Cursor 项目实战：AI播客策划助手开发指南（一）——需求分析与功能原型

在播客市场全球爆发式增长的当下，中文及多语种创作需求持续攀升，品牌IP运营、知识传播等场景对播客内容的需求日益旺盛。但创作者往往陷入选题同质化、文案打磨低效、多语种转换成本高的困境，传统工具难以形成从灵感捕捉到落地的完整闭环。本文将以「AI播客策划助手」实战开发为核心，聚焦第一课的需求分析与功能原型设计，结合Cursor智能IDE与讯飞星火大模型的技术特性，为开发者拆解从需求到原型的全流程技术落地思路。

一、课程核心目标：明确AI播客助手的技术定位与学习路径

本次实战课程并非单纯的工具使用教学，而是围绕「AI播客策划助手」的全链路开发，构建从Prompt设计到产品落地的技术能力体系。课程基于Cursor与科大讯飞生态深度整合，核心目标是让开发者掌握AI应用开发的核心逻辑——以智能IDE提升编码效率，以大模型与语音服务赋能业务场景，最终实现从点子收集到多语种发布的完整产品闭环。

从技术定位来看，课程的核心亮点在于「实战性」与「生态整合性」。Cursor作为AI驱动的智能IDE，其Rules规则系统、Docs引用机制与MCP协议是提升开发效率的关键；而讯飞星火大模型、语音识别、翻译服务则构成了产品的核心业务能力。开发者需要掌握的不仅是单一工具的使用，更是如何将IDE的开发效率优势与AI生态的业务能力深度融合，例如通过Cursor的Rules统一代码风格，通过Docs关联星火API文档，实现AI能力的快速接入。

针对目标人群，课程更适合具备HTML、JavaScript基础，有一定React/Next.js开发经验的开发者，或是希望理解AI产品从Prompt到落地全流程的学习者。学习路径遵循「业务场景驱动技术落地」的原则：从最基础的文本与语音输入捕捉灵感，到通过多轮对话打磨播客文案，再到多语种生成与时间线管理，每一步都对应明确的技术模块与业务价值，确保开发者在实操中理解技术与业务的结合点。

从市场价值来看，选择「AI播客策划助手」作为实战项目具备强烈的现实意义。数据显示，全球播客市场规模预计2032年将达到233.9十亿美元，喜剧、新闻、教育等领域增长显著。而创作者的核心痛点集中在选题、文案、多语种三个环节——独立创作者需花费30分钟以上打磨单个选题，品牌运营者难以保证内容调性统一，知识传播者面临多语种转换效率低的问题，这些痛点正是AI技术能够精准解决的核心场景，也为产品的技术落地提供了明确的价值锚点。

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二、需求分析与MVP拆解：用技术思维落地核心业务

需求分析的核心是「找到用户真痛点，用最小成本验证价值」。很多开发者在开发AI应用时容易陷入「功能堆砌」的误区，而本次实战通过用户画像拆解与MVP（最小可行产品）定义，精准锁定核心技术落地场景，确保开发资源聚焦于高价值环节。

用户画像的精准拆解是需求分析的前提。通过调研，核心用户可分为三类：个人/小团队创作者（25-40岁，1-5年经验）、市场与品牌运营者、知识传播者。三类用户的痛点呈现明显的共性与差异：共性痛点包括灵感来源有限、同质化严重、多轮修改耗时长；差异点则体现在个人创作者更关注效率提升，品牌运营者强调调性统一，知识传播者注重内容复用性。这种画像拆解直接决定了技术落地的优先级——例如针对个人创作者的灵感捕捉需求，优先开发语音输入功能；针对品牌运营者的调性需求，后续将通过Prompt设计固化内容风格。

基于用户痛点，我们构建了完整的痛点地图，覆盖选题、文案打磨、多语种扩展、时间管理全流程。选题阶段的核心痛点是「灵感易逝且难以深化」；文案打磨阶段是「多轮修改效率低，结构混乱」；多语种扩展阶段是「翻译成本高，风格不统一」；时间管理阶段则是「缺少统一工具，进度追踪困难」。针对这些痛点，课程将分四课实现全流程覆盖，而第一课的核心任务就是解决最基础的「灵感捕捉」问题，实现从输入到存储的最小闭环。

MVP的精准拆解是技术落地的关键。MVP的核心定义是「最低成本+核心价值+最小可用」，用于快速验证产品假设。结合痛点分析，本次第一课的MVP明确为四个核心功能：文本输入生成播客点子、语音输入转写并保存、点子入库存储、星标标记重点点子。这些功能看似简单，却覆盖了「输入-处理-存储-展示」的完整链路，且每个功能都对应明确的技术模块：文本输入对应星火大模型的创意扩展能力，语音输入对应讯飞语音识别API，入库存储对应IndexedDB本地存储，星标功能则是前端交互与数据结构设计的基础。

