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「美搭」- 智能穿搭美学助手 详细产品方案

1. 产品概述

1.1 产品名称

「美搭」- 智能穿搭美学助手

1.2 产品定位

面向爱美用户的智能穿搭指导应用，集成换装、换发型、美学报告等核心能力，为用户提供个性化、专业化的形象管理方案。第一版基于 Uni-App-x 跨平台框架开发，首发鸿蒙（HarmonyOS）应用市场。

1.3 产品愿景

成为用户最值得信赖的智能美学助手，让每个人都能轻松拥有专业级的形象管理能力。

1.4 技术选型

• 开发框架：Uni-App-x（一次开发，多端发布）
• 首发平台：鸿蒙 HarmonyOS NEXT
• 后续规划：iOS、Android、小程序等多端扩展
• 选型理由：
  • 跨平台能力降低多端开发成本
  • 原生渲染性能接近原生应用
  • 鸿蒙生态快速增长，先发优势明显
  • 支持 Vue 语法，开发效率高

1.5 目标用户

核心用户

• 人群特征：25-35岁都市白领女性
• 消费能力：月收入 8000-15000 元
• 消费特征：注重形象管理，愿意为美丽付费
• 使用场景：职场穿搭、约会造型、社交媒体分享

扩展用户

• 时尚爱好者：追求潮流趋势，需要专业指导
• 社交媒体创作者：需要快速产出优质穿搭内容
• 形象管理初学者：希望系统性提升穿搭品味

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2. 核心功能设计（第一版）

2.1 智能试穿系统

2.1.1 换装试穿

• 测试页面：https://meida.xiangsilian.com/

• API 文档：https://meida.xiangsilian.com/api

• 核心接口：POST https://meida.xiangsilian.com/change_cloth_base64

• Swagger 调试：https://meida.xiangsilian.com/docs

• 接口能力（服务端按传入字段自动选择工作流）：

  传入字段	工作流
  仅 human_img	单图编辑（改背景/按提示词编辑）
  human_img + cloth_img	模特 + 上衣换装
  human_img + cloth_img + kuzi_img	模特 + 上衣 + 裤子换装

• 请求参数：

  字段	类型	必填	说明
  human_img	string	是	模特/人物图 Base64（支持 Data URL）
  cloth_img	string	否	上衣图 Base64，默认 ""
  kuzi_img	string	否	裤子图 Base64，默认 ""，传了则走上衣+裤子流程
  change_desc	string	否	提示词，空则使用默认提示

• 响应格式：

  {
    "ret": 0,
    "state": 0,
    "msg": "success",
    "data": "https://xiangsilian.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/tryon/xxxx.png?..."
  }
  

  • ret === 0 && data 判断业务成功
  • data 为阿里云 OSS 签名链接，可直接展示

• 功能描述：

  • 虚拟试衣间：上传用户照片 → 选择服装单品 → 实时换装预览
  • 多场景适配：职场/约会/运动/聚会/旅行等场景切换
  • 单图编辑：基于提示词对人物图进行编辑（如更换背景）
  • 上衣+裤子组合换装：完整搭配预览

• 用户体验流程：

  1. 用户上传正面全身照（或调用摄像头拍摄）
  2. 选择换装模式：单图编辑 / 上衣换装 / 上衣+裤子换装
  3. 选择服装单品（上衣/裤子图片）
  4. 可选填写提示词（如"换成白色背景"、"保留发型"等）
  5. 点击生成，等待换装结果（前端展示已等待秒数）
  6. 查看换装效果，支持保存/分享
  7. 可基于结果继续编辑或重新生成

• 关键注意事项：

  • 推理耗时较长（几十秒到几分钟），前端超时需 ≥ 320 秒
  • 前端需展示 loading 进度和已等待秒数，避免用户误以为卡死
  • 图片建议先压缩到长边 1024~2048 再上传
  • 裤子流程必须同时传 cloth_img，否则解码失败
  • OSS 结果链接为签名链接，长期存储需自行转存
  • 健康检查：GET /health，status 为 ok 时可正常换装

