From c3a8c60e6f91f7a06240ad53fd6b40e54295ab29 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xiangsilian Date: Tue, 11 Aug 2026 22:15:23 +0800 Subject: [PATCH] save --- docs/穿搭Agent-需求文档.md | 430 +++++++ docs/鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md | 1203 +++++++------------- 2 files changed, 834 insertions(+), 799 deletions(-) create mode 100644 docs/穿搭Agent-需求文档.md diff --git a/docs/穿搭Agent-需求文档.md b/docs/穿搭Agent-需求文档.md new file mode 100644 index 0000000..c699ac0 --- /dev/null +++ b/docs/穿搭Agent-需求文档.md @@ -0,0 +1,430 @@ +# 穿搭 Agent 需求文档 + +> 本文档为「美搭」App 中 AI 穿搭 Agent 的独立产品需求文档，与 [产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md) 配套使用。 + +## 1. 概述 + +### 1.1 产品定位 +穿搭 Agent 是「美搭」App 的智能交互核心，通过自然语言对话为用户提供个性化的穿搭建议、场景化造型方案，并能联动换装/换发型能力实现"建议 → 预览"的闭环体验。 + +### 1.2 核心价值 +- **降低决策成本**：用户无需自己翻找搭配，一句话获得专业建议 +- **个性化陪伴**：基于用户画像持续学习，越用越懂你 +- **所见即所得**：建议可直接联动试穿预览，从"想"到"看"无缝衔接 +- **专业级指导**：内置美学知识库，提供造型师级别的建议 + +### 1.3 目标用户 +- 不懂搭配、需要专业指导的用户 +- 有明确场景需求（面试/约会/聚会）的用户 +- 想尝试新风格但不知如何下手的用户 +- 希望快速获得多套方案的效率型用户 + +--- + +## 2. 核心能力 + +### 2.1 能力总览 + +| 能力模块 | 描述 | 优先级 | +|---------|------|--------| +| 自然语言对话 | 文字/语音多模态输入，流式回复 | P0 | +| 意图识别 | 识别用户穿搭意图（咨询/搭配/风格/场景） | P0 | +| 场景理解 | 理解场合/季节/天气/风格偏好 | P0 | +| 知识检索 | 基于美学知识库给出专业建议 | P0 | +| 个性化推荐 | 基于用户画像和历史偏好推荐 | P1 | +| 能力联动 | 调用换装/换发型能力生成预览 | P1 | +| 上下文记忆 | 多轮对话状态跟踪 | P1 | +| 多模态输入 | 图片输入（穿搭照片/单品图） | P2 | + +### 2.2 第一版（P0）能力范围 +- 文字对话（语音输入转文字） +- 穿搭咨询与建议 +- 场景化搭配方案 +- 基础知识问答（色彩/版型/风格） +- 单轮 + 简单多轮对话 + +### 2.3 后续版本（P1/P2）能力规划 +- 图片输入理解（评价用户穿搭照片） +- 联动换装/换发型预览 +- 深度个性化（用户画像学习） +- 长期上下文记忆 +- 主动推荐（基于天气/日程） + +--- + +## 3. 功能需求 + +### 3.1 对话交互 + +#### 3.1.1 输入方式 +- **文字输入**：支持中文自然语言，单条消息 ≤ 500 字 +- **语音输入**：语音转文字（鸿蒙系统语音能力或第三方 ASR） +- **快捷入口**：预设常见问题快捷按钮 +- **图片输入**（P2）：支持上传穿搭照片/单品图 + +#### 3.1.2 输出方式 +- **流式文字回复**：逐字输出，提升体验 +- **结构化卡片**：搭配方案以卡片形式展示（含图片/标签） +- **快捷操作**：回复中嵌入"试穿此搭配""换发型"等快捷按钮 +- **语音播报**（P2）：可选的语音朗读 + +#### 3.1.3 对话界面 +- 聊天式交互界面（参考微信/豆包对话风格） +- 支持上下滑动查看历史对话 +- 支持复制/分享对话内容 +- 支持新建对话/切换历史对话 +- 输入框上方展示快捷问题入口 + +### 3.2 意图识别 + +Agent 需识别以下用户意图类别： + +| 意图类别 | 示例 | 响应策略 | +|---------|------|---------| +| **场景咨询** | "面试怎么穿？""约会穿什么？" | 给出场景化搭配方案 | +| **单品搭配** | "白衬衫配什么裤子？""这条裙子怎么搭？" | 给出单品搭配建议 | +| **风格建议** | "我想走法式优雅风格""适合微胖女生的风格" | 风格定位 + 推荐 | +| **色彩咨询** | "黄皮适合什么颜色？""红配绿好看吗？" | 色彩知识解答 | +| **身材修饰** | "腿粗怎么穿？""小个子怎么显高？" | 身材优化建议 | +| **天气适配** | "下雨天穿什么？""15度怎么穿？" | 天气场景建议 | +| **发型建议** | "圆脸适合什么发型？""换个发型建议" | 发型推荐（可联动） | +| **穿搭评价**（P2） | "帮我看看这身搭配怎么样？" | 图片理解 + 评价 | +| **闲聊/其他** | "你好""你是谁" | 友好回复 + 引导 | + +### 3.3 场景理解能力 + +#### 3.3.1 场景维度 +Agent 需从用户输入中提取以下场景维度： + +- **场合**：职场/面试/约会/聚会/婚礼/旅行/日常/运动 +- **季节**：春/夏/秋/冬 +- **天气**：晴/阴/雨/雪/温度区间 +- **风格偏好**：职业/休闲/优雅/甜美/酷帅/法式/韩系/日系 +- **身材特征**：身高/体重/体型（H/A/V/O/X 型） +- **肤色**：冷色调/暖色调/中性 +- **预算**（后续）：低价/中端/高端 + +#### 3.3.2 上下文继承 +- 同一会话内，已提供的场景信息自动继承 +- 用户未提供的信息，Agent 主动询问（如"请问是什么场合？"） +- 避免重复询问已知信息 + +### 3.4 知识库需求 + +#### 3.4.1 知识领域 +- **色彩搭配**：色彩理论、肤色匹配、配色方案、禁忌色 +- **版型剪裁**：不同体型的版型选择、显瘦/显高技巧 +- **风格体系**：各类风格的定义、代表单品、搭配法则 +- **场景穿搭**：各场合的着装规范、搭配模板 +- **面料材质**：面料特性、季节适配、保养知识 +- **配饰搭配**：包/鞋/首饰/丝巾的搭配规则 +- **发型知识**：脸型与发型匹配、发色选择 + +#### 3.4.2 知识来源 +- 专业时尚书籍/杂志 +- 造型师经验总结 +- 用户 UGC 内容（审核后） +- 品牌官方资料 +- 季节性流行趋势更新 + +#### 3.4.3 知识更新 +- 按月更新流行趋势 +- 按季节更新场景模板 +- 用户高频问题驱动知识补充 + +### 3.5 个性化能力 + +#### 3.5.1 用户画像 +- **基础信息**：性别/年龄/身高/体重/体型/肤色 +- **风格偏好**：偏好风格标签/历史选择 +- **身材数据**：肩宽/腰围/臀围/腿长（来自美学报告） +- **历史行为**：试穿记录/收藏/对话历史 +- **禁忌项**：不喜欢的风格/颜色/单品 + +#### 3.5.2 个性化策略 +- 建议优先匹配用户偏好风格 +- 主动规避用户禁忌项 +- 基于身材数据给出针对性建议 +- 基于历史反馈持续优化推荐 + +#### 3.5.3 学习机制 +- 用户对建议的采纳/拒绝反馈 +- 收藏/试穿行为作为正样本 +- 忽略/删除作为负样本 +- 定期更新用户画像 + +--- + +## 4. 典型用户场景 + +### 4.1 场景一：面试穿搭咨询 + +``` +用户：我明天有个互联网公司面试，怎么穿比较好？ +Agent：互联网公司面试建议走"专业但不刻板"的路线。 + 推荐搭配： + 1. 白色衬衫 + 黑色直筒西裤 + 黑色乐福鞋 + 2. 浅蓝色衬衫 + 深灰色西装裤 + 小白鞋 + 3. 针织衫 + 卡其色阔腿裤 + 平底鞋 + 避免过于正式的整套西装，也避免太休闲的T恤牛仔裤。 + 请问您的性别和体型是？我可以给出更精准的建议。 +用户：女生，梨形身材 +Agent：梨形身材建议： + - 上半身选有设计感的衬衫（如飘带/蝴蝶结），把视觉重心上移 + - 下装选 A 字裤或直筒裤，避免紧身裤 + - 推荐方案1：飘带白衬衫 + 黑色 A 字西裤 + 黑色乐福鞋 + [试穿此搭配] [换发型] +``` + +### 4.2 场景二：单品搭配 + +``` +用户：我买了一件白衬衫，不知道配什么 +Agent：白衬衫是百搭单品，可以搭配多种风格： + - 职场风：配黑色西裤 + 乐福鞋 + - 休闲风：配牛仔裤 + 小白鞋 + - 法式风：配卡其阔腿裤 + 芭蕾平底鞋 + 您想要哪种风格？或者可以上传衬衫照片我帮您看看。 +用户：法式风 +Agent：法式风格搭配建议： + - 白衬衫 + 卡其色高腰阔腿裤 + 棕色芭蕾鞋 + - 配饰：丝巾/珍珠项链/藤编包 + - 建议：衬衫随意扎一角，更显慵懒感 + [试穿此搭配] +``` + +### 4.3 场景三：风格转型 + +``` +用户：我一直是休闲风，想尝试优雅风格，怎么开始？ +Agent：从休闲风转优雅风，可以循序渐进： + 第1步：替换基础单品 + - T恤 → 针织衫/衬衫 + - 运动鞋 → 乐福鞋/芭蕾鞋 + 第2步：加入优雅元素 + - 珍珠配饰/丝巾/腰带 + 第3步：色彩升级 + - 从亮色 → 莫兰迪色系/大地色系 + 建议先从一两件单品开始尝试，慢慢找到适合自己的优雅感。 + 要不要我帮您生成几套过渡期搭配？ +``` + +### 4.4 场景四：天气适配 + +``` +用户：明天15度，有雨，怎么穿？ +Agent：15度雨天穿搭建议： + - 外套：风衣/薄呢大衣（防水款更佳） + - 内搭：针织衫/长袖衬衫 + - 下装：直筒裤/阔腿裤（避免拖地） + - 鞋子：切尔西靴/乐福鞋（避免帆布鞋） + - 配饰：折叠伞/防水包 + 推荐：卡其色风衣 + 白色针织衫 + 黑色直筒裤 + 黑色切尔西靴 +``` + +--- + +## 5. 交互流程 + +### 5.1 标准对话流程 + +``` +用户输入 + ↓ +意图识别 + ↓ +场景维度提取（场合/风格/身材等） + ↓ +缺失信息？——是——→ 主动询问 + ↓ 否 +知识检索 + 用户画像匹配 + ↓ +生成搭配方案（1-3套） + ↓ +结构化输出（文字 + 卡片 + 快捷操作） + ↓ +用户反馈（采纳/拒绝/调整） + ↓ +更新用户画像 +``` + +### 5.2 联动试穿流程（P1） + +``` +用户：帮我搭一套职场 look + ↓ +Agent 生成搭配方案 + ↓ +用户点击 [试穿此搭配] + ↓ +跳转换装页面，自动填入： + - 用户照片 + - 上衣图（cloth_img） + - 裤子图（kuzi_img） + - 提示词（change_desc） + ↓ +调用换装 API + ↓ +返回试穿结果 + ↓ +用户查看效果，可回到 Agent 继续调整 +``` + +### 5.3 联动发型流程（P1） + +``` +用户：圆脸适合什么发型？ + ↓ +Agent 推荐发型（基于脸型知识） + ↓ +用户点击 [试戴此发型] + ↓ +跳转发型设计页面，预选推荐发型 + ↓ +用户上传照片 → 调用发型 API + ↓ +返回发型效果 +``` + +--- + +## 6. 输入输出规范 + +### 6.1 输入规范 + +#### 6.1.1 文字输入 +- 单条消息 ≤ 500 字 +- 支持中文 +- 支持表情符号 + +#### 6.1.2 语音输入 +- 单次录音 ≤ 60 秒 +- 自动转文字后发送 +- 支持方言识别（普通话为主） + +#### 6.1.3 图片输入（P2） +- 支持 JPG/PNG/WEBP +- 单张 ≤ 10MB +- 支持多图（≤ 4 张） + +### 6.2 输出规范 + +#### 6.2.1 文字回复 +- 单次回复 ≤ 800 字 +- 使用分段 + 列表，避免大段文字 +- 语气友好专业，避免机械感 + +#### 6.2.2 搭配方案卡片 +每套搭配方案包含： +- 方案标题（如"职场优雅风"） +- 单品列表（上衣/下装/鞋子/配饰） +- 参考图片（风格参考图） +- 适配标签（场合/风格/体型） +- 快捷操作（试穿/换发型/收藏/调整） + +#### 6.2.3 快捷操作按钮 +- **试穿此搭配**：跳转换装页面 +- **换发型**：跳转发型设计页面 +- **换一套**：重新生成方案 +- **收藏**：保存到收藏夹 +- **为什么推荐**：解释推荐理由 + +--- + +## 7. 非功能需求 + +### 7.1 性能需求 +- **首字响应时间**：< 2 秒（流式输出首字） +- **完整回复时间**：< 15 秒 +- **并发支持**：支持 1000+ 并发对话 +- **可用性**：> 99.5% + +### 7.2 体验需求 +- 流式输出，避免长时间空白等待 +- 输入时显示"对方正在输入..." +- 网络异常时友好提示并支持重试 +- 历史对话本地缓存，支持离线查看 + +### 7.3 安全与合规 +- 对话内容过滤（涉黄/涉政/广告） +- 用户数据加密存储 +- 不收集非必要个人信息 +- 用户可导出/删除对话数据 +- 遵守《生成式AI服务管理办法》 + +### 7.4 成本控制 +- 单次对话成本控制在 ¥0.05 以内 +- 免费用户每日 10 次对话 +- 长对话自动总结，避免上下文过长 +- 缓存常见问题答案 + +--- + +## 8. 评估指标 + +### 8.1 业务指标 +- **对话 DAU**：日均对话用户数 +- **人均对话轮次**：> 5 轮/日 +- **对话满意度**：> 4.0/5（用户评分） +- **采纳率**：建议被采纳/试穿的比例 > 30% +- **联动转化率**：对话 → 试穿的转化率 > 20% + +### 8.2 质量指标 +- **意图识别准确率**：> 90% +- **场景理解准确率**：> 85% +- **回复相关性**：> 4.0/5 +- **知识准确性**：> 95% +- **违规率**：< 0.1% + +### 8.3 技术指标 +- **首字延迟**：< 2s（P95） +- **完整回复延迟**：< 15s（P95） +- **错误率**：< 1% +- **崩溃率**：< 0.1% + +--- + +## 9. 实施计划 + +### 9.1 Phase 1：MVP（与产品 MVP 同步） +- [ ] 大模型选型与对接 +- [ ] 基础对话能力（文字输入/流式输出） +- [ ] 穿搭知识库搭建（色彩/版型/风格/场景） +- [ ] 意图识别（场景咨询/单品搭配/风格建议） +- [ ] 快捷问题入口 +- [ ] 对话历史保存 + +### 9.2 Phase 2：能力增强 +- [ ] 语音输入 +- [ ] 多轮对话上下文记忆 +- [ ] 用户画像构建 +- [ ] 个性化推荐 +- [ ] 联动换装试穿 +- [ ] 联动发型设计 +- [ ] 搭配方案卡片优化 + +### 9.3 Phase 3：深度能力 +- [ ] 图片输入理解 +- [ ] 穿搭评价 +- [ ] 主动推荐（天气/日程驱动） +- [ ] 流行趋势更新 +- [ ] 多语言支持 + +--- + +## 10. 待确认事项 + +- [ ] 大模型选型：GPT-4 / 文心一言 / 讯飞星火 / 通义千问 / 自研 +- [ ] 知识库技术方案：向量数据库 / 知识图谱 / RAG +- [ ] 语音识别方案：鸿蒙系统 / 第三方 ASR +- [ ] 对话数据存储策略与保留时长 +- [ ] 内容审核方案：自建 / 第三方 +- [ ] 成本预算与调用配额 + +--- + +**文档版本**：v1.0 +**创建日期**：2026-08-11 +**作者**：产品团队 +**状态**：待评审 +**关联文档**：[美搭-智能穿搭美学助手-产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md) diff --git a/docs/鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md b/docs/鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md index 68b768c..810eafd 100644 --- a/docs/鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md +++ b/docs/鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md @@ -3,15 +3,25 @@ ## 1. 产品概述 ### 1.1 产品名称 -**「美境」- 智能穿搭美学助手** +**「美搭」- 智能穿搭美学助手** ### 1.2 产品定位 -基于鸿蒙系统的全场景 AI 穿搭指导平台，集成换发型、换装、化妆指导等核心能力，为用户提供个性化、专业化的美学解决方案。 +面向爱美用户的智能穿搭指导应用，集成换装、换发型、美学报告等核心能力，为用户提供个性化、专业化的形象管理方案。第一版基于 Uni-App-x 跨平台框架开发，首发鸿蒙（HarmonyOS）应用市场。 ### 1.3 产品愿景 -成为鸿蒙生态中最值得信赖的智能美学助手，让每个人都能轻松拥有专业级的形象管理能力。 +成为用户最值得信赖的智能美学助手，让每个人都能轻松拥有专业级的形象管理能力。 -### 1.4 目标用户 +### 1.4 技术选型 +- **开发框架**：Uni-App-x（一次开发，多端发布） +- **首发平台**：鸿蒙 HarmonyOS NEXT +- **后续规划**：iOS、Android、小程序等多端扩展 +- **选型理由**： + - 跨平台能力降低多端开发成本 + - 原生渲染性能接近原生应用 + - 鸿蒙生态快速增长，先发优势明显 + - 支持 Vue 语法，开发效率高 + +### 1.5 目标用户 #### 核心用户 - **人群特征**：25-35岁都市白领女性 @@ -22,113 +32,150 @@ #### 扩展用户 - **时尚爱好者**：追求潮流趋势，需要专业指导 - **社交媒体创作者**：需要快速产出优质穿搭内容 -- **线下门店导购**：需要数字化工具辅助销售 - -#### B端客户 -- **服装品牌**：需要虚拟试衣提升转化率 -- **美妆品牌**：需要精准用户触达 -- **线下连锁店**：需要智能导购系统 +- **形象管理初学者**：希望系统性提升穿搭品味 --- -## 2. 核心功能设计 +## 2. 核心功能设计（第一版） ### 2.1 智能试穿系统 #### 2.1.1 换装试穿 -- **现有接口**：`https://xiangsilian.com:443/change_cloth_base64` + +- **测试页面**：[https://meida.xiangsilian.com/](https://meida.xiangsilian.com/) +- **API 文档**：[https://meida.xiangsilian.com/api](https://meida.xiangsilian.com/api) +- **核心接口**：`POST https://meida.xiangsilian.com/change_cloth_base64` +- **Swagger 调试**：[https://meida.xiangsilian.com/docs](https://meida.xiangsilian.com/docs) + +- **接口能力**（服务端按传入字段自动选择工作流）： + | 传入字段 | 工作流 | + |---------|--------| + | 仅 `human_img` | 单图编辑（改背景/按提示词编辑） | + | `human_img` + `cloth_img` | 模特 + 上衣换装 | + | `human_img` + `cloth_img` + `kuzi_img` | 模特 + 上衣 + 裤子换装 | + +- **请求参数**： + | 字段 | 类型 | 必填 | 说明 | + |------|------|------|------| + | `human_img` | string | 是 | 模特/人物图 Base64（支持 Data URL） | + | `cloth_img` | string | 否 | 上衣图 Base64，默认 `""` | + | `kuzi_img` | string | 否 | 裤子图 Base64，默认 `""`，传了则走上衣+裤子流程 | + | `change_desc` | string | 否 | 提示词，空则使用默认提示 | + +- **响应格式**： + ```json + { + "ret": 0, + "state": 0, + "msg": "success", + "data": "https://xiangsilian.