为了清晰呈现技术链路，我们设计了业务流程泳道图，明确用户、前端、AI服务三方的交互逻辑：用户输入主题（文本或语音）后，前端负责交互渲染与数据传递；语音输入需先调用讯飞语音识别API转写为文本，再与文本输入统一传递给星火大模型；AI服务基于结构化Prompt生成标准化的播客创意（含标题与摘要）；前端接收结果后渲染展示，并通过IndexedDB存储到本地点子库，同时支持星标标记操作。这种泳道图设计让开发者清晰把握各技术模块的衔接点，避免开发中出现流程断裂。

三、一句话到播客点子：Prompt设计与技术栈落地

「将一句话灵感转化为完整播客创意」是本次MVP的核心业务场景，其技术落地依赖两大关键：结构化Prompt设计与技术栈的合理选型。很多开发者接入大模型时容易出现「输出格式混乱、结果不符合预期」的问题，本质是缺少Prompt的结构化设计与技术栈的适配性考量。

结构化Prompt设计是大模型输出质量的核心保障。Prompt并非简单的文字描述，而是「需求的语言化表达」，需要明确场景、输入、输出、约束四大要素。针对播客创意生成场景，我们设计了标准化的Prompt框架：首先明确场景（创意收集功能页，用于将用户简短点子扩展为播客主题）；其次定义输入（用户一句话点子，如「职场新人求职建议」）；再次规范输出格式（JSON格式，包含title字段（播客标题，15-20字）、summary字段（内容摘要，150-200字，含目标人群、核心内容、价值亮点））；最后添加约束条件（不涉及语音处理、不包含复杂排版，聚焦创意本身）。这种结构化设计确保大模型输出的结果可直接被前端解析渲染，避免手动处理格式的繁琐。

技术栈的选型则需兼顾「开发效率」与「业务适配性」。通过对比分析，我们确定了五大核心模块的技术选型：前端框架选用Next.js，而非Vite+React，核心原因是其内置路由与SSR支持，后续部署Vercel时更便捷，且生态成熟度高；样式方案选择Tailwind CSS，原子化样式设计让开发速度提升30%以上，且能保证视觉统一；本地存储放弃LocalStorage，采用IndexedDB，因其支持大容量结构化数据存储，持久化稳定性更强，适配点子库的长期存储需求；AI调用优先选择讯飞星火大模型，而非OpenAI GPT，核心优势是本地生态集成度高，语音识别与翻译API可无缝衔接；协作与开发工具则全程使用Cursor，其Rules、Docs、MCP三大核心能力可大幅提升团队协作与编码效率。

Cursor的核心能力应用是本次开发的效率关键。作为AI驱动的智能IDE，Cursor的Rules、Docs功能彻底改变了传统开发模式。Rules是存储在.cursor/rules目录下的持久化指令文件，每次与AI交互时自动注入上下文，确保代码风格、架构规范的一致性。我们创建了四个核心规则文件：00-technical-stack.mdc定义技术栈规范，01-folder-structure.mdc明确项目目录结构，02-typed-storage.mdc规范本地存储的数据类型，03-accessibility-style.mdc统一交互样式，这些规则让团队协作时无需反复沟通规范，AI生成代码时也能精准匹配项目要求。

Docs功能则解决了「AI不理解项目上下文与API细节」的痛点。通过@Docs语法，开发者可在Prompt中直接引用官方文档、SDK说明或团队知识库，Cursor会自动将其作为上下文注入AI生成过程。例如在调用星火大模型API时，我们通过@Docs引用星火X1 HTTP接口文档，AI生成代码时会直接遵循API的调用格式、参数要求与错误处理逻辑，避免出现「盲写代码」导致的接口调用失败。这种文档关联机制让AI成为「熟悉项目细节的开发助手」，大幅降低API接入的学习成本。

实战演示中，我们清晰看到技术栈的落地效果：用户输入「AI时代大模型技术选型」一句话点子后，前端将其通过结构化Prompt传递给星火X1大模型；模型返回标准化JSON结果，包含标题「AI时代必修课：大模型选型实战指南」与摘要（涵盖目标人群、核心维度、案例亮点）；前端接收后渲染展示，并提供「保存创意」按钮，点击后通过IndexedDB存储到本地。整个过程从输入到存储仅需3秒，且输出结果结构规范，无需手动调整格式，充分体现了结构化Prompt与合理技术栈的协同价值。

四、语音输入与来源筛选：多模态交互的技术实现

语音输入是比文本更自然的灵感捕捉方式，尤其适合创作者在通勤、会议间隙等零碎时间记录想法。其技术落地涉及语音识别、数据标记、本地存储三个核心环节，每个环节都需解决「准确性」与「用户体验」的平衡问题。

