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# 用户系统与记忆系统需求文档
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> 本文档为「美搭」App 的用户体系与个性化记忆体系需求文档，与 [产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md)、[美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)、[穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)、[美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md) 配套使用。
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## 1. 概述
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### 1.1 为什么需要记忆系统
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穿搭建议的价值高度依赖"懂这个人"。同一句"帮我搭一套通勤 look"，对梨型身材柔夏型的设计师和对倒三角身材深冬型的销售，正确答案完全不同。没有记忆系统，产品只能给出百科式的通用答案，而通用答案在小红书上免费且更丰富——**记忆系统是本产品相对于内容平台和通用大模型的核心护城河**。
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同时，记忆系统解决三个具体问题：
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| 问题 | 无记忆的表现 | 有记忆的表现 |
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|------|-------------|-------------|
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| 重复询问 | 每次对话都问"你的身高体重体型是？" | 一次诊断，永久复用 |
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| 建议漂移 | 今天推荐紧身裙，明天说避免紧身 | 结论一致且可解释 |
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| 无法进化 | 用户拒绝 10 次露肩款，第 11 次还推荐 | 自动学习禁忌，越用越准 |
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### 1.2 设计目标
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1. **一次输入，全局可用**：任何一处采集的用户信息，所有模块都能读到
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2. **越用越懂**：显式设置 + 隐式行为共同塑造画像，无需用户额外操心
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3. **用户可见可控**：记忆全部可查看、可修改、可删除（既是信任基础，也是《个人信息保护法》的硬要求）
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4. **可解释**：任何推荐都能回答"为什么推荐给我"，追溯到具体记忆项
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5. **成本可控**：注入模型的记忆有 token 预算上限，不做无脑全量拼接
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## 2. 用户系统
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### 2.1 账号与登录
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| 方式 | 优先级 | 说明 |
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|------|-------|------|
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| **华为账号一键登录** | P0（鸿蒙首发主路径） | 首发平台原生能力，转化率最高，V1 必须支持 |
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| 手机号 + 验证码 | P0 | 通用兜底，跨端一致 |
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| **游客模式** | P0 | 未登录即可体验核心功能，降低首启流失 |
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| 微信 / Apple 登录 | P2 | 多端扩展阶段接入 |
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#### 游客模式与数据迁移（关键设计）
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用户第一次打开 App 就被要求注册，是最大的流失点之一。设计如下：
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- 游客获得本地 `guest_id`（设备级），可完成：1 次换装、1 次发型试戴、1 次初级报告、3 次 Agent 对话
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- 游客数据（画像、试穿结果、报告）存储在本地 + 服务端匿名档案
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- 触发注册时机：游客额度用尽 / 主动保存收藏 / 主动分享 → 提示"注册以永久保存你的形象档案"
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- **注册后自动迁移**：`guest_id` 全部数据归属到 `user_id`，迁移过程对用户无感，且必须幂等（防重复迁移）
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- 同一设备多游客、同一游客多设备的冲突以"先注册者绑定"为准，冲突时提示用户选择
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### 2.2 用户数据模型
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#### 用户主表 `user`
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `user_id` | string | 全局唯一 ID（雪花号） |
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| `phone` | string | 手机号（加密存储，脱敏展示） |
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| `huawei_open_id` | string | 华为账号标识 |
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| `nickname` / `avatar` | string | 昵称、头像 |
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| `gender` | enum | 女 / 男 / 不便告知 |
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| `birthday` | date | 生日（用于色彩、五行、生日权益） |
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| `member_level` | enum | free / member / premium |
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| `member_expire_at` | datetime | 会员到期时间 |
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| `points_balance` | int | 权益点数余额（见 §2.4） |
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| `register_channel` | string | 注册渠道（归因） |
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| `status` | enum | active / frozen / deleting / deleted |
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| `created_at` / `last_active_at` | datetime | — |
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#### 授权记录表 `user_consent`（合规必需）
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| 字段 | 说明 |
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|------|------|
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| `consent_type` | 隐私政策 / 人脸信息处理 / 个性化推荐 / 推送通知 |
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| `version` | 协议版本号 |
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| `granted` | 是否同意 |
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| `granted_at` / `revoked_at` | 授权与撤回时间 |
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| `evidence` | 授权来源页面与操作记录 |
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> 人脸信息属敏感个人信息，必须**单独授权**并可**单独撤回**；撤回后停止相关功能并删除派生数据。
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### 2.3 用户中心功能
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我的
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├─ 形象档案
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│ ├─ 我的形象报告（历史版本时间轴 + 前后对比）
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│ ├─ 我的美学画像（结构化维度，可逐项修正）
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│ └─ 我的记忆（偏好与禁忌管理，见 §3.7）
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├─ 我的作品
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│ ├─ 换装记录
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│ ├─ 发型记录
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│ └─ 收藏夹（搭配 / 发型 / 单品 / 色板）
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├─ 我的衣橱（V2）
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├─ 会员中心（权益、点数、订单）
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├─ 设置
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│ ├─ 隐私与授权管理（单项开关、撤回）
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│ ├─ 数据管理（导出个人数据 / 清空照片 / 注销账号）
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│ ├─ 内容偏好（关闭五行模块、关闭个性化推荐）
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│ └─ 通知设置
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||||
└─ 帮助与反馈
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```
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### 2.4 会员与权益（含点数制改造）
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**现存风险**：原方案"会员 ¥9.9/月 = 无限换装"在成本上不成立。换装单次为长耗时 GPU 推理（几十秒到几分钟），单次成本量级在角到元，重度用户一个月可轻松消耗数十元，会员越活跃越亏损。
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**改造方案：基础权益 + 点数制**
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| 权益项 | 免费 | 会员 ¥9.9/月 | 高级 ¥29.9/月 |
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|--------|------|-------------|--------------|
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| 每日免费换装 | 3 次 | 10 次 | 20 次 |
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| 每日免费试戴发型 | 3 次 | 10 次 | 20 次 |
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| 每日 AI 对话 | 10 轮 | 100 轮 | 不限（防刷上限） |
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| 月度权益点数 | 0 | 300 点 | 1000 点 |
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| 初级美学报告 | 每 30 天 1 次 | 每 7 天 1 次 | 不限（每日 ≤3） |
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| 全面美学报告（V2） | 单次 ¥29.9 | 单次 ¥19.9 | 含 1 次/季 |
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| 广告 | 有 | 无 | 无 |
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| 我的衣橱容量（V2） | 20 件 | 200 件 | 不限 |
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| 记忆条数上限 | 50 条 | 500 条 | 不限 |
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| 高清导出 / 去水印 | ❌ | ✅ | ✅ |
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- **点数消耗**：换装 10 点/次、发型 5 点/次、全面报告 200 点、高清重绘 20 点
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- **点数获取**：会员月度赠送、签到、邀请好友、观看激励广告、单独购买（¥6 = 100 点）
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||||
- **免费额度与点数关系**：先扣免费次数，用尽后扣点数，点数不足才引导付费
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- 每次消耗都要有明确的前置提示（"本次将消耗 10 点，剩余 290 点"），禁止静默扣费
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> V1 落地范围：**只做免费额度与计量**（记录每次调用的成本与次数），会员/点数/支付在 V2 开启。V1 期间用埋点数据校准真实单用户成本，再定价。
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### 2.5 配额与计量
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- 所有 AI 能力调用统一走**配额中心**：`check(user_id, ability) → allow/deny + 扣减方式`
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- 每次调用落 `usage_log`：`user_id / ability / cost_estimate / duration / result / trace_id`
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- 失败调用不扣额度（区分用户侧失败与服务端失败）
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- 风控：设备维度 + 账号维度 + IP 维度三重限流，异常账号冻结并进人工审核
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### 2.6 账号生命周期
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| 操作 | 处理 |
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|------|------|
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| 注销 | 二次确认 + 短信验证 → 状态置 `deleting`，7 日冷静期内可恢复，到期彻底删除全部个人数据与派生画像 |
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| 数据导出 | 提供 JSON + 图片包下载（画像、报告、记忆、作品），24h 内生成 |
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| 清空照片 | 单独入口，删除所有上传原图与结果图（保留结论型画像，需明确告知） |
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| 撤回人脸授权 | 停用报告与换装功能，删除人脸派生特征，保留自评类画像 |
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| 冻结 | 违规内容触发，功能受限但数据保留 |
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## 3. 记忆系统
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### 3.1 设计原则
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| 原则 | 说明 |
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|------|------|
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| **分层** | 稳定信息与易变信息分开存储，注入策略不同 |
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| **带证据** | 每条记忆记录来源与证据，可回溯、可解释、可撤销 |
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| **带置信度** | 显式 > 隐式，新证据 > 旧证据，用户确认 = 最高置信 |
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| **会衰减** | 长期未被强化的隐式记忆自动降权，避免陈旧偏好长期干扰 |
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| **可编辑** | 用户可见、可改、可删，且改动立即生效 |
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| **有预算** | 注入模型的记忆有 token 上限，超出则摘要压缩 |
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| **不存敏感原图** | 记忆库只存结论与特征，不存人脸原图 |
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### 3.2 分层记忆模型
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| 层级 | 名称 | 内容示例 | 写入方式 | 生命周期 | 主要消费方 |
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|------|------|---------|---------|---------|-----------|
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| **L0** | 身份档案<br>Identity | 性别、生日、身高、体重、职业、城市 | 用户填写 | 长期，随时可改 | 全模块（硬约束） |
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| **L1** | 美学画像<br>Aesthetic Profile | 体型、脸型、肤色、季型、量感、直曲、动静、基因/心理风格、核心诉求 | **美学报告生成时写入**（唯一权威源） | 长期，90 天建议复核 | 报告、Agent、换装、发型推荐 |
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| **L2** | 偏好与禁忌<br>Preference | 偏好风格/颜色/品类/长度；禁忌项（不穿短裙、不露肩、不接受高饱和）；预算区间；品牌倾向 | 显式设置 + 隐式行为推断 | 长期，隐式项带衰减 | Agent、推荐排序与过滤 |
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| **L3** | 事件记忆<br>Episodic | 试穿记录、收藏、分享、采纳/拒绝、对话摘要、报告版本 | 自动埋点 | 180 天滚动 | 相似召回、复盘、主动推荐 |
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| **L4** | 会话记忆<br>Working | 当前多轮对话上下文、当前场景槽位（场合/天气/日期） | 运行时写入 | 会话结束或 24h 过期 | Agent 多轮对话 |
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||||
| **L5** | 衣橱记忆<br>Wardrobe | 用户已有单品（图片 + 结构化属性 + 使用频率） | 用户上传 + 视觉识别 | 长期，可标记淘汰 | 基于已有衣物的搭配（V2 核心差异化） |
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||||
**分层的意义**：L0/L1 是"硬约束"，进任何一次推荐的系统提示；L2 是"排序与过滤器"；L3 是"检索素材"，按需 Top-K 召回而非全量注入；L4 是短时状态；L5 是差异化能力。
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### 3.3 记忆项数据结构
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```json
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{
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"memory_id": "mem_8f3a2c",
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||||
"user_id": "u_10086",
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||||
"layer": "L2",
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||||
"type": "taboo",
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||||
"key": "avoid_category",
|
||||
"value": "短裙",
|
||||
"display": "不接受短裙",
|
||||
"confidence": 0.92,
|
||||
"source": "explicit_user_input",
|
||||
"evidence": [
|
||||
{ "type": "chat", "ref": "conv_991", "at": "2026-08-10T21:03:00+08:00", "excerpt": "我从来不穿短裙" }
|
||||
],
|
||||
"scope": ["outfit_recommend", "agent_chat", "report"],
|
||||
"created_at": "2026-08-10T21:03:12+08:00",
|
||||
"last_reinforced_at": "2026-08-10T21:03:12+08:00",
|
||||
"decay_after_days": 365,
|
||||
"status": "active",
|
||||
"user_editable": true
|
||||
}
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||||
```
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字段约定：
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- `source`：`explicit_user_input`（用户明说）/ `user_setting`（设置页配置）/ `report_vision`（报告视觉分析）/ `self_reported`（自评问卷）/ `behavior_inferred`（行为推断）/ `llm_extracted`（对话抽取）
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- `confidence`：见 §3.5 置信度规则
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- `status`：`active` / `pending_confirm`（待用户确认）/ `decayed` / `overridden` / `deleted`
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||||
- `scope`：该记忆生效的业务域，避免"对话里说的玩笑话"污染报告结论
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### 3.4 写入机制
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#### ① 显式写入（高置信）
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- 问卷填写、设置页配置、报告数据修正
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- 对话中的明确陈述："我不喜欢黄色""我 160cm""帮我记住我不穿高跟鞋"
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||||
- 对话抽取到显式偏好时，**回执确认**："已记住：不穿高跟鞋。可在「我的记忆」中修改" —— 让用户感知到系统在学习，是信任建立的关键动作
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#### ② 隐式推断（低置信，需累积）
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||||
从行为中提取候选记忆，不直接生效：
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| 行为信号 | 推断方向 | 生效阈值 |
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|---------|---------|---------|
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| 采纳/试穿某搭配 | 该风格、色系、品类为正样本 | 累积计数，用于排序加权 |
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| 收藏 | 强正样本（权重 > 试穿） | 同上 |
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| 连续拒绝/换一套 | 该方案的共有属性为负样本 | **同属性连续 3 次拒绝** → 生成 `pending_confirm` 候选 |
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| 长时间浏览未操作 | 弱兴趣 | 仅作排序微调，不落记忆 |
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||||
| 主动删除某记录 | 负样本 | 计数 |
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| 反复搜索某关键词 | 兴趣点 | 3 次以上 → 候选偏好 |
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- 候选记忆生成后，选择**恰当时机**征询确认（不打断当前任务，放在下一次推荐结果页）："看起来你不太喜欢露肩款，要设为不推荐吗？[是/否/不再提示]"
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||||
- 用户确认 → `confidence = 1.0`，`source` 升级为 `explicit`；用户否认 → 记录反例并不再推断该项
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#### ③ 派生写入
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- 报告生成完成 → 批量写入 L1 全部维度
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- 换装/试戴成功 → 写入 L3 事件
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- 对话结束 → LLM 生成 ≤100 字对话摘要写入 L3
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### 3.5 置信度与衰减
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**置信度初值**：
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| 来源 | 初始置信度 |
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|------|-----------|
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| 用户确认 / 设置页配置 | 1.00 |
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||||
| 对话中明确陈述 | 0.90 |
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||||
| 报告视觉分析（高置信维度，如体型） | 0.85 |
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||||
| 报告视觉分析（争议维度，如十二季细分） | 0.65 |
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||||
| 自评问卷 | 0.60 |
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||||
| 行为推断（达阈值） | 0.50 |
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||||
**衰减规则**：
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||||
- 每 30 天未被强化，隐式记忆（`source = behavior_inferred / llm_extracted`）置信度 × 0.9
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||||
- 置信度 < 0.3 时状态置 `decayed`，不再参与推荐，但保留可查（用户可恢复）
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||||
- 显式记忆与 L0/L1 不衰减，仅通过新证据覆盖
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||||
- 每次被新证据强化：`confidence = min(1.0, confidence + 0.1)`，刷新 `last_reinforced_at`
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### 3.6 冲突消解
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||||
多来源必然冲突（自评"我是苹果型"，视觉分析"梨型"），规则如下：
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1. **优先级**：`用户确认` > `显式陈述` > `视觉分析` > `自评` > `行为推断`
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||||
2. **同级取新**：同优先级时以时间更新者为准
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||||
3. **画像 vs 偏好冲突**：专业结论与用户主观偏好冲突时，**以用户偏好执行，同时给出专业提示**
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||||
> 示例：报告判定不适合正红色，但用户明确喜欢正红色 → 仍然推荐正红色单品，附加建议"可通过下装用低饱和色平衡，或让红色远离面部"
|
||||
这条规则很重要：产品不能因为"专业正确"而否定用户喜好，否则会被感知为说教。
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||||
4. **视觉覆盖自评**：有照片诊断结果时自动覆盖自评项，并提示用户"已根据照片更新你的体型判定"
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||||
5. **冲突留痕**：被覆盖的记忆置 `overridden` 而非删除，保留在历史中可追溯
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||||
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||||
### 3.7 用户可见可控：「我的记忆」页面
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||||
这是合规刚需，也是差异化体验（大多数 AI 产品的记忆是黑盒）。
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```
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我的记忆
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||||
├─ 我的画像（L0 + L1）
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||||
│ └─ 逐项展示：值 + 来源 + 置信度标签（"照片诊断" / "你告诉我的" / "我猜的"）
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||||
│ └─ 操作：修正 / 恢复系统判定
|
||||
├─ 我的偏好（L2）
|
||||
│ ├─ 喜欢：风格标签、颜色、品类（可增删）
|
||||
│ └─ 不接受：禁忌清单（可增删，删除后不再过滤）
|
||||
├─ 待确认（pending_confirm）
|
||||
│ └─ "看起来你不太喜欢露肩款？" [确认 / 否认]
|
||||
├─ 最近记录（L3，按时间线）
|
||||
│ └─ 单条可删除（删除后不再参与推荐计算）
|
||||
└─ 全局操作
|
||||
├─ 关闭个性化推荐（关闭后仅用 L0 通用建议）
|
||||
└─ 清空全部记忆（二次确认）
|
||||
```
|
||||
|
||||
- 置信度不向用户暴露数值，用自然语言标签表达（"照片诊断""你告诉我的""我猜的"）
|
||||
- 任何修改**立即生效**，且明确反馈影响范围："已更新，之后的搭配建议会避开短裙"
|
||||
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||||
### 3.8 记忆检索与注入
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||||
|
||||
**Token 预算是硬约束**，不能把全部记忆塞进提示词。策略：
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||||
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||||
| 阶段 | 处理 | 预算 |
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|------|------|------|
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| 画像摘要 | L0 + L1 压缩为固定结构短文本（模板化，非 LLM 生成） | ≤ 250 token |
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||||
| 偏好摘要 | L2 中 `confidence ≥ 0.5` 的项，按置信度排序取 Top 15 | ≤ 150 token |
|
||||
| 事件召回 | 按当前 query 向量检索 L3，取 Top 3~5 条摘要 | ≤ 200 token |
|
||||
| 会话上下文 | L4 最近 6 轮原文 + 更早轮次的滚动摘要 | ≤ 800 token |
|
||||
| **合计** | — | **≤ 1400 token** |
|
||||
|
||||
画像摘要示例（注入 Agent 系统提示的实际形态）：
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```
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【用户画像】女 / 160cm / 53kg / 设计师 / 上海
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体型：梨型(A型)，溜肩，核心诉求：显高显瘦、修饰溜肩与下半身
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||||
面部：鹅蛋脸，三庭五眼均匀，中量感，轮廓适中，静态型
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||||
色彩：黄二白，柔夏型（低饱和冷调），最佳色：灰蓝/灰紫/雾霾蓝/冷灰粉/浅灰绿
|