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/tryon/xxxx.png?..." + } + ``` + - `ret === 0 && data` 判断业务成功 + - `data` 为阿里云 OSS 签名链接，可直接展示 + - **功能描述**： - 虚拟试衣间：上传用户照片 → 选择服装单品 → 实时换装预览 - - 智能推荐：基于身材比例、肤色、个人风格推荐合适版型 - - 色彩搭配：根据肤色分析推荐最优配色方案 - 多场景适配：职场/约会/运动/聚会/旅行等场景切换 - + - 单图编辑：基于提示词对人物图进行编辑（如更换背景） + - 上衣+裤子组合换装：完整搭配预览 + - **用户体验流程**： 1. 用户上传正面全身照（或调用摄像头拍摄） - 2. 系统自动识别身体关键点（肩宽、腰围、臀围等） - 3. 用户选择场景（如"职场会议"） - 4. 系统推荐3套搭配方案 - 5. 用户点击预览，实时换装效果 - 6. 支持保存/分享/购买链接 + 2. 选择换装模式：单图编辑 / 上衣换装 / 上衣+裤子换装 + 3. 选择服装单品（上衣/裤子图片） + 4. 可选填写提示词（如"换成白色背景"、"保留发型"等） + 5. 点击生成，等待换装结果（前端展示已等待秒数） + 6. 查看换装效果，支持保存/分享 + 7. 可基于结果继续编辑或重新生成 -- **技术实现**： - - 人体姿态检测（MediaPipe/OpenPose） - - 虚拟换装算法（基于GAN/扩散模型） - - 实时渲染优化（GPU加速） - - 智能推荐算法（协同过滤+内容推荐） +- **关键注意事项**： + - 推理耗时较长（几十秒到几分钟），前端超时需 ≥ 320 秒 + - 前端需展示 loading 进度和已等待秒数，避免用户误以为卡死 + - 图片建议先压缩到长边 1024~2048 再上传 + - 裤子流程必须同时传 `cloth_img`，否则解码失败 + - OSS 结果链接为签名链接，长期存储需自行转存 + - 健康检查：`GET /health`，`status` 为 `ok` 时可正常换装 #### 2.1.2 发型设计 -- **现有接口**：换发型接口（可用） + +- **测试页面**：[https://meida.xiangsilian.com/hair/](https://meida.xiangsilian.com/hair/) +- **API 文档**：[https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html](https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html) +- **API 基础路径**：`https://meida.xiangsilian.com/hair/api` +- **认证方式**：无需认证 +- **发型库**：60 款发型，预览图分辨率 634×950 + +- **接口能力**： + + **① 获取发型列表** + - 接口：`GET /hair/api/hairstyles` + - 参数：无 + - 响应： + ```json + { + "success": true, + "data": { + "hairstyles": [ + { + "id": "1953267161121464322", + "name": "发型4322", + "image_url": "/hair/images/hairstyles/1953267161121464322.jpg" + } + ] + } + } + ``` + - `image_url` 为相对路径，完整链接 = `https://meida.xiangsilian.com` + `image_url` + + **② 更换发型** + - 接口：`POST /hair/api/change-hair` + - Content-Type：`multipart/form-data` + - 参数： + | 参数名 | 类型 | 必填 | 描述 | + |--------|------|------|------| + | `image` | File | 是 | 用户图片（png/jpg/jpeg/gif，最大 16MB） | + | `hairstyle_id` | String | 是 | 目标发型 ID | + - 响应： + ```json + { + "success": true, + "data": { + "result_image": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQ..." + } + } + ``` + - 超时时间 120 秒；远程调用失败时返回原图作为降级处理 + + **③ 更换头发颜色** + - 接口：`POST /hair/api/change-hair-color` + - Content-Type：`multipart/form-data` + - 参数： + | 参数名 | 类型 | 必填 | 描述 | + |--------|------|------|------| + | `image` | File | 是 | 用户图片（最大 16MB） | + | `rgb` | String | 是 | RGB 颜色值，格式 `"[R, G, B]"`，如 `"[255, 106, 0]"` | + | `ratio` | String | 是 | 替换强度 0.0~1.0，如 `"0.9"` | + - 响应：同更换发型接口 + - `ratio` 越大颜色替换越明显；超时 120 秒 + - **功能描述**： - - 脸型分析：自动识别脸型（圆脸/方脸/鹅蛋脸/长脸/菱形脸） - - 发型推荐：基于脸型+职业+个人偏好推荐发型 - - 发色仿真：模拟不同发色效果（黑色/棕色/金色/红色等） - - 造型建议：刘海/长发/短发/卷发/直发造型推荐 - - 局部调整：发量/发质/光泽度调节 + - 发型浏览：发型列表/分类/搜索/收藏 + - 发型试戴：上传面部照片 → 选择发型 → 实时预览 + - 发色仿真：在已换发型基础上调整发色（黑/棕/金/红/自定义 RGB） + - 强度调节：通过 `ratio` 控制发色替换强度 + - 风格筛选：按长发/短发/卷发/直发等风格筛选发型 - **用户体验流程**： 1. 用户上传面部特写照片 - 2. 系统分析脸型特征（三庭五眼比例） - 3. 用户选择风格偏好（职业/休闲/时尚） - 4. 系统推荐5款发型方案 - 5. 用户点击预览，实时发型切换 - 6. 支持发色调整和细节优化 + 2. 浏览发型库（支持风格筛选/搜索） + 3. 选择目标发型，点击预览 + 4. 等待 AI 处理（展示进度，最长 120 秒） + 5. 查看发型更换效果 + 6. 可选：调整发色（选择预设色或自定义 RGB + 强度） + 7. 支持保存/分享/对比 -- **技术实现**： - - 人脸关键点检测（68点/5点） - - 脸型分类算法（SVM/深度学习） - - 发型生成模型（StyleGAN/扩散模型） - - 实时发色迁移（颜色映射网络） +### 2.2 专业美学报告 -#### 2.1.3 化妆指导 -- **现有接口**：化妆指导接口（可用） -- **功能描述**： - - 底妆分析：肤质识别（干性/油性/混合性）+ 粉底色号推荐 - - 眼妆设计：眼型分析（单眼皮/双眼皮/内双）+ 眼妆教程 - - 唇妆搭配：肤色+服装颜色协调推荐 - - 妆容强度：淡妆/日常妆/浓妆分级 - - 教程生成：图文/视频步骤指导 - -- **用户体验流程**： - 1. 用户上传面部照片（无妆状态最佳） - 2. 系统分析肤质、肤色、眼型、唇形 - 3. 用户选择场景（日常/约会/晚宴） - 4. 系统生成3套妆容方案 - 5. 用户点击查看详细教程 - 6. 支持产品推荐和购买链接 - -- **技术实现**： - - 肤质检测（图像分析+深度学习） - - 肤色识别（颜色空间转换+聚类） - - 眼型分类（关键点检测+分类器） - - 妆容生成（虚拟上妆算法） - - 教程生成（模板匹配+个性化调整） - -### 2.2 AI 穿搭 Agent - -#### 2.2.1 智能对话系统 -- **功能描述**： - - 多模态输入：语音/文字/图片/视频 - - 场景理解：识别场合、季节、天气、风格偏好 - - 知识库：时尚趋势、色彩搭配、服装材质、穿搭规则 - - 个性化推荐：基于历史穿搭数据学习用户偏好 - - 上下文记忆：记住用户偏好和历史对话 - -- **对话能力**： - - 基础问答："我今天有个面试，怎么穿？" - - 场景适配："下雨天适合穿什么鞋子？" - - 风格建议："我想走法式优雅风格" - - 搭配询问："这件白衬衫配什么裤子？" - - 购物咨询："有什么适合小个子的连衣裙？" - -- **技术实现**： - - 多模态大模型（GPT-4V/文心一言/讯飞星火） - - 意图识别（NLP+分类模型） - - 知识图谱（时尚知识库+搭配规则） - - 个性化推荐（用户画像+协同过滤） - - 上下文管理（对话状态跟踪） - -#### 2.2.2 专业美学报告 - **功能描述**： - 体型分析：肩宽/腰臀比/腿长比例/身形分类 - 色彩测试：春夏秋冬人设色系诊断 @@ -137,447 +184,82 @@ - 进度追踪：记录用户形象提升历程 - **报告内容**： + - **体型分析**： - 身形分类：H型/A型/V型/O型/X型 - 比例分析：上下身比例、肩腰臀比例 - 优势强调：突出身材优点 - 弱点修饰：遮盖身材不足 - + - **色彩测试**： - 肤色诊断：冷暖色调/明亮度/饱和度 - 色系推荐：春季型/夏季型/秋季型/冬季型 - 配色方案：主色/辅色/点缀色 - 禁忌色：避免使用的颜色 - + - **风格定位**： - 风格标签：10+种风格维度评分 - 推荐风格：最适合的3种风格 - 穿搭法则：对应风格的穿搭规则 - 示例图片：风格参考图库 - + - **改进建议**： - 日常穿搭：日常穿着建议 - 场景穿搭：职场/约会/聚会建议 - - 购物清单：推荐购买单品 - 避雷清单：不推荐单品 -- **技术实现**： - - 人体测量（计算机视觉+关键点检测） - - 身形分类（机器学习模型） - - 色彩分析（颜色空间+聚类算法） - - 风格识别（深度学习+标签分类） - - 报告生成（模板填充+个性化调整） - -#### 2.2.3 购物引导 -- **功能描述**： - - 商品识别：拍照识别穿搭单品 - - 比价推荐：多平台价格对比（天猫/京东/拼多多） - - 尺码推荐：基于身材数据智能选码 - - 搭配套装：一键生成整套搭配 - - 优惠信息：实时获取优惠券和促销信息 - - **用户体验流程**： - 1. 