独立开发者在特定技能训练中遭遇瓶颈，无法衡量进步，不确定下一步如何有效练习，导致时间和精力投入效果不佳，感到沮丧和绝望。

我将构建一个专注于特定机械技能训练的SaaS平台。MVP版本将在2周内完成，核心功能包括：

1. 个性化训练日志： 用户可以记录每次训练（如ARL环图）的时长、尝试次数、成功率、自我评估分数（1-5分）以及遇到的具体问题。
2. 关键技术点清单： 针对特定技能（如ARL），提供可勾选的关键技术要素列表（如“推杆力度”、“空中平衡调整”、“视角管理”等），用户可以根据训练情况进行自我检查和标记。
3. 可视化进步曲线： 基于日志数据，生成简洁的图表，展示成功率、自我评估分数随时间的变化，清晰地识别进步趋势或瓶颈期。
4. 规则驱动的下一步建议： 当系统检测到用户在某一技能上长时间（如3天）进步停滞时，根据预设规则（例如：如果ARL成功率停滞且用户标记“空中平衡不佳”，则建议“尝试更多地使用微调推杆”或“观看特定教学视频片段”），提供具体的训练调整建议或推荐新的训练项目。这最初是基于硬编码规则，而非复杂AI。
5. 视频片段上传与评论（可选MVP延伸）： 允许用户上传短视频（如30秒-1分钟）进行自我回顾，或供社区（未来可扩展为教练）进行评论和提供反馈。初期不进行自动视频分析，仅作为分享和人工反馈的载体。 所有数据存储将采用低成本方案（如Supabase或PlanetScale的免费/低价层），前端部署在Vercel或Netlify的免费层，总基础设施成本远低于每月200美元。