2.1.2 发型设计

• 测试页面：https://meida.xiangsilian.com/hair/

• API 文档：https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html

• API 基础路径：https://meida.xiangsilian.com/hair/api

• 认证方式：无需认证

• 发型库：60 款发型，预览图分辨率 634×950

• 接口能力：

  ① 获取发型列表

  • 接口：GET /hair/api/hairstyles
  • 参数：无
  • 响应：

    {
      "success": true,
      "data": {
        "hairstyles": [
          {
            "id": "1953267161121464322",
            "name": "发型4322",
            "image_url": "/hair/images/hairstyles/1953267161121464322.jpg"
          }
        ]
      }
    }
    

  • image_url 为相对路径，完整链接 = https://meida.xiangsilian.com + image_url

  ② 更换发型

  • 接口：POST /hair/api/change-hair
  • Content-Type：multipart/form-data
  • 参数：

    参数名	类型	必填	描述
    image	File	是	用户图片（png/jpg/jpeg/gif，最大 16MB）
    hairstyle_id	String	是	目标发型 ID

  • 响应：

    {
      "success": true,
      "data": {
        "result_image": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQ..."
      }
    }
    

  • 超时时间 120 秒；远程调用失败时返回原图作为降级处理

  ③ 更换头发颜色

  • 接口：POST /hair/api/change-hair-color
  • Content-Type：multipart/form-data
  • 参数：

    参数名	类型	必填	描述
    image	File	是	用户图片（最大 16MB）
    rgb	String	是	RGB 颜色值，格式 "[R, G, B]"，如 "[255, 106, 0]"
    ratio	String	是	替换强度 0.0~1.0，如 "0.9"

  • 响应：同更换发型接口
  • ratio 越大颜色替换越明显；超时 120 秒

• 功能描述：

  • 发型浏览：发型列表/分类/搜索/收藏
  • 发型试戴：上传面部照片 → 选择发型 → 实时预览
  • 发色仿真：在已换发型基础上调整发色（黑/棕/金/红/自定义 RGB）
  • 强度调节：通过 ratio 控制发色替换强度
  • 风格筛选：按长发/短发/卷发/直发等风格筛选发型

• 用户体验流程：

  1. 用户上传面部特写照片
  2. 浏览发型库（支持风格筛选/搜索）
  3. 选择目标发型，点击预览
  4. 等待 AI 处理（展示进度，最长 120 秒）
  5. 查看发型更换效果
  6. 可选：调整发色（选择预设色或自定义 RGB + 强度）
  7. 支持保存/分享/对比

2.2 专业美学报告

• 功能描述：

  • 体型分析：肩宽/腰臀比/腿长比例/身形分类
  • 色彩测试：春夏秋冬人设色系诊断
  • 风格定位：职业/休闲/优雅/性感等标签
  • 改进建议：针对性的穿搭优化方案
  • 进度追踪：记录用户形象提升历程

• 报告内容：

  • 体型分析：

    • 身形分类：H型/A型/V型/O型/X型
    • 比例分析：上下身比例、肩腰臀比例
    • 优势强调：突出身材优点
    • 弱点修饰：遮盖身材不足

  • 色彩测试：

    • 肤色诊断：冷暖色调/明亮度/饱和度
    • 色系推荐：春季型/夏季型/秋季型/冬季型
    • 配色方案：主色/辅色/点缀色
    • 禁忌色：避免使用的颜色

  • 风格定位：

    • 风格标签：10+种风格维度评分
    • 推荐风格：最适合的3种风格
    • 穿搭法则：对应风格的穿搭规则
    • 示例图片：风格参考图库

  • 改进建议：

    • 日常穿搭：日常穿着建议
    • 场景穿搭：职场/约会/聚会建议
    • 避雷清单：不推荐单品

• 用户体验流程：

  1. 用户上传全身照 + 面部照
  2. 填写简单问卷（身高/体重/职业/偏好）
  3. 系统生成美学报告
  4. 用户查看分章节报告
  5. 支持保存报告/分享/历史对比

