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《从 0 到 MoodWave：WorkBuddy + CloudBase让我 7 天 Vibe Coding 完成 AI 情绪治愈平台的全栈交付》

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小猫逃离前端

修改于 2026-05-04 23:44:14

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概述

本文记录了用 WorkBuddy + CloudBase 7 天从 0 交付全栈 AI 产品《MoodWave》的过程，涵盖情绪分析、音乐可视化与双路部署。作为"调研→验证→开发"三部曲终章，文章呈现了 Prompt → 代码 → 部署 → URL 的对话式开发链路，并分享了三层 AI 记忆体系、6 个踩坑记录与核心体会：AI 把人的角色从执行者推到决策者。

文章被收录于专栏：WorkBuddyWorkBuddy 玩转OpenClaw

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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#可视化音乐

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目录

一、背景：从灵感到MoodWave

二、前情回顾：调研阶段的WorkBuddy实战
- 2.1 情绪雷达：用WorkBuddy抓取全网情绪数据
- 2.2 问卷调研：WorkBuddy + 腾讯问卷 MCP

三、技术架构总览

四、7 天Vibe Coding全流程
- 4.1 Day 1-2：项目搭建+问卷验证+前端基础页面
- 4.2 Day 3：情绪录入核心流程
- 4.3 Day 4：AI 接入 — DeepSeek SSE 流式对话
- 4.4 Day 5：数据分析 + 解忧角+ Hermes Agent
- 4.5 Day 6：JWT认证 + UI 打磨 + PWA
- 4.6 Day 7：腾讯云 Docker + CloudBase

五、WorkBuddy Skills 生态：让 AI 更懂你的项目

六、踩坑记录与避坑指南
- 坑 1：DeepSeek 模型名称的"薛定谔存在"
- 坑 2：SSE 流式响应"卡住"不动
- 坑 3：?? 与 || 的微妙差异
- 坑 4：前后端超时不对齐 = 无限转圈
- 坑 5：PM2 双用户陷阱
- 坑 6：新用户看到别人的数据

七、对话式开发 vs 传统开发 — 效率对比

八、心得体会与总结