorkBuddy自动搜索了woshipm.com、UXDesignInstitute2025 MoodWave有自己的设计系统、产品语气、用户数据、部署限制,如果每次都重新解释,AI很容易跑偏。
本文是MoodWave系列的第二篇。 比如"考研焦虑"和"精神内耗"是高频关键词,这直接影响了MoodWave的功能设计方向。但说实话,线上数据只能覆盖"愿意在网上说的人"。 而MoodWave的这次调研,我不打算踩这个坑。 这验证了MoodWave走"音乐+AI"差异化路线的正确性,也是比赛方案中最核心的卖点。5.45.7%用户最核心的期望是"干净的治愈界面"。 两者结合,就是MoodWave产品决策的完整证据链。
用 QClaw 打造打工人专属"情绪-生存-睡眠"Agent从 0 到 1:我如何用 WorkBuddy 打造"全网情绪雷达",为我的 MoodWave App 喂数据干货 | 手把手教你用 OpenClaw