WorkEnergy — Suzy Portfolio

01 · Background

專案起點

知識工作者常常知道自己很累，卻說不清楚為什麼。情緒與能量的消耗是模糊的，很難被觀察，更難被改善。

這個問題我自己感受最深。在 PM 工作裡，我長期面對高度人際耗能與需求模糊的環境，卻一直找不到一個工具能幫我把這些「感覺」變成「可觀察的資料」。現有的 mood tracker 太過情緒化，習慣追蹤工具又太廣泛，沒有一個專注在工作能量與耗能原因上的選項。

於是我決定自己做一個——不是為了解決「怎麼補充能量」，而是先讓人看見自己的耗能模式。

02 · Positioning

產品定位

「每天 2 分鐘，把模糊的疲勞感，轉換成可以看見的工作耗能模式。」

對象：知識工作者，特別是在高人際、高複雜度環境工作的人。
核心主張：不診斷、不算命，只是幫你「看見」。
差異化：依據工作角色與 MBTI 偏好，調整 Insight Cards 的語氣與切入角度，不是千篇一律的建議。

03 · Process

從定義到打造

這是我以 PM 身份主導、並獨立執行的全端專案。從產品定義、技術選型、開發到部署，全部一人完成。

🎯 產品設計

定義核心使用情境：每日快速紀錄（以點選為主，不打字）
設計資料架構：能量分數、耗能類別、耗能強度、恢復方式、恢復效果
設計 Rules Engine 邏輯：依一週統計數據觸發對應的 Insight Cards
設計 Persona 系統：工作角色 → MBTI → 星座元素 → 語氣偏好

⚙️ 技術執行

搭建三個獨立環境（local / staging / production）
實作 API Routes、資料庫 Schema、RLS 安全規則
實作 Rules Engine（純規則式，MVP 不使用 LLM）
完成前端所有頁面，支援 RWD（手機底部 Tab Bar + 桌面側欄）
部署至 Vercel，連結兩個獨立 Supabase 專案（staging / production 資料隔離）

技術選型

層級	選擇	原因
前端 + API	Next.js 14（App Router）	前後端同 repo，降低複雜度
資料庫 + Auth	Supabase（PostgreSQL + RLS）	免費方案、Auth 開箱即用、RLS 安全可控
Hosting	Vercel	免費、與 Next.js 整合最佳、支援 preview branch
語言	TypeScript	全端統一，減少型別錯誤
樣式	Tailwind CSS	開發速度快

04 · Product Logic

Persona 語氣選取邏輯

MBTI 和星座在這裡不是用來分析你「是什麼人」，而是用來讓 Insight Cards 讀起來更像「在跟你說話」。系統依序比對以下維度，找出最貼近使用者的文案 variant：

1

工作角色——先依據使用者的工作類型分類

2

MBTI——比對人格偏好，細化語氣方向

3

星座元素——進一步微調切入角度

4

語氣偏好——決定最終文案的表達方式

5

Default fallback——資料不足時，回退到通用語氣，確保冷啟動也有合理體驗

Persona 設定畫面 — 依工作角色、MBTI、星座元素設定語氣偏好

05 · Decisions

幾個刻意做的決定

不用 LLM： MVP 階段全部用規則引擎。成本可控、結果可預期，不會因為 AI 回應不穩定影響體驗。未來有足夠資料後再考慮引入。
資料輕量設計： 週報即時計算，不存衍生資料；每位用戶最多保留 180 天紀錄。從一開始就考慮長期成本，不是上線後才補救。
Persona 不影響分析： MBTI 和星座只影響語氣，不影響耗能分析本身。這條界線在產品文案中明確標示，避免使用者誤解成「星座算命」。

週報畫面 — 依耗能統計觸發對應的 Insight Cards

06 · Challenges & Outcome

過程中遇到的挑戰

2 天

從 0 到上線
的完整時程

$0

完全使用
免費方案完成

3

獨立環境
local / staging / production

三環境部署配置： staging 和 production 的 Supabase 環境變數、branch 對應規則、RLS 設定各自獨立，初期容易混淆，踩過幾次之後建立了清楚的命名與部署流程。
Rules Engine 設計： 如何讓規則有優先順序、避免同時觸發太多卡片、同時確保冷啟動（資料少時）也能有有意義的回應——這個邏輯花了比預期更多時間設計。
Persona variant 選取邏輯： 多維度 fallback（工作角色 → MBTI → 星座 → 語氣 → default）實作起來比想像中複雜，需要清楚定義 match 邏輯的優先順序。

07 · Reflection

學到什麼

這是我第一個從零到部署的全端 Vibe Coding 專案。技術上，我第一次完整跑完「本機開發 → staging 測試 → production 上線」的循環，真實碰到了環境變數管理、資料庫 migration、部署 pipeline 的細節。

更重要的是，這讓我對「PM 和工程師之間那條線」有了更具體的感受——哪些決定適合 AI 輔助快速完成，哪些需要工程師介入才能穩定。這個判斷力，是做過才有的。

WorkEnergy 是個人 portfolio 專案，非商業產品。