MBTI Music Recommendation System

測驗連結:https://mbti-music-1.vercel.app/

Github:https://github.com/scyswo/mbti-music.git

結合 MBTI 、音樂特徵向量分析與 Gemini AI 的個人化音樂推薦系統 。希望提供更有溫度且有趣的音樂發現體驗 。

本系統採用雙模式設計，核心為 AI Engine (V3)，並保留離線可用的 Classic Mode 。

📝 專案概述與目標

• AI 動態體驗： 建立 AI 動態題目生成系統，確保每次測驗都有不同的情境式體驗 。

• 多代理架構： 設計 Orchestrator + Tool 架構，展示現代 AI Agent 的設計模式 。

• 精準推薦： 採用 Cosine Similarity（餘弦相似度） 演算法，計算五維音樂特徵向量的匹配度 。

• 雙模式設計： 實作多 API Key 輪替、指數退避與靜態題庫備援機制，確保系統高可用性 。

🛠 技術棧 (Technology Stack)

（核心工具與用途）

分類技術工具用途

前端框架 | React 19 + React Router

AI 模型 | Gemini 2.5 Flash API

後端服務 | Supabase (PostgreSQL)

動效處理 | Framer Motion 12

多媒體整合 | Spotify Embed API

分享功能 | html2canvas

部署環境 | VercelCI/CD 自動化部署

⚙️ 核心功能解析

（Core Features Analysis）

1. AI 動態情境出題系統

系統不使用固定題庫，而是每次由 AI 即時生成涵蓋「通勤、深夜、雨天」等多元日常情境的問卷 。若 API 呼叫失敗，則會自動切換至本地靜態題庫，確保體驗不中斷 。

2. 五維音樂特徵向量推薦

不同於傳統的標籤比對，本系統將音樂拆解為 Valence（正向感）、Energy（能量）、Danceability（舞動感）、Tempo（速度） 與 Acousticness（原音感） 五個維度 。

3. 沉浸式結果與分享

• 視覺化量表： 使用 Framer Motion 動畫呈現五種音樂風格（Chill, Sad, Romantic, Dark, Happy）的比例長條圖 。

• 即時試聽： 直接嵌入 Spotify 播放器，讓使用者即刻感受推薦歌曲 。

• 高解析分享： 支援一鍵下載 2x 高解析度結果卡片，方便在社群媒體傳播 。

Project Demo