||||
风格：基因自然型 + 心理优雅型 → 自然优雅
|
||||
【偏好】喜欢：法式、通勤、真丝/棉麻｜不接受：短裙、露肩、高饱和亮色
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||||
【近期】3 天前试穿"灰蓝西装 + 冷米黄西裤"并收藏；拒绝过 2 套包臀裙方案
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||||
```
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||||
|
||||
- 缓存策略：画像摘要在画像未变更时缓存复用，避免每轮重算
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||||
- 未命中记忆时的降级：明确告知"我还不了解你的身材数据，建议先做个形象诊断（1 分钟）"，而不是编造假设
|
||||
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||||
### 3.9 存储与技术形态
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||||
|
||||
| 数据 | 存储 | 说明 |
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||||
|------|------|------|
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| L0 / L1 / L2 结构化画像 | 关系型数据库 | 强一致、可索引、可审计 |
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||||
| L3 事件与对话摘要 | 关系库 + 向量库 | 向量库用于语义召回 |
|
||||
| L4 会话状态 | KV 缓存（带 TTL） | 高频读写 |
|
||||
| L5 衣橱单品 | 关系库 + 对象存储（图片）+ 图像向量 | 支持图搜与属性筛选 |
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||||
| 变更审计 | 追加写日志表 | 记录每次记忆变更的 before/after 与操作者 |
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||||
|
||||
- 端侧缓存画像摘要，支持弱网/离线时的基础个性化展示
|
||||
- 所有记忆读写走统一 `MemoryService`，禁止各业务模块直连表，保证冲突消解与审计逻辑唯一
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||||
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||||
### 3.10 隐私与合规
|
||||
|
||||
- 记忆系统写入必须建立在「个性化推荐」授权之上，用户可随时关闭（关闭后仅保留 L0）
|
||||
- 人脸原图不入记忆库；L1 只存结论型特征
|
||||
- 记忆数据参与账号注销的彻底删除流程
|
||||
- 记忆内容不得包含健康、宗教信仰、政治倾向等敏感类别推断（即使用户提及，也不作为记忆项持久化）
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||||
- 未成年人账号不启用行为推断类隐式记忆
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||||
## 4. 与各模块的关系
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```
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┌──────────────────┐
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照片 + 问卷 ───▶ │ 美学报告 │ ──写入 L1──┐
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└──────────────────┘ │
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▼
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显式设置 ─────────────────────────────▶ ┌──────────────┐
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对话陈述 ─────────────────────────────▶ │ 记忆系统 │
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行为埋点 ─────────────────────────────▶ │ L0~L5 │
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└──────┬───────┘
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│ 画像摘要 + 偏好过滤 + 事件召回
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┌──────────────────────┼──────────────────────┐
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▼ ▼ ▼
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┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐
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│ 穿搭 Agent │ │ 换装/发型 │ │ 知识库 │
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||||
│ │ │ 推荐 │ │ 检索过滤 │
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└────────────┘ └────────────┘ └────────────┘
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│ │
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└──── 采纳/拒绝反馈 ───┴──▶ 回写 L2 / L3
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```
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| 模块 | 读取 | 写入 |
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|------|------|------|
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| 美学报告 | L0、L2（禁忌影响建议） | L1 全量、L3 报告版本 |
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| 穿搭 Agent | L0/L1/L2 摘要、L3 召回、L4 上下文 | L2 候选偏好、L3 对话摘要、L4 上下文 |
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| 换装模块 | L1（体型/季型用于素材推荐）、L2（禁忌过滤） | L3 试穿事件 |
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| 发型模块 | L1（脸型/量感/直曲/发色） | L3 试戴事件 |
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| 知识库检索 | L0/L1/L2 作为硬过滤条件 | — |
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| 我的衣橱（V2） | L1/L2 用于衣橱适配分析 | L5 单品 |
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## 5. 指标
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### 5.1 用户系统
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- 游客 → 注册转化率 > 25%
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- 华为账号一键登录占比 > 60%（首发平台）
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- 登录成功率 > 99%，注销请求处理时效 100% 达标
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- 人脸授权通过率 > 60%
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### 5.2 记忆系统
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| 指标 | 目标 | 意义 |
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|------|------|------|
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| 画像完备率（L1 关键 8 项填充率） | > 70% | 个性化能力的地基 |
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| 人均记忆条数（L2） | > 8 条 | 衡量学习深度 |
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| 记忆确认率（pending → active） | > 50% | 隐式推断的准确性 |
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| 记忆修正率 | < 20% | 过高说明诊断或推断不准 |
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| 「我的记忆」页访问率 | > 15% | 透明度是否被感知 |
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||||
| 关闭个性化推荐比例 | < 5% | 信任度反向指标 |
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| 有画像 vs 无画像用户的建议采纳率差值 | > 15pp | **验证记忆系统的实际价值** |
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| 重复询问率（Agent 询问已知信息的比例） | < 3% | 记忆注入是否生效 |
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## 6. 待确认事项
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- [ ] 华为账号登录的接入方式与 Uni-App-x 兼容性验证
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- [ ] 游客数据迁移的边界情况（多设备、换机、重装）处理方案
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- [ ] 向量库选型（自建 / 云服务）与成本评估
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||||
- [ ] 会员点数制的最终定价与点数消耗比（依赖 V1 真实成本数据）
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||||
- [ ] 隐式记忆推断的阈值与确认时机的 A/B 方案
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||||
- [ ] 记忆数据保留时长与法务确认（L3 事件建议 180 天）
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||||
- [ ] 是否支持家庭/多人档案（一个账号多个形象档案，如帮家人做诊断）——影响数据模型，建议 V1 预留 `profile_id` 字段
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||||
- [ ] 端侧记忆缓存的加密方案
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||||
**文档版本**：v1.0
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**创建日期**：2026-08-11
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**作者**：产品团队
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**状态**：待评审
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**关联文档**：
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||||
- [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)
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||||
- [美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)
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||||
- [穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)
|
||||
- [美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md)
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||||
+120
-46
@@ -1,6 +1,8 @@
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||||
# 穿搭 Agent 需求文档
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||||
> 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。
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||||
> 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)、[美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)、[用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)、[美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md) 配套使用。
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||||
>
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||||
> **依赖说明**：Agent 的回答质量由两个外部系统决定——**记忆系统**提供"这个人是谁"，**知识库**提供"专业上怎么做"。Agent 本身只负责意图理解、编排与表达。因此本文档中的知识库与个性化章节仅保留 Agent 侧的消费方式，完整设计见对应独立文档。
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## 1. 概述
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@@ -42,6 +44,8 @@
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||||
- 场景化搭配方案
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- 基础知识问答（色彩/版型/风格）
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- 单轮 + 简单多轮对话
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- **画像注入**：读取美学报告产出的 L1 画像与 L2 禁忌，作为回答的硬约束
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||||
- **知识库混合检索**：规则前置 + 向量召回（见 §3.4.2），保证不给出违反美学规则与用户禁忌的建议
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### 2.3 后续版本（P1/P2）能力规划
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||||
- 图片输入理解（评价用户穿搭照片）
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||||
@@ -111,47 +115,99 @@ Agent 需从用户输入中提取以下场景维度：
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### 3.4 知识库需求
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#### 3.4.1 知识领域
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||||
- **色彩搭配**：色彩理论、肤色匹配、配色方案、禁忌色
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||||
- **版型剪裁**：不同体型的版型选择、显瘦/显高技巧
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||||
- **风格体系**：各类风格的定义、代表单品、搭配法则
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||||
- **场景穿搭**：各场合的着装规范、搭配模板
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||||
- **面料材质**：面料特性、季节适配、保养知识
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||||
- **配饰搭配**：包/鞋/首饰/丝巾的搭配规则
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||||
- **发型知识**：脸型与发型匹配、发色选择
|
||||
> 完整的分类体系、模态设计与建设流程见 📎 **[美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md)**。本节只描述 Agent 侧如何消费知识库。
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||||
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||||
#### 3.4.2 知识来源
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||||
- 专业时尚书籍/杂志
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||||
- 造型师经验总结
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||||
- 用户 UGC 内容（审核后）
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||||
- 品牌官方资料
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||||
- 季节性流行趋势更新
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||||
#### 3.4.1 Agent 依赖的知识类目
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色彩（含 12 季色板与色值）、单品属性、风格体系、身材修饰策略、场景与 Dress Code、材质、配饰、发型适配、搭配法则、成套搭配方案、流行趋势。
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||||
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||||
#### 3.4.3 知识更新
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||||
- 按月更新流行趋势
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||||
- 按季节更新场景模板
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||||
- 用户高频问题驱动知识补充
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||||
#### 3.4.2 检索链路：规则前置的混合检索（不能只用向量 RAG）
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||||
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||||
纯向量检索会召回"语义相似但违反硬约束"的内容——例如用户明确不接受短裙，仍可能召回一篇优质的短裙搭配文章并被模型采用。因此 Agent 每次回答必须走：
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```
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意图识别 + 槽位提取
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↓
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||||
读取记忆（画像 + 偏好 + 禁忌）
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↓
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||||
【硬过滤】场景 / 温度带 / 体型适配 / 色板范围 / 排除禁忌项 ← 决定不会踩雷
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||||
↓
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||||
【规则引擎】执行命中的美学规则，产出约束与建议属性组合
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||||
↓
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||||
【向量召回】在候选集内语义检索（搭配方案 + 专业解释文本）Top-K
|
||||
↓
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||||
【图谱扩展】关联配饰、发型、替代单品
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||||
↓
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||||
【重排】规则匹配 40% + 用户偏好 25% + 方案质量 20% + 采纳率 10% + 趋势 5%
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||||
↓
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||||
【生成】LLM 组织语言，须引用知识 ID；禁止引入检索结果之外的具体单品或色值
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||||
↓
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||||
【校验】禁忌项违反 = 0（红线）、色值在色板内、结论不自相矛盾
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||||
↓
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||||
【素材绑定】匹配 tryon_ready 素材 → 展示"一键试穿"
|
||||
```
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||||
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||||
#### 3.4.3 生成约束（防幻觉红线）
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||||
- **核心结论由规则引擎产出**，LLM 只负责表达，不得自行判定体型策略或色彩适配
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||||
- 推荐的具体单品与色值**必须来自检索结果**，不得凭空生成
|
||||
- 无检索结果时明确说"这个问题我暂时没有把握"，并记录为知识缺口，禁止编造
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||||
- 每条建议可回溯到知识 ID，支撑「为什么推荐」
|
||||
|
||||
#### 3.4.4 知识更新
|
||||
- 趋势月更、场景季更、核心规则季度复审
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||||
- **知识缺口周报**：统计无检索结果或低相似度的 query，Top 20 驱动定向补充
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||||
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||||
### 3.5 个性化能力
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||||
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||||
#### 3.5.1 用户画像
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||||
- **基础信息**：性别/年龄/身高/体重/体型/肤色
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||||
- **风格偏好**：偏好风格标签/历史选择
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||||
- **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
|
||||
> 完整的记忆分层、置信度、衰减与冲突消解机制见 📎 **[用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)**。本节只描述 Agent 侧的读写方式。
|
||||
|
||||
#### 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
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||||
- 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
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||||
#### 3.5.1 Agent 读取的记忆
|
||||
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||||
#### 3.5.3 学习机制
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||||
- 用户对建议的采纳/拒绝反馈
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||||
- 收藏/试穿行为作为正样本
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||||
- 忽略/删除作为负样本
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||||
- 定期更新用户画像
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||||
| 层级 | 内容 | 用途 |
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||||
|------|------|------|
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| L0 身份档案 | 性别/生日/身高体重/职业/城市 | 硬约束 + 天气定位 |
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| L1 美学画像 | 体型/脸型/肤色/季型/量感/直曲/风格/核心诉求（**来自美学报告**） | 系统提示核心，决定建议精度 |
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||||
| L2 偏好与禁忌 | 偏好风格、颜色、品类；禁忌项 | 检索硬过滤 + 排序加权 |
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||||
| L3 事件记忆 | 试穿、收藏、采纳/拒绝、历史对话摘要 | 按 query 语义召回 Top 3~5 |
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||||
| L4 会话记忆 | 当前多轮上下文与场景槽位 | 多轮对话与槽位继承 |
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||||
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||||
#### 3.5.2 注入策略与 token 预算
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||||
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||||
不能把全部记忆塞进提示词，预算如下（合计 ≤1400 token）：
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||||
| 内容 | 处理方式 | 预算 |
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|------|---------|------|
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||||
| 画像摘要（L0+L1） | 模板化压缩，非 LLM 生成，画像未变时缓存复用 | ≤250 token |
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||||
| 偏好摘要（L2） | `confidence ≥ 0.5` 项按置信度取 Top 15 | ≤150 token |
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||||
| 事件召回（L3） | 向量检索 Top 3~5 条摘要 | ≤200 token |
|
||||
| 会话上下文（L4） | 最近 6 轮原文 + 更早轮次滚动摘要 | ≤800 token |
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||||
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画像摘要注入示例：
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```
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【用户画像】女 / 160cm / 53kg / 设计师 / 上海
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体型：梨型(A型)，溜肩，核心诉求：显高显瘦、修饰溜肩与下半身
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||||
面部：鹅蛋脸，中量感，轮廓适中，静态型
|
||||
色彩：黄二白，柔夏型（低饱和冷调），最佳色：灰蓝/灰紫/冷灰粉/浅灰绿
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||||
风格：基因自然型 + 心理优雅型 → 自然优雅
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||||
【偏好】喜欢：法式、通勤、真丝棉麻｜不接受：短裙、露肩、高饱和亮色
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||||
【近期】3 天前试穿"灰蓝西装 + 冷米黄西裤"并收藏；拒绝过 2 套包臀裙方案
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||||
```
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||||
|
||||
#### 3.5.3 个性化策略
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||||
- 建议优先匹配用户偏好风格，主动规避禁忌项（硬过滤，非软性加权）
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||||
- 基于 L1 身材数据给出针对性建议，而非通用建议
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||||
- **不重复询问已知信息**（重复询问率 < 3%）；缺失关键画像时引导生成美学报告，而不是反复追问
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||||
- **用户偏好高于专业结论**：冲突时按用户喜好执行 + 附加专业提示，不说教
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||||
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||||
#### 3.5.4 Agent 侧的记忆写入
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||||
- 用户显式陈述偏好（"我不穿高跟鞋"）→ 抽取写入 L2 并**回执确认**："已记住：不穿高跟鞋，可在「我的记忆」中修改"
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||||
- 同属性连续 3 次拒绝 → 生成待确认候选记忆，在下一次推荐结果页征询确认（不打断当前任务）
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||||
- 采纳/收藏/试穿 → 写入 L3 正样本；忽略/删除 → 负样本
|
||||
- 对话结束 → 生成 ≤100 字摘要写入 L3
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||||
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||||
#### 3.5.5 无画像用户的降级
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||||
- 明确告知"我还不了解你的身材数据"，并给出报告生成入口，**不编造假设**
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||||
- 提供 3 题极简兜底（体型自评 / 风格偏好 / 常见场景），标记为低置信 `self_reported`，后续有报告时自动覆盖
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
@@ -389,19 +445,25 @@ Agent 推荐发型（基于脸型知识）
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||||
### 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）
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||||
- [ ] 穿搭知识库搭建（色彩/版型/风格/场景）
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||||
- [ ] 意图识别（场景咨询/单品搭配/风格建议）
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||||
- [ ] **知识库混合检索链路**（硬过滤 + 规则引擎 + 向量召回 + 重排）
|
||||
- [ ] **画像注入**（L0/L1/L2 摘要 + token 预算控制 + 缓存）
|
||||
- [ ] **生成后校验**（禁忌项违反 = 0、色值在色板内）
|
||||
- [ ] 显式偏好抽取写入 L2 + 回执确认
|
||||
- [ ] 无画像用户的降级路径与报告引导
|
||||
- [ ] 快捷问题入口
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||||
- [ ] 对话历史保存
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||||
- [ ] 知识缺口埋点（无检索结果的 query 记录）
|
||||
|
||||
### 9.2 Phase 2：能力增强
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||||
- [ ] 语音输入
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||||
- [ ] 多轮对话上下文记忆
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||||
- [ ] 用户画像构建
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||||
- [ ] 个性化推荐
|
||||
- [ ] 多轮对话上下文记忆（L4 滚动摘要）
|
||||
- [ ] 隐式偏好推断 + 待确认机制
|
||||
- [ ] L3 事件语义召回
|
||||
- [ ] 联动换装试穿
|
||||
- [ ] 联动发型设计
|
||||
- [ ] 搭配方案卡片优化
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||||
- [ ] 「为什么推荐」解释链（图谱路径转自然语言）
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||||
|
||||
### 9.3 Phase 3：深度能力
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||||
- [ ] 图片输入理解
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||||
@@ -414,17 +476,29 @@ Agent 推荐发型（基于脸型知识）
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||||
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||||
## 10. 待确认事项
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||||
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||||
- [ ] 大模型选型：GPT-4 / 文心一言 / 讯飞星火 / 通义千问 / 自研
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||||
- [ ] 知识库技术方案：向量数据库 / 知识图谱 / RAG
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||||
- [ ] 语音识别方案：鸿蒙系统 / 第三方 ASR
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||||
