我做了个 AI 爱情预测，但花最多力气的地方，是不让它给你算命
哈喽，我是飞飞。
最近我自己上手做了个小东西，名字挺直白，叫 AI 爱情预测，线上地址是 ai-love.vance.xin，你现在就能点进去玩。
但我得先泼自己一盆冷水。这名字听着像算命，可我做它的时候，花力气最多的地方，恰恰是死活不让它给你算命。
我不想做一个会说「命中注定」的工具
你应该见过那种测试。输入生日、星座、几个选择题，最后蹦出一句「你命中注定会遇到一个 X 月出生的人」。这种话特别上头，转发率也高，但说白了就是玄学包装。
我一开始也动过这个念头，毕竟那样最容易出爆款。可越想越觉得不对劲。亲密关系这事儿太复杂了，它跟你的性格有关，也跟沟通方式、边界感、生活阶段、过去经历、具体碰上的那个人都有关。一套五道题的测试，凭什么替你预测未来，还敢用「一定会」这种话给你贴个标签。
所以我换了个做法。它不替你决定爱情，是帮你看见自己。
你认真答几道题，AI 把你那些平时说不太清楚的感受，整理成一份关于关系偏好、沟通节奏、相处建议的画像报告。它给的是一个新的观察角度，不是一个结论。
这条线，是整个产品的地基。后面所有的设计，都是为了守住它。
真正把这条线钉死的，是那段系统提示词
模型这东西，你不约束它，它是真敢瞎说的。你让 DeepSeek 分析感情，它分分钟给你来一句「你们注定是天造地设的一对」，听着甜，但完全是空的。
所以我给它写了一份比较严的系统提示词，几条规矩摆在最前面。最硬的一条是禁玄学断言，「命中注定」「一定会」这类词一个都不能冒出来。然后是绝不碰心理疾病诊断，也别给什么医疗建议，超纲了。我还要求它把所有结果都解释成「关系偏好和相处线索」，而不是给人贴个固定标签，语言得温和、具体、能照着做，空泛鸡汤一律不要。
我还给它定了个身份，让它扮演「AI Love Predictor 的首席情感关系分析师」，同时是一个「擅长把问卷数据变成产品化报告的中文内容设计师」。听起来有点啰嗦，但这一句话，直接决定了它输出的腔调是专业克制的，而不是星座号那种。
写完这段提示词我有个挺实在的体感。模型本身只是个原料，真正决定一个 AI 产品好不好的，是你怎么管它、怎么组织它、怎么把它说的话呈现出来。同一个 DeepSeek，提示词松一点，它就是个算命先生；收紧了，它才像个靠谱的分析师。
为什么界面要做成「实验室」，不是粉红恋爱风
这部分你直接看图最快。
我没把它做成那种满屏爱心、粉粉嫩嫩的恋爱测试。首页走的是「情感信号实验室」的路子，深色背景、网格、雷达图、分数、信号条，左上角还专门标了一行 EMOTIONAL SIGNAL LAB。
为什么这么干。因为视觉本身就是在表态。一个工具长什么样，会暗示用户它有几分可信。粉红风给人的预期就是「随便玩玩别当真」，而我想让人觉得这是一份认真整理过的东西，所以它得有点冷静、有点实验感。界面那句话我也挺喜欢，「不是玄学包装，是可读的关系线索」，有温度，但不轻浮。
测试流程我拆成了三段。先填昵称、年龄、性别，加昵称是个小心思，这样报告顶部能写「某某的情感画像」，比一份冷冰冰的通用分析有代入感得多。接着是 5 道性格题，每题用 1 到 5 分表态。最后一段是感情观念，围着长期关系、浪漫需求、个人空间、沟通表达、未来规划这些维度收集你的倾向。
一个最不起眼、但我花了功夫的细节
性格测试那五道题，我做了「上一题 / 下一题」的自由切换，而且会把你已经选过的答案留住。
这事儿听着没什么，但它来自一个特别真实的场景：人答题是会手滑的。点完下一题突然想起来，刚那道好像选错了，想回去改。如果产品只能让你退回上一个大步骤，整个答案全清空重来，那体验是断的，人当场就想关页面。
所以我专门处理了这块，你可以在性格题里前后随便跳，改了的答案都还在。做完测试点提交的时候，按钮文案会变成「AI分析中」，带三个点的动效，让你知道它真在干活，而不是卡死了。
这些改动单拎出来都不复杂，可它们加在一起，才是一个东西从「能用的 demo」变成「像个产品」的分水岭。AI 帮你把核心功能跑通了，但那些让人愿意把流程走完的细节，还是得自己一点点抠。
后端我藏了两手，都是为了「稳」
光让 AI 会说话还不够，它得说得稳，前端才好渲染。
我没有把你的答案直接丢给模型让它自由发挥，而是在提示词里规定死了它必须输出一份结构化 JSON，字段一个不能少：一个 0 到 100 的综合分数，一个 8 到 14 字的画像名（比如截图里那个「理性规划型」），一段总结，正好四个关系维度，三条优势，三条要留意的风险，还有四条能照着做的建议。
这里我最看重的是那四条建议得「能落地」。很多 AI 生成的内容看着特别完整，读完你却不知道下一步能干嘛。情感这种话题最容易翻这种车，建议落不到具体行为上，就是一堆漂亮的废话。
还有两个工程上的处理。一是 API Key 我只放在服务端，前端把数据 POST 到 /api/analyze，服务端读环境变量去调 DeepSeek，钥匙绝不进浏览器。二是 AI 偶尔会返回缺字段的 JSON，所以后端拿到结果先做一遍归一化兜底，分数范围、维度数量、默认内容都补齐，这样哪怕模型抽风，前端也不至于崩。
对了，部署还踩了个小坑。Vercel 构建的时候报了个 Next.js 有漏洞版本的阻断，我顺手把项目升到了 15.5.19 才过。报告页底部我也放了个二维码，html-to-image 能把整份报告以 3 倍像素导成高清 PNG，别人扫码就能直接进来生成自己的画像，算是给它留了条自己长出去的路。
一个 AI 小产品，到底值钱在哪
这项目不大，但它把我心里好多关于 AI 应用的问题，一次性串起来了：怎么设计一个用户愿意答完的问卷，怎么让模型输出稳定可控，怎么把一堆字段做成像样的报告，怎么处理下载、分享、二维码这些传播细节，还有最关键的，怎么让 AI 在敏感话题上别说得太满。
最后这条我想多说两句。AI 能让内容生成快上一大截，但越是碰到情绪、关系、自我认知这种事，产品越得有边界感。它可以递给你一个新角度，但不该替你下判断。
绕了一大圈我才想明白，这工具想说的根本不是「AI 能预测你的爱情」，而是你认真回答几个问题，它能帮你把那些模糊的感受，理成一份更清楚的关系画像。
很多 AI 小产品真正值钱的地方就在这。它不用很重，也不用很复杂，只要能在一个具体场景里，把你原本说不清的东西变清楚，它就站得住了。
你呢，如果有个 AI 给你生成了一份情感画像，你是更想它直接告诉你结果，还是更想它别替你下结论、只帮你把自己理清楚？想试试的话，去 ai-love.vance.xin 答几道题，或者扫报告底部那个码，看看 AI 给你画出来的是哪一型。