P-Word 是一个基于微信小程序的英语口语练习应用，专注于提供高质量的语音练习体验。项目采用 AI 驱动的全栈开发方式，集成了智能语料库、实时波形可视化、语音质量分析等先进功能。

• 实时波形可视化：采用Canvas 2D技术展示录音波形
• 多重音频质量分析：音量、稳定性、静音比例等多维度评估
• 兼容性优化：支持新旧Canvas API，确保设备兼容性

• 25个精选句子：20个初级 + 5个中级句子
• 分类练习：按问候、自我介绍、职业等分类组织
• 智能推荐：基于用户水平和练习历史的个性化推荐
• 内置语料：无需网络加载，100%可靠性

• 本地数据处理：录音文件仅在设备本地处理
• 加密存储：练习统计使用AES加密存储
• 隐私优先：不收集个人敏感信息，符合隐私法规

• 智能同步：自动检测网络状态，离线优先
• 数据备份：重要练习记录云端备份
• 跨设备同步：多设备间数据一致性

P-Word/
├── 📁 docs/                    # 📖 所有文档
│   ├── 📁 design/              # 🎨 设计文档
│   ├── 📁 development/         # 🔧 开发文档
│   ├── 📁 test/               # 🧪 测试文档
│   ├── 📁 config/             # ⚙️ 配置文档
│   ├── 📁 reports/            # 📊 各种报告
│   └── 📁 diary/              # 📝 开发日记
├── 📁 mcp/                     # 🤖 MCP调试工具
├── 📁 scripts/                # 📜 项目脚本
├── 📁 build/                  # 🏗️ 构建产物
├── 📁 miniprogram/            # 📱 小程序源码
└── 📁 cloudfunctions/         # ☁️ 云函数

详细的目录结构说明请查看：docs/README.md

• AI全栈开发：使用Claude Sonnet协助的完整开发流程
• 现代化架构：模块化设计，易于维护和扩展
• 性能优化：高效的音频处理和UI渲染
• 调试友好：集成MCP调试工具，提升开发效率
• 规范化管理：采用Google开发规范组织项目结构

1. 克隆项目

   git clone [repository-url]
   cd P-Word

2. 配置微信小程序AppID

   # 复制配置模板
   cp project.config.json.template project.config.json
   
   # 编辑配置文件，将YOUR_APPID_HERE替换为您的真实AppID
   nano project.config.json

3. 安全说明

   • ⚠️ 重要：project.config.json 包含敏感的AppID信息，已加入.gitignore
   • ✅ 模板文件：project.config.json.template 可安全提交到Git
   • 🔒 团队开发时，每个开发者需要配置自己的AppID

详细的启动和开发指南请参见：

• 📋 项目文档总览
• 🚀 启动Demo指南
• 📐 开发方案
• 🎨 产品设计
• ⚡ 技术设计

• MCP调试工具：mcp/ 目录包含所有调试脚本
• 自动化脚本：scripts/ 目录包含项目管理脚本
• 配置文件：docs/config/ 目录包含所有配置

• ✅ 核心功能完整：录音、播放、语料切换全部正常
• ✅ 问题修复完成：已解决所有运行时错误
• ✅ 文档完善：完整的设计、开发、测试文档
• ✅ 结构规范化：采用Google开发规范组织

本项目采用AI助手全程参与开发，涵盖：

• 产品需求分析和技术设计
• 代码架构设计和实现
• UI/UX设计和优化
• 项目管理和进度跟踪
• 问题诊断和修复

本项目展示了AI辅助开发在微信小程序领域的实际应用，从需求分析到功能实现，全程AI协助完成。项目采用现代化的目录结构和开发规范，便于维护和扩展。