2.3 AI 穿搭 Agent（详见独立文档）

穿搭 Agent 作为产品的智能交互核心，承担智能对话、场景理解、个性化推荐等能力。详细需求见独立文档：

📎 穿搭 Agent 需求文档

• 第一版核心能力：

  • 自然语言对话（文字/语音）
  • 穿搭场景理解与建议
  • 与换装/换发型能力联动
  • 个性化偏好学习

• 典型场景：

  • "我今天有个面试，怎么穿？"
  • "下雨天适合穿什么鞋子？"
  • "帮我搭一套法式优雅风格的look"
  • "这件白衬衫配什么裤子？"

2.4 第一版功能范围

✅ 第一版包含

• 换装试穿（单图编辑/上衣/上衣+裤子）
• 发型设计（发型更换/发色更换）
• 专业美学报告
• AI 穿搭 Agent（基础对话）
• 用户账户系统
• 历史记录与收藏
• 分享功能

❌ 第一版不包含（后续版本规划）

• 购物引导与商城功能
• 电商导购与佣金分成
• 化妆指导（接口待定）
• B 端 API 输出
• 多端协同（平板/手表/车机）
• 系统级集成（服务卡片/语音唤醒等）

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3. 产品形态

3.1 免费版

• 功能限制：

  • 基础换装：每日 5 次
  • 发型设计：每日 5 次
  • AI 对话：每日 10 次
  • 简单美学报告：基础体型分析
  • 广告展示：开屏广告 + 信息流广告

• 用户体验：

  • 核心功能免费体验
  • 限制使用频次引导转化
  • 广告变现补充收入
  • 基础数据积累

3.2 会员版（¥9.9/月）

• 功能权益：

  • 无限换装：不限制使用次数
  • 无限发型设计：不限制使用次数
  • 无限对话：不限制 AI 对话次数
  • 深度美学报告：完整版美学报告
  • 专属风格档案：个人风格数据库
  • 优先客服：专属客服通道
  • 无广告体验：去除所有广告

• 用户体验：

  • 完整功能体验
  • 个性化服务
  • 专业指导
  • 高品质体验

3.3 高级版（¥29.9/月）

• 功能权益：

  • 所有会员版权益
  • 定制化搭配方案：专属造型师定制
  • VIP 社群：进入 VIP 用户群
  • 生日特权：生日专属优惠
  • 积分加倍：消费积分双倍
  • 优先体验新功能

• 用户体验：

  • 尊贵身份体验
  • 专属特权
  • 社交价值
  • 高性价比

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4. 市场分析与竞争策略

4.1 市场规模

4.1.1 中国时尚电商市场

• 市场规模：2025年预计达 2.8 万亿元
• 增长率：年复合增长率 15%+
• 用户规模：超过 5 亿用户
• 移动端占比：超过 80%

4.1.2 AI 美妆市场

• 市场规模：2025年预计达 500 亿元
• 增长率：年复合增长率 25%+
• 用户规模：超过 2 亿用户
• 渗透率：仍在快速提升

4.1.3 鸿蒙生态

• 用户规模：已超 1 亿，快速增长
• 设备数量：超过 3 亿台设备
• 应用数量：超过 50 万个应用
• 开发者生态：超过 500 万开发者

4.2 竞品对比

产品	优势	劣势	我们的差异化
美图秀秀	用户基数大，技术成熟	主要是工具类，缺少专业美学	专业美学报告 + AI Agent
小红书	社区活跃，内容丰富	试穿能力弱，缺少专业性	实时换装 + 系统性搭配
传统试衣间App	功能专注	用户体验差，功能单一	跨平台 + AI 穿搭 Agent
品牌自研	深度绑定品牌	封闭生态，用户受限	开放平台 + 跨品牌推荐

4.3 竞争策略

4.3.1 技术壁垒

• 现有 API 能力：已验证可用的换装/发型接口
• 专业技术积累：图像处理、AI 推荐、美学算法
• 跨平台优势：Uni-App-x 一次开发多端发布
• 快速迭代能力：基于现有接口快速验证市场

4.3.2 差异化定位

• 不仅是试穿：系统性美学指导，而非单一工具
• AI Agent：智能对话 + 个性化推荐
• 专业报告：深度分析 + 可行建议
• 全场景覆盖：职场/约会/运动/聚会等

