我在练习时表现出色，但在实际比赛或高压环境下表现却明显下降。我不知道如何设计训练来模拟比赛压力，也无法找到有效的，能帮助我将训练成果转化到比赛中的方法。这让我感到沮丧，浪费了训练时间，并影响了我的比赛成绩。

一个基于网络的SaaS应用，允许用户输入他们的练习和比赛统计数据（如Reddit帖子中所示）。系统将分析这些数据，识别出练习与比赛表现差距最大的区域（例如，帖子中的16-20英尺推杆）。 然后，系统会根据这些差距和用户设置的运动类型，生成个性化的'压力模拟训练计划'。这些计划会包含动态调整的规则，例如：

• 逐步增加压力模式：用户需要在一定时间内完成指定数量的连续成功，每次失败都会重置计数或增加难度，模拟比赛的“一杆定输赢”情境。
• 比赛情境模拟：提供虚拟的比赛场景（如“关键的最后一推，决定胜负”），用户需要记录在这种情境下的表现，并系统会根据结果给出反馈。
• 数据可视化：清晰显示在压力训练中与常规训练中的表现对比，以及随着时间推移的进步。

用户可以手动输入每次训练的结果。MVP将专注于一个特定运动（如飞盘高尔夫的推杆），并提供3-5种可配置的压力训练模式及基本的数据输入和可视化功能。核心功能是基于用户输入数据，动态生成有压力的、能模仿比赛状态的训练。

技术栈建议： 前端使用Svelte或Vue (轻量易学)，后端使用Python Flask/FastAPI (快速开发) 或 Go ( (高性能低资源)，数据库使用Supabase (PostgreSQL + Auth + Storage，免费额度友好) 或PlanetScale (MySQL，serverless)。部署在Fly.io/Render (按需付费，易于扩展) 或Vercel/Netlify (静态前端) + Railway/Render (后端)。这些组合在MVP阶段成本远低于200美元。