- [ ] 对话数据存储策略与保留时长
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||||
- [ ] 大模型选型：GPT 系列 / 文心一言 / 讯飞星火 / 通义千问 / 自研（需评估合规备案要求）
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||||
- [ ] 语音识别方案：鸿蒙系统能力 / 第三方 ASR
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||||
- [ ] 对话数据存储策略与保留时长（建议 L3 摘要 180 天，原文更短）
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||||
- [ ] 内容审核方案：自建 / 第三方
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||||
- [ ] 成本预算与调用配额
|
||||
- [ ] 成本预算与调用配额（单轮 ≤ ¥0.05 是否可达）
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||||
- [ ] 长对话的摘要压缩策略与触发轮次
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||||
- [ ] 是否需要"造型师人格"设定（语气、称呼、专业度分级）
|
||||
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||||
> 知识库技术方案（向量库 / 图谱 / RAG）与记忆系统技术方案的待确认项已移交对应独立文档，避免重复维护。
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
**文档版本**：v1.0
|
||||
**文档版本**：v1.1
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||||
**创建日期**：2026-08-11
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||||
**更新日期**：2026-08-11
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||||
**作者**：产品团队
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||||
**状态**：待评审
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||||
**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)
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||||
**变更说明**：
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||||
- v1.1：明确 Agent 与记忆系统、知识库的依赖边界；§3.4 改为规则前置的混合检索链路并补充防幻觉红线；§3.5 改为记忆读取与注入策略（含 token 预算与画像摘要示例）；补充 Phase 1 的画像注入、生成后校验、知识缺口埋点等任务
|
||||
- v1.0：初始版本
|
||||
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||||
**关联文档**：
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||||
- [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)
|
||||
- [美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)
|
||||
- [用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)
|
||||
- [美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md)
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||||
|
||||
@@ -0,0 +1,576 @@
|
||||
# 美学报告需求文档
|
||||
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||||
> 本文档为「美搭」App 中**个人形象美学报告**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)、[穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)、[用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)、[美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md) 配套使用。
|
||||
>
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||||
> 内容深度参考线下形象顾问交付物《个人形象报告》（见 `reference/个人形象报告.pdf`）。
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||||
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||||
## 1. 概述
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### 1.1 定位：报告不是一个功能，而是产品的地基
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||||
美学报告在产品中承担三重角色，优先级依次为：
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1. **画像生产者**：报告是用户**结构化美学画像**的唯一权威来源。体型、脸型、肤色、季型、量感、直曲等结论一次诊断，全局复用——写入记忆系统后，Agent 对话、换装推荐、发型推荐、商品筛选全部依赖它。
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||||
2. **专业感锚点**：换装/换发型是"好玩"，报告是"专业"。报告决定用户是否相信这个 App 懂美学，而非只是个滤镜工具。
|
||||
3. **付费转化主载体**：报告的内容深度可自然分层，是比"无限次换装"更容易被理解和接受的付费点（对标线下 300~2000 元的形象诊断服务）。
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||||
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||||
### 1.2 核心设计原则
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||||
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||||
| 原则 | 说明 |
|
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|------|------|
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||||
| **先给结论，再给理由** | 首屏必须是可直接执行的 3~5 条结论，专业推导过程折叠在后 |
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||||
| **每条建议可执行** | 禁止"选择适合自己的颜色"这类空话，必须落到具体色值/版型/单品 |
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||||
| **可试穿闭环** | 报告中的每套推荐搭配都必须能一键跳转换装/试戴，否则只是一篇文章 |
|
||||
| **术语可解释** | 量感、直曲、季型等专业词全部内置词条解释，长按/点击即看 |
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||||
| **画像可复用** | 结论必须结构化落库，不能只以富文本形式存在 |
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| **可持续更新** | 报告是随身材/季节演进的档案，不是一次性内容 |
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||||
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---
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||||
## 2. 报告分级
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### 2.1 分级总览
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| 维度 | 初级报告「形象速测」 | 全面报告「形象深度诊断」 |
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|------|---------------------|------------------------|
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| **上线版本** | V1（第一版即上线） | V2（第一版**不做**，仅做占位与意愿收集） |
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| **价格** | 免费 | 付费（V2 起，单次 ¥29.9，会员优惠价见 §2.5） |
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| **输入** | 1 张正面全身照 + 4 项基础问卷 | 全身正/侧面 + 面部特写 + 完整问卷（12~15 项） |
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| **诊断维度** | 8 项核心维度 | 40+ 项完整维度 |
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| **色彩精度** | 四季粗判（春/夏/秋/冬）+ 8 色色板 | 十二季细分（如柔夏型）+ 完整色板（最佳色 24+/中性色/避雷色） |
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| **发型内容** | 3 条要点建议 | 独立发型专项报告（约 8 小节） |
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||||
| **场景方案** | 1 个主场景 | 4+ 场景配色公式与完整搭配 |
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| **推荐搭配** | 1 套（可一键试穿） | 8~12 套（含单品清单与试穿入口） |
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| **篇幅** | 1~2 屏 | 15~25 屏 |
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| **生成时长** | ≤ 60s（前台等待） | ≤ 5min（异步任务 + 完成推送） |
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| **导出** | 分享长图（1 屏） | 分享长图 + PDF 完整版 |
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| **免费额度** | 首次不限 + 每 30 天可重新生成 1 次 | 按次购买 / 会员权益 |
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| **核心目的** | 拿到画像、建立信任、驱动首次试穿 | 交付专业价值、完成付费转化 |
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### 2.2 初级报告内容（V1 交付范围）
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按用户浏览顺序排列：
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#### ① 形象名片（首屏）
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- 用户头像（脱敏处理后的分析图）+ 基础信息（性别/身高/体重）
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- **特征标签墙**：8~12 个短标签，如 `鹅蛋脸` `梨型身材` `溜肩` `黄二白` `中量感` `三庭五眼均匀` `脖长适中` `显高显瘦`
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- 一句话风格定位：如「自然优雅型 · 柔夏色调」
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#### ② 核心结论卡（3 条）
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固定输出 3 条最高优先级建议，格式统一为「做什么 + 为什么」：
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- 强化优势：如"用柔和亮色提亮上身，凸显肤色通透感"
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- 修饰重点：如"上衣选小垫肩/泡泡袖改善溜肩，收腰提升腰线"
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- 首要规避：如"避免紧身包臀裙与高饱和强对比配色"
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#### ③ 体型分析
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- 体型判定：O 型（苹果）/ A 型（梨）/ X 型（沙漏）/ T 型（倒三角）/ H 型（矩形），带判定依据说明
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- 局部特征识别：溜肩/宽肩/短颈/长腰短腰等（识别到才展示）
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- 上装 / 下装 / 连衣裙 各 1 条要点 + 1 条避雷
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#### ④ 色彩定位（粗判）
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- 四季季型：春 / 夏 / 秋 / 冬 + 冷暖倾向说明
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- 肤色档位：粉一白 / 粉二白 / 粉三白 / 黄一白 / 黄二白 / 黄黑皮
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- **最佳色板 8 色**（色块 + 颜色名 + HEX）
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- **避雷色 3 色**
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#### ⑤ 风格定位（粗判）
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- 基因风格 Top1（9 型中取最高分）+ 一句话释义
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- 心理风格（来自问卷偏好）
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- 融合风格命名（如「自然优雅」）
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#### ⑥ 发型建议（3 条）
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- 长度与轮廓 1 条、刘海 1 条、发色 1 条
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- CTA：**更多发型一键试戴** → 跳转发型模块（预筛选适配发型）
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#### ⑦ 一套推荐搭配
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- 单品清单（上衣/下装/鞋/配饰）+ 配色公式
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- CTA：**一键试穿** → 跳转换装模块，自动填充素材
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#### ⑧ 引导区
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- 「解锁全面报告」占位入口（V1 不支付，见 §2.5）
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- 「保存到我的形象档案」/「生成分享长图」
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- 「问问 AI 造型师」→ 携带报告画像进入 Agent 对话
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### 2.3 全面报告内容（V2 付费范围）
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对齐线下形象顾问交付标准，共 6 个篇章：
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#### 篇章一：个人风格核心诊断
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- **风格密码解析**：量感总分、直曲总分、面部对比度三项量化得分 + 综合命名（如「中量感 + 轮廓适中 + 静态自然型」）
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- **基因风格雷达图**：9 型（戏剧/睿智/自然/古典/优雅/浪漫/前卫/少女/少年）全维度评分
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- **心理风格**：问卷测评得出的主观偏好风格
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- **基因风格 × 心理风格关系解析**：一致/冲突判定与融合方案（参考样例中"基因自然型 + 心理优雅型 → 自然优雅"的处理逻辑）
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- **面部特征明细**：脸型、三庭五眼、眉/眼/鼻型、面部立体度评分、动静类型
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#### 篇章二：色彩诊断
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- **面部色彩三维度**：色相（冷—暖）/ 亮度（暗沉—白皙）/ 色度（柔和—鲜艳），刻度条可视化
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- **十二季细分定位**：如柔夏型 Soft Summer，含季型特点解析（明度/饱和度/冷暖倾向）
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- **完整色板**：最佳色 24+ / 时尚中性色（白/黑/灰/米驼/卡其）/ 调和色 / 避雷色
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||||
- **配色公式库**：主色 + 辅色 + 点缀色的比例建议（如 70% 基础色 + 30% 点缀色）
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||||
- **色彩避雷与拯救方案**：误穿高饱和色如何补救、冷暖调如何平衡
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- **妆容方案**：底妆色调 / 眼妆 / 唇色（与季型联动）
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#### 篇章三：身材分析与穿搭指南
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||||
针对体型 + 局部特征 + 核心诉求，逐品类输出「版型 / 领型 / 图案 / 色彩」四要素建议：
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- 上衣、下装（裤装 + 裙装）、连衣裙、外套
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||||
- 每品类含**首选**与**明确避免清单**
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- 比例修饰技巧（腰线位置、上下身比例、纵向线条强化）
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#### 篇章四：配饰规划
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腰带 / 耳饰 / 项链 / 手链手表 / 包袋 / 鞋履 / 围巾帽子，逐项给出材质、尺寸量感、颜色与佩戴位置建议。
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#### 篇章五：发型专项报告
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独立成篇，结构参考线下交付物：
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1. 核心风格定位总览（关键词）
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2. 风格基因解析（直曲属性 → 适配线条与卷径；量感属性 → 重量分布与长度；面部立体度 → 轮廓设计）
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3. 脸型与头型适配（加分项 / 避坑点）
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||||
4. 长度与轮廓推荐（首选 / 次选 / 慎选，含层次、卷度、轮廓形状）
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5. 刘海设计（推荐 / 避雷）
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6. 发色方案（主色调 / 挑染 / 避雷发色）
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7. 与穿搭风格的呼应（日常 / 职场分场景造型）
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||||
8. 护理与造型技巧（工具温度、操作手法、定型产品）
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||||
- 全篇嵌入**一键试戴**入口，按建议自动筛选发型库
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||||
#### 篇章六：场景穿搭方案包
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通勤职场 / 休闲日常 / 约会聚会 / 正式场合（可扩展：面试、旅行、运动、婚礼），每场景包含：
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- 完整搭配（上装 + 下装 + 鞋 + 配饰）
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- 配色公式
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- 材质与图案选择指南
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- 一键试穿入口
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#### 可选模块：幸运色（五行）
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- 输入生日 → 推导年月日柱五行分布 → 缺失/旺盛属性 → 幸运色建议 → 场景化应用 → 四季动态调整
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||||
- **合规要求**：必须标注"娱乐性质，不构成任何决策建议"，且提供**全局开关可关闭**（详见 §9.3）
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||||
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||||
#### 增量创新：30 天形象提升计划
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||||
线下报告普遍缺失的部分，也是本产品的差异点：把结论拆成可执行的 30 天任务清单（第 1 周替换基础单品、第 2 周引入配饰、第 3 周尝试色彩升级……），配合打卡与前后对比，把一次性报告变成持续留存的产品。
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||||
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### 2.4 报告结构对齐说明
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||||
参考报告《个人形象报告》共包含 4 个交付板块：色彩类型报告、风格与穿搭报告、发型报告、幸运色分析。本方案的映射关系：
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| 参考报告板块 | 本方案对应 | 初级 | 全面 |
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|-------------|-----------|:----:|:----:|
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| 个人风格核心诊断（风格密码/基因风格/心理风格） | 篇章一 | 粗判 Top1 | ✅ 完整 |
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| 面部色彩维度 + 四季色彩定位 + 色板 | 篇章二 | 四季粗判 + 8 色 | ✅ 十二季 + 完整色板 |
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||||
| 身材分析与穿搭指南 | 篇章三 | 3 条要点 | ✅ 逐品类四要素 |
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||||
| 配饰规划 | 篇章四 | ❌ | ✅ |
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||||
| 发型报告 | 篇章五 | 3 条要点 | ✅ 独立成篇 |
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||||
| 分场景穿搭方案 | 篇章六 | 1 场景 | ✅ 4+ 场景 |
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||||
| 幸运色（五行） | 可选模块 | ❌ | ✅ 可关闭 |
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| —（本产品增量） | 30 天提升计划 | ❌ | ✅ |
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### 2.5 付费策略与第一版落地方式
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**第一版（V1）明确不做支付**，但要做**付费意愿验证**，这是本节最重要的产品决策：
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- V1 上线内容：仅初级报告，完全免费，无支付、无订单、无发票链路
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||||
- V1 保留入口：初级报告结果页底部展示「全面报告」预览卡片（模糊化目录截图 + 内容清单 + 预计价格），点击后：
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||||
- 弹出「即将上线，抢先预约」→ 用户点击即**留资 + 埋点**
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||||
- 记录：预约用户数 / 预约率 / 停留时长 / 点击价格档位
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||||
- 决策门槛：若预约率 ≥ 8%，V2 立即开发付费全面报告；若 < 3%，重新评估定价与内容形态
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||||
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||||
**V2 定价设计**（待验证后确认）：
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||||
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||||
| 购买方式 | 价格 | 说明 |
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|---------|------|------|
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| 单次购买 | ¥29.9 | 主力售卖形态，一次生成永久可查 |
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||||
| 会员价 | ¥19.9 | 会员用户折扣 |
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||||
| 高级版权益 | 含 1 次/季 | 季度重新诊断 |
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||||
| 重新生成 | ¥9.9 | 已购用户身材/季节变化后更新（非全价） |
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||||
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||||
> **定价依据**：线下形象诊断服务客单价 300~2000 元，AI 报告定位为"十分之一价格、八成内容"，¥29.9 处于冲动消费区间且显著高于会员月费 ¥9.9 的边际收益，适合做单点变现主力。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 3. 触发时机
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||||
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||||
这是本次需求的核心问题。报告的触发设计遵循一个原则：**报告是个性化的前置条件，所以要尽早触发；但报告需要用户投入（拍照 + 问卷），所以不能强制。** 解法是"多入口触发 + 价值前置 + 可跳过可回补"。
|
||||
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||||
### 3.1 首次生成触发
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#### 触发点 A：注册后引导（主触发，预期承接 60% 生成量）
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||||
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```
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新用户注册/登录成功
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↓
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价值前置页：「1 分钟，生成你的专属形象报告」
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||||
· 展示报告样例（真实脱敏样张，非文字描述）
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||||
· 说明将获得什么：体型/色彩/风格/发型建议 + 专属搭配
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||||
↓
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隐私授权（人脸信息单独授权，见 §9.1）
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||||
↓
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基础问卷（4 项：性别 / 身高 / 体重 / 生日）
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||||
↓
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||||
上传/拍摄正面全身照 → 端侧质量校验（见 §3.4）
|
||||
↓
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||||
生成中（进度 + 分析步骤可视化，≤60s）
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||||
↓
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||||
报告结果页
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||||
↓
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||||
引导首次试穿（携带报告推荐搭配）
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||||
```
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||||
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||||
- **必须可跳过**：提供「先逛逛」按钮。跳过后首页常驻「完成形象诊断」卡片，且所有个性化位显示"未解锁个性化"状态提示。
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||||
- **不可强制授权**：拒绝人脸授权的用户走"纯问卷版轻画像"降级路径（见 §3.6）。
|
||||
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||||
#### 触发点 B：功能内价值触发（承接跳过引导的用户）
|
||||
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||||
| 触发场景 | 触发时机 | 文案方向 |
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|---------|---------|---------|
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||||
| 换装完成 | 首次换装结果页展示后 3s | "想知道这套为什么适合你吗？生成形象报告" |
|
||||
| 发型试戴完成 | 首次试戴结果页 | "你的脸型还适合哪些发型？看形象报告" |
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||||
| Agent 缺失画像 | 对话中需要体型/肤色/风格信息时 | "1 分钟生成形象报告，之后不用再回答这些问题" |
|
||||
| 收藏行为 | 累计收藏 ≥ 3 个搭配 | "根据你的喜好 + 身材，生成专属搭配方案" |
|
||||
| 连续使用 | 第 3 次打开 App 且未生成报告 | 首页顶部横幅提醒 |
|
||||
|
||||
> 频控：触点 B 全局最多提醒 3 次，每次间隔 ≥ 24h，用户点"不再提醒"后仅保留静态入口。
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||||
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||||
#### 触发点 C：常驻主动入口
|
||||
- 首页固定卡片「我的形象报告」（未生成显示 CTA，已生成显示摘要）
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||||
- 底部 Tab「我的」→ 我的形象档案
|
||||
- Agent 对话快捷问题区：「帮我做个形象诊断」
|
||||
|
||||
#### 触发点 D：社交触发
|
||||
- 好友分享的报告长图带「生成我的报告」落地入口
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||||
- 邀请奖励（V2）：邀请 1 位好友完成报告，双方各得 1 次全面报告体验章节
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||||
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||||
### 3.2 重新生成 / 更新触发
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||||
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||||
报告是**活的档案**，以下条件命中时主动提示更新（不自动扣额度、不自动生成）：
|
||||
|
||||
| 触发条件 | 更新范围 | 提示方式 |
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||||
|---------|---------|---------|
|
||||
| 用户修改身高/体重，且体重变化 ≥ 3kg | 体型 + 穿搭建议 | App 内弹窗 |
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||||
| 距上次生成 ≥ 90 天 | 全量 | 首页卡片提示 |
|
||||
| 季节切换（3/6/9/12 月首次打开） | 场景方案 + 色彩应用（增量章节） | 首页卡片 + 推送 |
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||||
| 用户上传新的全身照/面部照 | 相关维度 | 上传后即时询问 |
|
||||
| 换发型/换发色后 | 发型章节 | 发型结果页 |
|
||||
| 用户主动修改「我的记忆」中的画像项 | 相关维度重算 | 保存后询问 |
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||||
| 知识库/算法大版本升级 | 全量（免费重算一次） | 站内消息 |
|
||||
|
||||
- **必须保留历史版本**：更新后生成新版本，旧版本进入「形象档案时间轴」，支持**前后对比视图**（这是留存资产，不能覆盖）。
|
||||
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||||
### 3.3 全面报告付费触发点（V2）
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||||
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||||
| 触发点 | 位置 | 说明 |
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||||
|-------|------|------|
|
||||
| 初级报告结果页 | 页面底部 | 主转化位，展示全面报告目录与样例 |
|
||||
| 初级报告章节内 | 各章节末尾 | "查看完整的 24 色专属色板 →"（内容截断式引导） |
|
||||