4.3.3 快速迭代

• MVP 优先：1-2 个月上线 MVP
• 用户反馈：快速收集用户反馈
• 数据驱动：基于数据优化产品
• 小步快跑：持续快速迭代

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5. 商业模式

5.1 收入来源

5.1.1 会员订阅（核心）

• 免费版：广告变现 + 基础功能
• 会员版：¥9.9/月，预计转化率 5%
• 高级版：¥29.9/月，预计转化率 2%
• 年费优惠：会员版 ¥99/年，高级版 ¥299/年

5.1.2 广告变现

• 开屏广告：CPM 计费，预计 ¥50/CPM
• 信息流广告：CPC 计费，预计 ¥2/CPC
• 品牌合作：原生广告，预计 ¥10-20万/次

5.2 成本结构

5.2.1 技术成本

• API 调用：换装/发型接口调用成本
• 云计算：服务器/数据库/CDN
• AI 模型：大模型调用成本（Agent 对话）
• 技术维护：开发/测试/运维

5.2.2 运营成本

• 内容运营：穿搭内容/教程/UGC
• 用户增长：推广/营销/活动
• 客服支持：在线客服/电话客服
• 数据分析：数据分析师/BI工具

5.2.3 营销成本

• 用户获客：广告投放/KOL合作
• 品牌推广：品牌广告/公关活动
• 线下活动：快闪店/时尚活动

5.3 盈利预测（第一年）

5.3.1 Q1：验证市场

• 目标：积累 10 万用户
• 收入：广告收入 ¥20 万 + 会员收入 ¥5 万 = ¥25 万
• 成本：技术成本 ¥30 万 + 运营成本 ¥20 万 = ¥50 万
• 净利润：-¥25 万

5.3.2 Q2：推出会员

• 目标：积累 50 万用户，会员转化率 5%
• 收入：广告收入 ¥50 万 + 会员收入 ¥30 万 = ¥80 万
• 成本：技术成本 ¥40 万 + 运营成本 ¥30 万 = ¥70 万
• 净利润：+¥10 万

5.3.3 Q3：扩大规模

• 目标：积累 100 万用户
• 收入：广告收入 ¥80 万 + 会员收入 ¥80 万 = ¥160 万
• 成本：技术成本 ¥50 万 + 运营成本 ¥40 万 + 营销成本 ¥30 万 = ¥120 万
• 净利润：+¥40 万

5.3.4 Q4：盈亏平衡

• 目标：积累 200 万用户，DAU 30 万+
• 收入：广告收入 ¥120 万 + 会员收入 ¥150 万 = ¥270 万
• 成本：技术成本 ¥60 万 + 运营成本 ¥50 万 + 营销成本 ¥40 万 = ¥150 万
• 净利润：+¥120 万

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6. 实施计划

6.1 Phase 1：MVP（1-2 个月）

6.1.1 目标

• 验证市场需求
• 验证技术可行性
• 积累初始用户
• 收集用户反馈

6.1.2 任务清单

• 技术准备

  • Uni-App-x 项目搭建
  • 鸿蒙环境配置与打包流程
  • 集成换装接口（/change_cloth_base64）
  • 集成发型接口（/hair/api/*）
  • 接口超时与异常处理（换装 320s / 发型 120s）

• 功能开发

  • 换装试穿功能（单图/上衣/上衣+裤子）
  • 发型列表浏览与更换
  • 发色调整功能
  • 简单 AI 对话功能
  • 用户注册登录
  • 历史记录与收藏

• 体验优化

  • 长耗时任务的 loading 与进度提示
  • 图片上传前的压缩处理
  • 结果图保存与分享

• 测试上线

  • 内部测试
  • 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
• 技术验证报告

6.2 Phase 2：核心功能完善（2-3 个月）

6.2.1 目标

• 完善核心功能
• 提升用户体验
• 建立会员体系
• 扩大用户规模

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
  • AI 穿搭 Agent 增强
  • 用户个性化推荐