用户看到喜欢的穿搭，拍照识别 - 2. 系统识别出单品（品牌/款式/价格） - 3. 系统推荐相似商品+价格对比 - 4. 用户选择尺码（系统智能推荐） - 5. 一键生成整套搭配 - 6. 跳转购买（支持多平台） + 1. 用户上传全身照 + 面部照 + 2. 填写简单问卷（身高/体重/职业/偏好） + 3. 系统生成美学报告 + 4. 用户查看分章节报告 + 5. 支持保存报告/分享/历史对比 -- **技术实现**： - - 商品识别（图像识别+商品库匹配） - - 价格爬取（爬虫+API对接） - - 尺码推荐（身高体重+品牌尺码表） - - 搭配生成（推荐算法+规则引擎） - - 价格监控（定时爬取+价格提醒） +### 2.3 AI 穿搭 Agent（详见独立文档） -### 2.3 鸿蒙系统深度集成 +穿搭 Agent 作为产品的智能交互核心，承担智能对话、场景理解、个性化推荐等能力。详细需求见独立文档： -#### 2.3.1 分布式能力 -- **多设备协同**： - - 手机试穿 → 平板预览大屏效果 - - 平板设计 → 手表提醒今日穿搭 - - 手表快捷操作 → 手机快速换装 - - 车载系统 → 出门前穿搭提醒 - -- **智能家居联动**： - - 智能镜子：显示搭配建议和实时效果 - - 智能衣柜：管理衣橱和搭配记录 - - 智能灯光：模拟不同光线下的穿搭效果 - -- **分布式数据**： - - 用户数据同步：多设备间无缝切换 - - 穿搭历史同步：随时随地查看历史搭配 - - 偏好学习同步：跨设备个性化推荐 +📎 **[穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)** -#### 2.3.2 原子化服务 -- **服务卡片**： - - 今日穿搭建议卡片（锁屏显示） - - 天气穿搭提醒卡片（早上7点推送） - - 换装快捷卡片（下拉菜单） - - 购物提醒卡片（降价通知） - -- **万能卡片**： - - 桌面穿搭日历卡片 - - 常用搭配快捷卡片 - - 收藏搭配展示卡片 - - 购物清单管理卡片 - -- **意图框架**： - - 语音唤醒："小艺小艺，帮我搭一套" - - 语音查询："今天适合穿什么？" - - 语音操作："换一个红色包包" - - 语音购物："帮我找这件衣服" +- **第一版核心能力**： + - 自然语言对话（文字/语音） + - 穿搭场景理解与建议 + - 与换装/换发型能力联动 + - 个性化偏好学习 -#### 2.3.3 系统级能力 -- **相机 AR**： - - 实时 AR 试穿（前置摄像头） - - 虚拟发型试戴（AR叠加） - - 妆容效果预览（实时渲染） - - 虚拟试戴眼镜/配饰 - -- **AI 引擎**： - - 端侧轻量化模型（鸿蒙 AI 引擎） - - 本地隐私保护（人脸数据不上传） - - 云端增强处理（可选云端增强） - - 边缘计算优化（降低延迟） - -- **隐私保护**： - - 本地优先：敏感数据本地处理 - - 可选云端：用户可选择是否使用云端 - - 数据加密：传输和存储加密 - - 权限管理：细粒度权限控制 +- **典型场景**： + - "我今天有个面试，怎么穿？" + - "下雨天适合穿什么鞋子？" + - "帮我搭一套法式优雅风格的look" + - "这件白衬衫配什么裤子？" + +### 2.4 第一版功能范围 + +#### ✅ 第一版包含 +- 换装试穿（单图编辑/上衣/上衣+裤子） +- 发型设计（发型更换/发色更换） +- 专业美学报告 +- AI 穿搭 Agent（基础对话） +- 用户账户系统 +- 历史记录与收藏 +- 分享功能 + +#### ❌ 第一版不包含（后续版本规划） +- 购物引导与商城功能 +- 电商导购与佣金分成 +- 化妆指导（接口待定） +- B 端 API 输出 +- 多端协同（平板/手表/车机） +- 系统级集成（服务卡片/语音唤醒等） --- -## 3. 技术架构 +## 3. 产品形态 -### 3.1 整体架构 - -``` -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ 用户层 (User Layer) │ -├─────────────────────────────────────────────────────────┤ -│ 鸿蒙手机 │ 鸿蒙平板 │ 鸿蒙手表 │ 智能家居 │ 车载 │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ 前端层 (Frontend Layer) │ -├─────────────────────────────────────────────────────────┤ -│ 鸿蒙应用 (ArkTS + ArkUI) │ 原子化服务 │ AR能力 │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ 网关层 (Gateway Layer) │ -├─────────────────────────────────────────────────────────┤ -│ API 网关 │ 负载均衡 │ 限流熔断 │ 监控告警 │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ 业务编排层 (Orchestration) │ -├─────────────────────────────────────────────────────────┤ -│ 试穿引擎 │ AI Agent │ 美学分析 │ 购物引导 │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ 服务层 (Service Layer) │ -├─────────────────────────────────────────────────────────┤ -│ 用户服务 │ 商品服务 │ 推荐服务 │ 支付服务 │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ 数据层 (Data Layer) │ -├─────────────────────────────────────────────────────────┤ -│ 用户数据库 │ 商品数据库 │ 行为数据库 │ 知识库 │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ 外部服务 (External Services) │ -├─────────────────────────────────────────────────────────┤ -│ 换装接口 │ 换发型接口 │ 化妆接口 │ 电商平台API │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ -``` - -### 3.2 前端架构 - -#### 3.2.1 鸿蒙应用 -- **技术栈**： - - 开发语言：ArkTS - - UI框架：ArkUI - - 状态管理：@State/@Prop/@Link - - 网络请求：@ohos.net.http - - 本地存储：@ohos.data.preferences - -- **核心模块**： - - **首页模块**：穿搭日历、今日建议、快捷入口 - - **试穿模块**：换装、发型、妆容试穿 - - **AI 对话模块**：智能对话、场景理解 - - **报告模块**：美学报告、历史记录 - - **购物模块**：商品识别、比价、购物车 - - **个人中心**：用户设置、会员管理、数据统计 - -#### 3.2.2 跨平台适配 -- **手机端**：完整功能 + 优化体验 -- **平板端**：大屏优化 + 多窗口支持 -- **手表端**：快捷提醒 + 简化操作 -- **车机端**：语音交互 + 大屏展示 - -#### 3.2.3 性能优化 -- **渲染优化**： - - GPU 加速渲染（Vulkan/Metal） - - 预加载机制（图片/模型预加载） - - 懒加载（按需加载组件） - - 缓存策略（内存缓存+磁盘缓存） - -- **网络优化**： - - 请求合并（批量请求） - - 数据压缩（gzip/brotli） - - CDN 加速（静态资源CDN） - - 离线缓存（关键数据离线可用） - -### 3.3 后端架构 - -#### 3.3.1 API 网关 -- **技术选型**：Spring Cloud Gateway / Kong -- **核心功能**： - - 路由转发：根据路径转发到不同服务 - - 负载均衡：轮询/随机/最少连接 - - 限流熔断：令牌桶/漏桶算法 - - 监控告警：Prometheus + Grafana - - 安全认证：JWT + OAuth2 - -#### 3.3.2 业务服务 - -##### 试穿引擎 -- **功能**：统一管理试穿相关接口 -- **接口封装**： - - 换装接口：`/api/tryon/clothing` - - 换发型接口：`/api/tryon/hairstyle` - - 化妆接口：`/api/tryon/makeup` -- **实现逻辑**： - ```python - async def try_clothing(user_image, clothing_image): - # 1. 