| Agent 深度问题 | 对话中 | 用户问到超出初级画像的问题时（如"我适合什么材质"） |
|
||||
| 发型模块 | 发型列表页 | "查看你的发型专项报告（含刘海/发色方案）" |
|
||||
| 会员页 | 权益对比表 | 作为会员核心权益之一 |
|
||||
| 营销节点 | 推送/首页 | 生日、换季、大促 |
|
||||
| 分享回流 | 分享长图落地页 | 被分享者看到"完整版包含 6 大篇章" |
|
||||
|
||||
> 反面约束：**禁止在初级报告首屏做付费拦截**。首屏必须先完整交付免费价值，付费引导只出现在已消费内容之后。
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||||
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||||
### 3.4 不触发与拦截规则
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||||
|
||||
以下情况**不进入生成流程**，且**不消耗额度**（省成本 + 保体验，端侧优先校验）：
|
||||
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||||
| 拦截项 | 校验方式 | 用户提示 |
|
||||
|-------|---------|---------|
|
||||
| 非人像 / 未检出人体 | 端侧检测 | "没有识别到人像，请上传本人照片" |
|
||||
| 多人合照 | 人数检测 > 1 | "照片中有多个人，请上传单人照" |
|
||||
| 非全身（缺头或缺脚） | 关键点检测 | "需要包含头到脚的全身照" |
|
||||
| 面部遮挡（口罩/墨镜/大面积遮挡） | 面部关键点置信度 | "请露出完整面部，脱下口罩和墨镜" |
|
||||
| 光线过暗 / 过曝 | 亮度直方图 | "光线不足，请在明亮环境重拍" |
|
||||
| 分辨率过低 | 长边 < 640px | "照片太小啦，请上传更清晰的照片" |
|
||||
| 严重模糊 | 拉普拉斯方差 | "照片有点模糊，重拍一张吧" |
|
||||
| 疑似非本人（V2） | 与历史照片人脸一致性 | "检测到与之前照片差异较大，是否为本人？" |
|
||||
| 未成年人（疑似） | 年龄估计 < 18 | 拒绝生成并提示未成年人保护政策 |
|
||||
| 未授权人脸信息处理 | 授权状态 | 引导至授权页或降级路径 |
|
||||
| 违规内容（裸露等） | 内容安全检测 | 拒绝并按审核策略处理 |
|
||||
|
||||
> 拍照建议提示（生成前展示）：正面站立、双手自然下垂、贴身衣物（利于体型判定）、纯色背景、自然光、长边 1024~2048px。
|
||||
|
||||
### 3.5 频控与配额
|
||||
|
||||
| 用户类型 | 初级报告 | 全面报告（V2） |
|
||||
|---------|---------|---------------|
|
||||
| 游客（未注册） | 可生成 1 次，结果暂存本地，注册后迁移 | ❌ |
|
||||
| 免费用户 | 首次 + 每 30 天可重新生成 1 次 | 按次购买 |
|
||||
| 会员 | 每 7 天可重新生成 1 次 | 折扣价购买 |
|
||||
| 高级版 | 不限（防刷：每日 ≤ 3 次） | 含 1 次/季 |
|
||||
|
||||
- 生成失败（服务端错误/超时）**不计入配额**，且自动重试 1 次
|
||||
- 因照片不合格被拦截**不计入配额**
|
||||
- 防刷：同一设备 + 同一账号维度双重限流，异常账号进入人工审核
|
||||
|
||||
### 3.6 降级路径（无照片 / 拒绝授权用户）
|
||||
|
||||
不能因为用户不愿上传照片就让个性化能力完全失效，提供「问卷版轻画像」：
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||||
|
||||
- 输入：体型自评（图示化 5 选 1）+ 肤色自评（色卡对照）+ 脸型自评 + 风格偏好多选 + 身高体重
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||||
- 输出：简化版结论（约初级报告的 60% 内容），明确标注「基于自评生成，上传照片可获得更精准诊断」
|
||||
- 画像置信度标记为 `self_reported`（低置信），后续有照片时自动覆盖（见记忆系统冲突消解规则）
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 4. 诊断维度字典
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||||
报告输出的所有结论必须落到下表维度，**结构化写入用户画像**（对应记忆系统 L1 层）。
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||||
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||||
| # | 维度 | 取值范围 | 数据来源 | 初级 | 全面 |
|
||||
|---|------|---------|---------|:----:|:----:|
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||||
| 1 | 性别 | 女 / 男 / 不便告知 | 问卷 | ✅ | ✅ |
|
||||
| 2 | 身高 / 体重 | 数值 | 问卷 | ✅ | ✅ |
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||||
| 3 | 生日 | 日期（可选时辰） | 问卷 | ✅ | ✅ |
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||||
| 4 | 职业 | 枚举（设计师/教师/程序员/学生/自由职业…） | 问卷 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 5 | 体型 | O 苹果 / A 梨 / X 沙漏 / T 倒三角 / H 矩形 | 视觉分析 | ✅ | ✅ |
|
||||
| 6 | 身体局部特征 | 溜肩 / 平肩 / 宽肩 / 短颈 / 长腰 / 短腰 / 粗腿 等（多标签） | 视觉分析 | 部分 | ✅ |
|
||||
| 7 | 上下身比例 | 数值比 | 视觉分析 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 8 | 脸型 | 鹅蛋 / 圆 / 方 / 长 / 心形 / 菱形 / 梨形 | 视觉分析 | ✅ | ✅ |
|
||||
| 9 | 三庭五眼 | 均匀 / 上庭偏长 / 中庭偏长 / 下庭偏长 等 | 视觉分析 | 标签 | ✅ 明细 |
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||||
| 10 | 五官细节 | 眉形 / 眼型 / 双眼皮 / 鼻型 / 唇形 / 法令纹 / 颧骨 / 脖长 | 视觉分析 | 标签 | ✅ |
|
||||
| 11 | 面部立体度 | 0~10 分 | 视觉分析 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 12 | 肤色档位 | 粉一白 / 粉二白 / 粉三白 / 黄一白 / 黄二白 / 黄黑皮 | 视觉分析（Lab 采样） | ✅ | ✅ |
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||||
| 13 | 面部色相 | 冷 ←→ 暖（连续值 + 刻度） | 色彩算法 | 粗判 | ✅ |
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||||
| 14 | 面部亮度 | 暗沉 ←→ 白皙 | 色彩算法 | 粗判 | ✅ |
|
||||
| 15 | 面部色度 | 柔和 ←→ 鲜艳 | 色彩算法 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 16 | 面部对比度 | 低 / 适中 / 高 | 色彩算法 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 17 | 四季季型 | 春 / 夏 / 秋 / 冬 | 色彩算法 | ✅ | ✅ |
|
||||
| 18 | 十二季细分 | 浅春/暖春/亮春/浅夏/柔夏/冷夏/柔秋/暖秋/深秋/亮冬/冷冬/深冬 | 色彩算法 | ❌ | ✅ |
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||||
| 19 | 最佳色板 | 色值列表（HEX + 色名） | 知识库映射 | 8 色 | 24+ 色 |
|
||||
| 20 | 中性色板 | 白/黑/灰/米驼/卡其 的适配款 | 知识库映射 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 21 | 避雷色 | 色值列表 | 知识库映射 | 3 色 | ✅ 完整 |
|
||||
| 22 | 量感 | 小 / 中 / 大 + 量感总分 | 视觉分析 | 粗判 | ✅ 带分值 |
|
||||
| 23 | 直曲（轮廓） | 偏曲 / 适中 / 偏直 + 直曲总分 | 视觉分析 | 粗判 | ✅ 带分值 |
|
||||
| 24 | 动静 | 动态型 / 动静适中 / 静态型 | 视觉 + 问卷 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 25 | 基因风格 | 戏剧/睿智/自然/古典/优雅/浪漫/前卫/少女/少年（9 型评分） | 视觉分析 | Top1 | ✅ 全维评分 |
|
||||
| 26 | 心理风格 | 同 9 型 | 偏好问卷 | ✅ | ✅ |
|
||||
| 27 | 融合风格命名 | 文本 | 规则 + LLM | ✅ | ✅ |
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||||
| 28 | 核心诉求 | 显高 / 显瘦 / 显白 / 显气质 / 遮肉 / 修饰肩颈（多选） | 问卷 + 推导 | ✅ | ✅ |
|
||||
| 29 | 场景权重 | 通勤/休闲/约会/正式 的占比 | 问卷 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 30 | 偏好与禁忌 | 喜欢/不接受的风格、颜色、品类、露肤度 | 问卷 + 行为 | 部分 | ✅ |
|
||||
| 31 | 发长与卷度现状 | 短/中/长 × 直/微卷/大卷 | 视觉分析 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 32 | 发色现状 | 色值 + 冷暖 | 视觉分析 | ❌ | ✅ |
|
||||
| 33 | 五行分布 | 金木水火土计数 | 生日推算 | ❌ | ✅（可关闭） |
|
||||
| 34 | 幸运色 | 色值列表 | 五行映射 | ❌ | ✅（可关闭） |
|
||||
|
||||
> 每个维度的输出必须携带 `confidence`（0~1）与 `source`（`vision` / `self_reported` / `rule` / `llm`），低置信维度在报告中以"参考"语气呈现，并允许用户手动修正。用户修正后置信度置为 1.0 且标记 `user_confirmed`。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 输入要求
|
||||
|
||||
### 5.1 照片要求
|
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|
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| 项目 | 初级 | 全面 |
|
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|------|------|------|
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| 正面全身照 | 必填 | 必填 |
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| 面部特写 | 选填（提升色彩精度） | 必填 |
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||||
| 侧面全身照 | ❌ | 选填（提升体型精度） |
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| 分辨率 | 长边 ≥ 640px，建议 1024~2048px | 长边 ≥ 1024px |
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| 格式 | JPG / PNG / WEBP / HEIC | 同 |
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||||
| 单张大小 | ≤ 10MB（前端压缩后上传） | 同 |
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### 5.2 问卷设计
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**初级（4 项，全部单步完成，≤ 30 秒）**：性别、身高、体重、生日
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**全面（12~15 项，分 3 步，每步 ≤ 5 项，带进度条）**：
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1. 基础信息：性别、身高、体重、生日（含时辰，选填）、职业
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||||
2. 场景与诉求：主要穿着场景权重、核心诉求（多选）、日常预算区间
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3. 偏好测评：风格图片二选一测评（8 组，用于判定心理风格）、颜色偏好、禁忌项（不接受的品类/露肤度）
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> 问卷原则：**图示优于文字**（体型、风格、肤色一律用图选），单页不超过 5 项，任何一项可跳过。
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## 6. 生成流程
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### 6.1 流程图
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```
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输入（照片 + 问卷）
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↓
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① 端侧预检（人像/全身/清晰度/光线/单人）——不合格直接拦截，不计额度
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↓
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② 图像预处理（压缩、EXIF 校正、人像分割、关键点检测）
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↓
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③ 视觉分析（并行）
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├─ 体型与比例测算（关键点 → 肩腰臀比、上下身比）
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├─ 面部分析（脸型、三庭五眼、五官、量感、直曲、立体度）
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└─ 色彩采样（面部 Lab 取样 → 色相/亮度/色度 → 肤色档位）
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↓
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④ 结构化画像生成（对齐 §4 维度字典，每项带 confidence + source）
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↓
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⑤ 规则引擎推理（知识库硬规则：体型 → 版型策略；季型 → 色板；脸型+量感 → 发型）
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↓
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⑥ 知识库检索（RAG：召回适配的搭配方案、场景模板、专业解释文本）
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↓
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⑦ LLM 内容生成（按报告模板逐章节生成，输入 = 画像 + 规则结论 + 检索片段）
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↓
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⑧ 一致性校验（结论与画像是否矛盾？是否违反禁忌项？色值是否在色板内？）
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↓
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⑨ 渲染（报告页 + 分享长图 + PDF）
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↓
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⑩ 写入记忆系统（L1 美学画像）+ 落库归档（版本化）
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↓
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⑪ 推荐素材绑定（为推荐搭配匹配可试穿的白底单品图）
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```
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### 6.2 关键工程要求
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- **⑤ 规则引擎先于 ⑦ LLM 生成**：硬结论（体型策略、色板、避雷项）由规则引擎产出，LLM 只负责组织语言与解释，不允许 LLM 自由发挥核心结论。这是保证专业准确性、避免幻觉的关键设计。
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||||
- **⑧ 一致性校验不可省**：至少校验三项——推荐色是否在最佳色板内、推荐单品是否命中用户禁忌项、结论之间是否自相矛盾（如同时推荐"紧身"与"避免紧身"）。校验失败则重试该章节生成。
|
||||
- **⑪ 素材绑定是闭环前提**：报告推荐的每套搭配必须绑定知识库中 `tryon_ready = true` 的白底单品图，否则"一键试穿"按钮不展示（详见 [知识库方案](./美学知识库-建设方案.md) 素材规范）。
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||||
- **全面报告必须异步**：生成时长 ≤ 5min，采用任务中心 + 完成推送，用户可退出 App。初级报告可前台等待，但同样进任务队列，避免页面销毁导致任务丢失。
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||||
- **失败降级**：视觉分析部分失败时（如面部照缺失），跳过相关维度而非整体失败，报告中标注"该维度暂未诊断，补充照片可解锁"。
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### 6.3 生成中的等待体验
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换装接口最长 320s、发型 120s、全面报告 ≤ 5min，长耗时是本产品的固有特征，必须产品化处理：
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- 分析步骤可视化：`识别人像 → 测算体型 → 分析面部 → 采样色彩 → 匹配色板 → 生成方案`，逐步点亮
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||||
- 展示已等待秒数 + 预计剩余
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||||
- 可最小化：进入任务中心后台执行，完成后推送通知
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||||
- 等待期填充内容：展示美学小知识卡片 / 报告样例 / 昨日热门搭配
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---
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## 7. 报告页面结构与交互
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### 7.1 页面结构
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```
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报告详情页
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├─ 顶部：形象名片（分析图 + 标签墙 + 风格定位）
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├─ 悬浮目录：可跳转各章节（全面报告必备）
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├─ 章节卡片（可折叠）
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│ ├─ 结论区（大字、图示、色块）
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│ ├─ 「为什么」折叠区（专业推导，默认收起）
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||||
│ └─ 行动区（一键试穿 / 一键试戴 / 收藏 / 问 AI）
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├─ 术语气泡：专业词点击弹出解释（量感、直曲、季型…）
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||||
├─ 底部操作栏：生成分享长图 / 导出 PDF（全面）/ 重新生成 / 修正我的数据
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||||
└─ 底部引导：解锁全面报告（V1 为占位）
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```
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### 7.2 关键交互
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| 交互 | 说明 |
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|------|------|
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| **数据修正** | 每个诊断维度旁提供「不准？修正一下」，用户修正后即时更新画像与该章节结论（不重新生成全文） |
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||||
| **一键试穿** | 携带推荐搭配的 `cloth_img` / `kuzi_img` / `change_desc` 跳转换装页，用户无需自己找图 |
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||||
| **一键试戴** | 携带发型筛选条件跳转发型页，列表按适配度排序 |
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||||
| **问 AI 追问** | 任意章节可「就这一条问问 AI」，携带章节上下文进入 Agent |
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||||
| **历史对比** | 形象档案时间轴，双版本并排对比（体重/体型/发型变化） |
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||||
| **分享长图** | 自动排版 1~3 屏长图，含品牌水印 + 二维码；**必须支持隐藏照片**（仅分享结论），保护隐私 |
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| **术语词典** | 全局术语库，报告内自动识别并加下划虚线 |
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### 7.3 分享设计（增长关键）
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- 默认生成"结论版"长图（不含用户照片，只有标签墙 + 色板 + 风格定位），大幅降低分享心理门槛
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- 可选生成"完整版"（含分析图），需二次确认
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||||
- 色板长图单独可分享（色卡类内容天然适合社交传播）
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||||
- 分享落地页：展示对方报告摘要 + 「生成我的报告」CTA
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## 8. 与其他模块的关系
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| 模块 | 关系 |
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|------|------|
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| **记忆系统** | 报告是 L1 美学画像的**唯一权威写入源**；报告完成后触发画像更新事件 |
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| **穿搭 Agent** | 消费 L1 画像作为系统提示，回答质量强依赖报告；无报告时降级为通用建议 |
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||||
| **换装模块** | 报告推荐搭配 → 换装素材自动填充；换装历史回流为报告更新依据 |
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||||
| **发型模块** | 报告发型章节 → 发型库筛选条件；发型库 60 款需标注适配脸型/量感/直曲标签 |
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||||
| **知识库** | 报告的规则、色板、话术模板全部来自知识库；知识库升级触发报告可重算 |
|
||||
| **我的衣橱** | 报告结论用于筛选衣橱中"适合"与"建议处理"的单品（V2） |
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||||
| **会员体系** | 全面报告是会员核心权益与单次付费主力（V2） |
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## 9. 质量、合规与风险
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### 9.1 隐私与数据安全（人脸属敏感个人信息，最高优先级）
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||||
- **单独授权**：人脸信息处理必须独立于通用隐私协议单独弹窗授权，不可默认勾选
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||||
- **最小化**：只存储派生特征与结论，**原始人脸照片处理完即删**（保留期 ≤ 24h 仅用于任务重试），报告中展示的分析图为脱敏处理版本
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||||
- **不用于训练**：明确承诺用户照片不用于模型训练，并在协议中写明
|
||||
- **加密**：传输 HTTPS，存储加密，OSS 签名链接短时效
|
||||
- **可删除可导出**：用户可一键删除全部报告与画像数据，可导出个人数据副本
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||||
- **未成年人**：疑似未成年人拒绝生成；已知未成年账号禁用报告功能
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||||
- **第三方**：如使用第三方视觉/大模型服务，需在隐私政策中列明数据处理方清单
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||||
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||||
### 9.2 AI 生成内容合规
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||||
- 报告页与分享长图**必须标注 AI 生成标识**（依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》）
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||||
- 沿用参考报告的免责表述：`注：人工智能大模型在计算中可能存在误差，报告结论仅供参考。`
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||||
- 报告不得包含医疗、减肥、整形等医疗健康建议（如"建议减重"需改为中性表述），避免越界
|
||||
- 禁止对用户外貌做负面评价性表述（"腿粗""脸大"等），统一改为中性描述 + 修饰策略（"下半身量感偏大 → 建议…"）。这是文案红线，需建立敏感词表在 ⑧ 校验环节强制过滤。
|
||||
|
||||
### 9.3 五行/命理模块的合规处理
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||||
- 定位为**娱乐模块**，标注"仅供娱乐，不构成任何建议"
|
||||
- 提供全局开关（设置页可关闭，关闭后报告不含该章节）
|
||||
- 应用商店审核风险：部分渠道对命理内容敏感，需准备"关闭该模块"的可配置开关（服务端下发），避免因单一模块影响整体上架
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||||
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||||
### 9.4 准确性保障
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||||
- 建立 **100 例黄金评测集**（由专业形象顾问标注体型/脸型/季型/风格），每次算法或知识库更新回归测试
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||||
- 目标准确率：体型 ≥ 85%、脸型 ≥ 80%、四季季型 ≥ 80%、十二季细分 ≥ 65%（细分季型本身专业争议大，需通过话术弱化绝对性）
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||||
- 用户修正数据作为长期评测样本回流
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||||
- 报告内提供「结论不准反馈」入口，反馈进入人工抽查
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### 9.5 成本控制
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||||
- 单份初级报告成本目标 ≤ ¥0.30（视觉分析 + LLM 生成），全面报告 ≤ ¥2.00
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||||
- 手段：端侧预检拦截无效请求、色板/规则结论走规则引擎不走 LLM、章节模板化减少输出 token、相同画像的通用章节缓存复用
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||||
- 每份报告记录成本明细（视觉调用次数、LLM token 数），支撑单位经济模型核算
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## 10. 指标
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### 10.1 漏斗指标（核心）
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| 指标 | 定义 | 目标 |
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|------|------|------|
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| 报告引导曝光率 | 见到引导页用户 / 新用户 | > 95% |
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| 授权通过率 | 同意人脸授权 / 引导曝光 | > 60% |
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||||
| 照片上传率 | 完成上传 / 授权通过 | > 80% |
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||||
| 照片合格率 | 通过预检 / 上传次数 | > 75% |
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||||
| **报告完成率** | 生成成功 / 新用户 | **> 40%** |
|
||||
| 报告 → 试穿转化率 | 报告页点击一键试穿 / 报告完成 | > 35% |
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||||
| 报告 → Agent 转化率 | 报告页进入对话 / 报告完成 | > 20% |
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||||
| 报告分享率 | 分享 / 报告完成 | > 15% |
|
||||
| 全面报告预约率（V1） | 点击预约 / 初级报告完成 | **> 8%（付费决策门槛）** |
|
||||
| 全面报告付费转化率（V2） | 购买 / 曝光 | > 3% |
|
||||
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||||
### 10.2 质量指标
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||||
- 报告生成成功率 > 97%
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||||
- 初级报告 P95 生成时长 < 60s，全面报告 P95 < 5min
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||||
- 结论修正率 < 15%（用户主动修正维度数 / 总维度数）
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||||
- 报告满意度评分 > 4.2/5
|
||||
- 首屏结论"有用"投票率 > 70%
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||||
### 10.3 留存指标
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||||
- 生成报告用户的次日留存 vs 未生成用户（预期高出 15pp 以上，验证报告的留存价值）
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||||
- 90 天报告更新率 > 20%
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||||
- 人均报告版本数 > 1.5（衡量档案化程度）
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## 11. 待确认事项
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- [ ] 视觉分析能力来源：自研模型 / 第三方 API（体型关键点、面部关键点、肤色采样分别选型）
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||||
- [ ] 十二季细分色彩的算法方案与专业校准方（是否引入外部形象顾问背书）
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||||
- [ ] 报告长图/PDF 渲染方案：端侧 Canvas / 服务端渲染（服务端更可控但成本更高）
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||||
- [ ] 报告数据保留期限与注销后删除时效（建议注销后 7 日内彻底删除）
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||||
- [ ] 五行模块是否纳入 V2（合规与审核风险评估）
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||||
- [ ] 全面报告定价与内容边界的最终确认（依赖 V1 预约率数据）
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||||
- [ ] 专业顾问合作：是否引入 1~2 位持证形象顾问参与规则校准与黄金集标注
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||||
- [ ] 报告术语体系的本地化命名（"量感/直曲"对普通用户认知门槛较高，是否需要更通俗的替代表述）
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
**文档版本**：v1.0
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||||
**创建日期**：2026-08-11
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||||
**作者**：产品团队
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||||
**状态**：待评审
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||||
**关联文档**：
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||||
- [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)
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||||
- [穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)
|
||||
- [用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)
|
||||
- [美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md)
|
||||
- 参考样例：`reference/个人形象报告.pdf`
|
||||
@@ -0,0 +1,507 @@
|
||||
# 美学知识库建设方案
|
||||
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||||
> 本文档定义「美搭」App 美学/穿搭知识库的**分类体系、模态构成、构建流程与检索链路**，与 [产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md)、[美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)、[穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)、[用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md) 配套使用。
