产品预览：
产品演示视频（百度网盘）： https://pan.baidu.com/s/1cbycKQCleul1ZZ4gw76HvQ?pwd=3zmz 提取码: 3zmz
摘要：
平台聚焦大学生等职场信息弱势群体，依托平台真实职场数据，结合求职者个人特质与偏好，以 AI 实现人岗精准匹配。既能帮求职者找到适配发展的雇主岗位，也助力企业高效招到合适人才。
市场已有成熟模式可作参考：抖音、小红书凭借 AI 实现用户与内容、兴趣人群的智能匹配，已验证算法匹配逻辑可行且社会价值突出；海外平台 Glassdoor 也印证了职场真实信息类平台具备巨大市场需求。本项目将AI 智能匹配逻辑落地求职赛道，专注实现求职者与岗位的双向精准匹配，兼顾双方需求、消解求职信息差。
背景：
我是一名开发，在没有使用SOLO之前，AI是我的副驾驶：执行我的指令和CRUD代码；在使用SOLO之后AI更像是与我合作的同事，我直接给SOLO提需求，然后验收，极大加速了开发速度。
实践过程：
如何拆解任务：
1 在开始写代码前，我会把产品的理念、想法、主要功能等与 Custom Agent（资深产品经理）或者其他 Chat AI（例如豆包）进行讨论，对方会给我很多灵感和想法；
2 基于充分的市场调研，以及和 AI 产品经理的充分讨论后，我会根据产品类型和应用场景与 Custom Agent（资深工程师）或者其他 Chat AI（例如豆包）讨论技术选型；前端选用微信小程序（可扩展为 iOS、安卓、Web 等），后端选用 NestJS、Node.js、Typescript、Prisma+PostgreSQL 等；
3 确定技术选型后，我会先让 SOLO Coder 帮我搭建前后端整体框架，再逐步填充功能，先完成一个 MVP 版本；
4 对于简单功能，我会直接明确需求效果，让 SOLO Coder 直接开发实现，之后我再进行代码评审和功能验收，合格则合并入库，不合格再微调优化；对于复杂功能，我会先让 SOLO Coder 生成开发方案，人工审阅、修正，确认无误后，再让 SOLO Coder 按方案分步开发；
5 若 SOLO Coder 写出的代码出现 Bug，或是部分功能不符合预期，我会根据问题类型切换适配的 AI 模型，然后完整复述当前问题、现有代码现状、期望实现的最终效果，并频繁使用 #标记、上下文锚定给 SOLO Coder 提供完整上下文信息，迭代修复，直到功能达标、逻辑正常；
6 每次修复完 Bug、完成复杂功能开发后，我会把关键提示词、上下文、业务规则简单记录下来，下次遇到同类型需求可直接复用。
用了 SOLO 哪些能力：
1 SOLO Coder：是产品开发的得力助手。SOLO Coder 可根据我的指令自动生成和修改代码，我只需进行验收和决策，极大提升了产品开发效率。同时我也会经常评审 SOLO Coder 编写的代码，通过和它沟通交流，学习到了大量技术知识；
2 Custom Agents：支持自定义多种智能代理（资深产品经理、资深架构师、资深代码评审专员等），遇到相关问题可直接和它们沟通讨论，并交由它们落地执行。其中我最常用的是资深代码评审专员，只需简单 @ 一下，就能让它帮忙做代码评审，还能提出很多有价值的优化建议；
3 图片上传功能：在功能开发场景中，我会把 Figma 草图直接上传，AI 就能据此实现大致功能；在修复 UI 问题时，我会上传页面现状截图，并说明预期效果，AI 在绝大多数情况下都能精准解决问题；
4 Generate Commit Message：这是我最喜欢的功能之一，可根据当前代码变更内容，一键生成完整规范的代码提交备注，内容全面、无需手动编辑；
5 # 标记 / 上下文锚定：通过该方式提供充足上下文，AI 就能精准理解我的意图，高质量完成开发需求。
关键 Prompt / 操作过程：
对于实现feature：
“请帮我实现XX功能：
1 可以参考XX功能的实现，或者查询XX技术官网了解更多信息；
2 前端需要修改的界面是#XX；
3 请审核并决定是否在后端创建XX模块，如果您在后端创建了XX模块，请将其集成到前端。”
对于修复Bug:
“目前存在的问题是：XXX；我想要的结果是：XXX；注意不要产生regression bug”
对于Code review:
“请对修改的代码进行code revie，并提供报告 @Senior Code Reviewer”
踩过的坑：
1 上下文模糊：初期我并不了解 # 标记 / 上下文的功能，遇到问题只是靠文字手动描述，不仅开发效率低下，还需要多次返工才能解决问题；后续改用 # 标记 / 上下文锚定后，开发效率得到大幅提升；
2 指令模糊：如果只笼统描述大致需求，没有给出业务边界、开发规范等约束条件，AI很容易按默认逻辑生成代码。针对复杂需求，建议先输出开发方案，确认达成共识后再进行开发，避免产生大量返工；
3 UI / 可视化缺陷：相比后端偏重逻辑的开发，AI 在前端 UI 实现上更容易出现理解偏差，常会出现页面样式错乱、主题风格混搭、交互逻辑缺失等问题，这类情况往往需要人工介入调整。
成果展示：
产品演示视频（百度网盘）： https://pan.baidu.com/s/1cbycKQCleul1ZZ4gw76HvQ?pwd=3zmz 提取码: 3zmz
效果与总结：
产品的开发在SOLO的协作下，大幅优化了开发流程，有效缩短项目迭代周期。相较于纯人工开发，SOLO替代了基础代码编写、框架搭建、注释生成等重复性工作，让我从繁琐的CRUD开发中解放出来，仅需聚焦需求决策、技术把关与代码验收，一个人也能有原本一个团队的产出。