图像预处理 - user_processed = preprocess_image(user_image) - clothing_processed = preprocess_image(clothing_image) - - # 2. 调用外部接口 - result = await call_external_api( - "https://xiangsilian.com:443/change_cloth_base64", - { - "user": base64_encode(user_processed), - "clothing": base64_encode(clothing_processed) - } - ) - - # 3. 结果处理 - return process_result(result) - ``` - -##### AI Agent -- **功能**：智能对话和推荐 -- **技术选型**： - - 大模型：GPT-4V / 文心一言 / 讯飞星火 - - 向量数据库：Milvus / Pinecone - - 知识图谱：Neo4j -- **实现逻辑**： - ```python - async def chat_with_agent(user_input, user_context): - # 1. 意图识别 - intent = recognize_intent(user_input) - - # 2. 检索知识 - knowledge = search_knowledge(user_input, user_context) - - # 3. 调用大模型 - response = await call_llm( - prompt=build_prompt(user_input, knowledge, user_context), - model="gpt-4-vision-preview" - ) - - # 4. 后处理 - return post_process(response, intent) - ``` - -##### 美学分析 -- **功能**：生成专业美学报告 -- **技术选型**： - - 图像识别：OpenCV / MediaPipe - - 机器学习：scikit-learn / TensorFlow - - 数据分析：pandas / numpy -- **实现逻辑**： - ```python - async def generate_beauty_report(user_image, user_data): - # 1. 体型分析 - body_analysis = analyze_body_shape(user_image) - - # 2. 色彩分析 - color_analysis = analyze_color_tone(user_image) - - # 3. 风格分析 - style_analysis = analyze_style_preference(user_data) - - # 4. 生成报告 - report = generate_report( - body_analysis, - color_analysis, - style_analysis - ) - - return report - ``` - -##### 购物引导 -- **功能**：商品识别和购物引导 -- **技术选型**： - - 商品识别：CLIP / ViT - - 爬虫：Scrapy / Selenium - - 价格监控：定时任务 -- **实现逻辑**： - ```python - async def identify_product(image): - # 1. 图像识别 - features = extract_features(image) - - # 2. 商品库匹配 - products = search_product_database(features) - - # 3. 价格对比 - prices = compare_prices(products) - - # 4. 推荐排序 - recommendations = rank_recommendations(prices) - - return recommendations - ``` - -### 3.4 AI 能力 - -#### 3.4.1 多模态大模型 -- **模型选择**： - - 对话模型：GPT-4 / Claude / 文心一言 - - 视觉模型：GPT-4V / Claude 3.5 Sonnet - - 图像生成：DALL-E 3 / Midjourney API -- **应用场景**： - - 智能对话：理解用户需求并给出建议 - - 图像理解：分析穿搭图片并给出评价 - - 内容生成：生成穿搭建议和教程 - -#### 3.4.2 图像生成 -- **换装模型**： - - 基础模型：Stable Diffusion / ControlNet - - 微调模型：基于自有数据微调 - - 优化方向：真实感、细节保留、速度优化 - -- **发型模型**： - - 基础模型：StyleGAN / HairGAN - - 微调模型：针对亚洲发型优化 - - 优化方向：自然度、发色逼真、边缘融合 - -- **妆容模型**： - - 基础模型：BeautyGAN / MakeupTransfer - - 微调模型：针对亚洲妆容优化 - - 优化方向：自然度、色彩准确、细节保留 - -#### 3.4.3 知识图谱 -- **知识领域**： - - 时尚知识：品牌、设计师、流行趋势 - - 搭配规则：色彩搭配、款式搭配、场景搭配 - - 服装知识：材质、版型、适用场合 - - 美妆知识：妆容技巧、产品推荐、肤色适配 - -- **构建方式**： - - 数据来源：时尚杂志、品牌官网、用户UGC - - 知识抽取：NLP + 人工审核 - - 图谱构建：Neo4j 图数据库 - - 知识推理：规则引擎 + 机器学习 - -#### 3.4.4 推荐算法 -- **协同过滤**： - - 用户-用户协同过滤：相似用户的偏好 - - 物品-物品协同过滤：相似物品的推荐 - - 矩阵分解：SVD / NMF - -- **内容推荐**： - - 基于内容的推荐：相似特征推荐 - - 标签推荐：基于标签的推荐 - - 深度学习推荐：DNN / Wide & Deep - -- **混合推荐**： - - 加权融合：多种算法加权融合 - - 层级融合：粗排+精排两阶段 - - 在线学习：实时更新推荐模型 - -### 3.5 数据流 - -#### 3.5.1 试穿流程 -``` -用户上传图片 - ↓ -鸿蒙应用（前端） - ↓ -API 网关 - ↓ -试穿引擎 - ↓ -外部接口（换装/发型/化妆） - ↓ -结果处理 - ↓ -返回前端 - ↓ -用户查看效果 -``` - -#### 3.5.2 对话流程 -``` -用户输入（文字/语音/图片） - ↓ -鸿蒙应用（前端） - ↓ -API 网关 - ↓ -AI Agent - ↓ -意图识别 + 知识检索 - ↓ -大模型生成回复 - ↓ -后处理 + 个性化调整 - ↓ -返回前端 - ↓ -用户查看回复 -``` - -#### 3.5.3 报告生成流程 -``` -用户上传图片 + 填写问卷 - ↓ -鸿蒙应用（前端） - ↓ -API 网关 - ↓ -美学分析 - ↓ -体型分析 + 色彩分析 + 风格分析 - ↓ -报告生成 - ↓ -返回前端 - ↓ -用户查看报告 -``` - ---- - -## 4. 产品形态 - -### 4.1 C 端版本 - -#### 4.1.1 免费版 +### 3.1 免费版 - **功能限制**： - - 基础试穿：每日 5 次 + - 基础换装：每日 5 次 + - 发型设计：每日 5 次 - AI 对话：每日 10 次 - 简单美学报告：基础体型分析 - 广告展示：开屏广告 + 信息流广告 @@ -588,12 +270,12 @@ API 网关 - 广告变现补充收入 - 基础数据积累 -#### 4.1.2 会员版（¥9.9/月） +### 3.2 会员版（¥9.9/月） - **功能权益**： - - 无限试穿：不限制使用次数 - - 无限对话：不限制AI对话次数 + - 无限换装：不限制使用次数 + - 无限发型设计：不限制使用次数 + - 无限对话：不限制 AI 对话次数 - 深度美学报告：完整版美学报告 - - 专业造型师 1v1：每月 1 次在线咨询 - 专属风格档案：个人风格数据库 - 优先客服：专属客服通道 - 无广告体验：去除所有广告 @@ -604,15 +286,14 @@ API 网关 - 专业指导 - 高品质体验 -#### 4.1.3 高级版（¥29.9/月） +### 3.3 高级版（¥29.9/月） - **功能权益**： - 所有会员版权益 - - 品牌新品优先体验：提前试用新品 - - 线下门店优惠：合作门店专属折扣 - 定制化搭配方案：专属造型师定制 - - VIP 社群：进入VIP用户群 + - VIP 社群：进入 VIP 用户群 - 生日特权：生日专属优惠 - 积分加倍：消费积分双倍 + - 优先体验新功能 - **用户体验**： - 尊贵身份体验 @@ -620,101 +301,54 @@ API 网关 - 社交价值 - 高性价比 -### 4.2 B 端版本 - -#### 4.2.1 品牌合作 -- **API 输出**： - - 换装能力接入品牌 App - - 发型能力接入美妆 App - - 化妆能力接入美妆 App - - 按调用次数计费 - -- **数据洞察**： - - 用户穿搭偏好分析 - - 商品受欢迎程度分析 - - 趋势预测报告 - - 定制化数据报告 - -- **营销工具**： - - 虚拟试衣间嵌入电商平台 - - AR 试妆功能嵌入品牌 App - - 社交媒体分享功能 - - 营销活动支持 - -#### 4.2.2 线下门店 -- **智能导购系统**： - - 扫码试穿：扫码即可虚拟试穿 - - 搭配推荐：基于商品推荐搭配 - - 智能推荐：根据用户喜好推荐商品 - - 数字化档案：建立顾客数字化档案 - -- **库存优化**： - - 基于试穿数据预测销售 - - 智能补货建议 - - 库存周转优化 - - 降低库存压力 - -- **会员服务**： - - 数字化造型档案 - - 个性化推荐 - - 专属优惠 - - 提升客户粘性 - --- -## 5. 