|
||||
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||||
## 1. 目标与定位
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||||
### 1.1 为什么必须自建知识库，不能只靠大模型
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| 只用大模型的问题 | 知识库的作用 |
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|-----------------|-------------|
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| **幻觉**：编造"柔夏型适合正红色"这类错误结论 | 硬规则约束，核心结论不由模型自由生成 |
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||||
| **不可审计**：出错无法定位和修复 | 每条知识有 ID、来源、审核人，可定位可回滚 |
|
||||
| **不可试穿**：推荐"一件卡其色阔腿裤"，但系统没有这条裤子的图，无法调用换装 API | 每个单品实体绑定白底图素材，建议可直接变成预览 |
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||||
| **不可解释**：无法回答"为什么推荐给我" | 图谱路径可还原推理链（体型→策略→单品→颜色） |
|
||||
| **无壁垒**：能力等于公开模型能力 | 专家规则 + 素材资产 + 行为回流构成数据壁垒 |
|
||||
| **成本高**：长提示词与长输出 | 结构化结论走规则引擎，模型只负责表达 |
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||||
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### 1.2 知识库要服务的四个消费方
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1. **美学报告**：提供规则结论（体型策略、色板映射、发型适配）与话术模板
|
||||
2. **穿搭 Agent**：提供 RAG 检索片段与成套方案召回
|
||||
3. **换装/发型模块**：提供可试穿的单品素材与发型标签
|
||||
4. **推荐排序**：提供属性与适配矩阵作为过滤和打分依据
|
||||
|
||||
### 1.3 设计原则
|
||||
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||||
- **能计算的不要写成文字**：色彩距离、比例判定用数值算法，不塞进文本让模型"读"
|
||||
- **能硬约束的不要交给模型**：禁忌项、色板范围、体型规则用规则引擎强制
|
||||
- **每条知识可溯源**：`source` + `reviewer` + `effective_period` 三字段必填
|
||||
- **图文强绑定**：任何单品/搭配/发型知识必须有可用图像资产，否则无法完成"建议 → 预览"闭环
|
||||
- **时效分离**：永恒法则（色彩理论、体型修饰）与时效内容（流行趋势）分库管理，更新节奏不同
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 2. 总体架构
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||||
知识库分四层，从下到上：
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||||
```
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||||
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||
│ ④ 检索与推理层 Retrieval & Reasoning │
|
||||
│ 硬过滤 → 向量召回 → 图谱扩展 → 重排 → 生成（带引用） │
|
||||
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ ③ 资产层 Assets │
|
||||
│ 单品白底图 / 成套 look 图 / 发型图 / 色板图 / 教程视频 │
|
||||
│ （对象存储 + CDN + 图像向量索引） │
|
||||
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ ② 内容层 Content │
|
||||
│ 规则条目 / 专业解释文本 / 场景模板 / 报告话术 / 搭配方案 │
|
||||
│ （关系库 + 全文索引 + 向量索引） │
|
||||
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ ① 本体层 Ontology │
|
||||
│ 实体定义 + 属性字典 + 枚举值 + 实体间关系（图谱 Schema） │
|
||||
│ —— 一切的基础，必须先定义，后灌数据 │
|
||||
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
**建设顺序不可颠倒**：先定义本体（属性字典与枚举值），再灌内容与资产。若先堆内容，后期会出现"同一个领型有 5 种写法"的灾难，导致检索与规则全部失效。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 知识分类体系（12 类实体）
|
||||
|
||||
### 3.1 分类总览
|
||||
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||||
| # | 类目 | 定位 | 主要模态 | 冷启动目标量级 |
|
||||
|---|------|------|---------|--------------|
|
||||
| 1 | 单品 Item | 服饰单品的属性化定义 | 结构化 + 图像 | 800~1500 条 |
|
||||
| 2 | 色彩 Color | 颜色体系与季型色板 | 数值 + 结构化 + 图像 | 12 季 × 30 色 ≈ 400 色 |
|
||||
| 3 | 风格 Style | 风格体系与识别特征 | 文本 + 结构化 + 图像 | 9 基因型 + 20 潮流风格 |
|
||||
| 4 | 身材 Body | 体型与局部特征的修饰策略 | 结构化 + 文本 + 图示 | 5 体型 × 12 局部特征 |
|
||||
| 5 | 面部与发型 Face & Hair | 脸型/量感/直曲 与发型适配 | 结构化 + 图像 | 60 发型 + 8 脸型映射 |
|
||||
| 6 | 场景 Occasion | 场合着装规范与温度带 | 结构化 + 文本 | 20 场景 × 4 季 |
|
||||
| 7 | 材质 Material | 面料特性与季节适配 | 结构化 + 文本 | 40~60 种 |
|
||||
| 8 | 配饰 Accessory | 配饰搭配规则 | 结构化 + 图像 | 8 品类 × 规则 |
|
||||
| 9 | 妆容 Makeup | 与季型联动的妆容方案 | 结构化 + 文本 + 色值 | 12 季 × 3 部位 |
|
||||
| 10 | 搭配法则 Rule | 可执行的 IF-THEN 规则 | 结构化（规则引擎） | 800~1200 条 |
|
||||
| 11 | 搭配方案 Outfit | 成套 look（召回主单元） | 结构化 + 图像 | 300~500 套 |
|
||||
| 12 | 趋势 Trend | 时效性流行趋势 | 文本 + 图像 | 每季 30~50 条 |
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||||
|
||||
> 扩展类目（V3 电商阶段）：品牌 Brand、商品 SKU、价格与渠道。
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||||
|
||||
### 3.2 各类目详细设计
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||||
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||||
#### ① 单品 Item —— 一切搭配的原子
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||||
|
||||
**品类树（三级）**：
|
||||
```
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||||
上装 ├ T恤/衬衫/针织衫/卫衫/背心/吊带/西装外套/风衣/大衣/羽绒服/夹克/开衫
|
||||
下装 ├ 西裤/直筒裤/阔腿裤/锥形裤/牛仔裤/短裤/A字裙/百褶裙/包臀裙/半身长裙
|
||||
连体 ├ 连衣裙/连体裤/套装
|
||||
鞋履 ├ 乐福鞋/芭蕾鞋/小白鞋/高跟鞋/靴子（切尔西/长靴/短靴）/凉鞋/运动鞋
|
||||
包袋 ├ 手提包/腋下包/斜挎包/托特包/双肩包/藤编包
|
||||
配饰 ├ 腰带/耳饰/项链/手链/手表/丝巾/围巾/帽子/发饰
|
||||
```
|
||||
|
||||
**核心属性字典（枚举值必须统一）**：
|
||||
|
||||
| 属性 | 枚举值示例 |
|
||||
|------|-----------|
|
||||
| 廓形 silhouette | 修身 / 直筒 / 宽松 / A 型 / H 型 / X 型 / O 型 / 茧型 |
|
||||
| 领型 neckline | 圆领 / V 领 / 方领 / 船领 / 一字领 / 立领 / 翻领 / POLO / 荷叶领 |
|
||||
| 袖型 sleeve | 无袖 / 短袖 / 七分 / 长袖 / 泡泡袖 / 灯笼袖 / 落肩 / 插肩 |
|
||||
| 肩部 shoulder | 自然肩 / 垫肩 / 落肩 / 收肩 |
|
||||
| 腰线 waistline | 高腰 / 中腰 / 低腰 / 无腰线 / 收腰 / 松紧 |
|
||||
| 长度 length | 短款 / 常规 / 长款；裙长（超短/及膝/过膝/中长/及踝） |
|
||||
| 图案 pattern | 纯色 / 细条纹 / 粗条纹 / 小碎花 / 大花 / 格纹 / 波点 / 印花 / 拼色 |
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| 颜色 color | 色名 + HEX + 归属季型（关联类目②） |
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||||
| 面料 material | 关联类目⑦ |
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| 正式度 formality | 1~5（居家 → 礼服） |
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| 季节 season | 春/夏/秋/冬（多选）+ 适配温度带 |
|
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| 露肤度 exposure | 0~5（合规与偏好过滤用） |
|
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| 量感 volume | 小 / 中 / 大（与用户量感匹配） |
|
||||
| 直曲 line | 偏直 / 适中 / 偏曲 |
|
||||
|
||||
**试穿相关字段（关键）**：
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| 字段 | 说明 |
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||||
|------|------|
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||||
| `image_url` | 展示图 |
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||||
| `tryon_image_url` | **白底/透明底抠图**，用于换装 API 的 `cloth_img` / `kuzi_img` |
|
||||
| `tryon_slot` | `top`（上衣）/ `bottom`（裤装）/ `dress`（连衣裙）/ `not_supported` |
|
||||
| `tryon_ready` | 布尔值，是否可用于一键试穿 |
|
||||
| `default_prompt` | 该单品的推荐 `change_desc` 提示词模板 |
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||||
|
||||
> 现有换装接口只支持 `human_img` + `cloth_img` + `kuzi_img`，即上衣与裤子。**连衣裙、鞋、包、配饰无法参与换装**。因此 `tryon_slot` 必须准确标注，产品端只对 `tryon_ready = true` 的单品展示"一键试穿"，其余展示"加入搭配"，避免用户点了没反应。
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||||
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||||
#### ② 色彩 Color —— 最需要"数值化"的类目
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||||
不要把颜色当文本存，要当数值存，否则无法计算匹配度。
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||||
| 字段 | 说明 |
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||||
|------|------|
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||||
| `color_id` / `name_cn` / `name_en` | 灰蓝 / Dusty Blue |
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||||
| `hex` / `rgb` / `hsl` / `lab` | 多色彩空间值，`lab` 用于计算感知色差 ΔE |
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||||
| `hue_temp` | 冷 / 中性 / 暖（数值化 -1~1） |
|
||||
| `value` | 明度 0~100 |
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||||
| `chroma` | 彩度 0~100 |
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||||
| `season_fit` | 所属季型列表（如 `["柔夏","冷夏"]`） |
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| `role` | 主色 / 辅色 / 点缀色 / 中性色 |
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||||
| `pairs_well_with` | 推荐搭配色 ID 列表 |
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||||
| `conflicts_with` | 冲突色 ID 列表 |
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||||
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**色板实体 ColorPalette**：
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||||
- 12 季型各一套：`best_colors`（24+）/ `neutrals`（时尚中性色：白、黑、灰、米驼、卡其的适配款）/ `harmony_colors`（调和色）/ `avoid_colors`（避雷色）
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||||
- 附季型解析文本（明度、饱和度、冷暖倾向）与配色公式（如"基础色 70% + 点缀色 30%"、"三色以内"）
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||||
- 附口诀类记忆文本（参考样例中的"柔冷低饱和为基，朦胧细腻要牢记"，这类内容传播性强）
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||||
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||||
**算法接口**：给定用户肤色 Lab 值 → 计算与各季型色板中心的距离 → 输出季型归属与置信度；给定任意单品颜色 → 计算与用户最佳色板的 ΔE → 输出"适合/可尝试/避免"三档。
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||||
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||||
#### ③ 风格 Style
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- **基因风格 9 型**：戏剧型、睿智型、自然型、古典型、优雅型、浪漫型、前卫型、少女型、少年型
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||||
- 每型字段：定义文本、线条特征、剪裁特征、色彩偏好、面料偏好、装饰程度、气质关键词、代表单品列表、避免项、参考图集
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||||
- 参考样例中"自然型"的描述结构可直接作为模板（线条 → 剪裁 → 色彩 → 面料 → 装饰 → 气质）
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||||
- **潮流风格标签 20+**：法式、韩系、日系、City Boy、美拉德、清冷风、老钱风、多巴胺、Y2K、学院风、通勤简约、复古港风……
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||||
- 潮流风格带 `trend_period` 字段（时效性），过期自动降权
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||||
- **风格关系**：基因风格 × 心理风格的 81 种组合的融合建议（不必穷举，用规则 + 模板生成）
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||||
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||||
#### ④ 身材 Body
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||||
- **整体体型 5 型**：O 苹果、A 梨、X 沙漏、T 倒三角、H 矩形
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||||
- **局部特征 12 项**：溜肩、平肩、宽肩、窄肩、短颈、长颈、粗手臂、小腹、宽臀、长腰、短腰、粗腿、腿型（直/O/X）
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||||
- 每项字段：判定标准（可量化的比例阈值）、视觉目标（如"视觉重心上移"）、推荐策略、推荐单品属性组合、明确避免项、图示
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||||
- **需求映射**：显高 / 显瘦 / 显白 / 遮肉 / 修饰肩颈 → 各自的策略集合
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||||
- 文案红线：所有描述使用中性表述（"下半身量感偏大"而非"腿粗"）
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||||
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||||
#### ⑤ 面部与发型 Face & Hair
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||||
- **脸型**：鹅蛋、圆、方、长、心形、菱形、梨形 —— 各带加分项与避坑点
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||||
- **面部量化维度**：三庭五眼比例、量感（小/中/大 + 分值）、直曲（偏曲/适中/偏直 + 分值）、立体度（0~10）、动静
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||||
- **发型实体**（对接现有 60 款发型库，必须补齐标签）：
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| 字段 | 说明 |
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|------|------|
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| `hairstyle_id` | 对应发型 API 的 ID（如 `1953267161121464322`） |
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| `image_url` | 预览图（634×950） |
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||||
| `length` | 超短 / 短 / 齐肩 / 中长 / 长 |
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||||
| `curl` | 直发 / 微卷 / 大波浪（卷径 cm）/ 小卷 |
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||||
| `bangs` | 无 / 空气刘海 / 侧分长刘海 / 齐刘海 / 八字刘海 |
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||||
| `parting` | 中分 / 3:7 / 4:6 / 无 |
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||||
| `volume_top` | 颅顶蓬松度等级 |
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||||
| `outline` | 椭圆型 / V 型 / A 型 / 圆型 |
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||||
| `fit_face_shape` | 适配脸型列表 |
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||||
| `fit_volume` / `fit_line` | 适配量感 / 直曲 |
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||||
| `formality` | 适配场景正式度 |
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||||
| `styling_tips` | 造型手法（卷发棒温度、圆梳吹整等） |
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||||
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||||
> **这是当前最大的数据缺口**：现有 60 款发型只有 `id / name / image_url`，没有任何适配标签，导致"根据脸型推荐发型"无法实现。必须先完成 60 款发型的人工打标（预计 1~2 人日），这是发型推荐能力的前置条件。
|
||||
|
||||
- **发色实体**：色值 + 冷暖 + 明度 + 适配肤色档位 + 适配季型 + 对应换发色 API 的 `rgb` 与推荐 `ratio`
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||||
#### ⑥ 场景 Occasion
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||||
- 场景树：通勤 / 面试 / 商务正式 / 休闲日常 / 约会 / 聚会 / 婚礼观礼 / 宴会 / 旅行 / 运动 / 居家 / 毕业典礼 / 见家长 / 年会
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||||
- 每场景字段：着装规范（Dress Code 等级）、正式度区间、推荐单品组合、禁忌、配色倾向、行业差异（互联网 vs 金融 vs 教培的通勤差异）
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||||
- **温度带映射**：`< 0℃ / 0~5 / 5~10 / 10~15 / 15~20 / 20~25 / 25~30 / > 30℃` × 天气（晴/雨/雪/风）→ 穿衣层数与单品建议
|
||||
- 每场景配 2~4 套完整方案（关联类目⑪）
|
||||
|
||||
#### ⑦ 材质 Material
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||||
垂感 / 挺括度 / 透气性 / 保暖性 / 易皱度 / 光泽度 / 厚薄 / 适配季节 / 适配季型（如柔夏偏好真丝、雪纺、细针织、缎面）/ 保养要点 / 价格感知（廉价感 vs 高级感）
|
||||
|
||||
#### ⑧ 配饰 Accessory
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||||
按品类（腰带/耳饰/项链/手链手表/包/鞋/丝巾/帽子）定义：尺寸量感档位、材质、颜色策略、佩戴位置（如"细腰带系于高腰位置"）、适配脸型/颈长/量感、避免项
|
||||
|
||||
#### ⑨ 妆容 Makeup
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||||
底妆（色调/质地/定妆）、眼妆（眼影色系/眼线色/睫毛）、唇妆（色系/饱和度/质地）× 12 季型，附具体色值与避免色
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||||
|
||||
#### ⑩ 搭配法则 Rule —— 规则引擎的燃料
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||||
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||||
这是知识库最核心、最难替代的部分。规则采用结构化的条件-结论形式，可执行、可测试、可审计：
|
||||
|
||||
```json
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||||
{
|
||||
"rule_id": "R-BODY-A-002",
|
||||
"category": "body_shape",
|
||||
"priority": 90,
|
||||
"conditions": {
|
||||
"body_shape": "A型",
|
||||
"features": { "include": ["溜肩"] },
|
||||
"goals": { "include": ["修饰溜肩"] }
|
||||
},
|
||||
"conclusions": {
|
||||
"recommend": [
|
||||
{ "slot": "top", "attrs": { "shoulder": ["垫肩", "自然肩"], "sleeve": ["泡泡袖"], "neckline": ["V领", "方领", "船领"] } }
|
||||
],
|
||||
"avoid": [
|
||||
{ "slot": "top", "attrs": { "shoulder": ["落肩"], "silhouette": ["修身"] } }
|
||||
],
|
||||
"explanation": "溜肩需要在肩部建立结构感，垫肩或泡泡袖可撑起肩线；V领/方领拉长颈部线条，把视觉焦点从肩部转移。"
|
||||
},
|
||||
"source": "《服装造型与人体》+ 形象顾问审核",
|
||||
"reviewer": "顾问A",
|
||||
"confidence": 0.95,
|
||||
"effective_period": "permanent",
|
||||
"version": "1.0"
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
规则分组与优先级（数字越大越优先，冲突时高优先级胜出）：
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||||
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| 优先级 | 规则组 | 说明 |
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|-------|-------|------|
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| 100 | 合规与安全 | 露肤度、内容安全（不可覆盖） |
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||||
| 95 | 用户禁忌 | 来自记忆系统 L2 的禁忌项（用户明确不接受） |
|
||||
| 90 | 体型修饰 | 体型 + 局部特征策略 |
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||||
| 85 | 色彩适配 | 季型色板约束 |
|
||||
| 80 | 场景规范 | 场合 Dress Code |
|
||||
| 75 | 温度适配 | 天气与温度带 |
|
||||
| 70 | 风格一致 | 基因/心理风格 |
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||||
| 60 | 用户偏好 | 偏好加权（非硬约束） |
|
||||
| 50 | 流行趋势 | 趋势加权 |
|
||||
|
||||
> 冲突消解示例：用户禁忌（95）"不接受露肩" > 体型规则（90）"倒三角建议一字领" → 最终不推荐一字领，改用 V 领替代方案。**用户禁忌永远高于专业规则**，这与记忆系统的冲突消解原则一致。
|
||||
|
||||
#### ⑪ 搭配方案 Outfit —— 检索召回的主单元
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||||
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||||
Agent 和报告推荐的实际交付物是"成套 look"，而非零散规则。
|
||||
|
||||
```json
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||||
{
|
||||
"outfit_id": "OF-00231",
|
||||
"title": "自然优雅通勤 · 灰蓝西装套装",
|
||||
"items": [
|
||||
{ "slot": "top", "item_id": "IT-1042", "name": "灰蓝色西装外套" },
|
||||
{ "slot": "inner", "item_id": "IT-2210", "name": "柔雾紫真丝衬衫" },
|
||||
{ "slot": "bottom", "item_id": "IT-3391", "name": "冷米黄直筒西裤" },
|
||||
{ "slot": "shoes", "item_id": "IT-5120", "name": "灰蓝色低跟鞋" },
|
||||
{ "slot": "accessory", "item_id": "IT-6011", "name": "细款皮质腰带" }
|
||||
],
|
||||
"color_formula": "灰蓝 + 柔雾紫 + 浅灰绿（三色以内，浅冷调为主）",
|
||||
"fit_profile": {
|
||||
"body_shape": ["A型", "H型"],
|
||||
"features": ["溜肩"],
|
||||
"season_type": ["柔夏", "冷夏"],
|
||||
"style": ["自然型", "优雅型"],
|
||||
"volume": ["中量感"],
|
||||
"line": ["适中"]
|
||||
},
|
||||
"occasion": ["通勤", "商务正式"],
|
||||
"temperature_range": [15, 22],
|
||||
"formality": 4,
|
||||
"tryon": { "ready": true, "cloth_img": "...", "kuzi_img": "...", "change_desc": "..." },
|
||||
"images": { "cover": "...", "detail": ["..."] },
|
||||
"source": "专家原创",
|
||||
"quality_score": 0.92,
|
||||
"adoption_rate": 0.38
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
- `fit_profile` 是检索时的**硬过滤字段**，必须完整
|
||||
- `tryon.ready` 决定是否展示"一键试穿"
|
||||
- `adoption_rate` 由用户行为回流，用于排序（形成数据飞轮）
|
||||
|
||||
#### ⑫ 趋势 Trend
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||||
- 字段：趋势名、season（2026SS/2026AW）、关键单品、关键色、适配风格、`valid_until`、来源
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||||
- 独立库、独立更新节奏（月更），过期自动降权，避免"去年的流行"污染建议
|
||||
- 与永恒法则严格分离：趋势只能加权，不能覆盖体型与色彩规则
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---
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## 4. 模态设计
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||||
这是"知识库的模态是什么"的直接回答。本知识库是**多模态混合知识库**，共 7 种模态，每种有明确的存储、索引与用途分工：
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||||
| 模态 | 内容 | 存储与索引 | 用途 | 优先级 |
|
||||
|------|------|-----------|------|:------:|
|
||||
| **① 结构化数据**<br>Structured | 属性字典、枚举值、适配矩阵、色值、发型标签 | 关系型数据库 + 二级索引 | **硬过滤与计算**：确定性筛选、可审计、零幻觉 | P0 |
|
||||
| **② 规则**<br>Rule | IF-THEN 条件规则（类目⑩） | 关系库 + 规则引擎（决策表） | **核心结论生成**：报告结论、推荐约束 | P0 |
|
||||
| **③ 文本**<br>Text | 定义、专业解释、场景模板、报告话术、口诀 | 全文索引 + 向量索引（分块 200~400 字） | **RAG 生成**：解释"为什么"、组织语言 | P0 |
|
||||
| **④ 图像**<br>Image | 单品白底图、成套 look 图、发型图、色板图、体型图示 | 对象存储 + CDN + 图像向量（CLIP 类） | **展示 + 试穿素材 + 图搜**：卡片渲染、换装 API 入参、以图找相似 | P0 |
|
||||
| **⑤ 色彩数值**<br>Color / Numeric | HEX / RGB / HSL / Lab、比例阈值、温度带 | 关系库 + 向量距离计算 | **数值匹配**：肤色-季型归属、ΔE 色差、比例判定 | P0 |
|
||||
| **⑥ 图谱**<br>Graph | 实体关系三元组（体型—策略—单品—颜色—场景—风格） | 图数据库或关系库邻接表 | **多跳推理 + 可解释性**：还原"为什么推荐"路径 | P1 |
|
||||
| **⑦ 视频 / 音频** | 造型教程（卷发、系丝巾）、报告语音讲解 | CDN；音频用 TTS 实时生成 | **教程内容 + 无障碍收听** | P2 |
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### 4.1 模态之间的关系（重要）
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不同模态**不是并列的四份数据，而是同一实体的多个面**，必须通过统一 ID 串联：
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```
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Item: IT-1042「灰蓝色西装外套」
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│
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┌──────────────┬──────────────────┼──────────────────┬────────────────┐
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▼ ▼ ▼ ▼ ▼
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① 结构化 ⑤ 色彩数值 ④ 图像 ③ 文本 ⑥ 图谱
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||||
廓形=直筒 hex=#7C8FA6 展示图 "灰蓝色西装 IT-1042
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领型=翻领 lab=(58,-3,-11) 白底试穿图 ✔ 是柔夏型的 ─适合→ A型体型
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||||
肩部=垫肩 季型=柔夏 细节图 安全牌…" ─属于→ 自然优雅
|
||||
量感=中 ─用于→ 通勤场景
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```
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||||
**一致性要求**：同一实体在各模态中的属性不得矛盾。例如图像标注的颜色必须与 `color_id` 的色值一致，否则会出现"推荐了正确的颜色但展示了错误的图"。需在入库流水线中做交叉校验。
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||||
|
||||
### 4.2 图像资产规范（换装闭环的前置条件）
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||||
这是**第一版最容易被忽视、但最可能导致功能不可用**的环节。换装接口需要传入具体的服装图片，如果知识库没有合规的单品图，"AI 建议 → 一键试穿"的闭环就是断的，用户只能自己找图上传，体验极差。
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||||
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||||
| 资产类型 | 规范 |
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||||
|---------|------|
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||||
| 单品试穿图 | 纯白或透明背景、正面平铺或正挂、无模特、无水印、主体占比 > 70%、长边 1024~2048px、PNG/JPG |
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||||
| 单品展示图 | 可带模特，用于卡片展示 |
|
||||
| 成套 look 图 | 统一构图与背景，用于方案卡片 |
|
||||
| 发型图 | 沿用现有 634×950 规范 |
|
||||
| 色板图 | 程序化生成（由色值渲染），不手工制图 |
|
||||
| 体型/脸型图示 | 统一插画风格，避免真人照片的合规风险 |
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||||
|
||||
- 抠图流水线：原图 → 自动抠图（分割模型）→ 白底合成 → 质量抽检 → 入库并置 `tryon_ready = true`
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||||
- 版权：所有图像资产必须有明确授权来源（自拍摄 / 商用授权库 / 品牌授权 / AI 生成），**禁止直接抓取电商与社交平台图片**，需建立 `license` 字段与审核环节
