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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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

MindOC AGI智能体产品策划文档

产品介绍

产品名称

  • 中文名:心灵氧舱
  • 英文名:MindOC (Mental Oxygen Chamber)
  • 产品Slogan:每一次呼吸,都是与自己的温柔对话

产品简介

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。


背景分析

政策背景

  • 国家卫健委《健康中国行动(2019-2030年)》要求2022年抑郁症治疗率提升50%
  • 2023年《数字疗法分类白皮书》将数字心理健康列为Ⅱ类医疗器械监管范畴

行业背景

  • 全球心理健康科技市场规模达580亿美元(2023年Statista数据)
  • 中国互联网心理服务平台年增长率超35%,但现存产品留存率不足20%

社会背景

  • 超68%的Z世代存在情绪衰竭症状(2024年中国青年心理调查报告)
  • 职场人群周均压力峰值达4.2次(智能穿戴设备大数据分析)

发展现状

品类 代表产品 现存缺陷
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

需求分析

用户分析

核心用户画像

  • 年龄:18-35岁数字原生代
  • 场景:
    ▶ 职场高压下的即时情绪调节需求
    ▶ 夜间失眠/焦虑状态的自主干预
    ▶ 社交回避期的情感代偿陪伴

痛点分析

  1. 监测脱节:传统量表测评与真实情绪状态存在时滞
  2. 反馈缺失:90%情绪记录工具仅提供数据呈现而无改善建议
  3. 依从性差:纯工具类APP平均次日留存率不足15%

功能分析

用户需求 功能方案 技术实现
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

竞品分析

核心竞品深度解析

🔍 直接竞品:情绪管理工具

产品名称 核心优势 主要缺陷 用户评分 MindOC突破方向
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

🕹️ 间接竞品:解压工具类

产品名称 创新点 用户留存率 MindOC技术升级
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

🤖 跨界竞品:AI心理助手

产品名称 技术特性 合规认证 MindOC差异化策略
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

📊 关键指标对比

维度 Daylio Tapping Woebot MindOC方案
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)

💡 竞品启示录

可借鉴点

  • Daylio的极简交互范式
  • Tapping的触觉反馈精细度
  • Woebot的医疗合规路径

⚠️ 避坑指南

  • 避免过度依赖用户主动输入(Bearable教训)
  • 警惕机械式对话导致的用户流失(早期Woebot问题)
  • 规避单一场景的重复疲劳(Pocket Pond用户反馈)

🚀 机会窗口
▎现存产品未解决的三大断层

  1. 监测与干预的实时衔接断层
  2. 主观感受与客观数据的验证断层
  3. 短期解压与长期认知改善的效果断层

数据来源:App Annie 2024 Q1数据 + 200份目标用户深度访谈

功能结构设计

确认核心功能

基础功能矩阵

基础功能矩阵

关键功能详解

功能模块 技术实现方案 数据流向 用户价值点
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

产品结构设计

系统架构图

系统架构图

模块通信协议

# 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()

信息结构设计

核心数据结构

核心数据结构

关键信息流

  1. 实时数据流
    实时数据流

  2. 用户画像更新机制
    用户画像更新机制

数据治理策略

  • 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

    1. 差分隐私:在群体数据分析时添加Laplace噪声(ε=0.5)
    2. 联邦学习:用户画像更新采用本地化模型训练
    3. 数据主权:用户可随时导出/焚毁所有个人数据