市场分析与竞争策略 +## 4. 市场分析与竞争策略 -### 5.1 市场规模 +### 4.1 市场规模 -#### 5.1.1 中国时尚电商市场 +#### 4.1.1 中国时尚电商市场 - **市场规模**：2025年预计达 2.8 万亿元 - **增长率**：年复合增长率 15%+ - **用户规模**：超过 5 亿用户 - **移动端占比**：超过 80% -#### 5.1.2 AI 美妆市场 +#### 4.1.2 AI 美妆市场 - **市场规模**：2025年预计达 500 亿元 - **增长率**：年复合增长率 25%+ - **用户规模**：超过 2 亿用户 - **渗透率**：仍在快速提升 -#### 5.1.3 鸿蒙生态 +#### 4.1.3 鸿蒙生态 - **用户规模**：已超 1 亿，快速增长 - **设备数量**：超过 3 亿台设备 - **应用数量**：超过 50 万个应用 - **开发者生态**：超过 500 万开发者 -### 5.2 竞品对比 +### 4.2 竞品对比 | 产品 | 优势 | 劣势 | 我们的差异化 | |------|------|------|-------------| | **美图秀秀** | 用户基数大，技术成熟 | 主要是工具类，缺少专业美学 | 专业美学报告 + AI Agent | | **小红书** | 社区活跃，内容丰富 | 试穿能力弱，缺少专业性 | 实时换装 + 系统性搭配 | -| **传统试衣间App** | 功能专注 | 用户体验差，功能单一 | 鸿蒙原生 + 多设备协同 | +| **传统试衣间App** | 功能专注 | 用户体验差，功能单一 | 跨平台 + AI 穿搭 Agent | | **品牌自研** | 深度绑定品牌 | 封闭生态，用户受限 | 开放平台 + 跨品牌推荐 | -| **淘宝/京东试衣** | 电商生态完善 | 试穿效果一般，推荐不专业 | 专业美学指导 + 个性化推荐 | -### 5.3 竞争策略 +### 4.3 竞争策略 -#### 5.3.1 技术壁垒 -- **现有 API 能力**：已验证可用的三大核心接口 +#### 4.3.1 技术壁垒 +- **现有 API 能力**：已验证可用的换装/发型接口 - **专业技术积累**：图像处理、AI 推荐、美学算法 -- **鸿蒙原生优势**：系统级能力 + 分布式体验 +- **跨平台优势**：Uni-App-x 一次开发多端发布 - **快速迭代能力**：基于现有接口快速验证市场 -#### 5.3.2 生态优势 -- **鸿蒙原生应用**：系统级能力 + 原生体验 -- **分布式体验**：多设备协同 + 无缝切换 -- **原子化服务**：系统级集成 + 便捷访问 -- **隐私保护**：本地优先 + 用户可控 - -#### 5.3.3 差异化定位 +#### 4.3.2 差异化定位 - **不仅是试穿**：系统性美学指导，而非单一工具 - **AI Agent**：智能对话 + 个性化推荐 - **专业报告**：深度分析 + 可行建议 - **全场景覆盖**：职场/约会/运动/聚会等 -#### 5.3.4 快速迭代 +#### 4.3.3 快速迭代 - **MVP 优先**：1-2 个月上线 MVP - **用户反馈**：快速收集用户反馈 - **数据驱动**：基于数据优化产品 @@ -722,108 +356,98 @@ API 网关 --- -## 6. 商业模式 +## 5. 商业模式 -### 6.1 收入来源 +### 5.1 收入来源 -#### 6.1.1 会员订阅（核心） +#### 5.1.1 会员订阅（核心） - **免费版**：广告变现 + 基础功能 - **会员版**：¥9.9/月，预计转化率 5% - **高级版**：¥29.9/月，预计转化率 2% - **年费优惠**：会员版 ¥99/年，高级版 ¥299/年 -#### 6.1.2 B 端授权 -- **API 输出**：按调用次数计费，¥0.1/次 -- **品牌合作**：年费制，¥10-50万/年 -- **线下门店**：年费制，¥5-20万/年 -- **数据洞察**：定制化报告，¥1-5万/份 - -#### 6.1.3 广告变现 +#### 5.1.2 广告变现 - **开屏广告**：CPM 计费，预计 ¥50/CPM - **信息流广告**：CPC 计费，预计 ¥2/CPC - **品牌合作**：原生广告，预计 ¥10-20万/次 -- **电商导购**：佣金分成，预计 5-15% -#### 6.1.4 佣金分成 -- **电商导购**：淘宝/京东/拼多多，5-15% 佣金 -- **品牌合作**：专属链接，10-20% 佣金 -- **线下门店**：到店消费，5-10% 佣金 +### 5.2 成本结构 -### 6.2 成本结构 +#### 5.2.1 技术成本 +- **API 调用**：换装/发型接口调用成本 +- **云计算**：服务器/数据库/CDN +- **AI 模型**：大模型调用成本（Agent 对话） +- **技术维护**：开发/测试/运维 -#### 6.2.1 技术成本 -- **API 调用**：换装/发型/化妆接口，¥0.05-0.1/次 -- **云计算**：服务器/数据库/CDN，¥2-5万/月 -- **AI 模型**：大模型调用，¥0.01-0.05/次 -- **技术维护**：开发/测试/运维，¥5-10万/月 +#### 5.2.2 运营成本 +- **内容运营**：穿搭内容/教程/UGC +- **用户增长**：推广/营销/活动 +- **客服支持**：在线客服/电话客服 +- **数据分析**：数据分析师/BI工具 -#### 6.2.2 运营成本 -- **内容运营**：穿搭内容/教程/UGC，¥3-5万/月 -- **用户增长**：推广/营销/活动，¥10-20万/月 -- **客服支持**：在线客服/电话客服，¥2-3万/月 -- **数据分析**：数据分析师/BI工具，¥2-3万/月 +#### 5.2.3 营销成本 +- **用户获客**：广告投放/KOL合作 +- **品牌推广**：品牌广告/公关活动 +- **线下活动**：快闪店/时尚活动 -#### 6.2.3 营销成本 -- **用户获客**：广告投放/KOL合作，¥5-10万/月 -- **品牌推广**：品牌广告/公关活动，¥5-10万/月 -- **线下活动**：快闪店/时尚活动，¥3-5万/次 +### 5.3 盈利预测（第一年） -### 6.3 盈利预测（第一年） - -#### 6.3.1 Q1：验证市场 +#### 5.3.1 Q1：验证市场 - **目标**：积累 10 万用户 - **收入**：广告收入 ¥20 万 + 会员收入 ¥5 万 = ¥25 万 - **成本**：技术成本 ¥30 万 + 运营成本 ¥20 万 = ¥50 万 - **净利润**：-¥25 万 -#### 6.3.2 Q2：推出会员 +#### 5.3.2 Q2：推出会员 - **目标**：积累 50 万用户，会员转化率 5% - **收入**：广告收入 ¥50 万 + 会员收入 ¥30 万 = ¥80 万 - **成本**：技术成本 ¥40 万 + 运营成本 ¥30 万 = ¥70 万 - **净利润**：+¥10 万 -#### 6.3.3 Q3：拓展 B 端 -- **目标**：积累 100 万用户，接入 3-5 个品牌 -- **收入**：广告收入 ¥80 万 + 会员收入 ¥80 万 + B端收入 ¥50 万 = ¥210 万 +#### 5.3.3 Q3：扩大规模 +- **目标**：积累 100 万用户 +- **收入**：广告收入 ¥80 万 + 会员收入 ¥80 万 = ¥160 万 - **成本**：技术成本 ¥50 万 + 运营成本 ¥40 万 + 营销成本 ¥30 万 = ¥120 万 -- **净利润**：+¥90 万 +- **净利润**：+¥40 万 -#### 6.3.4 Q4：盈亏平衡 +#### 5.3.4 Q4：盈亏平衡 - **目标**：积累 200 万用户，DAU 30 万+ -- **收入**：广告收入 ¥120 万 + 会员收入 ¥150 万 + B端收入 ¥100 万 = ¥370 万 +- **收入**：广告收入 ¥120 万 + 会员收入 ¥150 万 = ¥270 万 - **成本**：技术成本 ¥60 万 + 运营成本 ¥50 万 + 营销成本 ¥40 万 = ¥150 万 -- **净利润**：+¥220 万 - -### 6.4 盈利预测（第二年） -- **目标**：积累 500 万用户，DAU 80 万+ -- **收入**：广告收入 ¥300 万 + 会员收入 ¥600 万 + B端收入 ¥300 万 = ¥1200 万 -- **成本**：技术成本 ¥200 万 + 运营成本 ¥150 万 + 营销成本 ¥100 万 = ¥450 万 -- **净利润**：+¥750 万 +- **净利润**：+¥120 万 --- -## 7. 实施计划 +## 6. 