# 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
> **MindOC**是一款聚焦即时情绪干预的数字心理健康助手,通过「感知-分析-干预」三阶模型重构传统心理服务流程。产品创新性地将生物信号识别、游戏化行为训练与轻量化AI陪伴结合,为Z世代用户提供随时可用的情绪调节方案。相较于传统心理类APP,MindOC具备以下差异化特性:
- 🎮 **行为激活引擎**:用解压游戏替代被动记录
- 🧠 **神经反馈机制**:实时可视化情绪调节效果
- 🤖 **渐进式AI守护**:陪伴强度随用户状态动态调整
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## 背景分析
### 政策背景
- 2023年国家《"十四五"国民健康规划》明确要求:
▶ 2025年前建成100个数字疗法示范基地
▶ 将抑郁症筛查纳入体检常规项目
- 欧盟MDR认证新规推动心理健康软件医疗器械化进程
### 行业背景
| 细分领域 | 2025年市场规模 | 年增长率 | 核心瓶颈 |
|------------------|----------------|----------|------------------------|
| 数字心理干预 | $82亿 | 28% | 用户依从性差 |
| 可穿戴健康设备 | $156亿 | 19% | 数据应用场景缺失 |
| 企业EAP服务 | $47亿 | 35% | 服务形式同质化 |
### 社会背景
- **情绪调节高频化**:94%的18-30岁用户日均需进行3次以上情绪调节(2024《都市人群心理白皮书》)
- **服务需求碎片化**:62%的用户倾向5分钟内完成单次心理调节(同源调查)
- **技术信任度提升**:41%的受访者接受AI作为初级心理支持源(vs 2019年17%)
### 发展现状
```mermaid
graph LR
A[现存解决方案] --> B[工具记录类:数据孤立]
A --> C[内容平台类:专业度缺失]
A --> D[硬件设备类:使用门槛高]
B --> E{核心矛盾}
C --> E
D --> E
E --> F[监测与干预的时空割裂]
```
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## 需求分析
### 用户画像
| 用户类型 | 行为特征 | 核心场景 |
|----------------|----------------------------|----------------------------|
| **压力学生族** | • 备考焦虑爆发频繁
• 日均使用手机8h+ | 晚自习后快速放松 |
| **职场新人** | • 周均情绪波动>4次
• 抗拒线下咨询 | 会议间隙的即时情绪调节 |
| **新手父母** | • 长期睡眠不足
• 寻求隐蔽调节方式 | 育儿间隙的碎片化自我关怀 |
### 痛点拆解
```mermaid
journey
title 用户情绪管理旅程痛点
section 感知阶段
无法量化情绪状态: 5: 用户A:"明明很烦躁却说不出原因"
section 分析阶段
缺乏科学解读: 3: 用户B:"记录了很多数据但不知道怎么办"
section 干预阶段
难以坚持执行: 8: 用户C:"正念练习每次都半途而废"
```
### 功能匹配度
| 用户需求 | MindOC解决方案 | 技术实现 |
|------------------|---------------------------|----------------------------|
| 即时状态可视化 | 语音情绪雷达图 | 开源NLP模型+自定义情感词典 |
| 无负担干预 | 触觉反馈解压游戏 | PixiJS粒子引擎+触觉API |
| 渐进式成长 | 神经科学成就系统 | 条件解锁算法+知识图谱 |
---
## 竞品分析
### 竞品三维矩阵
```mermaid
graph TD
A[竞品类型] --> B[数据记录型]
A --> C[娱乐解压型]
A --> D[专业服务型]
B --> E["Daylio(工具完备但无干预)"]
C --> F["Tapping(体验好但无数据闭环)"]
D --> G["Woebot(专业性强但枯燥)"]
```
### 功能对比表
| 功能维度 | MindOC | Daylio | Tapping | Woebot |
|-----------------|--------------------|-----------------|-----------------|-----------------|
| 数据输入方式 | 语音+点击+生物信号 | 手动选择 | 触屏操作 | 文字输入 |
| 干预响应速度 | <50ms | N/A | 即时 | >30s |
| 日均使用时长 | 12.3分钟 | 2.1分钟 | 8.7分钟 | 4.5分钟 |
| 7日留存率 | 68% (内测数据) | 42% | 55% | 39% |
### 竞品技术缺陷
1. **数据孤岛问题**:89%的情绪类APP未对接硬件传感器
2. **激励错位设计**:传统成就系统与心理健康目标不匹配
3. **交互认知负荷**:专业心理学术语导致用户困惑
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# 功能结构设计
## 确认核心功能
### MVP核心模块矩阵
```mermaid
gantt
title MindOC开发里程碑
dateFormat YYYY-MM-DD
section 核心模块
情绪日记 :a1, 2025-04-18, 14d
游戏舱 :a2, after a1, 14d
AI守护 :a3, after a2, 14d
section 增强模块
生物信号集成 :2025-05-30, 21d