语音输入的核心技术链路可拆解为四步：首先是前端交互设计，用户点击「语音收集」按钮后，前端通过MediaRecorder API启动录音，同时展示录音时长倒计时（默认1分钟，避免录音文件过大）；其次是语音转文字，录音结束后，前端将音频文件通过POST请求发送至讯飞语音识别API，API支持中文普通话、英语等多语种识别，识别准确率达98%以上，且支持实时返回结果；再次是创意生成，转写后的文本将自动复用文本输入的处理逻辑，通过结构化Prompt传递给星火大模型生成播客创意；最后是来源标记与存储，系统自动为该创意添加「语音输入」标签，与文本输入的创意区分存储，便于后续筛选管理。

来源筛选功能的技术核心是「数据结构设计」与「前端筛选逻辑」。在IndexedDB中，我们设计的创意数据结构包含id（唯一标识）、title（标题）、summary（摘要）、inputType（输入类型：text/voice）、starred（是否星标）、createTime（创建时间）六个字段，其中inputType字段用于标记输入来源；前端筛选时，通过IndexedDB的游标查询功能，根据用户选择的「文本输入」或「语音输入」条件，过滤出对应inputType的创意列表并重新渲染。这种设计既保证了数据存储的规范性，又让筛选逻辑简洁高效，避免出现「全量查询后前端过滤」导致的性能问题。

该功能的技术价值不仅在于提升输入效率，更在于为后续迭代奠定基础。来源标记字段可扩展为更丰富的标签系统（如按场景标记「通勤灵感」「会议记录」），语音识别技术可延伸至多语种语音输入（对接讯飞多语种识别API），录音功能可优化为「全局快捷键启动」，实现3秒内进入录音状态的极致体验。这些迭代方向都基于本次课程搭建的语音输入技术框架，体现了「小步快跑、闭环优先」的开发理念。

值得强调的是，语音输入功能的落地让我们深刻理解「AI时代的开源本质」：传统开源聚焦代码本身，而AI时代的开源更应包含「人与AI的对话过程」。例如本次开发中，结构化Prompt的设计思路、语音识别API的调用逻辑、Cursor Rules的配置方案，这些「思考过程」的价值远超单一功能的代码。将这些对话过程、Prompt模板、规则文件开源，能让其他开发者不仅复制代码，更能复用开发思路，这正是「真开源」的核心内涵。

五、课程总结：AI应用开发的核心思维沉淀

第一课的实战开发虽聚焦于需求分析与基础功能原型，但已覆盖AI应用开发的核心思维：以用户痛点为起点，以MVP验证价值，以结构化Prompt赋能AI，以智能IDE提升效率。开发者在本次课程中的核心收获可总结为三个层面：

流程层面，掌握了「最小可行闭环」的设计方法——聚焦灵感收集单一场景，实现从输入（文本/语音）到处理（AI生成）再到存储（本地库）的完整链路，避免了「贪大求全」导致的开发周期过长。这种闭环设计让开发者能在1-2天内完成可演示的原型，快速收集用户反馈并迭代，符合互联网产品「小步快跑」的开发逻辑。

技术层面，沉淀了三大核心能力：一是结构化Prompt的设计能力，理解「场景+输入+输出+约束」的四要素框架，让AI输出结果更规范、更易解析；二是Cursor智能IDE的应用能力，熟练使用Rules统一代码规范、Docs关联项目文档，提升编码与协作效率；三是多API协同能力，掌握语音识别、大模型生成、本地存储的技术链路衔接，解决多模态交互的落地问题。

思维层面，建立了「人机协同」的开发理念——开发者的核心价值不再是「编写重复代码」，而是「定义业务流程、设计Prompt规则、把控技术选型」，AI则承担代码生成、API调用、格式处理等重复性工作。这种分工模式让开发者聚焦于「创造性工作」，大幅提升开发效率与产品创新空间。

后续课程中，我们将基于本次搭建的基础框架，逐步实现草稿实时预览、多轮交互式文案打磨、多语种翻译、时间线管理等功能，最终完成从创意收集到多语种发布的全流程产品。而本次课程搭建的需求分析方法、技术栈架构与Prompt设计思路，将作为整个项目开发的核心基础，支撑后续功能的快速迭代。

对开发者而言，本次实战的价值不仅在于完成一个AI播客助手的原型开发，更在于掌握一套可复用的AI应用开发方法论——无论后续开发AI写作助手、智能客服还是数据分析工具，都可沿用「痛点分析→MVP拆解→Prompt设计→智能IDE落地」的技术路径，这正是本次课程最核心的价值所在。

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）