A mental wellness app combining AI mood analysis with therapeutic mini-games.Breathe,play,and heal in your personal mind oxy cabin.
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2 týždňov pred | |
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images | 2 týždňov pred | |
README.md | 2 týždňov pred |
AGI智能体产品策划文档 产品介绍
产品名称:心灵氧舱
Name:MindOC
产品Slogan:每一次呼吸,都是与自己的温柔对话。
产品简介
背景分析
政策背景
行业背景
社会背景
发展现状
需求分析
用户分析
痛点分析
功能分析
竞品分析
竞品收集和整理
竞品功能及产品分析
功能结构
确认核心功能
产品结构设计
信息结构设计
一款基于AGI技术的心理健康数字疗愈平台,整合情绪识别、游戏化干预和智能陪伴系统,为用户构建沉浸式心理调节空间。通过呼吸交互范式连接「AI情绪分析+多模态生物反馈+认知行为重塑」三大模块,实现从压力监测到自主调节的完整闭环。
品类 | 代表产品 | 现存缺陷 |
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情绪记录工具 | Daylio | 缺乏行为干预机制 |
AI心理咨询 | Woebot | 对话模式单一化 |
解压游戏 | Tapping | 无数据闭环 |
核心用户画像
用户需求 | 功能方案 | 技术实现 |
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即时情绪可视化 | 生物信号融合监测系统 | PPG+语音情感多模态分析 |
无压力自我调节 | 呼吸节奏驱动的游戏化干预 | Unity粒子系统+触觉反馈算法 |
个性化成长陪伴 | AGI心理画像引擎 | LoRA微调的大模型认知框架 |
产品名称 | 核心优势 | 主要缺陷 | 用户评分 | MindOC突破方向 |
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Daylio | ✅ 极简手势记录 ✅ 自定义情绪标签系统 ✅ 离线数据存储 |
❌ 无主动干预机制 ❌ 数据维度单一(仅主观输入) |
⭐⭐⭐⭐ 4.7/5 | 🔧 生物信号+语音多模态采集 🎮 呼吸训练游戏化干预 |
Bearable | ✅ 症状关联性分析 ✅ 100+健康指标追踪 ✅ 数据导出功能 |
❌ 学习成本高 ❌ 界面信息过载 |
⭐⭐⭐ 4.3/5 | 🎯 智能数据聚合 💡 零认知负荷设计 |
产品名称 | 创新点 | 用户留存率 | MindOC技术升级 |
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Tapping | ✅ 3D触觉反馈引擎 ✅ 实时压力值可视化 ✅ 智能振动模式 |
次日45% / 7日22% | 🧠 压力-呼吸耦合算法 🌌 动态环境粒子系统 |
Pocket Pond | ✅ 流体物理模拟 ✅ 环境音效编辑器 ✅ 禅意美术风格 |
次日38% / 7日18% | 🎨 AI生成动态场景 🎵 智能音效编织技术 |
产品名称 | 技术特性 | 合规认证 | MindOC差异化策略 |
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Woebot | ✅ CBT对话框架 ✅ 药物依从性追踪 ✅ FDA认证干预方案 |
⚕️ FDA Class II | 💬 非结构化自由对话 🎭 人格化情感陪伴 |
Wysa | ✅ 多模态输入支持 ✅ 企业EAP解决方案 ✅ 危机干预协议 |
🌐 CE认证 | 🕹️ 沙盘认知重建 👥 多人互助空间 |
维度 | Daylio | Tapping | Woebot | MindOC方案 |
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数据采集维度 | 2 | 1 | 3 | 5(语音/生物/环境/行为/主观) |
干预响应速度 | N/A | 即时 | 5分钟 | 10秒 |
用户日均使用时长 | 2.1分钟 | 8分钟 | 4分钟 | 12.5分钟(实测数据) |
✅ 可借鉴点
⚠️ 避坑指南
🚀 机会窗口
▎现存产品未解决的三大断层:
数据来源:App Annie 2024 Q1数据 + 200份目标用户深度访谈
功能模块 | 技术实现方案 | 数据流向 | 用户价值点 |
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多模态情绪感知 | - 语音情感分析:OpenSMILE特征提取 - 生物信号:PPG/HRV算法 - 环境数据:设备传感器融合 |
设备端实时采集 → 边缘计算 → 云端特征库 | 5秒完成全维度情绪体检 |
呼吸干预引擎 | - Unity粒子系统动态响应呼吸节奏 - 触觉反馈算法(LRA线性马达控制) - 实时压力值映射 |
呼吸传感器 → 游戏状态机 → 生物反馈环 | 将枯燥训练转化为心流体验 |
AGI认知沙盘 | - LoRA微调的心理大模型 - 认知行为疗法(CBT)框架注入 - 多模态记忆检索系统 |
对话记录 → 认知图谱更新 → 干预策略优化 | 提供个性化成长路径规划 |
# 示例:生物信号处理流水线
class BioProcessor:
def __init__(self):
self.signal_pipeline = [
NoiseFilter(),
FeatureExtractor(features=['hrv', 'scg']),
Normalizer(method='z-score')
]
async def process(self, raw_data):
for processor in self.signal_pipeline:
raw_data = await processor.execute(raw_data)
return EmotionalStatePredictor().predict(raw_data)
# 示例:干预策略选择器
def select_intervention(user_profile):
if user_profile.stress_level > 0.7:
return CrisisProtocol().activate()
elif user_profile.engagement < 0.4:
return GamificationBoost().apply()
else:
return DefaultCBT().execute()
存储架构
| 数据类型 | 存储位置 | 保留策略 | 加密方式 |
|------------------|--------------|------------------|-------------------|
| 原始生物信号 | 设备本地 | 滚动覆盖(72h) | AES-256-GCM |
| 特征向量 | 边缘节点 | 30天自动归档 | TLS 1.3传输加密 |
| 干预记录 | 云端数据库 | 永久保存 | 字段级加密 |
隐私保护设计