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项目背景
职场人与知识工作者日常工作与决策碎片缺乏系统性沉淀，重大选择往往依赖近期情绪判断，导致决策质量不稳定且盲区反复出现。现有日记工具摩擦成本高，AI 聊天则无法形成持续认知积累。市面上没有产品同时打通"记录→检索→洞察→推演"这条完整链路。
我的角色
职责
AI 产品经理 · 主导产品设计与 Agent 架构
时间
2026.06 – 至今
核心功能
五层记忆架构
事件层（关键词打分+场景路由）→ 情绪层（LLM+关键词情绪分类）→ 检索层（加权排序）→ 洞察层（patternRefs+标签分析）→ 推演层（三路径并行推演）
标签分类分析面板
8 个标签框架（工作事业/感情/健康/财务/决策/模式/洞察/梦境），每个框架含关键问题和模式识别逻辑，自动生成洞察报告
AI 对话系统
SSE 流式对话，支持上下文记忆、文本选择引用、自动评分≥4 写流水账、7 天自动清理、本地持久化存储
多平台复用
同一套逻辑在 Claude Code、Codex、Cursor、Web 四个入口运行，共享同一套数据模型
产品截图
封面
数据看板与情绪窗格
分模块分析面板
决策推演
产品架构
五层记忆架构：事件层提取关键信息 → 情绪层分类标注 → 检索层加权排序 → 洞察层模式识别 → 推演层路径规划，每层解耦独立迭代，工程化解决"大脑做不到的事"
数据成果
产品三问
Q1 我做了什么判断？
人生经历可以结构化存储，核心在于把自我认知拆成独立的、可工程化解决的技术问题
Q2 为什么这么判断？
人的自我认知依赖记忆，但记忆是衰减的、碎片的、情绪偏差的。把"人生认知"拆成事件/情绪/检索/洞察/推演五层，每层解耦独立迭代，就可以工程化地解决"大脑做不到的事"。AI 的核心价值不是回答问题，而是在时间轴上积累对用户的理解
Q3 如果再做一次会改什么？
应一开始就设计 confidence 字段作为防幻觉的第一道防线，让模型不确定时明确说"不确定"。同时应该先做 MVP（流水账+1个子模块）验证核心价值，而不是直接构建完整五层架构