2026/07/09

这几天用 vibe coding 的方式做了几个 web app，其中一个是个人日记 app，主打便捷记录 + 全面接入 AI。

为啥要自己做一个？毕竟市面上日记 app 一抓一大把。想了想，主要有这么几个原因：

• 交互方式：我希望以朋友式对话框的形式来记录，而不是冷冰冰的富文本编辑框，这其实也是最关键的一点。
• AI 能力的可控性：大部分日记 app 的 AI 功能得开会员才能用得爽，而且很难定制——比如自定义 prompt、接入 RAG 这些基本都不开放。
• 顺手学点 AI Agent 开发：刚好借这个项目初步接触一下 agent 相关的开发，目前实现得还比较简单。
• 数据隐私：日记这种私密内容，握在自己手里更安心。

主要功能

• 多模态快速记录：支持录音、照片、文字三种形式。文字输入排序最低，是有意为之的——希望记录这个动作能尽量便捷，能动嘴绝不动手。录音和照片都通过阿里的模型做解读，最后把处理结果合并到文字里。每条日记还会以「朋友」的身份回复，互动感更强；这个「朋友」能读到当天完整日记，所以回复是连贯的。
• 自动打标签：每条日记会自动归类，比如饮食、咖啡、健身等，方便后面回溯，也能让自己有个大致印象。
• 每日定时复盘：自动总结当天的事件和情感，app 内可查看。
• 待办自动提取：记录时如果识别到待办项，会自动加进待办列表并做提醒。web app 做系统提醒比较受限，这块还在摸索。

主要用的是阿里的模型。原本考虑过 DeepSeek，试用后发现它不支持原生搜索，得自己外接搜索再把结果喂给它。我的 app 是轻后端的 Next.js，接起来比较麻烦，加上 DeepSeek 训练数据偏旧，综合下来还是选了阿里，性价比也还行。

后续方向

这几个 app 做完之后，最近在琢磨怎么继续优化和扩展，比如：

• 丰富功能模块，指不定后面可以开源出来
• 接入 RAG、做 prompt 调优
• 增强 AI Agent 的能力
• 长远一点的话，自己接入 LangChain 实现更复杂的编排