实施计划 -### 7.1 Phase 1：MVP（1-2 个月） +### 6.1 Phase 1：MVP（1-2 个月） -#### 7.1.1 目标 +#### 6.1.1 目标 - 验证市场需求 - 验证技术可行性 - 积累初始用户 - 收集用户反馈 -#### 7.1.2 任务清单 +#### 6.1.2 任务清单 - [ ] **技术准备** - - [ ] 集成现有三大接口（换装/发型/化妆） - - [ ] 搭建基础后端架构 - - [ ] 开发鸿蒙应用原型 - - [ ] 建立数据库和知识库 + - [ ] Uni-App-x 项目搭建 + - [ ] 鸿蒙环境配置与打包流程 + - [ ] 集成换装接口（`/change_cloth_base64`） + - [ ] 集成发型接口（`/hair/api/*`） + - [ ] 接口超时与异常处理（换装 320s / 发型 120s） - [ ] **功能开发** - - [ ] 基础换装试穿功能 + - [ ] 换装试穿功能（单图/上衣/上衣+裤子） + - [ ] 发型列表浏览与更换 + - [ ] 发色调整功能 - [ ] 简单 AI 对话功能 - [ ] 用户注册登录 - - [ ] 基础数据统计 + - [ ] 历史记录与收藏 + +- [ ] **体验优化** + - [ ] 长耗时任务的 loading 与进度提示 + - [ ] 图片上传前的压缩处理 + - [ ] 结果图保存与分享 - [ ] **测试上线** - [ ] 内部测试 @@ -831,25 +455,24 @@ API 网关 - [ ] 收集用户反馈 - [ ] 鸿蒙应用上架（Beta 版） -#### 7.1.3 交付物 +#### 6.1.3 交付物 - MVP 版本鸿蒙应用 -- 基础后端服务 - 用户反馈报告 - 技术验证报告 -### 7.2 Phase 2：核心功能（2-3 个月） +### 6.2 Phase 2：核心功能完善（2-3 个月） -#### 7.2.1 目标 +#### 6.2.1 目标 - 完善核心功能 - 提升用户体验 - 建立会员体系 - 扩大用户规模 -#### 7.2.2 任务清单 +#### 6.2.2 任务清单 - [ ] **功能完善** - [ ] 专业美学报告系统 - [ ] 多场景穿搭推荐 - - [ ] 购物引导功能 + - [ ] AI 穿搭 Agent 增强 - [ ] 用户个性化推荐 - [ ] **会员体系** @@ -870,38 +493,30 @@ API 网关 - [ ] 用户增长 - [ ] 数据分析 -#### 7.2.3 交付物 +#### 6.2.3 交付物 - 正式版鸿蒙应用 - 完整会员体系 - 市场推广方案 - 用户增长报告 -### 7.3 Phase 3：生态扩展（3-4 个月） +### 6.3 Phase 3：多端扩展（3-4 个月） -#### 7.3.1 目标 -- 拓展 B 端业务 -- 优化多设备协同 +#### 6.3.1 目标 +- 基于 Uni-App-x 扩展多端 +- 拓展用户触达渠道 - 完善生态系统 -- 建立品牌合作 -#### 7.3.2 任务清单 -- [ ] **B 端平台** - - [ ] B 端 API 平台开发 - - [ ] 品牌合作接入 - - [ ] 数据洞察系统 - - [ ] B 端管理系统 +#### 6.3.2 任务清单 +- [ ] **多端发布** + - [ ] Android 版本发布 + - [ ] iOS 版本发布 + - [ ] 小程序版本发布 + - [ ] H5 版本发布 -- [ ] **生态扩展** - - [ ] 多设备协同优化 - - [ ] 智能家居联动 - - [ ] 车载系统集成 - - [ ] 原子化服务完善 - -- [ ] **品牌合作** - - [ ] 接入 3-5 个品牌 - - [ ] 建立合作模式 - - [ ] 联合营销活动 - - [ ] 数据合作共享 +- [ ] **功能扩展** + - [ ] 化妆指导功能（接口确认后） + - [ ] 更多场景模板 + - [ ] 社区/UGC 功能 - [ ] **运营优化** - [ ] 内容运营体系 @@ -909,24 +524,21 @@ API 网关 - [ ] 数据分析体系 - [ ] 客服支持体系 -#### 7.3.3 交付物 -- B 端 API 平台 -- 多设备协同版本 -- 品牌合作方案 -- 生态运营体系 +#### 6.3.3 交付物 +- 多端应用版本 +- 完整运营体系 -### 7.4 Phase 4：规模化（持续） +### 6.4 Phase 4：规模化（持续） -#### 7.4.1 目标 +#### 6.4.1 目标 - 规模化用户增长 - 国际化扩展 - 持续技术创新 - 建立行业影响力 -#### 7.4.2 任务清单 +#### 6.4.2 任务清单 - [ ] **用户增长** - [ ] 品牌营销 - - [ ] 用户增长 - [ ] 社区运营 - [ ] KOL 合作 @@ -934,59 +546,54 @@ API 网关 - [ ] 多语言支持 - [ ] 本地化运营 - [ ] 海外市场拓展 - - [ ] 国际品牌合作 - [ ] **技术创新** - [ ] AI 模型优化 - [ ] 新功能探索 - [ ] 技术专利申请 - - [ ] 行业标准制定 - -- [ ] **生态建设** - - [ ] 开发者生态 - - [ ] 合作伙伴生态 - - [ ] 行业联盟 - - [ ] 上市准备 - -#### 7.4.3 交付物 -- 规模化用户增长 -- 国际化版本 -- 技术专利 -- 行业影响力 --- -## 8. 风险与应对 +## 7. 风险与应对 -### 8.1 技术风险 +### 7.1 技术风险 -#### 8.1.1 API 稳定性 -- **风险描述**：现有接口可能不稳定或不可用 +#### 7.1.1 API 稳定性 +- **风险描述**：换装/发型接口可能不稳定或超时 - **应对措施**： - - 建立多备用接口 - - 实现降级策略 - - 监控接口可用性 - - 建立容错机制 + - 换装接口设置 ≥ 320s 超时，发型接口设置 ≥ 120s 超时 + - 前端展示已等待秒数，避免误以为卡死 + - 发型接口失败时使用原图降级处理 + - 监控 `/health` 接口可用性 + - 建立容错机制和重试策略 -#### 8.1.2 性能瓶颈 +#### 7.1.2 性能瓶颈 - **风险描述**：高并发情况下性能可能不足 - **应对措施**： - - 缓存优化 - - 边缘计算 - - 负载均衡 + - 缓存优化（发型列表等静态数据） + - 请求队列管理 + - 错峰处理提示 - 性能监控 -#### 8.1.3 隐私安全 -- **风险描述**：用户数据可能泄露或滥用 +#### 7.1.3 隐私安全 +- **风险描述**：用户照片数据可能泄露或滥用 - **应对措施**： - - 数据加密 - - 本地优先 + - 数据加密传输 + - 用户图片仅用于本次处理，不长期存储 - 权限管理 - 合规审计 -### 8.2 市场风险 +#### 7.1.4 Uni-App-x 跨平台风险 +- **风险描述**：Uni-App-x 在鸿蒙端的兼容性和性能 +- **应对措施**： + - 提前验证鸿蒙端关键能力 + - 关注 DCloud 官方鸿蒙适配进展 + - 必要时使用原生插件补充能力 + - 性能瓶颈点用原生实现 -#### 8.2.1 用户接受度 +### 7.2 市场风险 + +#### 7.2.1 用户接受度 - **风险描述**：用户可能不接受虚拟试穿 - **应对措施**： - 快速迭代 @@ -994,15 +601,14 @@ API 网关 - A/B 测试 - 用户教育 -#### 8.2.2 竞争激烈 +#### 7.2.2 竞争激烈 - **风险描述**：市场竞争激烈，可能被超越 - **应对措施**： - 差异化定位 - - 深度合作 - 快速创新 - 建立壁垒 -#### 8.2.3 商业模式验证 +#### 7.2.3 商业模式验证 - **风险描述**：商业模式可能无法盈利 - **应对措施**： - 小步快跑 @@ -1010,9 +616,9 @@ API 网关 - 多元化收入 - 灵活调整 -### 8.3 政策风险 +### 7.3 政策风险 -#### 8.3.1 数据合规 +#### 7.3.1 数据合规 - **风险描述**：可能违反数据保护法规 - **应对措施**： - 严格遵守个人信息保护法 @@ -1020,7 +626,7 @@ API 网关 - 定期合规审计 - 用户知情同意 -#### 8.3.2 内容审核 +#### 7.3.2 内容审核 - **风险描述**：用户生成内容可能违规 - **应对措施**： - 建立完善的内容审核机制 @@ -1030,114 +636,113 @@ API 网关 --- -## 9. 成功指标 +## 8. 成功指标 -### 9.1 用户指标 +### 8.1 用户指标 -#### 9.1.1 规模指标 -- **DAU**：30 万（第一年），80 万（第二年） -- **MAU**：100 万（第一年），300 万（第二年） -- **注册用户**：200 万（第一年），500 万（第二年） +#### 8.1.1 规模指标 +- **DAU**：30 万（第一年） +- **MAU**：100 万（第一年） +- **注册用户**：200 万（第一年） -#### 9.1.2 质量指标 +#### 8.1.2 质量指标 - **留存率**：次日 >40%，7 日 >20%，30 日 >10% - **活跃度**：日均使用时长 >10 分钟 - **满意度**：用户满意度 >4.5/5 -#### 9.1.3 转化指标 +#### 8.1.3 转化指标 - **会员转化率**：>5%（免费转付费） - **高级版转化率**：>2%（会员转高级） - **付费率**：>7%（整体付费率） -### 9.2 业务指标 +### 8.2 业务指标 -#### 9.2.1 收入指标 -- **ARPU**：¥15/月（第一年），¥25/月（第二年） -- **会员收入**：¥150 万/年（第一年），¥600 万/年（第二年） -- **广告收入**：¥120 万/年（第一年），¥300 万/年（第二年） -- **B 端收入**：¥100 万/年（第一年），¥300 万/年（第二年） +#### 8.2.1 收入指标 +- **ARPU**：¥15/月（第一年） +- **会员收入**：¥150 万/年（第一年） +- **广告收入**：¥120 万/年（第一年） -#### 9.2.2 运营指标 -- **API 调用量**：100 万次/月（第一年），500 万次/月（第二年） -- **电商导购 GMV**：¥500 万/月（第一年），¥2000 万/月（第二年） -- **试穿次数**：50 万次/月（第一年），200 万次/月（第二年） +#### 8.2.2 运营指标 +- **API 调用量**：100 万次/月（第一年） +- **试穿次数**：50 万次/月（第一年） +- **发型设计次数**：30 万次/月（第一年） -### 9.3 技术指标 +### 8.3 技术指标 -#### 9.3.1 性能指标 -- **API 响应时间**：<2s（P95） +#### 8.3.1 性能指标 +- **接口响应**：换装 <320s（P95），发型 <120s（P95） - **系统可用性**：>99.9% - **错误率**：<0.1% -#### 9.3.2 质量指标 +#### 8.3.2 质量指标 - **崩溃率**：<0.1% - **ANR 率**：<0.05% -- **加载时间**：<3s +- **加载时间**：<3s（首屏） -#### 9.3.3 安全指标 +#### 8.3.3 安全指标 - **数据泄露**：0 次 - **安全事件**：0 次 - **合规审计**：100% 通过 --- -## 10. 