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||||
- AI 生成素材需标注 `ai_generated = true`，符合生成内容标识要求
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||||
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---
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## 5. 建设流程
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### 5.1 五个阶段
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| 阶段 | 内容 | 产出 | 人力与周期 |
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|------|------|------|-----------|
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||||
| **P0 本体定义** | 定义 12 类实体的字段、枚举值、关系；建立属性字典 | Schema 文档 + 数据库表 | 产品 + 架构，1 周 |
|
||||
| **P1 专家冷启动** | 形象顾问撰写核心规则、色板、风格定义；产品整理场景模板 | 800 条规则 + 12 季色板 + 9 型风格 + 20 场景 | 顾问 2 人 + 产品 1 人，3~4 周 |
|
||||
| **P2 素材生产** | 单品图采集/拍摄 → 抠图 → 属性标注；60 款发型补齐标签 | 800+ 单品（含试穿图）+ 60 发型标签 | 运营 2 人，3 周（可并行） |
|
||||
| **P3 方案组装** | 由规则 + 单品组合出成套 look，顾问审核 | 300~500 套 Outfit | 顾问 + 运营，2 周 |
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||||
| **P4 半自动扩充** | LLM 从专业书籍/公开资料抽取候选知识 → **人工审核后入库** | 规则与文本扩充至 2000+ 条 | 持续 |
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||||
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||||
> **关键判断**：P1（专家冷启动）不可跳过、不可用大模型代替。这 800 条规则是产品专业性的地基，也是唯一无法被竞品快速复制的资产。用 LLM 生成规则再让顾问审核，效率高于纯人工，但**审核环节是准确率红线，不可省略**。
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||||
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||||
### 5.2 内容来源与合规
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||||
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||||
| 来源 | 使用方式 | 注意事项 |
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|------|---------|---------|
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||||
| 专业书籍/教材（色彩理论、服装造型学） | 提炼知识点，**不得整段摘录** | 版权风险，需重述表达 |
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| 认证形象顾问经验 | 结构化访谈 + 撰写 | 建立署名与背书（可作为营销资产） |
|
||||
| 公开时尚媒体/品牌资料 | 趋势类参考 | 标注来源，不复制图片 |
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||||
| 用户 UGC 与行为数据 | 高采纳方案入候选库 | 需审核 + 用户授权 |
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| AI 生成 | 初稿与扩充 | 必须人审，标注 `ai_generated` |
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||||
### 5.3 数据治理
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- **版本化**：知识库整体带版本号（如 `kb-v1.3`），报告与推荐记录生成时使用的知识库版本，便于问题追溯与结论复现
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- **审核工作流**：`草稿 → 顾问审核 → 抽检 → 发布`，每条知识记录 `reviewer` 与 `reviewed_at`
|
||||
- **变更影响评估**：修改高优先级规则前，跑黄金集回归，评估对历史报告的影响
|
||||
- **运营后台**：必须提供知识库管理后台（增删改查 + 审核 + 版本对比 + 效果看板），否则知识库无法迭代。这是常被漏排的开发工作量，需在 Phase 2 立项。
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||||
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||||
---
|
||||
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||||
## 6. 检索与推理链路
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||||
### 6.1 混合检索链路（不能只用向量 RAG）
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||||
纯向量 RAG 的致命问题：它会召回"语义相似"的内容，但无法保证"不违反硬约束"。例如用户明确不接受短裙，向量检索仍可能召回一篇讲短裙搭配的优质内容并被模型采用。因此必须是**规则前置 + 向量召回 + 图谱扩展 + 重排**的混合链路：
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||||
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```
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||||
用户 query（如"下周有面试，帮我搭一套"）
|
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↓
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||||
① 意图识别 + 槽位提取（场景=面试，季节=秋，缺失=行业）
|
||||
↓
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||||
② 读取记忆（L0/L1/L2）：A型体型 / 溜肩 / 柔夏型 / 自然优雅 / 禁忌：短裙、露肩
|
||||
↓
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||||
③ 【硬过滤】用结构化条件筛选候选集
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||||
· 场景 = 面试 且 正式度 ≥ 3
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||||
· 温度带 ∈ 当前城市天气区间
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||||
· fit_profile.body_shape 包含 A型
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||||
· 颜色 ∈ 柔夏色板（ΔE 阈值内）
|
||||
· 排除命中用户禁忌的方案 ← 这一步决定了结论不会踩雷
|
||||
↓
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||||
④ 【规则引擎】执行命中的规则（体型/色彩/场景/风格），生成约束与建议属性组合
|
||||
↓
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||||
⑤ 【向量召回】在候选集内做语义检索（Outfit + 专业解释文本），Top-K = 20
|
||||
↓
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||||
⑥ 【图谱扩展】沿实体关系补充关联知识（推荐单品 → 适配配饰 → 适配发型）
|
||||
↓
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||||
⑦ 【重排】综合打分：规则匹配度 40% + 用户偏好 25% + 方案质量分 20% + 采纳率 10% + 趋势 5%
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||||
↓
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⑧ 【生成】LLM 组织语言：输入 = 画像摘要 + 规则结论 + Top3 方案 + 检索片段
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||||
· 要求引用知识 ID，便于溯源与"为什么推荐"
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||||
· 禁止引入检索结果之外的具体单品或色值
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||||
↓
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||||
⑨ 【校验】输出后检查：是否含禁忌项？色值是否在色板内？是否自相矛盾？
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||||
↓
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||||
⑩ 【素材绑定】为方案匹配 tryon_ready 素材 → 展示"一键试穿"
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```
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### 6.2 「为什么推荐」的实现
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||||
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图谱路径可直接转成用户可读的解释链，这是专业感的具体来源：
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```
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你是 A 型身材 + 溜肩
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→ 需要「视觉重心上移 + 肩部建立结构」
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→ 推荐 泡泡袖 / 小垫肩上衣，V 领拉长颈部线条
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→ 你的季型是柔夏，所选灰蓝在你的最佳色板内
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→ 搭配高腰阔腿裤修饰下半身，整体正式度 4 符合面试场景
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```
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### 6.3 性能与缓存
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- 硬过滤走数据库索引，P95 < 50ms
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- 向量检索 Top-K，P95 < 200ms
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- 高频 query（"面试穿什么"）+ 相同画像分桶 → 结果缓存 24h
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- 通用解释类文本（如"什么是柔夏型"）静态缓存，不走 LLM
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## 7. 质量保障
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| 机制 | 说明 |
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|------|------|
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| **黄金评测集** | 200 条问答（含 100 条画像化场景题），由顾问给出标准答案与红线项 |
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| **准确率门槛** | 知识准确性 ≥ 95%；禁忌项违反率 = 0（红线，任何一例都要阻断发布） |
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| **回归测试** | 每次知识库版本发布前全量跑黄金集，不达标不发布 |
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| **一致性校验** | 入库流水线校验：枚举值合法性、色值与图像一致性、规则冲突检测、孤儿实体检测 |
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| **线上监控** | 采纳率、"不满意"反馈率按知识 ID 归因，定位低质量条目 |
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| **用户反馈闭环** | 报告/建议页的"这条不准"反馈 → 人工复核 → 修正知识条目 → 版本发布 |
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## 8. 更新与运营机制
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| 内容类型 | 更新频率 | 责任方 |
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|---------|---------|--------|
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| 流行趋势（类目⑫） | 月更 | 内容运营 |
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| 场景模板与季节方案 | 季更（换季前 1 个月） | 内容运营 + 顾问 |
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| 单品素材库 | 双周新增 | 素材运营 |
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| 搭配方案 Outfit | 双周新增 20~30 套 | 内容运营 |
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| 核心规则（体型/色彩） | 季度复审 | 形象顾问 |
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| 本体 Schema | 半年评估 | 产品 + 架构 |
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| 高频问题驱动补充 | 每周看板 → 补齐知识缺口 | 产品运营 |
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**知识缺口发现机制**：统计 Agent 回答中"知识未命中"的 query（无检索结果或低相似度），每周输出 Top 20 缺口清单，驱动定向补充。这是知识库从"人工规划"走向"数据驱动"的关键。
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## 9. 规模与成本估算
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| 项目 | 第一版目标 | 说明 |
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|------|-----------|------|
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| 规则条目 | 800 条 | 覆盖 5 体型 × 12 局部 × 主要场景 |
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| 单品实体 | 800 条（其中 ≥ 400 条 `tryon_ready`） | 试穿闭环的最小可用量 |
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| 搭配方案 | 300 套 | 覆盖 4 场景 × 12 季型的基本组合 |
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| 色彩条目 | 400 色 + 12 套色板 | — |
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| 发型标签 | 60 款全量打标 | 补齐现有发型库 |
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| 文本知识块 | 1500 块 | 用于 RAG |
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| 图像资产 | 2000 张 | 含单品/look/发型/图示 |
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| 人力投入 | 顾问 2 人 × 1 月 + 内容运营 2 人 × 1.5 月 + 开发 1.5 人月（后台） | 预估 12~18 万元 |
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| 存储与检索成本 | 月度 < ¥2000 | 向量库 + 对象存储 + CDN |
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> 分期建议：V1 只需**规则 400 条 + 单品 300 条 + 方案 100 套 + 发型 60 款打标 + 12 套色板**即可支撑初级报告与基础对话，其余在 V2 补齐。不要为了知识库的完整性阻塞首版上线。
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## 10. 待确认事项
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- [ ] 技术选型：向量库（自建 Milvus/Qdrant vs 云服务）、图谱（Neo4j vs 关系库邻接表，V1 建议后者）
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- [ ] 规则引擎方案：自研决策表 vs 开源规则引擎
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||||
- [ ] 形象顾问合作模式：外部顾问按条计酬 vs 全职招聘 vs 顾问入股
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||||
- [ ] 单品素材来源：自拍摄成本 vs 商用图库授权 vs 品牌合作供图（影响 400 条 `tryon_ready` 的达成方式）
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||||
- [ ] 抠图流水线的模型选型与准确率验收标准
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||||
- [ ] 知识库管理后台的开发排期（建议 Phase 2 立项，不可依赖数据库直接改数据）
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||||
- [ ] 是否引入外部专业内容授权（如引进现有色彩体系授权，加速冷启动）
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||||
- [ ] 12 季色彩体系的版权确认（部分色彩体系存在商业授权要求）
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**文档版本**：v1.0
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**创建日期**：2026-08-11
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**作者**：产品团队
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**状态**：待评审
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**关联文档**：
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||||
- [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)
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||||
- [美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)
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||||
- [穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)
|
||||
- [用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)
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||||
+542
-166
@@ -34,6 +34,28 @@
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||||
- **社交媒体创作者**：需要快速产出优质穿搭内容
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- **形象管理初学者**：希望系统性提升穿搭品味
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### 1.6 文档地图
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本方案为总纲，四个核心子系统各有独立需求文档，评审与开发时以子文档为准：
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| 文档 | 内容 | 对应本文档章节 |
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|------|------|--------------|
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| 📎 [美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md) | 报告触发时机、初级/全面分级、诊断维度字典、生成流程、付费策略 | 2.2 |
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| 📎 [穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md) | 对话能力、意图识别、场景理解、能力联动 | 2.3 |
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| 📎 [用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md) | 账号体系、会员与配额、L0~L5 分层记忆模型 | 2.4 |
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||||
| 📎 [美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md) | 12 类知识分类体系、7 种模态、构建流程、检索链路 | 2.5 |
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||||
**四者的关系**：知识库提供专业能力 → 美学报告生产用户画像 → 记忆系统承载并持续演进画像 → Agent 与试穿功能消费画像。缺少任何一环，个性化能力都会退化为通用建议。
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```
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||||
知识库（专业性）
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│
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▼
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美学报告（诊断） ──写入──▶ 记忆系统（个性化） ──驱动──▶ Agent / 换装 / 发型
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▲ │
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└───────────────── 行为回流 ◀──────────────────────────┘
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```
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---
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## 2. 核心功能设计（第一版）
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@@ -174,46 +196,50 @@
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6. 可选：调整发色（选择预设色或自定义 RGB + 强度）
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7. 支持保存/分享/对比
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### 2.2 专业美学报告
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### 2.2 专业美学报告（详见独立文档）
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- **功能描述**：
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- 体型分析：肩宽/腰臀比/腿长比例/身形分类
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- 色彩测试：春夏秋冬人设色系诊断
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- 风格定位：职业/休闲/优雅/性感等标签
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- 改进建议：针对性的穿搭优化方案
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- 进度追踪：记录用户形象提升历程
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||||
美学报告是产品的**画像生产者**与**专业感锚点**：体型、脸型、肤色、季型、量感、直曲等结论一次诊断、全局复用，Agent 对话与试穿推荐全部依赖它。详细需求见独立文档：
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||||
- **报告内容**：
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📎 **[美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)**
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- **体型分析**：
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- 身形分类：H型/A型/V型/O型/X型
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- 比例分析：上下身比例、肩腰臀比例
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- 优势强调：突出身材优点
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- 弱点修饰：遮盖身材不足
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#### 2.2.1 分级设计
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- **色彩测试**：
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||||
- 肤色诊断：冷暖色调/明亮度/饱和度
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- 色系推荐：春季型/夏季型/秋季型/冬季型
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- 配色方案：主色/辅色/点缀色
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- 禁忌色：避免使用的颜色
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||||
报告拆分为两级，**第一版只做初级报告（免费），全面报告与支付放在 V2**：
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||||
- **风格定位**：
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- 风格标签：10+种风格维度评分
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- 推荐风格：最适合的3种风格
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||||
- 穿搭法则：对应风格的穿搭规则
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- 示例图片：风格参考图库
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| | 初级报告「形象速测」 | 全面报告「形象深度诊断」 |
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|---|---------------------|------------------------|
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| 上线版本 | **V1** | **V2**（V1 仅做占位入口） |
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| 价格 | 免费 | 付费（单次 ¥29.9，会员 ¥19.9） |
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| 输入 | 1 张全身照 + 4 项问卷 | 全身正/侧 + 面部特写 + 12~15 项问卷 |
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| 诊断维度 | 8 项核心 | 40+ 项完整 |
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| 色彩精度 | 四季粗判 + 8 色色板 | 十二季细分 + 24+ 色完整色板 |
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| 发型内容 | 3 条要点 | 独立发型专项报告（8 小节） |
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| 场景方案 | 1 个 | 4+ 个（含配色公式） |
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| 篇幅 / 时长 | 1~2 屏 / ≤60s | 15~25 屏 / ≤5min（异步） |
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||||
| 免费额度 | 每 30 天可重新生成 1 次 | 按次购买 / 会员权益 |
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||||
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||||
- **改进建议**：
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||||
- 日常穿搭：日常穿着建议
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||||
- 场景穿搭：职场/约会/聚会建议
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- 避雷清单：不推荐单品
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||||
> **内容深度对标**：全面报告对齐线下形象顾问交付标准（见 `reference/个人形象报告.pdf`），涵盖风格核心诊断、色彩诊断、身材穿搭指南、配饰规划、发型专项、场景方案包六大篇章，并新增线下报告普遍缺失的「30 天形象提升计划」。
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||||
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||||
- **用户体验流程**：
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||||
1. 用户上传全身照 + 面部照
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2. 填写简单问卷（身高/体重/职业/偏好）
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||||
3. 系统生成美学报告
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4. 用户查看分章节报告
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5. 支持保存报告/分享/历史对比
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#### 2.2.2 触发时机（关键设计）
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原则：**报告是个性化的前置条件，要尽早触发；但需要用户投入拍照与问卷，所以不能强制。** 解法是多入口触发 + 价值前置 + 可跳过可回补。
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||||
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||||
| 类型 | 触发点 | 预期承接 |
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||||
|------|-------|---------|
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||||
| **首次生成** | ① 注册后引导（价值前置页 → 授权 → 问卷 → 拍照 → 生成），**必须可跳过** | 主触发，约 60% |
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||||
| | ② 功能内价值触发：首次换装完成后 / 首次试戴后 / Agent 缺失画像时 / 收藏满 3 个 / 第 3 次打开 App | 承接跳过用户 |
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||||
| | ③ 常驻入口：首页「我的形象报告」卡片、个人中心形象档案、Agent 快捷问题 | 长尾 |
|
||||
| | ④ 社交触发：好友分享长图的落地页 | 增长 |
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||||
| **更新生成** | 体重变化 ≥3kg / 距上次 ≥90 天 / 换季（3·6·9·12 月）/ 上传新照片 / 换发型后 / 算法升级 | 主动提示，不自动扣额度 |
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||||
| **付费触发（V2）** | 初级报告结果页底部、章节内容截断处、Agent 深度问题、发型模块、会员页、营销节点、分享回流 | 转化 |
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||||
| **拦截不触发** | 非人像/多人/非全身/面部遮挡/光线过暗/分辨率过低/疑似未成年/未授权 | **不消耗额度** |
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||||
|
||||
- 报告必须**版本化保留**，更新后进入「形象档案时间轴」，支持前后对比，成为留存资产而非一次性内容
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||||
- 无照片或拒绝人脸授权的用户走「问卷版轻画像」降级路径，不让个性化能力完全失效
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||||
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||||
#### 2.2.3 第一版的付费意愿验证
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||||
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||||
V1 不做支付链路，但在初级报告结果页保留「全面报告」预览卡片（模糊目录 + 内容清单 + 预计价格），点击进入「即将上线，抢先预约」并留资埋点。**决策门槛：预约率 ≥ 8% 则 V2 立即开发付费报告；< 3% 则重新评估定价与内容形态。**
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||||
|
||||
### 2.3 AI 穿搭 Agent（详见独立文档）
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||||
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||||
@@ -233,73 +259,180 @@
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||||
- "帮我搭一套法式优雅风格的look"
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||||
- "这件白衬衫配什么裤子？"
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||||
### 2.4 第一版功能范围
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||||
### 2.4 用户系统与记忆系统（详见独立文档）
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穿搭建议的价值高度依赖"懂这个人"。没有记忆系统，产品只能给出百科式的通用答案，而通用答案在内容平台上免费且更丰富——**记忆系统是本产品相对于内容平台与通用大模型的核心护城河**。详细需求见独立文档：
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||||