• 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

• 体验优化

  • UI/UX 优化
  • 性能优化
  • 稳定性优化
  • 用户反馈机制

• 正式上线

  • 正式版上线
  • 市场推广
  • 用户增长
  • 数据分析

6.2.3 交付物

• 正式版鸿蒙应用
• 完整会员体系
• 市场推广方案
• 用户增长报告

6.3 Phase 3：多端扩展（3-4 个月）

6.3.1 目标

• 基于 Uni-App-x 扩展多端
• 拓展用户触达渠道
• 完善生态系统

6.3.2 任务清单

• 多端发布

  • Android 版本发布
  • iOS 版本发布
  • 小程序版本发布
  • H5 版本发布

• 功能扩展

  • 化妆指导功能（接口确认后）
  • 更多场景模板
  • 社区/UGC 功能

• 运营优化

  • 内容运营体系
  • 用户运营体系
  • 数据分析体系
  • 客服支持体系

6.3.3 交付物

• 多端应用版本
• 完整运营体系

6.4 Phase 4：规模化（持续）

6.4.1 目标

• 规模化用户增长
• 国际化扩展
• 持续技术创新
• 建立行业影响力

6.4.2 任务清单

• 用户增长

  • 品牌营销
  • 社区运营
  • KOL 合作

• 国际化

  • 多语言支持
  • 本地化运营
  • 海外市场拓展

• 技术创新

  • AI 模型优化
  • 新功能探索
  • 技术专利申请

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7. 风险与应对

7.1 技术风险

7.1.1 API 稳定性

• 风险描述：换装/发型接口可能不稳定或超时
• 应对措施：
  • 换装接口设置 ≥ 320s 超时，发型接口设置 ≥ 120s 超时
  • 前端展示已等待秒数，避免误以为卡死
  • 发型接口失败时使用原图降级处理
  • 监控 /health 接口可用性
  • 建立容错机制和重试策略

7.1.2 性能瓶颈

• 风险描述：高并发情况下性能可能不足
• 应对措施：
  • 缓存优化（发型列表等静态数据）
  • 请求队列管理
  • 错峰处理提示
  • 性能监控

7.1.3 隐私安全

• 风险描述：用户照片数据可能泄露或滥用
• 应对措施：
  • 数据加密传输
  • 用户图片仅用于本次处理，不长期存储
  • 权限管理
  • 合规审计

7.1.4 Uni-App-x 跨平台风险

• 风险描述：Uni-App-x 在鸿蒙端的兼容性和性能
• 应对措施：
  • 提前验证鸿蒙端关键能力
  • 关注 DCloud 官方鸿蒙适配进展
  • 必要时使用原生插件补充能力
  • 性能瓶颈点用原生实现

7.2 市场风险

7.2.1 用户接受度

• 风险描述：用户可能不接受虚拟试穿
• 应对措施：
  • 快速迭代
  • 用户反馈机制
  • A/B 测试
  • 用户教育

7.2.2 竞争激烈

• 风险描述：市场竞争激烈，可能被超越
• 应对措施：
  • 差异化定位
  • 快速创新
  • 建立壁垒

7.2.3 商业模式验证

• 风险描述：商业模式可能无法盈利
• 应对措施：
  • 小步快跑
  • 数据驱动
  • 多元化收入
  • 灵活调整

7.3 政策风险

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
  • 建立数据合规体系
  • 定期合规审计
  • 用户知情同意

7.3.2 内容审核

• 风险描述：用户生成内容可能违规
• 应对措施：
  • 建立完善的内容审核机制
  • 机器审核 + 人工审核
  • 用户举报机制
  • 违规处理机制

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8. 成功指标

8.1 用户指标

8.1.1 规模指标

• DAU：30 万（第一年）
• MAU：100 万（第一年）
• 注册用户：200 万（第一年）

8.1.2 质量指标

• 留存率：次日 >40%，7 日 >20%，30 日 >10%
• 活跃度：日均使用时长 >10 分钟
• 满意度：用户满意度 >4.5/5

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）

8.2 业务指标

8.2.1 收入指标

• ARPU：¥15/月（第一年）
• 会员收入：¥150 万/年（第一年）
• 广告收入：¥120 万/年（第一年）

8.2.2 运营指标

• API 调用量：100 万次/月（第一年）
• 试穿次数：50 万次/月（第一年）
• 发型设计次数：30 万次/月（第一年）

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）
• 系统可用性：>99.9%
• 错误率：<0.1%