下一步行动 +## 9. 下一步行动 -### 10.1 立即启动（本周） +### 9.1 立即启动（本周） -#### 10.1.1 技术验证 -- [ ] 现有接口能力测试 -- [ ] 性能和稳定性评估 -- [ ] 技术可行性分析 -- [ ] 技术选型确认 +#### 9.1.1 技术验证 +- [ ] 换装接口能力测试（三种工作流） +- [ ] 发型接口能力测试（发型列表/更换/发色） +- [ ] 接口性能与稳定性评估 +- [ ] Uni-App-x 鸿蒙端环境搭建 -#### 10.1.2 产品原型 +#### 9.1.2 产品原型 - [ ] 鸿蒙应用原型开发 - [ ] 核心功能原型 - [ ] UI/UX 设计初版 - [ ] 用户测试 -#### 10.1.3 市场调研 +#### 9.1.3 市场调研 - [ ] 目标用户访谈 - [ ] 需求验证 - [ ] 竞品分析 - [ ] 市场规模评估 -### 10.2 2 周内完成 +### 9.2 2 周内完成 -#### 10.2.1 技术方案 -- [ ] 架构设计 -- [ ] 技术选型 -- [ ] 开发计划 +#### 9.2.1 技术方案 +- [ ] Uni-App-x 项目架构设计 +- [ ] 鸿蒙打包流程确认 +- [ ] 接口封装方案 - [ ] 技术评审 -#### 10.2.2 设计方案 +#### 9.2.2 设计方案 - [ ] UI/UX 设计 - [ ] 交互设计 - [ ] 视觉设计 - [ ] 设计评审 -#### 10.2.3 运营计划 +#### 9.2.3 运营计划 - [ ] 上线策略 - [ ] 推广方案 - [ ] 运营计划 - [ ] 预算规划 -### 10.3 1 个月内 +### 9.3 1 个月内 -#### 10.3.1 MVP 开发 -- [ ] 后端开发 -- [ ] 前端开发 -- [ ] 接口集成 +#### 9.3.1 MVP 开发 +- [ ] 接口集成（换装/发型） +- [ ] 前端页面开发 +- [ ] 用户系统开发 - [ ] 测试调试 -#### 10.3.2 测试发布 +#### 9.3.2 测试发布 - [ ] 内部测试 - [ ] 灰度发布 - [ ] 用户反馈 - [ ] 问题修复 -#### 10.3.3 正式上线 +#### 9.3.3 正式上线 - [ ] 鸿蒙应用上架 - [ ] 市场推广 - [ ] 用户运营 @@ -1145,80 +750,80 @@ API 网关 --- -## 11. 附录 +## 10. 附录 -### 11.1 现有接口清单 +### 10.1 现有接口清单 -#### 11.1.1 换装接口 -- **接口地址**：`https://xiangsilian.com:443/change_cloth_base64` -- **接口类型**：POST -- **请求参数**： - - `user`: 用户图片（base64） - - `clothing`: 服装图片（base64） -- **返回结果**：换装后的图片（base64） +#### 10.1.1 换装接口 +- **测试页面**：[https://meida.xiangsilian.com/](https://meida.xiangsilian.com/) +- **API 文档**：[https://meida.xiangsilian.com/api](https://meida.xiangsilian.com/api) +- **Swagger**：[https://meida.xiangsilian.com/docs](https://meida.xiangsilian.com/docs) +- **核心接口**：`POST https://meida.xiangsilian.com/change_cloth_base64` +- **健康检查**：`GET https://meida.xiangsilian.com/health` +- **Content-Type**：`application/json` +- **CORS**：已允许任意 Origin +- **超时建议**：≥ 320 秒 - **状态**：✅ 可用 -#### 11.1.2 换发型接口 -- **接口地址**：（待确认） -- **接口类型**：POST -- **请求参数**： - - `user`: 用户面部图片（base64） - - `hairstyle`: 发型图片（base64） -- **返回结果**：换发型后的图片（base64） +#### 10.1.2 发型接口 +- **测试页面**：[https://meida.xiangsilian.com/hair/](https://meida.xiangsilian.com/hair/) +- **API 文档**：[https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html](https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html) +- **API 基础路径**：`https://meida.xiangsilian.com/hair/api` +- **认证方式**：无需认证 +- **超时建议**：≥ 120 秒 - **状态**：✅ 可用 -#### 11.1.3 化妆指导接口 -- **接口地址**：（待确认） -- **接口类型**：POST -- **请求参数**： - - `user`: 用户面部图片（base64） - - `makeup_style`: 妆容风格 -- **返回结果**：化妆后的图片（base64）+ 教程 -- **状态**：✅ 可用 +| 接口 | 方法 | 路径 | +|------|------|------| +| 获取发型列表 | GET | `/hair/api/hairstyles` | +| 更换发型 | POST | `/hair/api/change-hair` | +| 更换头发颜色 | POST | `/hair/api/change-hair-color` | -### 11.2 技术栈 +#### 10.1.3 化妆指导接口 +- **状态**：⏳ 待确认（第一版暂不包含，后续版本规划） -#### 11.2.1 前端 -- **开发语言**：ArkTS -- **UI框架**：ArkUI -- **状态管理**：@State/@Prop/@Link -- **网络请求**：@ohos.net.http -- **本地存储**：@ohos.data.preferences +### 10.2 技术栈概要 -#### 11.2.2 后端 -- **开发语言**：Python / Java -- **Web框架**：FastAPI / Spring Boot -- **数据库**：MySQL / MongoDB -- **缓存**：Redis -- **消息队列**：RabbitMQ / Kafka +- **前端框架**：Uni-App-x（Vue 3 语法） +- **首发平台**：鸿蒙 HarmonyOS NEXT +- **后续平台**：iOS / Android / 小程序 / H5 +- **图片处理**：前端 Base64 编码 + 压缩 +- **网络请求**：uni.request（注意超时配置） -#### 11.2.3 AI -- **大模型**：GPT-4 / Claude / 文心一言 -- **图像识别**：OpenCV / MediaPipe -- **机器学习**：scikit-learn / TensorFlow -- **知识图谱**：Neo4j +> 详细技术架构方案将在技术设计阶段单独输出。 -### 11.3 参考资料 +### 10.3 参考资料 -#### 11.3.1 行业报告 +#### 10.3.1 行业报告 - 《2025年中国时尚电商行业报告》 - 《AI美妆行业发展趋势白皮书》 - 《鸿蒙生态发展报告》 -#### 11.3.2 技术文档 +#### 10.3.2 技术文档 +- Uni-App-x 官方文档：[https://doc.dcloud.net.cn/uni-app-x/](https://doc.dcloud.net.cn/uni-app-x/) - 鸿蒙开发官方文档 -- OpenCV 官方文档 -- TensorFlow 官方文档 +- 换装 API 文档：[https://meida.xiangsilian.com/api](https://meida.xiangsilian.com/api) +- 发型 API 文档：[https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html](https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html) -#### 11.3.3 设计规范 +#### 10.3.3 设计规范 - 鸿蒙设计规范 - Material Design 设计规范 - iOS Human Interface Guidelines --- -**文档版本**：v2.0 +**文档版本**：v3.0 **创建日期**：2026-08-04 -**作者**：OpenClaw Assistant +**更新日期**：2026-08-11 +**作者**：产品团队 **状态**：待评审 -**下次更新**：根据评审意见更新 +**变更说明**： +- v3.0（2026-08-11）： + - 技术栈调整为 Uni-App-x，首发鸿蒙 + - 更新换装 API 为生产环境（`https://meida.xiangsilian.com`） + - 更新发型 API 为生产环境（`/hair/api`） + - 移除第一版购物与商城功能 + - 移除鸿蒙系统特殊功能（分布式/原子化服务/系统级能力） + - 移除技术架构章节，聚焦产品需求 + - 穿搭 Agent 拆分为独立需求文档 +- v2.0：初始版本