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||||
📎 **[用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)**
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#### 2.4.1 用户系统要点
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- **登录方式**：华为账号一键登录（鸿蒙首发主路径）+ 手机号验证码 + **游客模式**
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- **游客模式**：未登录即可完成 1 次换装、1 次试戴、1 次初级报告、3 次对话，注册后数据无感迁移，显著降低首启流失
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||||
- **授权管理**：人脸信息属敏感个人信息，必须**单独授权、可单独撤回**，并留存授权记录
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||||
- **账号生命周期**：支持数据导出、清空照片、撤回人脸授权、注销（7 日冷静期后彻底删除）
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||||
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||||
#### 2.4.2 记忆系统：六层模型
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||||
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||||
| 层级 | 名称 | 内容 | 写入方式 | 生命周期 |
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|------|------|------|---------|---------|
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| **L0** | 身份档案 | 性别、生日、身高体重、职业、城市 | 用户填写 | 长期 |
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||||
| **L1** | 美学画像 | 体型、脸型、肤色、季型、量感、直曲、动静、风格、核心诉求 | **美学报告写入（唯一权威源）** | 长期，90 天复核 |
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||||
| **L2** | 偏好与禁忌 | 偏好风格/颜色/品类；禁忌项（不穿短裙、不露肩）；预算 | 显式设置 + 隐式行为推断 | 长期，隐式项衰减 |
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||||
| **L3** | 事件记忆 | 试穿、收藏、分享、采纳/拒绝、对话摘要 | 自动埋点 | 180 天滚动 |
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||||
| **L4** | 会话记忆 | 当前多轮对话上下文与场景槽位 | 运行时 | 会话结束或 24h |
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||||
| **L5** | 衣橱记忆 | 用户已有单品（图片 + 属性 + 使用频率） | 用户上传 + 视觉识别 | 长期（V2） |
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||||
**关键机制**：
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||||
- **带置信度与来源**：`用户确认(1.0) > 显式陈述(0.9) > 视觉分析(0.85) > 自评(0.6) > 行为推断(0.5)`，隐式记忆 30 天未强化则衰减
|
||||
- **隐式推断需确认**：同属性连续 3 次拒绝 → 生成待确认候选 → 恰当时机征询"看起来你不太喜欢露肩款？"，用户确认后才生效
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||||
- **用户偏好高于专业结论**：专业判定与用户喜好冲突时，**按用户喜好执行 + 附加专业提示**（不说教）
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||||
- **可见可控**：「我的记忆」页面可查看、修改、删除每条记忆，并可一键关闭个性化推荐（合规刚需 + 信任基础）
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||||
- **注入有预算**：画像摘要 ≤250 token + 偏好 ≤150 + 事件召回 ≤200 + 会话 ≤800，合计 ≤1400 token，不做无脑全量拼接
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||||
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||||
### 2.5 美学知识库（详见独立文档）
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||||
不能只靠大模型：会幻觉、不可审计、不可解释，且**推荐的单品没有图就无法调用换装接口**，"建议 → 预览"的闭环会断裂。详细方案见独立文档：
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||||
📎 **[美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md)**
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||||
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||||
#### 2.5.1 四层架构
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```
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||||
④ 检索与推理层：硬过滤 → 向量召回 → 图谱扩展 → 重排 → 生成（带引用）
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③ 资产层：单品白底图 / look 图 / 发型图 / 色板图 / 图示
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||||
② 内容层：规则条目 / 专业解释 / 场景模板 / 报告话术 / 搭配方案
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||||
① 本体层：实体定义 + 属性字典 + 枚举值 + 实体关系
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||||
```
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||||
> 建设顺序不可颠倒：先定义本体（属性字典与枚举值），再灌内容与资产。否则会出现"同一个领型有 5 种写法"，导致检索与规则全部失效。
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||||
#### 2.5.2 知识分类：12 类实体
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| 类目 | 内容 | 第一版目标量级 |
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||||
|------|------|--------------|
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| ① 单品 Item | 品类树 + 廓形/领型/袖型/腰线/长度/图案/正式度/量感/直曲等属性 | 800 条（≥400 条可试穿） |
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||||
| ② 色彩 Color | 色名 + HEX/HSL/**Lab** + 冷暖/明度/彩度 + 季型归属 + 配色关系 | 400 色 + 12 套色板 |
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||||
| ③ 风格 Style | 9 型基因风格 + 20+ 潮流风格（法式/韩系/清冷/老钱风…） | 29 条 |
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||||
| ④ 身材 Body | 5 体型 + 12 局部特征（溜肩/短颈/长短腰…）→ 修饰策略 | 60 组映射 |
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||||
| ⑤ 面部与发型 | 脸型/三庭五眼/量感/直曲 × 发长/卷度/刘海/发色 适配矩阵 | 60 款发型全量打标 |
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||||
| ⑥ 场景 Occasion | 20 场景 × Dress Code × 温度带（8 档）× 天气 | 80 组 |
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||||
| ⑦ 材质 Material | 垂感/挺括/透气/保暖/易皱/光泽 + 季节与季型适配 | 40~60 种 |
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||||
| ⑧ 配饰 Accessory | 8 品类的量感、材质、颜色、佩戴位置规则 | — |
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||||
| ⑨ 妆容 Makeup | 12 季型 × 底妆/眼妆/唇妆 色值方案 | 36 组 |
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||||
| ⑩ 搭配法则 Rule | 结构化 IF-THEN 规则（供规则引擎执行） | **800 条（核心资产）** |
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||||
| ⑪ 搭配方案 Outfit | 成套 look（单品组合 + 配色公式 + 适配画像 + 试穿素材） | 300 套 |
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||||
| ⑫ 趋势 Trend | 时效性流行趋势，独立库、月更、过期降权 | 每季 30~50 条 |
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|
||||
#### 2.5.3 模态构成：7 种模态
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||||
这是"知识库是什么模态"的直接回答——它是**多模态混合知识库**，每种模态有明确分工，不可互相替代：
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| 模态 | 存储与索引 | 用途 | 优先级 |
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|------|-----------|------|:------:|
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| **① 结构化** | 关系库 + 索引 | 硬过滤与计算，零幻觉、可审计 | P0 |
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| **② 规则** | 规则引擎（决策表） | **核心结论由规则产出，不交给大模型** | P0 |
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| **③ 文本** | 全文 + 向量索引（200~400 字分块） | RAG 生成解释与话术 | P0 |
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||||
| **④ 图像** | 对象存储 + CDN + 图像向量 | 展示 + **换装 API 试穿素材** + 图搜 | P0 |
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| **⑤ 色彩数值** | 关系库 + 色差计算 | 肤色→季型归属、ΔE 匹配度 | P0 |
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| **⑥ 图谱** | 图库 / 邻接表 | 多跳推理 + 「为什么推荐」可解释链 | P1 |
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| **⑦ 视频/音频** | CDN / TTS | 造型教程、报告语音讲解 | P2 |
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||||
各模态不是并列的独立数据，而是**同一实体的多个面**，通过统一 ID 串联，且入库时需交叉校验一致性（如图像标注颜色必须与色值一致）。
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||||
#### 2.5.4 两个必须前置解决的数据缺口
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||||
| 缺口 | 影响 | 解法 |
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|------|------|------|
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| **发型库无适配标签** | 现有 60 款发型仅有 `id/name/image_url`，导致"按脸型推荐发型"根本无法实现 | 人工打标 60 款（脸型/量感/直曲/长度/卷度/刘海/正式度），约 1~2 人日 |
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| **无单品白底图素材** | 换装接口需要 `cloth_img`/`kuzi_img`，没有素材则"一键试穿"不可用，用户只能自己找图 | 建立抠图流水线，V1 至少产出 300 件 `tryon_ready` 单品 |
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||||
> 换装接口仅支持上衣与裤子，**连衣裙、鞋、包、配饰无法试穿**。因此每个单品必须标注 `tryon_slot` 与 `tryon_ready`，产品端只对可试穿单品展示"一键试穿"，其余展示"加入搭配"，避免用户点了没反应。
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### 2.6 我的衣橱（V2 规划，差异化重点）
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当前所有 AI 穿搭产品的通病是"推荐了用户没有、也买不到的衣服"。衣橱功能让建议落到用户真实拥有的单品上：
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- 拍照入库 → 自动抠图 → 视觉识别属性（品类/颜色/廓形）→ 用户微调确认
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- 能力：一衣多搭（这件衬衫能配什么）、衣橱体检（哪些不适合你的季型/体型）、缺口建议（补齐 3 件即可多出 12 套搭配）、按场景生成 look
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- 与记忆系统 L5 打通，是提升长期留存的核心功能
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- V1 可先埋入口收集意愿，不开发
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### 2.7 任务中心（长耗时任务产品化）
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换装最长 320s、发型 120s、全面报告 ≤5min，长耗时是本产品的**固有特征**，不能靠"转圈等待"硬扛：
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- 所有 AI 生成走**异步任务队列**，返回 `task_id`，前端轮询或长连接获取状态
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||||
- 用户可最小化任务、退出页面甚至退出 App，完成后**推送通知**召回
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||||
- 任务中心统一展示进行中/已完成/失败任务，失败可一键重试（不重复计费）
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- 生成过程**步骤可视化**（识别人像 → 测算体型 → 分析面部 → 采样色彩 → 生成方案），并展示已等待秒数
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- 等待期填充内容：美学小知识卡、报告样例、热门搭配
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- 端侧**前置质量校验**（是否人像/单人/全身/清晰/光线），不合格直接拦截，既省成本又省用户时间
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### 2.8 第一版功能范围
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#### ✅ 第一版包含
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- 换装试穿（单图编辑/上衣/上衣+裤子）
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- 发型设计（发型更换/发色更换）
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- 专业美学报告
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- AI 穿搭 Agent（基础对话）
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- 用户账户系统
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- 历史记录与收藏
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- 分享功能
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- 换装试穿（单图编辑 / 上衣 / 上衣+裤子）
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- 发型设计（发型更换 / 发色更换）+ **60 款发型适配标签**
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- **初级美学报告**（免费）+ 形象档案与版本对比
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- AI 穿搭 Agent（基础对话 + 画像注入）
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- 用户系统（华为账号 / 手机号 / 游客模式 + 数据迁移）
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- 记忆系统 L0~L4 + 「我的记忆」管理页
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- 美学知识库 V1（规则 400 条 / 单品 300 条 / 方案 100 套 / 12 套色板 / 发型打标）
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- 任务中心 + 完成推送 + 端侧照片预检
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- 历史记录、收藏、分享长图
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- 配额与成本计量（为 V2 定价提供真实数据）
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#### 🅿️ 第一版做入口、不做实现（意愿验证）
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- 全面美学报告（预约留资 + 埋点，验证付费意愿）
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- 我的衣橱（入口收集意愿）
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- 会员订阅（灰度开关预留，不开放支付）
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#### ❌ 第一版不包含（后续版本规划）
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- 购物引导与商城功能
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- 电商导购与佣金分成
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- 支付与订单链路、会员点数体系
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- 购物引导、商城与电商导购分成
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- 化妆指导（接口待定）
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- 社区与 UGC
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- B 端 API 输出
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- 多端协同（平板/手表/车机）
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- 系统级集成（服务卡片/语音唤醒等）
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## 3. 产品形态
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## 3. 产品形态与权益设计
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### 3.1 免费版
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- **功能限制**：
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- 基础换装：每日 5 次
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- 发型设计：每日 5 次
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- AI 对话：每日 10 次
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- 简单美学报告：基础体型分析
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- 广告展示：开屏广告 + 信息流广告
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### 3.1 原方案的成本风险与改造
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- **用户体验**：
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- 核心功能免费体验
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- 限制使用频次引导转化
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- 广告变现补充收入
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- 基础数据积累
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原方案设定"会员 ¥9.9/月 = 无限换装"，在成本上不成立：换装是长耗时 GPU 推理（几十秒到几分钟），单次成本在角到元量级，重度用户单月可消耗数十元，**会员越活跃越亏损**。改造为「基础免费额度 + 权益点数制」，把不可控的无限供给变成可控的点数消耗。
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||||
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### 3.2 会员版（¥9.9/月）
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- **功能权益**：
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- 无限换装：不限制使用次数
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- 无限发型设计：不限制使用次数
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- 无限对话：不限制 AI 对话次数
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- 深度美学报告：完整版美学报告
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- 专属风格档案：个人风格数据库
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- 优先客服：专属客服通道
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- 无广告体验：去除所有广告
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### 3.2 权益对照表
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- **用户体验**：
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||||
- 完整功能体验
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- 个性化服务
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- 专业指导
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||||
- 高品质体验
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| 权益项 | 免费版 | 会员版 ¥9.9/月 | 高级版 ¥29.9/月 |
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|--------|--------|---------------|----------------|
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| 每日免费换装 | 3 次 | 10 次 | 20 次 |
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||||
| 每日免费试戴发型 | 3 次 | 10 次 | 20 次 |
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| 每日 AI 对话 | 10 轮 | 100 轮 | 不限（防刷上限） |
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||||
| 月度权益点数 | 0 | 300 点 | 1000 点 |
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||||
| 初级美学报告 | 每 30 天 1 次 | 每 7 天 1 次 | 不限（每日 ≤3） |
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||||
| 全面美学报告（V2） | 单次 ¥29.9 | 单次 ¥19.9 | 含 1 次/季 |
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||||
| 我的衣橱容量（V2） | 20 件 | 200 件 | 不限 |
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||||
| 记忆条数上限 | 50 条 | 500 条 | 不限 |
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||||
| 高清导出 / 去水印 | ❌ | ✅ | ✅ |
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||||
| 广告 | 开屏 + 信息流 | 无 | 无 |
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||||
| 优先体验新功能 / 专属客服 | ❌ | 部分 | ✅ |
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||||
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### 3.3 高级版（¥29.9/月）
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||||
- **功能权益**：
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- 所有会员版权益
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- 定制化搭配方案：专属造型师定制
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- VIP 社群：进入 VIP 用户群
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- 生日特权：生日专属优惠
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- 积分加倍：消费积分双倍
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- 优先体验新功能
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- **点数消耗**：换装 10 点、发型 5 点、全面报告 200 点、高清重绘 20 点
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- **点数获取**：会员月赠、签到、邀请好友、观看激励广告、单独购买（¥6 = 100 点）
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||||
- **扣减顺序**：先扣免费次数 → 再扣点数 → 点数不足才引导付费
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||||
- 每次消耗必须有前置提示（"本次消耗 10 点，剩余 290 点"），**禁止静默扣费**
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||||
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||||
- **用户体验**：
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||||
- 尊贵身份体验
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||||
- 专属特权
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||||
- 社交价值
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||||
- 高性价比
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### 3.3 第一版落地方式
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V1 **只做免费额度与计量**，不开放支付：
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||||
- 完整记录每次调用的成本、耗时、结果（`usage_log`），用真实数据校准单用户成本与点数定价
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||||
- 会员页做静态权益展示 + 「上线提醒我」留资，验证订阅意愿
|
||||
- 全面报告做预约留资，验证单次付费意愿（门槛 ≥8%）
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||||
- V2 依据 V1 数据确定最终定价，避免拍脑袋定价导致亏损或滞销
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||||
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---
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@@ -307,6 +440,8 @@
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||||
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||||
### 4.1 市场规模
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||||
> ⚠️ **数据待补来源**：以下市场数据尚未标注出处，评审前需补齐信源（报告名称、发布机构、发布时间）并标注为预测值或实际值。缺乏信源的市场数据在投资与立项评审中会被直接质疑，属于必须修补的文档缺陷。
|
||||
|
||||
#### 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%+
|
||||
@@ -336,17 +471,24 @@
|
||||
|
||||
### 4.3 竞争策略
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||||
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||||
#### 4.3.1 技术壁垒
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||||
- **现有 API 能力**：已验证可用的换装/发型接口
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||||
- **专业技术积累**：图像处理、AI 推荐、美学算法
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||||
- **跨平台优势**：Uni-App-x 一次开发多端发布
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||||
- **快速迭代能力**：基于现有接口快速验证市场
|
||||
#### 4.3.1 壁垒的真实来源（需要重新校准）
|
||||
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||||
换装/发型接口是**可替代的通用能力**，竞品同样能接入，因此不构成壁垒。真正可积累、难复制的资产有三项，也是资源投入的重点：
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||||
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||||
| 资产 | 为什么难复制 | 投入方式 |
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||||
|------|------------|---------|
|
||||
| **美学知识库**（800 条专家规则 + 12 套色板 + 适配矩阵） | 需要专业形象顾问长期投入，无法靠大模型生成后直接使用 | 顾问合作 + 人审流水线 |
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||||
| **用户画像与记忆资产** | 数据随使用时长复利增长，用户迁移成本高 | 报告 + 记忆系统 |
|
||||
| **可试穿素材库**（白底单品图 + 属性标注） | 需要采集、抠图、标注的重投入，且是"建议→预览"闭环的唯一入口 | 素材运营流水线 |
|
||||
|
||||
短期可用优势（非壁垒，但决定上市速度）：已验证的换装/发型接口、Uni-App-x 多端能力、鸿蒙生态先发。
|
||||
|
||||
#### 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
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||||
- **AI Agent**：智能对话 + 个性化推荐
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||||
- **专业报告**：深度分析 + 可行建议
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||||
- **全场景覆盖**：职场/约会/运动/聚会等
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||||
- **懂你的建议**：画像 + 记忆驱动的个性化，而非通用百科答案
|
||||
- **建议可预览**：结论直接联动换装/试戴，闭环体验
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||||
- **专业可解释**：每条建议可追溯到体型/色彩/场景规则
|
||||
- **形象档案化**：报告版本化 + 前后对比，把一次性内容变成长期资产
|
||||
|
||||
#### 4.3.3 快速迭代
|
||||
- **MVP 优先**：1-2 个月上线 MVP
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||||
@@ -360,38 +502,67 @@
|
||||
|
||||
### 5.1 收入来源
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||||
|
||||
#### 5.1.1 会员订阅（核心）
|
||||
- **免费版**：广告变现 + 基础功能
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||||
- **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
|
||||
#### 5.1.1 单次付费内容（V2 起的主力）
|
||||
- **全面美学报告**：单次 ¥29.9（会员 ¥19.9），重新生成 ¥9.9
|
||||
- **定价依据**：线下形象诊断客单价 300~2000 元，本产品定位"十分之一价格、八成内容"；¥29.9 处于冲动消费区间，且边际收益显著高于 ¥9.9 月费
|
||||
- **为什么以报告为主力**：内容型交付物边际成本低、价值感知清晰、不产生持续的 GPU 消耗，比"无限次生成"更健康
|
||||
|
||||
#### 5.1.2 广告变现
|
||||
#### 5.1.2 会员订阅
|
||||
- **会员版**：¥9.9/月（含 300 点），预计转化率 3~5%
|
||||
- **高级版**：¥29.9/月（含 1000 点 + 季度深度报告），预计转化率 1~2%
|
||||
- **年费优惠**：会员版 ¥99/年，高级版 ¥299/年
|
||||
- 权益以"额度 + 点数"计量，避免无限供给导致的成本失控（见 §3）
|
||||
|
||||
#### 5.1.3 点数增值
|
||||
- 点数包售卖：¥6 = 100 点 / ¥30 = 600 点
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||||
- 激励视频换点数（把重度免费用户的成本转移给广告主）
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||||
|
||||
#### 5.1.4 广告变现
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||||