8.3.2 质量指标

• 崩溃率：<0.1%
• ANR 率：<0.05%
• 加载时间：<3s（首屏）

8.3.3 安全指标

• 数据泄露：0 次
• 安全事件：0 次
• 合规审计：100% 通过

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9. 下一步行动

9.1 立即启动（本周）

9.1.1 技术验证

• 换装接口能力测试（三种工作流）
• 发型接口能力测试（发型列表/更换/发色）
• 接口性能与稳定性评估
• Uni-App-x 鸿蒙端环境搭建

9.1.2 产品原型

• 鸿蒙应用原型开发
• 核心功能原型
• UI/UX 设计初版
• 用户测试

9.1.3 市场调研

• 目标用户访谈
• 需求验证
• 竞品分析
• 市场规模评估

9.2 2 周内完成

9.2.1 技术方案

• Uni-App-x 项目架构设计
• 鸿蒙打包流程确认
• 接口封装方案
• 技术评审

9.2.2 设计方案

• UI/UX 设计
• 交互设计
• 视觉设计
• 设计评审

9.2.3 运营计划

• 上线策略
• 推广方案
• 运营计划
• 预算规划

9.3 1 个月内

9.3.1 MVP 开发

• 接口集成（换装/发型）
• 前端页面开发
• 用户系统开发
• 测试调试

9.3.2 测试发布

• 内部测试
• 灰度发布
• 用户反馈
• 问题修复

9.3.3 正式上线

• 鸿蒙应用上架
• 市场推广
• 用户运营
• 数据监控

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10. 附录

10.1 现有接口清单

10.1.1 换装接口

• 测试页面：https://meida.xiangsilian.com/
• API 文档：https://meida.xiangsilian.com/api
• Swagger：https://meida.xiangsilian.com/docs
• 核心接口：POST https://meida.xiangsilian.com/change_cloth_base64
• 健康检查：GET https://meida.xiangsilian.com/health
• Content-Type：application/json
• CORS：已允许任意 Origin
• 超时建议：≥ 320 秒
• 状态：✅ 可用

10.1.2 发型接口

• 测试页面：https://meida.xiangsilian.com/hair/
• API 文档：https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html
• API 基础路径：https://meida.xiangsilian.com/hair/api
• 认证方式：无需认证
• 超时建议：≥ 120 秒
• 状态：✅ 可用

接口	方法	路径
获取发型列表	GET	/hair/api/hairstyles
更换发型	POST	/hair/api/change-hair
更换头发颜色	POST	/hair/api/change-hair-color

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）

10.2 技术栈概要

• 前端框架：Uni-App-x（Vue 3 语法）
• 首发平台：鸿蒙 HarmonyOS NEXT
• 后续平台：iOS / Android / 小程序 / H5
• 图片处理：前端 Base64 编码 + 压缩
• 网络请求：uni.request（注意超时配置）

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

10.3.1 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》

10.3.2 技术文档

• Uni-App-x 官方文档：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
• 发型 API 文档：https://meida.xiangsilian.com/hair/api-doc.html

10.3.3 设计规范

• 鸿蒙设计规范
• Material Design 设计规范
• iOS Human Interface Guidelines

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文档版本：v3.0 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：

• v3.0（2026-08-11）：
  • 技术栈调整为 Uni-App-x，首发鸿蒙
  • 更新换装 API 为生产环境（https://meida.xiangsilian.com）
  • 更新发型 API 为生产环境（/hair/api）
  • 移除第一版购物与商城功能
  • 移除鸿蒙系统特殊功能（分布式/原子化服务/系统级能力）
  • 移除技术架构章节，聚焦产品需求
  • 穿搭 Agent 拆分为独立需求文档
• v2.0：初始版本