我的无障碍AI助手IRIS：从零构建实操记录

把无障碍设计交给AI自适应，比让用户去适配复杂的系统设置要高效得多。很多网站的Accessibility功能极其死板，根本没考虑到隐性残障人群的个体差异。所以我打算用Go语言撸一个名为IRIS的自适应助手，核心逻辑是让系统根据用户的实时偏好自动调整TTS（文本转语音）、配色方案和页面布局。

目前的开发规划是把重点放在后端的动态配置分发上。我想实现的是一个能够实时响应用户偏好画像的API，而不是简单的静态开关。

具体的实操路线图大致如下：

一、数据库设计
需要构建一套灵活的用户偏好存储方案，能够快速读写用户的视觉/听觉自定义参数。

二、后端 API 开发
使用 Go 语言构建高性能接口，确保前端在切换适配模式时几乎没有延迟。

三、适配层逻辑
编写中间件，将 AI 处理后的用户偏好实时映射到页面的 CSS 变量和 TTS 引擎配置中。

既然是边学边做，估计在 Go 的并发处理或者 API 响应优化上会遇到不少坑，到时候我会把具体的报错和解决方案贴出来。希望这个项目能跑通，真正帮到需要的人。