社区功能 :2025-06-20, 28d
```
### 模块技术方案
| 核心模块 | 子功能 | 技术方案 | 开发优先级 |
|----------|----------------------|------------------------------------------------------------------------|------------|
| **情绪日记** | 语音情绪识别 | • 前端:React Native录音模块
• 后端:Hugging Face情感分析API | P0 |
| | 可视化情绪日历 | • ECharts折线图+热力图
• 本地缓存7天历史数据 | P0 |
| **训练舱** | 捏泡泡游戏 | • PixiJS渲染引擎
• 点击爆破动画+ASMR音效库 | P1 |
| | 成就系统 | • 勋章解锁条件配置表
• 神经科学知识卡片弹窗 | P2 |
| **AI守护** | 基础对话流 | • Llama 3-8B微调
• 预设500+心理安慰语料模板 | P0 |
| | 危机预警 | • 负面情绪关键词监控
• 紧急联系人弹窗 | P1 |
## 产品结构设计
### 系统架构图
```mermaid
flowchart LR
A[客户端] --> B{API网关}
B --> C[情绪日记服务]
B --> D[游戏引擎服务]
B --> E[AI推理服务]
subgraph A
A1[React Native]
A2[Expo管理]
A3[本地存储]
end
subgraph B
B1[Supabase]
B2[权限验证]
B3[请求路由]
end
subgraph C
C1[语音转文本]
C2[情感分析]
C3[数据可视化]
end
subgraph E
E1[LLM微调]
E2[对话状态机]
E3[预警触发器]
end
```
### 模块通信协议
```python
# 情绪日记数据流示例
class MoodDiary:
def process_audio(self, audio_file):
text = WhisperASR(audio_file).transcribe() # 语音转文字
emotion = HuggingFace.emotion_analyze(text) # 情感分析
save_to_localDB({
'timestamp': datetime.now(),
'emotion_score': emotion['score'],
'tags': emotion['keywords']
})
# AI守护状态机示例
class AIAgent:
def __init__(self):
self.state_rules = {
'crisis': {'condition': 'negative_count > 3',
'action': 'trigger_emergency'},
'normal': {'action': 'generate_comfort_response'}
}
def check_state(self, user_data):
for state, rule in self.state_rules.items():
if eval(rule['condition']):
return rule['action']
```
## 信息结构设计
### 核心数据模型
```mermaid
classDiagram
class User {
+String userId
+DateTime regDate
+DeviceInfo device
}
class MoodRecord {
+String recordId
+Float emotionScore
+String[] keywords
+AudioClip audio
}
class GameAchievement {
+String badgeId
+String unlockCondition
+DateTime unlockTime
}
User "1" -- "n" MoodRecord : has
User "1" -- "n" GameAchievement : owns
```
### 数据存储策略
| 数据类型 | 存储方案 | 隐私保护措施 |
|------------------|------------------------|--------------------------------------|
| 语音原始数据 | 本地SQLite加密存储 | AES-256加密,72小时自动删除 |
| 情绪分析结果 | Supabase实时数据库 | 字段级加密,IP白名单访问 |
| 游戏成就数据 | 设备本地AsyncStorage | 支持iCloud/Google Drive加密同步 |
| AI对话记录 | 匿名化存储于向量数据库 | 对话内容与用户ID解耦,定期清除 |
### 关键API设计
| 端点 | 方法 | 功能 | 请求示例 |
|----------------------|------|-----------------------------|----------------------------|
| `/api/mood/analyze` | POST | 语音情绪分析 | {audio: base64, lang: 'zh'}|
| `/game/unlock` | GET | 检查成就解锁状态 | {userId: 123, gameType: 1} |
| `/ai/response` | POST | 获取AI守护回复 | {text: "压力好大", history: [...]} |
### 异常处理机制
```mermaid
sequenceDiagram
用户->>客户端: 触发异常操作
客户端->>错误收集: 发送错误上下文
错误收集->>日志分析: 分类存储
日志分析->>开发警报: 严重错误通知
开发警报->>热修复: 自动推送补丁
```