- **开屏广告**：CPM 计费，预计 ¥50/CPM
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||||
- **信息流广告**：CPC 计费，预计 ¥2/CPC
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||||
- **品牌合作**：原生广告，预计 ¥10-20万/次
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||||
- **激励视频**：换取点数/额度，兼顾体验与收益
|
||||
- **品牌合作**：原生广告 / 联名色板 / 品牌单品进入素材库，预计 ¥10-20 万/次
|
||||
|
||||
#### 5.1.5 后续收入（V3+）
|
||||
电商导购分成、B 端 API 输出（服装品牌/线下门店/形象顾问工具）、线上形象顾问 1v1 服务撮合
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||||
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||||
### 5.2 成本结构
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#### 5.2.1 技术成本
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||||
- **API 调用**：换装/发型接口调用成本
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||||
- **云计算**：服务器/数据库/CDN
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||||
- **AI 模型**：大模型调用成本（Agent 对话）
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||||
#### 5.2.1 技术成本（含单位经济模型）
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||||
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||||
**必须先算清单用户成本，再定价**。V1 的核心任务之一就是采集真实成本数据：
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||||
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| 成本项 | 单次成本目标 | 说明 |
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||||
|-------|------------|------|
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| 换装生成 | ≤ ¥0.50 | GPU 长耗时推理，成本主导项 |
|
||||
| 发型/发色生成 | ≤ ¥0.20 | — |
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||||
| 初级美学报告 | ≤ ¥0.30 | 视觉分析 + LLM 生成 |
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||||
| 全面美学报告 | ≤ ¥2.00 | 章节多、输出 token 大 |
|
||||
| Agent 单轮对话 | ≤ ¥0.05 | 含 RAG 检索 |
|
||||
| **免费用户月成本上限** | **≤ ¥8** | 按每日 3 次换装 + 3 次发型 + 10 轮对话的额度上限倒推 |
|
||||
|
||||
**成本控制手段**：端侧预检拦截无效请求、结构化结论走规则引擎不走 LLM、相同参数结果缓存、模板化减少输出 token、分级画质、免费用户错峰排队。
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||||
|
||||
#### 5.2.2 其他技术成本
|
||||
- **云计算**：服务器/数据库/向量库/对象存储/CDN
|
||||
- **知识库建设**：顾问费 + 素材采集与抠图 + 标注（一次性 12~18 万元，见知识库方案 §9）
|
||||
- **技术维护**：开发/测试/运维
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||||
|
||||
#### 5.2.2 运营成本
|
||||
#### 5.2.3 运营成本
|
||||
- **内容运营**：穿搭内容/教程/UGC
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||||
- **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
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||||
|
||||
#### 5.2.3 营销成本
|
||||
#### 5.2.4 营销成本
|
||||
- **用户获客**：广告投放/KOL合作
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||||
- **品牌推广**：品牌广告/公关活动
|
||||
- **线下活动**：快闪店/时尚活动
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|
||||
### 5.3 盈利预测（第一年）
|
||||
|
||||
> ⚠️ **预测口径待修正**：以下预测基于原"无限次会员"模型，未计入按次生成的 GPU 成本随活跃度线性增长的特性，也未计入知识库一次性建设投入与全面报告收入。**待 V1 采集到真实单用户成本数据后重做财务模型**，重点校准三项假设：单用户月度生成次数、换装单次真实成本、报告付费转化率。
|
||||
|
||||
#### 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
|
||||
@@ -440,25 +611,62 @@
|
||||
- [ ] 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
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||||
- [ ] 用户注册登录
|
||||
- [ ] 用户系统（华为账号 / 手机号 / 游客模式 + 注册后数据迁移）
|
||||
- [ ] 隐私授权流程（人脸信息单独授权 + 授权记录）
|
||||
- [ ] 历史记录与收藏
|
||||
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||||
- [ ] **体验优化**
|
||||
- [ ] 长耗时任务的 loading 与进度提示
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||||
- [ ] 图片上传前的压缩处理
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||||
- [ ] 结果图保存与分享
|
||||
- [ ] **美学报告（初级）**
|
||||
- [ ] 引导流程（价值前置页 → 授权 → 问卷 → 拍照）
|
||||
- [ ] 端侧照片质量预检（人像/单人/全身/清晰度/光线）
|
||||
- [ ] 视觉分析能力选型与接入（体型/面部/肤色采样）
|
||||
- [ ] 规则引擎 + 报告生成链路 + 一致性校验
|
||||
- [ ] 报告页面、术语词典、数据修正
|
||||
- [ ] 形象档案与版本对比
|
||||
- [ ] 分享长图（默认结论版，不含照片）
|
||||
- [ ] 全面报告预约入口 + 埋点（付费意愿验证）
|
||||
|
||||
- [ ] **记忆系统**
|
||||
- [ ] L0~L4 数据模型与 `MemoryService`
|
||||
- [ ] 报告结论写入 L1
|
||||
- [ ] 显式偏好写入 + 回执确认
|
||||
- [ ] 画像摘要生成与注入（token 预算控制）
|
||||
- [ ] 「我的记忆」管理页 + 关闭个性化开关
|
||||
|
||||
- [ ] **知识库 V1**
|
||||
- [ ] 本体 Schema 与属性字典定义
|
||||
- [ ] 专家规则 400 条（体型/色彩/场景/风格）
|
||||
- [ ] 12 套季型色板 + 400 色色值库
|
||||
- [ ] **60 款发型适配标签打标**（当前最大数据缺口）
|
||||
- [ ] 单品素材 300 件（含白底试穿图）+ 抠图流水线
|
||||
- [ ] 搭配方案 100 套（含试穿素材绑定）
|
||||
- [ ] 混合检索链路（硬过滤 + 向量召回 + 重排）
|
||||
- [ ] 黄金评测集 200 条 + 回归测试脚本
|
||||
|
||||
- [ ] **Agent 基础能力**
|
||||
- [ ] 大模型选型与对接、流式输出
|
||||
- [ ] 意图识别 + 画像注入
|
||||
- [ ] 快捷问题入口、对话历史
|
||||
|
||||
- [ ] **体验与治理**
|
||||
- [ ] 任务中心（异步任务 + 完成推送 + 失败重试）
|
||||
- [ ] 生成过程步骤可视化 + 已等待秒数
|
||||
- [ ] 图片上传前压缩处理
|
||||
- [ ] 结果图保存与分享（水印 + AI 生成标识）
|
||||
- [ ] 配额中心 + `usage_log` 成本计量
|
||||
- [ ] 内容安全与敏感词过滤（含外貌负面表述红线）
|
||||
|
||||
- [ ] **测试上线**
|
||||
- [ ] 内部测试
|
||||
- [ ] 内部测试 + 黄金集准确率验收
|
||||
- [ ] 小范围灰度发布
|
||||
- [ ] 收集用户反馈
|
||||
- [ ] 鸿蒙应用上架（Beta 版）
|
||||
|
||||
#### 6.1.3 交付物
|
||||
- MVP 版本鸿蒙应用
|
||||
- 用户反馈报告
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||||
- 技术验证报告
|
||||
- 初级美学报告与形象档案能力
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||||
- 知识库 V1 + 60 款发型标签 + 300 件可试穿素材
|
||||
- 用户反馈报告、技术验证报告
|
||||
- **单用户成本报告与付费意愿验证结论**（V2 定价依据）
|
||||
|
||||
### 6.2 Phase 2：核心功能完善（2-3 个月）
|
||||
|
||||
@@ -469,35 +677,54 @@
|
||||
- 扩大用户规模
|
||||
|
||||
#### 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
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||||
- [ ] AI 穿搭 Agent 增强
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||||
- [ ] 用户个性化推荐
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||||
- [ ] **全面美学报告（付费）**
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||||
- [ ] 六大篇章内容生成（风格诊断/色彩/身材/配饰/发型专项/场景包）
|
||||
- [ ] 十二季细分色彩算法与专业校准
|
||||
- [ ] 30 天形象提升计划 + 打卡
|
||||
- [ ] PDF 导出与长图排版
|
||||
- [ ] 五行幸运色模块（含娱乐声明与可关闭开关）
|
||||
|
||||
- [ ] **会员体系**
|
||||
- [ ] 会员版功能开发
|
||||
- [ ] 高级版功能开发
|
||||
- [ ] 支付系统集成
|
||||
- [ ] 会员权益管理
|
||||
- [ ] **会员与支付体系**
|
||||
- [ ] 支付系统集成（华为支付）
|
||||
- [ ] 权益点数体系（发放/消耗/购买/对账）
|
||||
- [ ] 会员权益管理与订单/退款
|
||||
- [ ] 基于 V1 成本数据的最终定价落地
|
||||
|
||||
- [ ] **记忆系统进阶**
|
||||
- [ ] 隐式行为推断 + 待确认机制
|
||||
- [ ] 置信度衰减与冲突消解
|
||||
- [ ] L3 事件向量召回
|
||||
- [ ] 主动推荐（天气/日程驱动）
|
||||
|
||||
- [ ] **我的衣橱（L5）**
|
||||
- [ ] 单品拍照入库 + 自动抠图 + 属性识别
|
||||
- [ ] 一衣多搭、衣橱体检、缺口建议
|
||||
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||||
- [ ] **知识库扩充**
|
||||
- [ ] 规则扩充至 800 条、方案至 300 套、素材至 800 件
|
||||
- [ ] **知识库管理后台**（增删改查 + 审核工作流 + 版本对比 + 效果看板）
|
||||
- [ ] 知识缺口周报机制
|
||||
- [ ] 图谱层与「为什么推荐」解释链
|
||||
|
||||
- [ ] **Agent 增强**
|
||||
- [ ] 语音输入、多轮上下文记忆
|
||||
- [ ] 联动换装/发型的完整闭环
|
||||
- [ ] 图片输入理解（穿搭评价）
|
||||
|
||||
- [ ] **体验优化**
|
||||
- [ ] UI/UX 优化
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||||
- [ ] 性能优化
|
||||
- [ ] 稳定性优化
|
||||
- [ ] 用户反馈机制
|
||||
- [ ] UI/UX 优化、性能与稳定性优化
|
||||
- [ ] A/B 实验平台与埋点规范
|
||||
- [ ] 用户反馈与知识修正闭环
|
||||
|
||||
- [ ] **正式上线**
|
||||
- [ ] 正式版上线
|
||||
- [ ] 市场推广
|
||||
- [ ] 用户增长
|
||||
- [ ] 数据分析
|
||||
- [ ] 正式版上线、市场推广、用户增长、数据分析
|
||||
|
||||
#### 6.2.3 交付物
|
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- 正式版鸿蒙应用
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- 完整会员体系
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||||
- 市场推广方案
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- 用户增长报告
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- 付费全面报告 + 完整会员与点数体系
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- 我的衣橱 V1
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||||
- 知识库管理后台
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||||
- 修正后的财务模型与增长报告
|
||||
|
||||
### 6.3 Phase 3：多端扩展（3-4 个月）
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||||
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||||
@@ -575,13 +802,17 @@
|
||||
- 错峰处理提示
|
||||
- 性能监控
|
||||
|
||||
#### 7.1.3 隐私安全
|
||||
- **风险描述**：用户照片数据可能泄露或滥用
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||||
#### 7.1.3 隐私安全（人脸属敏感个人信息，最高优先级）
|
||||
- **风险描述**：用户照片数据可能泄露或滥用；人脸信息处理不合规将面临监管处罚与下架风险
|
||||
- **应对措施**：
|
||||
- 数据加密传输
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||||
- 用户图片仅用于本次处理，不长期存储
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||||
- 权限管理
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||||
- 合规审计
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||||
- 人脸信息**单独授权**，不可默认勾选，可单独撤回
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||||
- 原始照片处理完即删（保留 ≤24h 仅用于任务重试），只保留派生特征与结论
|
||||
- 明确承诺照片不用于模型训练，并写入隐私政策
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||||
- 数据加密传输与存储，OSS 签名链接短时效
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||||
- 分享长图默认"结论版"（不含照片），降低泄露面
|
||||
- 支持数据导出、清空照片、注销彻底删除
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||||
- 疑似未成年人拒绝生成；第三方数据处理方在隐私政策中列明
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||||
- 定期合规审计
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||||
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||||
#### 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
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||||
@@ -591,6 +822,33 @@
|
||||
- 必要时使用原生插件补充能力
|
||||
- 性能瓶颈点用原生实现
|
||||
|
||||
#### 7.1.5 知识库与素材缺口（第一版最大隐性风险）
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||||
- **风险描述**：两项数据缺口会直接导致核心功能"看起来做完了但不可用"——
|
||||
- 现有 60 款发型只有 `id/name/image_url`，没有适配标签，"按脸型推荐发型"无法实现
|
||||
- 没有白底单品图素材，换装接口无图可传，"AI 建议 → 一键试穿"闭环断裂，用户只能自己找图
|
||||
- **应对措施**：
|
||||
- 将发型打标（1~2 人日）与素材抠图流水线列为 Phase 1 **前置任务**，不可延后
|
||||
- V1 至少产出 300 件 `tryon_ready` 单品，未达标则功能降级为"加入搭配"而非"一键试穿"
|
||||
- 单品标注 `tryon_slot`（换装接口只支持上衣与裤子，连衣裙/鞋/包/配饰不支持），产品端据此控制按钮展示
|
||||
- 素材版权：禁止抓取电商与社交平台图片，建立 `license` 字段与审核环节
|
||||
|
||||
#### 7.1.6 AI 生成质量与幻觉
|
||||
- **风险描述**：大模型可能给出违反美学规则或用户禁忌的建议（如给柔夏型推荐正红色、给明确拒绝短裙的用户推荐短裙），一次错误就会摧毁"专业"信任
|
||||
- **应对措施**：
|
||||
- 核心结论由**规则引擎产出**，LLM 只负责组织语言，不允许自由发挥
|
||||
- 检索链路先做**硬过滤**（画像约束 + 禁忌项 + 色板范围），再做向量召回
|
||||
- 生成后**一致性校验**：禁忌项违反率必须为 0（红线）
|
||||
- 200 条黄金评测集回归测试，知识准确率 ≥95% 才允许发布
|
||||
|
||||
#### 7.1.7 生成成本失控
|
||||
- **风险描述**：换装/报告为 GPU 长耗时推理，重度用户与刷量行为可能造成成本远超收入
|
||||
- **应对措施**：
|
||||
- 配额中心统一管控 + `usage_log` 逐次记账
|
||||
- 端侧预检拦截无效请求（不合格照片不进队列、不计额度）
|
||||
- 结构化结论走规则引擎而非 LLM；相同参数结果缓存
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||||
- 设备/账号/IP 三重限流，异常账号冻结
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||||
- 用点数制替代"无限次"权益（见 §3.1）
|
||||
|
||||
### 7.2 市场风险
|
||||
|
||||
#### 7.2.1 用户接受度
|
||||
@@ -621,18 +879,33 @@
|
||||
#### 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
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||||
- 建立数据合规体系
|
||||
- 严格遵守《个人信息保护法》，人脸信息按敏感个人信息单独授权
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||||
- 建立数据合规体系与处理者清单
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||||
- 定期合规审计
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||||
- 用户知情同意
|
||||
- 用户知情同意 + 可撤回 + 可删除
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||||
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||||
#### 7.3.2 内容审核
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||||
#### 7.3.2 AI 生成内容合规
|
||||
- **风险描述**：违反《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》
|
||||
- **应对措施**：
|
||||
- 报告页、结果图、分享长图**标注 AI 生成标识**
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||||
- 保留免责声明："AI 计算可能存在误差，结论仅供参考"
|
||||
- 换装能力**限制为仅本人照片**，禁止上传他人照片（防换脸滥用），V2 增加人脸一致性校验
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||||
- 未成年人保护：疑似未成年拒绝生成
|
||||
|
||||
#### 7.3.3 内容审核
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||||
- **风险描述**：用户生成内容可能违规
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||||
- **应对措施**：
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||||
- 建立完善的内容审核机制
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||||
- 机器审核 + 人工审核
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||||
- 用户举报机制
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||||
- 违规处理机制
|
||||
- 机器审核 + 人工审核双层机制
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||||
- 用户举报与违规处理机制
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||||
- **外貌评价文案红线**：禁止"腿粗""脸大"等负面表述，统一改为中性描述 + 修饰策略，敏感词表在生成后校验环节强制过滤
|
||||
- 报告不得包含医疗、减肥、整形类建议
|
||||
|
||||
#### 7.3.4 命理内容审核风险
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||||
- **风险描述**：五行/幸运色模块在部分应用市场审核中属敏感内容，可能影响整体上架
|
||||
- **应对措施**：
|
||||
- 明确标注"仅供娱乐，不构成任何建议"
|
||||
- **服务端可配置开关**，必要时整模块下线，不影响其他功能
|
||||
- 上架前与渠道审核规则逐条核对
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
@@ -651,9 +924,31 @@
|
||||
- **满意度**：用户满意度 >4.5/5
|
||||
|
||||
#### 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）
|
||||
- **会员转化率**：>3%（免费转付费，按点数制修正后的保守目标）
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||||
- **高级版转化率**：>1%（会员转高级）
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||||
- **全面报告付费转化率**：>3%（曝光转购买，V2）
|
||||
- **付费率**：>5%（整体付费率）
|
||||
|
||||
#### 8.1.4 报告与个性化指标（第一版核心）
|
||||
|
||||
报告与记忆系统是第一版的验证重点，指标单列：
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||||
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||||
| 指标 | 目标 | 意义 |
|
||||
|------|------|------|
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||||
| **报告完成率**（生成成功 / 新用户） | > 40% | 画像覆盖度，决定所有个性化能力的上限 |
|
||||
| 人脸授权通过率 | > 60% | 合规前提下的转化能力 |
|
||||
| 照片合格率（通过预检 / 上传） | > 75% | 引导与预检质量，直接影响成本 |
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||||
| 报告 → 试穿转化率 | > 35% | "建议 → 预览"闭环是否成立 |
|
||||
| 报告 → Agent 转化率 | > 20% | 报告是否有效导流对话 |
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||||
| 报告分享率 | > 15% | 增长杠杆 |
|
||||
| **全面报告预约率** | **> 8%** | **V2 是否开发付费报告的决策门槛** |
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||||
| 画像完备率（L1 关键 8 项） | > 70% | 记忆系统地基 |
|
||||
| 人均记忆条数（L2） | > 8 条 | 个性化学习深度 |
|
||||
| 结论修正率 | < 15% | 诊断准确性反向指标 |
|
||||
| Agent 重复询问率 | < 3% | 记忆注入是否真正生效 |
|
||||
| **有画像 vs 无画像用户的建议采纳率差值** | **> 15pp** | **验证记忆系统的真实价值** |
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||||
| 有报告 vs 无报告用户次日留存差值 | > 15pp | 验证报告的留存价值 |
|
||||
| 关闭个性化推荐比例 | < 5% | 信任度反向指标 |
|
||||
|
||||
### 8.2 业务指标
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||||
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||||
@@ -666,11 +961,22 @@
|
||||
- **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）
|
||||
- **美学报告生成量**：20 万份/月（第一年）
|
||||
|
||||
#### 8.2.3 成本指标（新增，与收入指标同等重要）
|
||||
- **单用户月度 AI 成本**：免费用户 ≤ ¥8，会员 ≤ ¥20
|
||||
- **单次成本**：换装 ≤ ¥0.50 / 发型 ≤ ¥0.20 / 初级报告 ≤ ¥0.30 / 全面报告 ≤ ¥2.00 / 对话 ≤ ¥0.05
|
||||
- **无效调用率**（被预检拦截前的浪费调用）：< 5%
|
||||
- **缓存命中率**：> 20%
|
||||
- **毛利率**：> 60%（V2 起考核）
|
||||
|
||||
### 8.3 技术指标
|
||||
|
||||
#### 8.3.1 性能指标
|
||||
- **接口响应**：换装 <320s（P95），发型 <120s（P95）
|
||||
- **报告生成**：初级 <60s（P95），全面 <5min（P95）
|
||||
- **Agent 首字延迟**：<2s（P95）
|
||||
- **知识库检索**：硬过滤 <50ms，向量召回 <200ms（P95）
|
||||
- **系统可用性**：>99.9%
|
||||
- **错误率**：<0.1%
|
||||
|
||||
@@ -679,10 +985,13 @@
|
||||
- **ANR 率**：<0.05%
|
||||
- **加载时间**：<3s（首屏）
|
||||
|
||||
#### 8.3.3 安全指标
|
||||
#### 8.3.3 安全与质量红线
|
||||
- **数据泄露**：0 次
|
||||
- **安全事件**：0 次
|
||||
- **合规审计**：100% 通过
|
||||
- **用户禁忌项违反率**：**0**（推荐了用户明确拒绝的品类/风格，视为 P0 缺陷）
|
||||
- **知识准确率**：≥ 95%（黄金评测集）
|
||||
- **诊断准确率**：体型 ≥85%、脸型 ≥80%、四季季型 ≥80%
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -693,20 +1002,27 @@
|
||||
#### 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
|
||||
- [ ] 接口性能与稳定性评估 + **单次真实成本测算**
|
||||
- [ ] 视觉分析能力选型验证（体型关键点 / 面部关键点 / 肤色采样）
|
||||
- [ ] Uni-App-x 鸿蒙端环境搭建
|
||||
|
||||
#### 9.1.2 产品原型
|
||||
#### 9.1.2 数据前置任务（不做则功能不可用，优先级同技术验证）
|
||||
- [ ] **60 款发型适配标签打标**（脸型/量感/直曲/长度/卷度/刘海/正式度）
|
||||
- [ ] 单品白底图抠图流水线验证（10 件样本走通全流程）
|
||||
- [ ] 知识库本体 Schema 与属性字典定稿
|
||||
- [ ] 形象顾问资源接洽（规则撰写与黄金集标注）
|
||||
|
||||
#### 9.1.3 产品原型
|
||||
- [ ] 鸿蒙应用原型开发
|
||||
- [ ] 核心功能原型
|
||||
- [ ] 核心功能原型（含报告引导流程与任务中心）
|
||||
- [ ] UI/UX 设计初版
|
||||
- [ ] 用户测试
|
||||
|
||||
#### 9.1.3 市场调研
|
||||
- [ ] 目标用户访谈
|
||||
#### 9.1.4 市场调研
|
||||
- [ ] 目标用户访谈（重点验证：是否愿意为形象报告付费、心理价位）
|
||||
- [ ] 需求验证
|
||||
- [ ] 竞品分析
|
||||
- [ ] 市场规模评估
|
||||
- [ ] 市场数据信源补齐（§4.1 待办）
|
||||
|
||||
### 9.2 2 周内完成
|
||||
|
||||
@@ -782,6 +1098,19 @@
|
||||
#### 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）
|
||||
|
||||
#### 10.1.4 现有接口的能力边界（产品设计必读）
|
||||
|
||||
| 限制 | 影响 | 产品应对 |
|
||||
|------|------|---------|
|
||||
| 换装仅支持上衣（`cloth_img`）+ 裤子（`kuzi_img`） | 连衣裙、鞋、包、配饰**无法试穿** | 单品标注 `tryon_slot`，不可试穿的只展示"加入搭配" |
|
||||
| 裤子流程必须同时传 `cloth_img` | 单独换裤子会解码失败 | 前端强制校验，缺上衣时用默认上衣素材 |
|
||||
| 需要传入具体服装图片 | 没有素材库则功能形同虚设 | 建设白底单品素材库（见 §2.5.4） |
|
||||
| 换装耗时几十秒~几分钟 | 前台等待体验差 | 异步任务中心 + 完成推送（见 §2.7） |
|
||||
| 发型接口仅返回 60 款、无适配标签 | 无法按脸型/量感推荐 | 人工打标 60 款（见 §2.5.4） |
|
||||
| 发型失败时返回原图降级 | 用户可能误以为"没变化" | 前端检测结果与原图一致时提示"处理失败，请重试" |
|
||||
| OSS 结果为签名链接 | 链接过期后历史记录图片失效 | 结果图需转存到自有存储 |
|
||||
| 接口无认证 | 存在被盗用与刷量风险 | 服务端代理转发 + 自有鉴权与限流，**不在客户端直连** |
|
||||
|
||||
### 10.2 技术栈概要
|
||||
|
||||
- **前端框架**：Uni-App-x（Vue 3 语法）
|
||||
@@ -792,32 +1121,79 @@
|
||||
|
||||
> 详细技术架构方案将在技术设计阶段单独输出。
|
||||
|
||||
### 10.3 参考资料
|
||||
### 10.3 关联文档清单
|
||||
|
||||
#### 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》
|
||||
| 文档 | 说明 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| [美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md) | 触发时机、初级/全面分级、34 项诊断维度字典、生成流程、付费策略 |
|
||||
| [穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md) | 对话能力、意图识别、场景理解、能力联动 |
|
||||
| [用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md) | 账号与会员、配额计量、L0~L5 记忆模型、置信度与冲突消解 |
|
||||
| [美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md) | 12 类知识分类、7 种模态、建设流程、混合检索链路 |
|
||||
| `reference/个人形象报告.pdf` | 线下形象顾问交付样例，全面报告的内容深度基准 |
|
||||
|
||||
#### 10.3.2 技术文档
|
||||
### 10.4 参考资料
|
||||
|
||||
#### 10.4.1 行业报告（待补齐信源）
|
||||
- 《2025年中国时尚电商行业报告》——待确认发布机构与时间
|
||||
- 《AI美妆行业发展趋势白皮书》——待确认发布机构与时间
|
||||
- 《鸿蒙生态发展报告》——待确认发布机构与时间
|
||||
|
||||
#### 10.4.2 合规法规依据
|
||||
- 《中华人民共和国个人信息保护法》（人脸信息按敏感个人信息处理）
|
||||
- 《生成式人工智能服务管理暂行办法》（AI 生成内容标识）
|
||||
- 《互联网信息服务深度合成管理规定》（换装/换脸类能力）
|
||||
- 《移动互联网应用程序个人信息保护管理暂行规定》
|
||||
|
||||
#### 10.4.3 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
|
||||
- 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)
|
||||
|
||||
#### 10.3.3 设计规范
|
||||
#### 10.4.4 设计规范
|
||||
- 鸿蒙设计规范
|
||||
- Material Design 设计规范
|
||||
- iOS Human Interface Guidelines
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**文档版本**：v3.0
|
||||
## 11. 待决策事项汇总
|
||||
|
||||
需在评审中拍板的关键决策（按优先级）：
|
||||
|
||||
| # | 决策项 | 影响 | 建议 |
|
||||
|---|-------|------|------|
|
||||
| 1 | 第一版是否只做初级报告、不做支付 | 决定 Phase 1 范围与工期 | ✅ 建议采纳，用预约率验证付费意愿 |
|
||||
| 2 | 会员权益是否改为点数制 | 决定成本可控性 | ✅ 建议采纳，避免无限供给亏损 |
|
||||
| 3 | 单品素材来源（自拍摄 / 图库授权 / 品牌合作） | 决定"一键试穿"能否落地 | 建议图库授权 + 品牌合作双轨 |
|
||||
| 4 | 是否引入持证形象顾问参与知识库建设 | 决定专业性与壁垒 | ✅ 建议引入 2 人，可作为营销背书 |
|
||||
| 5 | 视觉分析能力自研 vs 第三方 | 决定成本与准确率 | V1 用第三方快速验证 |
|
||||
| 6 | 五行模块是否纳入 V2 | 审核与合规风险 | 做但可服务端关闭 |
|
||||
| 7 | 是否支持一账号多形象档案（帮家人诊断） | 影响数据模型 | V1 预留 `profile_id` 字段 |
|
||||
| 8 | 报告术语体系是否需要通俗化改名 | 影响理解成本与转化 | 用户测试后决定 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**文档版本**：v4.0
|
||||
**创建日期**：2026-08-04
|
||||
**更新日期**：2026-08-11
|
||||
**作者**：产品团队
|
||||
**状态**：待评审
|
||||
**变更说明**：
|
||||
- v4.0（2026-08-11）：
|
||||
- **新增 §1.6 文档地图**，明确四个子系统文档的关系与依赖链路
|
||||
- **重构 §2.2 美学报告**：拆分为初级（V1 免费）/ 全面（V2 付费）两级，补充完整触发时机设计（首次生成 4 类触点、更新触发 7 项条件、付费触发 7 个位置、拦截规则 11 项），并明确第一版以"预约留资"验证付费意愿；详细内容拆分为独立文档
|
||||
- **新增 §2.4 用户系统与记忆系统**：账号体系（含游客模式与数据迁移）+ L0~L5 六层记忆模型；详细内容拆分为独立文档
|
||||
- **新增 §2.5 美学知识库**：四层架构、12 类知识分类、7 种模态设计，并指出 60 款发型无标签、无白底单品素材两项前置数据缺口；详细内容拆分为独立文档
|
||||
- **新增 §2.6 我的衣橱**（V2 差异化重点）、**§2.7 任务中心**（长耗时任务产品化）
|
||||
- **重写 §3 产品形态**：会员制改为「基础额度 + 权益点数」，修正原"¥9.9 无限换装"的成本失控问题；V1 只做免费额度与计量
|
||||
- **§4.3 重新校准壁垒来源**：接口非壁垒，真实壁垒为知识库、画像记忆资产、可试穿素材库
|
||||
- **§5 商业模式**：新增全面报告单次付费为 V2 主力收入、点数增值、单位经济模型与单次成本目标；标注原盈利预测口径待修正
|
||||
- **§6 实施计划**：Phase 1 补充报告、记忆系统、知识库 V1、任务中心、配额计量等任务；Phase 2 补充付费体系、衣橱、知识库后台
|
||||
- **§7 风险**：新增知识库与素材缺口、AI 幻觉、成本失控、AI 生成内容合规、命理内容审核五类风险，强化隐私安全条款
|
||||
- **§8 指标**：新增报告与个性化指标（含预约率 8% 决策门槛、采纳率差值 15pp 验证指标）、成本指标、质量红线
|
||||
- **§10.1.4 新增现有接口能力边界**（换装仅支持上衣+裤子等 9 项限制及产品应对）
|
||||
- **新增 §11 待决策事项汇总**
|
||||
- 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`）
|
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